J’ai deux enfants en âge de passer le permis d’apprenti, et il est de mon devoir paternel de leur donner quelques conseils de conduite pour qu’ils ne soient pas une menace pour eux-mêmes et pour tout le monde. J’ai donc analysé ma façon de conduire : Comment ai-je su que l’autre conducteur allait tourner à gauche devant moi ? Pourquoi est-ce que je fais attention au chien non tenu en laisse sur le trottoir mais pas aux branches des arbres au-dessus de ma tête ? Quels indices subconscients me disent qu’un feu va passer au rouge ou que la porte d’une voiture garée est sur le point de s’ouvrir ?

Cet exercice m’a donné une appréciation renouvelée de la terrible complexité de la conduite – et ce ne sont que les choses auxquelles je sais penser. La voiture elle-même s’occupe déjà d’un million de détails qui font que la voiture va, s’arrête et se dirige, et ce processus était assez complexe quand j’étais jeune et que les voitures étaient essentiellement mécaniques et électriques. Aujourd’hui, les voitures sont devenues des ordinateurs roulants, les humains contrôlant (au maximum) la vitesse, la direction et le confort.

Pour qu’un véhicule puisse ne serait-ce que s’approcher de l’autonomie, il doit comprendre les changements instantanés de son environnement immédiat et ce qu’ils signifient. Il doit savoir comment réagir. Et il doit connaître les choses importantes à proximité qui ne changent pas, comme l’emplacement des maisons et des arbres.

C’est difficile. Uber a suspendu son programme de voitures autonomes début 2018 lorsqu’une de ses voitures a heurté et tué un cycliste. L’entreprise a attendu la fin de l’année pour demander l’autorisation (dont elle n’avait techniquement pas besoin) de les remettre sur la route à Pittsburgh, où elles n’étaient pas un spectacle rare avant l’accident.

La Society for Automotive Engineering et le ministère américain des Transports spécifient six degrés d’autonomie, allant du niveau 0 (conducteurs humains en contrôle total) au niveau 5 (un véhicule entièrement autonome). La voiture disponible dans le commerce actuellement considérée comme la plus autonome – la Cadillac CT6 avec Super Cruise – atteint le niveau 2… mais seulement sur les 130 000 miles (dont beaucoup d’autoroutes) que ses cartes connaissent. Le mode Autopilot de Tesla, malgré son nom, est également considéré comme un niveau 2. Ni l’un ni l’autre ne ressemblent à des systèmes  » set-and-forget « .

Daimler connaît un certain succès en testant des camions autonomes sur certaines autoroutes allemandes. Mais les routes à accès limité, avec des voies bien marquées et seulement quelques endroits pour entrer et sortir, sont un problème comparativement facile, en particulier en Allemagne, où les conducteurs sont compétents et prévisibles.

Waymo a officiellement lancé un service commercial de taxi à conduite autonome cette semaine – bien que seul un petit groupe y ait accès jusqu’à présent. Et GM dit qu’il aura un service de taxi entièrement autonome sur la route à San Francisco l’année prochaine (bien qu’il y ait beaucoup de doutes sur ce calendrier). Volkswagen affirme que des voitures électriques autonomes de la marque Moia seront disponibles en 2021, l’année même où Ford annonce qu’elle produira des voitures autonomes en série. Toyota, en revanche, dit qu’il utilisera l’IA pour rendre les voitures à pilotage humain plus sûres et plus agréables à conduire (quelle que soit la façon dont on mesure le « plaisir »).

Les voitures intelligentes ont besoin de rues intelligentes

Aussi intelligente que puisse être une voiture, elle a besoin d’une infrastructure tout aussi intelligente (sinon plus) autour d’elle. Aussi rapide que puisse être l’ordinateur de bord d’une voiture, il doit également être capable d’apprendre et de comprendre son environnement, puis de prendre des décisions immédiates par lui-même – et il doit savoir quand consulter des ressources distantes si nécessaire.

Un exemple : vous  » conduisez  » vers la maison de votre grand-mère un soir de pluie quand un chat traverse la route en courant. La voiture doit voir un obstacle soudain, le reconnaître comme tel, et décider de la manière de le traiter ; cela nécessite une réponse rapide, locale, assistée par l’IA. Mais la voiture doit également connaître la limite de vitesse locale et savoir si elle doit s’adapter à la météo, ce qu’elle doit également comprendre. Certaines de ces informations peuvent provenir de ressources distantes, comme des informations météorologiques très localisées et une carte municipale compréhensible par une machine (qui, soit dit en passant, ressemblera probablement à un fichier XML et non à ce que vous pensez d’une carte). Parce qu’une bande passante élevée et une faible latence vont être essentielles, c’est un travail pour un réseau 5G.

S’il y a d’autres voitures autour lorsque votre voiture prend des mesures pour éviter le chat, votre voiture devrait être en mesure de communiquer avec elles aussi, afin qu’elles puissent comprendre instantanément si elles doivent freiner, faire une embardée ou accélérer ; sinon, votre voiture pourrait les heurter au lieu du chat. Pour que cela fonctionne, vous avez besoin d’une communication de véhicule à véhicule (appelée V2V), ce qui nécessitera une norme industrielle interopérable qui n’existe pas encore.

Alors que vous vous rendez chez grand-mère – à laquelle vous ne rendez pas visite aussi souvent que vous le devriez et dont vous ne connaissez donc pas vraiment le chemin – votre voiture prendra des décisions concernant le meilleur itinéraire. Cela signifie qu’elle voudra être informée en temps réel des feux de circulation, des embouteillages, des détours ou des travaux routiers. Pour que votre voiture comprenne tous ces dangers, elle a besoin d’un élément d’infrastructure appelé V2X – « vehicle to everything » ou V2I (vehicle-to-infrastructure). Et, comme il faudra un bon moment avant que tous les véhicules sur la route soient autopilotés et sûrs, votre voiture devra tenir compte de la mauvaise conduite du nombre considérable de véhicules pilotés par la viande encore sur la route.

C’est beaucoup de ressources juste pour vous garder vous et grand-mère heureux (sans parler du chat et de tous les autres véhicules sur la route). L’IA dans votre voiture n’est que le début.

Certaines de ces choses commencent à se mettre en place. Las Vegas a un système V2I en direct qui peut dire à certains modèles d’Audis dans quel état se trouve un feu de circulation et combien de temps il faudra avant que le feu change. Le Nevada dans son ensemble est également en train de construire un réseau V2V.

Rien de tout cela ne prend en compte ce qui se passe si grand-mère vit quelque part dans le bled, où il n’y a pas de 5G ou de cartographie décente ou d’infrastructure V2I intelligente. Peut-être qu’un jour, pour conduire dans les zones rurales, vous aurez encore besoin de faire fonctionner une voiture par vous-même – tout comme il est encore pratique aujourd’hui de savoir comment utiliser un levier de vitesses.

L’IA et l’apprentissage automatique se trouvent au centre de tout cela. Conduire est une compétence ridiculement compliquée, qui nécessite de l’expérience, de l’attention et des réflexes. Pourtant, malgré toute sa complexité, il s’agit d’une compétence finie avec des exigences, des entrées et des résultats compréhensibles. La conduite n’a pas encore cédé à l’IA, mais n’oubliez pas que nous ne laissons pas les enfants conduire avant l’âge de 16 ans. L’ordinateur moyen n’est pas aussi vif qu’un jeune de 16 ans. Mais il le sera, et peut-être bientôt.

Ce qui est bien. Parce que, vous savez, grand-mère n’est pas satisfaite de FaceTime.