La voiture autonome, voilà maintenant plusieurs années qu’elle est au cœur des débats. Renforcée par une Intelligence Artificielle de plus en plus performante, elle est présentée comme la solution mobilité qui va s’imposer dans un avenir proche. Malgré les nombreux acteurs engagés sur le sujet (constructeurs automobiles, équipementiers, GAFA, start-ups), et la mise en place imminente d’un service de robots taxis par Waymo (Google),la généralisation du véhicule autonome n’est pourtant pas pour demain.
Mais l’IA a peut-être un autre rôle à jouer dans l’automobile, un rôle plus simple et plus immédiat : le perfectionnement de l’habitacle. Et ses progrès permettent des applications bien concrètes, en France notamment.
De la voiture connectée à la voiture autonome, analysons ensemble la mobilité individuelle de demain, à travers les innovations naissantes d’aujourd’hui.
1. Voitures connectées : allier sécurité et UX
a. L’ergonomie de la mise en danger
En termes d’Interface Homme-Machine, on peut malheureusement considérer la volonté de simplification de l’habitacle de ces dernières années comme une forme de retour en arrière. La disparition des boutons au profit de tablettes tactiles a peut-être allégé les consoles centrales, mais à quel prix ?
Dans un article collaboratif posté par le product designer Jacky Li sobrement intitulé « Pourquoi les écrans tactiles dans les voitures ne marchent pas », ce dernier démontre le risque de la voiture en tant que « smartphone sur roue », un problème central pour l’ergonomie en situation de conduite.
En effet, au-delà de l’aspect ludique et confortable d’une interface bien pensée, c’est surtout la sécurité du conducteur et de ses passagers qui est en jeu. Contrairement à l’UX dans un environnement « domestique », l’effet d’une mauvaise conception n’est pas seulement déceptif, mais entraine leur potentielle mise en danger à chaque interaction. Qui n’a jamais dû s’arrêter, ou au moins ralentir, pour effectuer un réglage via la tablette tactile de sa voiture ?
Pour mesurer le phénomène, l’auteur a testé une simulation de conduite avec assistance tactile sur une vingtaine de conducteurs. Il a ainsi pu constater que l’écran tactile accaparait une grande partie de l’attention du conducteur. Ces derniers pouvaient détourner le regard de la route parfois jusqu’à 30 secondes !
Heureusement, les constructeurs ont depuis intégré ce risque. Sans délaisser le tactile, la navigation a été facilité sur modèles récents : la commande physique pour accéder aux menus principaux du i-Cockpit chez PSA, la commande gestuelle chez BMW ou Volkswagen ou encore la traditionnelle commande au volant pour activer l’Autopilot de Tesla sont quelques exemples d’une meilleure prise en compte de la dangerosité de ces systèmes.
Dans ce contexte, l’idée d’une assistance intelligente fait son chemin au sein de l’industrie automobile. La bataille est déjà intense entre constructeurs historiques (Volkswagen, Renault/Nissan, PSA...), nouveaux arrivés ou arrivant (Tesla et de nombreuses marques chinoises), les équipementiers (Valeo, Faurecia, Panasonic, Nvidia) et les mastodontes de la tech (Apple, Google,…).
b. La réalité augmentée comme assistance visuelle
On pourra par exemple prochainement profiter de la Réalité Augmentée pour la conduite. La déconvenue des regrettées Google Glasses a freiné le développement de l’AR pour les particuliers, au profit de la VR, mais le potentiel demeure. Ainsi, certaines marques, développent malgré tout leur solution. Par exemple, l’interface MBUX (Mercedes-Benz User eXperience) dotée d’une Intelligence Artificielle, a été présentée au CES 2018. Sur l’écran principal, les indications GPS sont par exemple superposées à une image filmée de la route, délivrant une information contextualisée.
Dans ce domaine, ce sont plutôt des startups qui sont à la pointe. L’entreprise suisse WayRay, par exemple, travaille sur un système de réalité augmentée holographique en HUD (Head Up Display). Autrement dit, l’AR telle qu’on la voit dans les films.
c. La voiture qui parle
Cependant, la nouveauté la plus attendu dans les véhicules est surement l’assistance vocale. Star du CES 2018, commercialisation des solutions Amazon et Google en Europe, le Voice Commerce été un sujet central en 2018, et devrait finalement être intégré aux systèmes automobiles pour 2019. Et il était temps ! En effet, selon une étude Google aux États-Unis en 2016 sur l’utilisation de son Google Home, les principales utilisations sont :
- « Pour demander des direction »
- « Dicter un texte »
- « Appeler quelqu’un » ...
Des requêtes qui correspondent tout à fait à ce qu’on peut attendre d’un assistant vocal lorsqu’on conduit.
Google va donc prochainement introduire son assistant dans l’application Android Auto et ainsi le rendre disponible à tous ses utilisateurs. De son côté, Amazon noue des partenariats avec des constructeurs (BMW, Ford, Nissan, Toyota) afin d’y intégrer Alexa en natif. En parallèle, ces mêmes constructeurs (et d’autres) et les équipementiers (Valeo, Nvidia) développent leurs propres agents conversationnels. Ainsi, dans la prochaine Classe A de Mercedes, encore avec son environnement MBUX, on pourra demander une direction ou une musique en commençant par « Hey Mercedes ».
2. Voiture autonome : la route est encore longue
a. La limite technologique
Si la voiture connectée est donc déjà une réalité, le véhicule autonome connait toujours de nombreuses limites à son développement, technologiques notamment.
L’approche Deep Learning, par exemple, qui a été un formidable accélérateur de recherches sur le sujet, trouve peut-être ses limites dans le domaine de la mobilité. Pour prendre la bonne décision, l’IA a besoin d’un nombre conséquent de données. Stéphane Nègre, président d'Intel Corporation, illustre simplement le problème : « Si un enfant identifie un camion après en avoir vu quelques-uns, l’IA doit en voir des millions ».
Or, pour être envisageable, le véhicule autonome n’a pas le droit à l’erreur. Arnaud de la Fortelle, Directeur du Centre de Robotique de MINES ParisTech, nous rappelle que l’Intelligence Artificielle est à ce jour fiable à 99,9%, ce qui représente une probabilité d’erreur de 1 sur 1000. Dans le cadre des recherches sur les véhicules autonomes, cela représente un potentiel accident tous les mille piétons !
En conséquence, les voitures ont donc besoin de parcourir des milliers de kilomètres avec supervision afin de collecter des données qui permettront de différencier les véhicules entre eux, les piétons, les signalisations, etc. La méthode est longue et fastidieuse : Google est sur les routes depuis 2009 et ses voitures ont parcouru plus de 12 millions de kilomètres. D’autres entreprises, Uber et Tesla, ont connu en 2018 des déconvenues dramatiques au cours de leurs essais.
b. Moins de données et plus d’échanges
Si le sujet est problématique, il ne semble pas insurmontable. Par exemple, la startup anglaise Wayve apprend à une Twizy dotée d’une simple camera, à rouler sur une portion de route en moins de 20 minutes grâce à la technique de Reinforcement Learning. Cette technique, complémentaire du Deep Learning, permet à un agent autonome d’améliorer sa précision plus rapidement grâce à une notion de récompense (positive ou négative). Ici, la Twizy se lance sur la route avec les seules données fournit par la caméra, et intègre progressivement les corrections du superviseur (reprise du volant en cas de déviation) comme une action à éviter.
Une autre piste est celle de la connectivité entre véhicule et infrastructures (V2I, Vehicle to Infrastructure). Dans ce domaine, le projet le plus avancé à ce jour est surement le partenariat entre la Sanef et Renault autour du concept Symbioz. Sur une portion d’autoroute des émetteurs Wifi ont été disposés tous les trois kilomètres afin de partager le maximum d’information (trafic, état de la chaussé). Résultat, avec une fluidité déconcertante, le véhicule de Renault s’insère dans la circulation courante, entreprend des dépassements, choisi sa voie de péage et le traverse, le tout sans assistance.
En conclusion, si l’intégration de technologies nouvelles dans l’habitacle ouvre la voie à l’autonomie des véhicules, un cap reste à franchir en matière de précision de l’intelligence artificielle. En parallèle, de nombreuses questions restent sans réponse sur le sujet, telles que les évolutions réglementaires nécessaires, les problèmes de protection des données ou d’acceptation sociale (comme la confiance en la technologie ou le partage difficile de la chaussée avec les conducteurs traditionnels). Enfin, d’un point de vue plus prospectif, sommes-nous prêt à remettre en question le modèle de la voiture particulière comme symbole de liberté, un des fondements de nos sociétés modernes, remis en cause par le véhicule autonome ?
Sources :
https://googleblog.blogspot.com/2014/10/omg-mobile-voice-survey-reveals-teens.html
https://www.tomsguide.fr/actualite/mercedes-mbux-infotainment-tactile-class,60862.html
https://uxdesign.cc/why-touchscreens-dont-work-in-cars-69b6ff3d4355
https://techcrunch.com/2017/03/15/alibaba-wayray/
https://www.letemps.ch/economie/lintelligence-artificielle-sinvite-lautomobile
https://www.bfmtv.com/societe/avec-la-voiture-autonome-la-fin-des-accidents-1345564.html
https://audi-innovation.lefigaro.fr/lintelligence-artificielle-ce-copilote-qui-vous-veut-du-bien
http://www.auto-moto.com/green/lintelligence-artificielle-va-prendre-volant-de-voiture-159054.html
http://www.it-expertise.com/intelligence-artificielle-et-vehicule-autonome-par-landsi/
https://www.letemps.ch/opinions/voiture-increvable-bulle-liberte
http://www.slate.fr/story/120649/voiture-autonome-jeunes-vieux-liberte
