Véhicules autonomes : comment surmonter les 5 principaux enjeux technologiques ?

Les véhicules autonomes – pour le transport de personnes ou de colis – pourraient potentiellement marquer une immense révolution pour les individus, les entreprises et la société en général. Les bénéfices possibles sont multiples : moins d’accidents dus à une erreur humaine, réduction des coûts et de l’impact environnemental du transport, libération du temps actuellement consacré à la conduite, et ouverture de l’accès à un plus grand éventail d’usagers. Ce sont quelques-unes des possibilités, en théorie.

Dans ce contexte, il y a des challenges importants à surmonter pour concrétiser cette vision :

  1. Assurance de la fiabilité des systèmes et des logiciels : Comment définir le juste degré d’acceptabilité et le démontrer ?
  2. Détection et connectivité : Comment assurer la bonne relation entre un véhicule et son environnement ?
  3. Jugement : Comment des systèmes automatisés peuvent-ils exercer un jugement ?
  4. Architectures capables de gérer la complexité : Comment gérer la complexité du système résultant ?
  5. Vérification & validation : Combien de tests nous faut-il, et comment les réaliser ?

Dans le contexte du marché et de cette analyse, plusieurs implications et approches des challenges à surmonter peuvent être considérées :

L’acceptabilité des véhicules autonomes sera au final une décision sociétale et politique ; en conséquence, les parties prenantes ont le devoir d’être transparentes dans leurs choix et les motivations qui y ont présidé. La certitude de la fiabilité, selon l’acception en vigueur dans les autres industries réglementées, sera dans tous les cas difficile à obtenir.

La complexité de l’environnement de conduite exige à la fois de nouveaux capteurs et de nouveaux canaux de communication, ainsi que des approches de plus en plus sophistiquées pour capturer et interpréter les informations.

L’implémentation des processus décisionnels doit prendre en compte :

  • Un partage approprié des responsabilités entre les opérateurs, les constructeurs et les autres parties, sur la base d’exigences techniques claires plutôt que d’objectifs abstraits.
  • La capacité de corriger et de mettre à jour les politiques décisionnelles au fil du temps.
  • Le rôle des interactions homme-machine nécessitera l’adoption d’approches de conception centrées sur l’utilisateur.

Les systèmes autonomes tendront vers une complexité élevée, et les méthodes architecturales devront permettre de limiter les coûts et de rendre la certitude de la fiabilité plausible.

→ Quels que soient les objectifs d’assurance fixés, la complexité du véhicule et de leur environnement rendra les tests délicats, de sorte que :

  • Des approches de test capables de supporter des programmes massifs et complexes sont nécessaires.
  • Des preuves recueillies par un large éventail de méthodes d’assurance (pas seulement des tests dynamiques) devront être utilisées.

En outre, ce domaine technologique évolue rapidement ; les entreprises – et les gouvernements devront investir pour suivre les tendances technologiques émergentes.

Les défis de la conduite autonome

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