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Les Voitures autonomes. Comment les voitures sans chauffeur transforment nos modes déplacements et créent une nouvelle industrie

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Les Voitures autonomes. Comment les voitures sans chauffeur transforment nos modes déplacements et créent une nouvelle industrie
LIPSON Hod et KURMAN Melba , « Les Voitures autonomes. Comment les voitures sans chauffeur transforment nos modes déplacements et créent une nouvelle industrie », FYP Éditions, 2018.

Hod Lipson dirige le laboratoire de « Machines créatives » de l’université de Columbia, qui se concentre sur la robotique évolutive, le prototypage rapide et la vie artificielle. Melba Kurman, diplômée de Cornell et associée à l’université de la Singularité, enseigne en ligne sur l’impact des technologies sur la société et en particulier sur les applications de l’intelligence artificielle (IA) à la mobilité, à l’automobile autonome et aux cités intelligentes du futur.

La première partie de l’ouvrage rappelle que la conduite automatique et l’IA ont connu séparément le même développement précoce, suivi d’un long « hiver » par manque de crédits, avant de renaître de leurs cendres et se rejoindre pour donner vie à des véhicules authentiquement autonomes.

C’est en effet en 1939 que la voiture sans pilote a fait son apparition sur un circuit de démonstration aménagé par General Motors lors de l’Exposition universelle de New York, attirant des foules considérables. La stratégie alors à la mode, qui consistait à mettre l’essentiel de l’intelligence dans la route (ou au bord de celle-ci) allait toutefois s’avérer un mauvais choix, entraînant le déclin progressif du concept de « route électronique ». Par ailleurs, l’entrée prochaine en guerre des États-Unis allait orienter les crédits vers d’autres priorités.

De la même manière, les recherches sur l’IA ont démarré dès 1943 avec la création du premier neurone virtuel, suivie, en 1949, d’un premier modèle d’apprentissage basé sur des connexions neurales. Le perceptron de Rosenblatt est apparu en 1957, la nouvelle génération de réseaux de neurones de Werbos, et son algorithme de rétropropagation, en 1975 ; 1980 a été le chant du cygne avec le néocognitron de Fukushima. Mais la puissance de calcul et les capacités de mémoire de l’époque, très insuffisantes, ne permettaient plus d’avancer, d’où le fameux « hiver » de l’IA.

Dans les deux cas, les chercheurs se heurtaient au « problème Da Vinci » qui condamne les meilleures idées à rester dans les tiroirs tant que les progrès de la technologie et l’environnement socio-économique n’ont pas créé un contexte suffisamment favorable. Il faudra attendre le tournant des années 2000 et l’explosion informatique pour admettre enfin que le concept d’autoroute électronique est une impasse, de même que l’algorithmique symbolique basée sur des règles. Place à l’intelligence embarquée dans le véhicule, place à l’apprentissage profond, place aux algorithmes simples et riches en données, et non plus aux algorithmes complexes et pauvres en données.

Un autre courant est venu alimenter le moulin de la voiture autonome, celui des organes de sens. Les capteurs d’obstacle (radars, lidars, sonars), d’attitude et de mouvement (IMU, unité de mesure inertielle), de localisation (GPS), de vision (caméras numériques), souvent issus de la recherche militaire, ont vu leur taille et leur coût diminuer fortement, ce qui permet d’en faire un large usage dans les véhicules. En contrepartie, l’énorme flux d’informations provenant de ces capteurs soulève de nouveaux problèmes de traitement en temps réel, puisque c’est à la milliseconde que le véhicule autonome doit « comprendre » l’évolution de son environnement.

En 2018, l’automobile intelligente et autonome ne relève plus de la prospective, mais de la réalité industrielle. Les véhicules de relevé topographique et photographique de Google ont parcouru cinq millions de kilomètres, les voitures sans pilote ont roulé sur plus de 2,5 millions de kilomètres sur route et en ville. Les grands constructeurs automobiles nouent des alliances avec les firmes informatiques, à l’image de Ford et Google, Volvo et Microsoft, ou General Motors et Lyft ; certains établissent même des filiales dans la Silicon Valley, tels Mercédès, Toyota ou Volkswagen. L’Association for Unmanned Vehicle Systems International (AUVSI) observe que les entreprises sont engagées dans une vaste partie de poker, dans laquelle chacun cache ses cartes. Parallèlement, les grandes puissances investissent dans la robotisation pour moderniser leur défense, les missiles de croisière, les drones d’observation ou d’attaque et les engins de déminage n’étant que l’avant-garde de cette mutation.

Avec le développement industriel, le moment est venu de s’intéresser aux implications socio-économiques d’une révolution qui pourrait se comparer, en importance, à celle des chemins de fer au XIXe siècle, ou de l’aviation au XXe. Révolution industrielle, d’abord, puisque la valeur ajoutée mécanique d’un véhicule, qui n’a cessé de reculer depuis 20 ans vis-à-vis de l’électronique, sera à nouveau réduite par l’intrusion de l’IA, des capteurs, des actionneurs, d’une cohorte de boîtes noires et des batteries — a fortiori si la propulsion devient entièrement électrique. Révolution urbaine et foncière, car la voiture autonome, qui a pour vocation de fonctionner 24 heures sur 24 en libre-service, libérera les rues de tout stationnement et dégagera d’immenses surfaces de parking. Révolution sociale, avec la disparition de centaines de milliers d’emplois de chauffeurs, de mécaniciens et d’instructeurs d’auto-école, et l’apparition d’une nouvelle génération de centres de contrôle technique fonctionnant jour et nuit. L’élimination du conducteur « maître de son véhicule en toutes circonstances » s’annonce comme un rude défi pour les assureurs et les juristes. La réduction considérable de l’accidentologie, si le véhicule autonome tient ses promesses, décongestionnera les services d’intervention et de santé.

L’omniprésence du taxi autonome rendra superflue la voiture individuelle, symbole majeur de liberté et de statut social depuis les Trente Glorieuses. Ce nouveau modèle de mobilité entraînera un remodelage de la répartition géographique résidence / travail et une reconfiguration de la ville et de sa périphérie. On peut imaginer que la classe sociale supérieure voudra préserver le plus longtemps possible le plaisir et le prestige de la voiture de luxe, mais il est prévisible que le régulateur s’opposera, tôt ou tard, à la présence de perturbateurs humains au sein d’un trafic automatisé.

La question éthique se pose de deux manières : moralement, avec le célèbre « dilemme du tramway [1] » ; et techniquement, avec le degré de confiance que l’on peut accorder à des algorithmes capables de s’autoprogrammer et fonctionnant de manière opaque.

Le dilemme du tramway se pose quand un accident, devenu inévitable en raison de l’état du sol ou d’un concours de circonstances, impose au robot de choisir, en une fraction de seconde, quelle(s) vie(s) sacrifier entre celles des ouvriers sur la chaussée, de la passante poussant une voiture d’enfant, des consommateurs sur une terrasse de café. Une des innombrables variantes du dilemme est la priorité à donner à la sécurité des passagers vis-à-vis de celle des tiers extérieurs.

Le risque lié à l’autoprogrammation est que l’IA n’en vienne à modifier ses propres algorithmes pour mieux résoudre un problème donné, au risque d’engendrer des réponses indésirables dans d’autres circonstances. Une abondante littérature s’est même penchée sur une éventuelle prise de pouvoir par l’IA qui finirait par surclasser l’homme (hypothèse de la Singularité), voire par s’en débarrasser. Sans aller aussi loin, il est certain que la voiture autonome, avec ses moyens considérables d’analyse de l’environnement et de sa propre clientèle, constituera une étape de plus dans la disparition de la sphère privée.

En conclusion, cet ouvrage bien documenté et d’une lecture aisée, couvre l’essentiel des problèmes soulevés par le développement et la diffusion du véhicule autonome. La question essentielle est celle du timing : la technologie nécessaire est disponible, c’est la société qui n’est pas prête au changement, malgré des sondages d’opinion encourageants. Un immense chantier s’ouvre aux urbanistes, philosophes, juristes, assureurs, élus de tout niveau, pour créer un environnement favorable au développement harmonieux de la nouvelle technologie, sans tout ralentir ou bloquer, que ce soit par imprévoyance ou au nom du principe de précaution.



[1] Qui pose la question éthique suivante : une personne peut effectuer un geste qui bénéficiera à un groupe de personnes A mais, ce faisant, nuira à une personne B ; dans ces circonstances, est-il moral pour la personne d’effectuer ce geste ? (NDLR)

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