VÉHICULES AUTONOMES : UNE ANALYSE DES ACCIDENTS RÉVÈLE DES RÉSULTATS INTÉRESSANTS

Les véhicules autonomes (AV) ont fait la une des journaux ces derniers mois, souvent pour de mauvaises raisons. Cruise, Waymo et Tesla font tous l’objet d’une enquête fédérale aux États-Unis pour divers accidents, certains ayant provoqué des blessures graves ou des décès.

Une nouvelle étude publiée dans Nature apporte des chiffres au problème. Ses auteurs ont analysé plus de 37 000 accidents impliquant des véhicules autonomes et conduits par des humains pour évaluer les risques dans différents scénarios d’accidents. L’étude révèle que les AV étaient généralement moins sujets aux accidents que ceux conduits par des humains, mais qu’ils étaient nettement moins performants dans certaines situations.

"La conclusion peut ne pas être surprenante étant donné le contexte technologique", a déclaré Shengxuan Ding, un auteur de l’étude. "Cependant, des défis subsistent dans des conditions spécifiques, ce qui nécessite des algorithmes et des capteurs avancés ainsi que des mises à jour de l’infrastructure pour soutenir efficacement la technologie AV".

L’étude, réalisée par deux chercheurs de l’Université de Floride centrale, a analysé les données de 2 100 accidents impliquant des systèmes de conduite avancés (niveau 4 de la SAE) et des systèmes d’aide à la conduite avancés (niveau 2 de la SAE) ainsi que 35 113 accidents impliquant des véhicules conduits par des humains. L’étude s’est appuyée sur des données publiques sur les accidents de véhicules conduits par des humains dans l’État de Californie et sur le jeu de données sur les incidents liés au fonctionnement des véhicules autonomes AVOID, rendu public l’année dernière par les auteurs.

Bien que l’étendue des données de l’étude soit importante, l’analyse de cas-témoins appariés de l’étude est ce qui la distingue. Les véhicules autonomes et conduits par des humains tendent à rencontrer des routes différentes dans des conditions différentes, ce qui peut fausser les données d’accident. L’étude catégorise les risques en fonction des variables entourant l’accident, comme le fait que le véhicule se déplace en ligne droite ou en tournant, et les conditions de la route et de la météo.

AVANTAGES ET INCONVÉNIENTS DES VÉHICULES AUTONOMES NIVEAU 4

Les véhicules autonomes de niveau 4 étaient environ 36 % moins susceptibles d’être impliqués dans des accidents causant des blessures modérées et 90 % moins susceptibles d’être impliqués dans un accident mortel. Comparés aux véhicules conduits par des humains, le risque de collision arrière était environ divisé par deux, et le risque de collision latérale était environ réduit à un cinquième. Les AV de niveau 4 étaient près de 50 fois moins susceptibles de sortir de la route.

Ces chiffres sont encourageants pour les AV. Cependant, Missy Cummings, directeur du Centre de l’autonomie et de la robotique de l’Université George Mason et ancien conseiller en matière de sécurité de l’Administration nationale de la sécurité routière, s’est montrée sceptique quant aux résultats.

Les résultats mettent en évidence deux résultats négatifs significatifs pour les AV de niveau 4. Il a été constaté qu’ils étaient plus de cinq fois plus susceptibles d’être impliqués dans un accident à l’aube et au crépuscule. Ils étaient également relativement mauvais pour naviguer dans les virages, les chances d’un accident pendant un virage étant presque doublées par rapport aux véhicules conduits par des humains.

DES DÉFIS POUR LES VÉHICULES AUTONOMES : INTELLIGENCE ET DONNÉES

L’étude souligne que des taux d’accident plus élevés lors des virages et dans des conditions d’éclairage inhabituelles mettent en lumière deux catégories majeures de défis auxquels sont confrontés les véhicules autonomes : l’intelligence et les données.

J. Christian Gerdes, co-directeur du Center for Automotive Research de l’Université Stanford, a déclaré que tourner à travers la circulation est l’une des situations les plus exigeantes pour l’intelligence artificielle des AV. "Cette décision est fortement basée sur les actions des autres usagers de la route autour de vous, et vous allez faire le choix en fonction de ce que vous prévoyez". Cummings est d’accord avec Gerdes. "À chaque augmentation de l’incertitude pour un AV, on observe un risque accru d’accident. Le simple fait de tourner augmente l’incertitude et le risque".

Le risque nettement plus élevé d’accidents des AV de niveau 4 à l’aube et au crépuscule pointe quant à lui vers des problèmes avec les données captées par les capteurs d’un véhicule. La plupart des AV utilisent une combinaison de systèmes radar et de capteurs visuels, ces derniers étant sujets aux erreurs dans des conditions d’éclairage difficiles.

BESOINS DE DONNÉES SUPPLÉMENTAIRES POUR RASSURER SUR LES VÉHICULES AUTONOMES

Alors que l’étude montre que les AV présentent un risque d’accident global plus faible, cela ne signifie pas qu’ils ont franchi la ligne d’arrivée. Gerdes a déclaré que de mauvaises performances dans des scénarios spécifiques sont significatives et devraient légitimement rendre les passagers humains mal à l’aise.

"Le manque relatif de données pour les systèmes de niveau 4 est un autre obstacle. Les AV de niveau 4 représentent une infime fraction de tous les véhicules sur la route et n’opèrent que dans des zones spécifiques. Les AV sont également équipés de capteurs et sont pilotés par un système d’IA qui peut prendre des décisions pour diverses raisons qui restent opaques dans les données d’accidents.

Alors que l’étude tient compte du faible nombre total d’accidents dans son analyse statistique, les auteurs reconnaissent que plus de données sont nécessaires pour déterminer la cause exacte des accidents, et espèrent que leurs découvertes encourageront d’autres à contribuer. "Je pense qu’un des avantages de cette étude est d’attirer l’attention des autorités sur le besoin de meilleures données", a déclaré Ding.

Sur ce point, Cummings est d’accord. "Nous n’avons pas suffisamment d’informations pour faire des déclarations générales".