Sur le chemin de la conduite autonome

8 min de lecture

Véhicules autonomes et digitalisation

– la mobilité à l’aube d’une nouvelle ère. Les systèmes semi-automatisés (niveau 2) sur la voie de la conduite autonome sont déjà une réalité, une production en série pour la conduite automatisée (niveau 3) est en cours de développement et s’apparente à un saut technologique quantique. La route vers le bureau ou le salon mobile et donc vers la conduite autonome est toute tracée. Un bon moment plutôt que le stress des bouchons. Mais à l’image des nouveaux conducteurs qui gagnent en sécurité à chaque kilomètre, les véhicules autonomes ont encore beaucoup à apprendre. Le trio composé des capteurs, de la capacité de calcul et de l’intelligence artificielle joue un rôle primordial dans la mise en place d’une mobilité du futur. Découvrez les derniers développements de la conduite autonome.

La conduite autonome ? Un jeu d’enfant !

Avez-vous déjà emmené votre enfant à l’école ? Ou à la crèche ? Le trajet est soumis à certaines règles de conduite. Il faut savoir réagir face aux autres usagers de la route. Les piétons, les cyclistes, les voitures et les obstacles ne sont pas toujours faciles à anticiper. L’enfant apprend pas à pas à percevoir les signaux et à les transformer en réaction. Et jour après jour, vous avez, en tant qu’accompagnateur, moins d’influence sur son comportement dans la circulation. Une fois le trajet répété de nombreuses fois, il doit être capable de prêter lui-même attention aux piétons qui s’approchent ou d’apprécier la distance et la vitesse d’un véhicule au moment de traverser la route. À un moment donné, l’enfant maîtrise seul son trajet pour aller à l’école. Le développement des voitures autonomes, enclenché depuis 2004 chez BMW Group, peut être imaginé de la même manière.

À ce stade de leur développement, les nouveaux écoliers se caractérisent par un champ visuel limité, une petite taille et une certaine inexpérience. Ils sont donc rapidement dépassés par les situations complexes de la circulation routière. Comme l'enfant, les véhicules autonomes doivent d'abord apprendre à se comporter correctement dans la circulation routière. Les véhicules test sont donc équipés de capteurs sophistiquées. L’intelligence artificielle et l’apprentissage mécanique apprennent ensuite au véhicule à reconnaître les objets dans la circulation routière et à savoir comment réagir.

Les véhicules autonomes balaient leur environnement en continu, sans distraction aucune. Cela leur permet de recueillir une multitude de données représentant également l'environnement au sens large composé par les bâtiments, les espaces verts ou les personnes. L’équipement de base de ces voitures « voyantes » se compose de caméras. Elles reconnaissent les panneaux, les feux et les autres usagers de la route. Des capteurs à ultrasons mesurent les distances par rapport aux autres objets, tandis que des capteurs radar détectent également leur vitesse. Les scanners laser créent une image 3D de l'environnement. 

LEVEL 2
LEVEL 2
LEVEL 3
LEVEL 3
Comme l'enfant, les véhicules autonomes doivent d'abord apprendre à se comporter correctement dans la circulation routière.

Les cartes HD jouent un peu le rôle de filets de sécurité permettant une conduite d’anticipation. Le véhicule est localisé sur la carte grâce à la comparaison en temps réel des données des capteurs avec les données de la carte. L'ordinateur de bord transforme toutes les informations provenant des différents composants technologiques en une vue d'ensemble et calcule l'itinéraire du véhicule. À propos de la conduite d’anticipation : si suffisamment de données sont disponibles et interprétées correctement, les véhicules autonomes peuvent également prévoir certaines situations de circulation.

La quantité ? Nous préférons la qualité.

Pour que les véhicules autonomes puissent faire face à n'importe quelle situation de circulation en toute sécurité, ils ont besoin de parcourir plusieurs millions de kilomètres tests pour emmagasiner toutes les informations. Mais attention : parcourir tous ces kilomètres ne veut pas forcément dire que vous conduisez mieux. Même lors des phases de test, la qualité l’emporte sur la quantité, car tout le monde sait conduire lorsque les conditions sont idéales. L'un des plus grands défis dans le développement de la conduite autonome est de prendre en compte les situations extrêmes telles que la faible luminosité en soirée, les fortes pluies ou les chutes de neige, ainsi que les comportements imprévisibles des autres usagers de la route.

Sans intelligence artificielle élaborée, maîtriser une situation aussi complexe est impossible. La simulation représente donc un outil de développement décisif. Les véhicules tests ne pouvant pas collecter toutes les données sur la route, près de 95 % des kilomètres tests sont effectués virtuellement par simulation. Afin de s'assurer qu'une fonction demeure fiable dans toutes les conditions, les situations sont identifiées et variées selon des données réelles. Les machines se comportent alors de la même façon que les enfants sur le chemin de l’école, situation décrite plus haut : bien se comporter dans la circulation routière s’apprend. Il n’y a que comme cela que la confiance en ses propres capacités ou en celles de la voiture autonome peut grandir  – ce qui ouvre de toutes nouvelles perspectives de mobilité pour les personnes handicapées.

L’épicentre des véhicules autonomes : le campus dédié à la conduite autonome à Unterschleissheim.

Les marques de voitures traditionnelles ? En route vers la transition technologique !

Autre facteur déterminant dans le succès des véhicules autonomes, l’homme. Moins le client que le développeur dans ce cas, dont l'environnement de travail s'éloigne de l'entreprise traditionnelle pour se muer en entreprise technologique maligne à la mentalité start-up. Au sein du BMW Group, la transition numérique est incarnée par le campus de conduite autonome d'Unterschleissheim qui a ouvert ses portes en avril 2018. Des experts de toutes sortes s’y réunissent pour orchestrer l'avenir de la mobilité.

Data Driven Development (développement guidé par les données) : 95 % des kilomètres tests sont effectués virtuellement.

Sur une superficie de 23 000 mètres carrés, le campus offre une base idéale pour façonner l'avenir de la mobilité. Au sein de petites équipes agiles, 1800 experts du monde entier et de disciplines diverses font avancer le développement des véhicules autonomes. Les rôles traditionnels de chef d'équipe et de chef de projet appartiennent au passé. Un Product Owner définit le produit à travers ses fonctions et ses composants, tandis qu’il est mis en œuvre en parallèle par plusieurs équipes en autonomie composées de mathématiciens, de développeurs ou d’ingénieurs. Les avantages : une communication plus facile, plus de transparence et des décisions prises plus rapidement. Chaque membre apporte des compétences différentes. Par étapes de 14 jours, les équipes travaillent sur des exemples pratiques actuels. Les hiérarchies sont mises à plat et les structures d'équipe si malignes que tout problème posé peut être résolu directement.

Les tests, la programmation et la simulation ont lieu sur le campus. Avant d'être prêts pour la production en série, les voitures autonomes parcourront environ 240 millions de kilomètres tests virtuels. Chaque jour, ils collectent des pétaoctets de données. Les spécialistes évaluent les données sur le campus et sont en mesure de coder directement les résultats. Ou l’inverse : Le développeur du logiciel s’assied dans la voiture avec son ordinateur portable et teste un code qu’il vient d’écrire.

C'est comme passer du cheval à la voiture : La mobilité telle que nous la connaissons et avec laquelle nous avons grandi évolue rapidement.  Et quel est l'objectif ? Utilisons-nous les véhicules autonomes pour accélérer ou ralentir notre vie ? Doit-on le percevoir comme un salon d’affaires, un système de divertissement ou une chambre d’hôtel mobiles ? Quelle sera votre décision ?

En route vers la conduite autonome.

La technologie BMW Personal CoPilot.

En savoir plus