5 raisons pour lesquelles les voitures autonomes ne sont pas encore largement utilisées

Peut-être entrons-nous progressivement dans l'ère des voitures autonomes, alors qu'une série de « patrons » du monde technologique tels qu'Apple, Google et surtout Tesla tiennent entre leurs mains des projets de développement technologique. La technologie des voitures sans conducteur est extrêmement ambitieuse. Cependant, malgré d’énormes investissements et les efforts inlassables des entreprises, les voitures entièrement automatisées ne sont toujours pas largement utilisées.

En fait, il reste encore de nombreux défis fondamentaux que les constructeurs doivent résoudre avant de penser à lancer une voiture entièrement automatisée véritablement sûre, capable de passer des tests complexes et surtout de gagner la confiance des utilisateurs dans la gestion de situations réelles. Vous trouverez ci-dessous 5 raisons expliquant la situation actuelle pour laquelle les voitures autonomes ne sont toujours pas couramment utilisées dans le monde, même si elles ont été beaucoup investies et promues ces derniers temps.

Capteur

Les voitures autonomes utilisent une gamme de capteurs de base à avancés pour observer et percevoir leur environnement en temps réel, les aidant ainsi à détecter des objets tels que des piétons, d'autres véhicules et des panneaux de signalisation. Par exemple, les capteurs d’images (caméras) aident la voiture à observer les objets. Les capteurs Lidar utilisent des lasers pour mesurer la distance entre les objets et les véhicules. Les capteurs radar sont chargés de détecter les objets, de suivre leur vitesse et leur direction.

Les voitures autonomes utilisent des systèmes de capteurs complexes

Tous ces capteurs collectent des données et les renvoient au système de contrôle de la voiture (généralement un ordinateur IA). Ici, les données seront soigneusement analysées pour aider la voiture à prendre les décisions les plus précises, par exemple où diriger ou quand freiner, force de freinage... Une voiture entièrement automatisée aura besoin d'un système de capteurs qui fonctionne sans erreur dans toutes les conditions et tous les environnements. sans intervention humaine.

Cependant, des tests réels ont montré que des facteurs tels que des conditions météorologiques difficiles, un trafic intense, des panneaux routiers aux dessins complexes... peuvent tous affecter négativement la précision du capteur. Le radar utilisé par les voitures Tesla est moins affecté par les conditions météorologiques défavorables, mais le défi reste de garantir que le capteur puisse détecter tous les objets avec le niveau de certitude nécessaire pour assurer une sécurité absolue aux personnes assises dans la voiture.

Pour qu’un véhicule autonome puisse fonctionner en toute sécurité, ce système de capteurs doit fonctionner correctement dans toutes les conditions météorologiques, partout sur la planète, de l’Alaska à Zanzibar. Et dans des villes surpeuplées et aux situations de circulation compliquées, comme le Caire ou Hanoï. Cela reste un défi de taille pour les entreprises, dont Tesla.

Intelligence artificielle

Comme mentionné, la plupart des véhicules autonomes utiliseront l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour traiter les données obtenues des systèmes de capteurs et prendre des décisions spécifiques pour chaque situation. Cela peut être comparé au cerveau d’une voiture.

Les algorithmes d'IA sont entraînés pour identifier les objets détectés par le capteur, puis les classer avec précision. Ensuite, l'ordinateur utilise ces informations pour décider si la voiture doit prendre des mesures, comme freiner ou faire un écart, pour éviter un objet.

L'IA peut être considérée comme le cerveau des véhicules autonomes

À l’avenir, les machines seront capables d’effectuer ce travail de détection et de classification plus efficacement que les humains eux-mêmes. Mais à l’heure actuelle, rien ne garantit que les algorithmes d’apprentissage automatique utilisés dans les voitures soient absolument sûrs. Il est nécessaire de normaliser la manière dont les systèmes d’apprentissage automatique dans les véhicules autonomes doivent être formés, testés ou validés. Ce n'est qu'une question de temps.

Stabilisation

Lorsqu'une voiture autonome roule sur la route, elle apprend constamment, parcourt de nouvelles routes, détecte des objets qu'elle n'a pas rencontrés pendant l'entraînement et est obligée de mettre périodiquement à jour son logiciel.

Comment pouvons-nous garantir que le système continue d’être aussi sécurisé que la version précédente ? Ou s'il y a des erreurs ou des vulnérabilités qui apparaissent après la mise à jour du logiciel et qui affectent les performances du véhicule. Toute erreur, aussi minime soit-elle, dans cette situation peut conduire à des accidents catastrophiques.

Normes

Il n’existe toujours pas de système de normes et de réglementations internationales unifiées pour la technologie des véhicules autonomes. Pour ce nouveau type de véhicule, il faut de nouvelles réglementations pour chaque fonction spécifique, comme par exemple pour les systèmes automatiques de maintien de voie. À partir de là, les constructeurs automobiles sont obligés de se conformer pour que les nouveaux produits soient homologués.

Il s’agit d’une question non seulement liée à la sécurité, mais également à une série d’autres aspects tels que l’environnement, l’économie et la société.

Acceptation sociale

Il y a eu de nombreux accidents impliquant des voitures autonomes en général et Tesla en particulier. L’acceptation sociale n’est pas seulement un problème pour ceux qui souhaitent acheter des voitures autonomes, mais aussi pour ceux qui partagent la route avec eux.

Chaque citoyen doit être impliqué dans les décisions concernant l'introduction et l'adoption de véhicules autonomes. Le simple fait de participer au trafic avec des systèmes d’intelligence artificielle est sans précédent et les gens ont le droit de remettre en question la sécurité de la communauté.

Il faut relever les trois premiers défis pour aider à surmonter les deux derniers. Bien entendu, la course aux véhicules autonomes ne se calmera pas. Mais sans une rencontre entre constructeurs, consommateurs, organismes de contrôle et régulateurs, les voitures autonomes ne rouleront probablement que sur des routes d’essai pendant de nombreuses années encore.

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