Au début des années 2000, on pensait que nos routes seraient chargées de véhicules totalement autonomes à l’horizon 2020. En 2024, la réalité est bien différente! S’il existe bien des véhicules proposant un certain niveau d’autonomie, aucun véhicule n’a encore été homologué pour conduire sans supervision. Et l’essor de ces véhicules dépend en grande partie des méthodes d’essai qui seront mises en place pour cette homologation.
Il existe cinq niveaux d’autonomie pour les véhicules. On ne commence à parler de conduite automatisée qu’à partir du niveau 3, le niveau 1 relevant de la conduite assistée (régulateur de vitesse, anti-blocage des roues, etc.) et le niveau 2 de l’autonomie partielle (aide au stationnement, correction de trajectoire, etc.).
Les véhicules autonomes sont déjà autorisés en France !
La France fait partie des pays d’Europe les plus avancés sur la question des véhicules autonomes, un cadre législatif ayant été adopté le 1er septembre 2022.
Ce cadre législatif implique-t-il que les véhicules autonomes sont autorisés en France ? C’est en effet le cas ! Du moins, en théorie, et sous des conditions très particulières. Car pour être autorisé à circuler :
- le véhicule doit se trouver sur une route avec séparation physique des voies opposées, où les piétons et cyclistes sont interdits ;
- sa vitesse est limitée à 60 km/h ;
- le conducteur doit être en permanence en position de reprendre la main.
Par ailleurs, très peu de modèles homologués et commercialisés sont actuellement disponibles aux conducteurs qui seraient tentés par ce type de véhicule. En effet, dans le monde, deux modèles de niveau 3 seulement ont reçu une homologation : la Mercedes class S en Allemagne et la Honda Legend au Japon.
En revanche, si des expérimentations sont en cours, aucun modèle de niveau 4 n’a encore été homologué et pour ce qui est du niveau 5, il en est encore au stade de l’idée !
La sécurité : le principal frein à l’essor des véhicules autonomes
Faire circuler des véhicules autonomes transportant des passagers dans des zones à fort trafic pose d’évidents problèmes de sécurité, que les véhicules soient terrestres ou même aériens d’ailleurs.
La faisabilité technologique n’est donc pas le principal frein, surtout que les récents progrès en matière d’intelligence artificielle permettent d’envisager de faire rouler des véhicules de manière autonome dans des environnements de plus en plus complexes.
À l’heure actuelle, on sait faire circuler des véhicules autonomes en milieu fermé, avec des conditions connues et contrôlées. Mais faire rouler ces véhicules en environnement « ouvert » en garantissant un niveau de sécurité acceptable sans pour autant tomber dans l’excès de sécurité (freinages intempestifs) est loin d’être évident.
Par ailleurs, démontrer la sécurité de ces véhicules en conditions réelles en prenant en compte un nombre infini de situations est impossible en pratique. Surtout qu’il faudrait tester ces véhicules sur des milliards de kilomètres !
La simulation numérique est un outil précieux, en complément des essais sur route
Aujourd’hui, le comportement des véhicules autonomes est testé en restreignant leur Operational Design Domain (ODD), autrement dit leurs plages de fonctionnement : type de route, de trafic, luminosité définie, etc. Mais comment s’assurer que le comportement du véhicule reste sans danger en dehors de ces conditions particulières ?
La simulation numérique apparaît alors comme une solution complémentaire pour garantir l’exhaustivité des conditions de test, sans pour autant faire exploser les coûts et le temps de réalisation des essais.
En France, différents projets de ce type sont en cours, impliquant des acteurs de référence comme le Laboratoire national de métrologie et d’essais (LNE), le CEA ou encore l’IRT SystemX. On peut citer le projet 3SA, en cours de finalisation et qui réunit ces trois acteurs ainsi que plusieurs industriels dont Renault et Stellantis.
L’objectif de 3SA est de développer des méthodes et outils de simulation impliquant la modélisation des capteurs, la mise à disposition d’une bibliothèque de scénarios, le développement d’une méthode d’analyse des résultats de simulations ou encore la constitution d’un référentiel méthodologique.
Selon Rémi Régnier, Ingénieur de recherche au Département Évaluation de l’intelligence artificielle et Cybersécurité du LNE, « dans ce cadre, le LNE a développé des références, définissant ce que doivent être les réponses appropriées d’un véhicule autonome, ainsi qu’un cadre d’évaluation permettant d’établir si le test est valide ou non. Le tout, en s’assurant d’une couverture totale de l’ODD, et en travaillant à la fois sur la robustesse des systèmes, c’est-à-dire leur stabilité et leur résistance aux perturbations environnementales, et leur résilience. »
Le LNE est également impliqué dans d’autres projets, notamment :
- PRISSMA[1], qui vise à créer des méthodologies d’homologation des composants IA pour le véhicule autonome ;
- TEF[2] (Testing and Experimentation Facilities), dont le but est notamment de rendre accessibles au tissu industriel européen des méthodes et des moyens d’essais pour qualifier la performance, la fiabilité et la robustesse des systèmes IA.
La démocratisation des véhicules autonomes n’est donc pas pour tout de suite, mais une chose est certaine : elle repose principalement sur la mise en œuvre de méthodes d’essais adaptées à leur homologation, qui relèvent encore du domaine de la recherche.
[1] Porté par le ministère chargé des Transports, supervisé par l’UTAC et l’Université Gustave Eiffel (UGE)
[2] Financé par l’UE et les États membres et via la Stratégie nationale pour l’IA, pour la France
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