INSIGHT-Tesla mise sur une technologie d'IA "boîte noire" pour son robotaxis

information fournie par Reuters •10/10/2024 à 12:00

((Traduction automatisée par Reuters, veuillez consulter la clause de non-responsabilité https://bit.ly/rtrsauto)) par Norihiko Shirouzu et Chris Kirkham

Tesla a l'intention d'étonner les investisseurs jeudi soir en dévoilant son "robot-taxi" tant attendu, une étape potentielle après une décennie de promesses non tenues d'Elon Musk de livrer des véhicules autopilotés.

Le constructeur automobile devrait présenter un prototype appelé "Cybercab" plutôt qu'un taxi sans conducteur prêt à rouler.

Convaincre les régulateurs et les passagers de la sécurité du véhicule pourrait s'avérer beaucoup plus difficile et prendre beaucoup plus de temps - alors que ses principaux concurrents, tels que Waymo d'Alphabet, développent des flottes de robots-taxis qu'ils exploitent déjà dans certaines villes aujourd'hui.

Tesla a jusqu'à présent poursuivi une voie technologique différente de celle de tous ses principaux rivaux en matière de conduite autonome - une voie potentiellement plus gratifiante mais aussi plus risquée pour son entreprise et ses passagers, selon des entretiens menés par Reuters avec plus d'une douzaine de cadres, de consultants et d'universitaires spécialisés dans la technologie de la conduite autonome et trois anciens ingénieurs de Tesla spécialisés dans les véhicules autonomes.

La stratégie de Tesla repose uniquement sur une combinaison de "vision par ordinateur", qui vise à utiliser les caméras comme les humains utilisent leurs yeux, avec une technologie d'intelligence artificielle appelée "apprentissage automatique de bout en bout" qui traduit instantanément les images en décisions de conduite.

Cette technologie est déjà à la base de la fonction d'aide à la conduite "Full Self-Driving" qui, malgré son nom, ne peut être utilisée en toute sécurité sans un conducteur humain. M. Musk a déclaré que Tesla utilisait la même approche pour développer des robotsaxis entièrement autonomes.

Les concurrents de Tesla - notamment Waymo, Zoox d'Amazon, Cruise de General Motors et une série d'entreprises chinoises - utilisent la même technologie mais ajoutent généralement des systèmes redondants et des capteurs tels que des radars, des lidars et des systèmes de cartographie sophistiqués pour garantir la sécurité et obtenir l'autorisation réglementaire pour leurs véhicules sans conducteur.

La stratégie de Tesla est plus simple et beaucoup moins coûteuse, mais elle présente deux faiblesses majeures, ont déclaré à Reuters des cadres de l'industrie, des experts en véhicules autonomes et l'un des ingénieurs de Tesla. Sans les technologies à plusieurs niveaux utilisées par ses pairs, le système de Tesla a plus de mal à gérer ce que l'on appelle les "cas limites", c'est-à-dire des scénarios de conduite rares que les systèmes de conduite autonome et leurs ingénieurs humains ont du mal à anticiper.

L'autre défi majeur: la technologie d'IA de bout en bout est une "boîte noire", a déclaré l'ingénieur de Tesla, ce qui rend "presque impossible" de "voir ce qui n'a pas fonctionné lorsqu'elle se comporte mal et provoque un accident" L'incapacité à identifier précisément de telles défaillances, a-t-il ajouté, rend difficile la mise en place de mesures de protection.

Tesla n'a pas répondu à une demande de commentaire sur sa technologie.

Le fondateur et directeur général de Nvidia, Jensen Huang, a utilisé la même description de "boîte noire" dans une interview pour décrire les faiblesses de la technologie de bout en bout, sans aborder spécifiquement le système de Tesla. L'intelligence artificielle de bout en bout consiste à entraîner un ordinateur à prendre des décisions directement à partir de données brutes, sans étapes intermédiaires nécessitant une ingénierie ou une programmation supplémentaire.

Nvidia, premier producteur mondial de puces informatiques d'intelligence artificielle, utilise également la technologie de bout en bout dans les systèmes de conduite autonome qu'elle développe et prévoit de vendre aux constructeurs automobiles. Mais Nvidia, a expliqué M. Huang à Reuters, combine cette approche avec des systèmes informatiques plus conventionnels et des capteurs supplémentaires tels que des radars et des lidars.

La technologie de bout en bout permet généralement - mais pas toujours - de prendre les meilleures décisions de conduite, a déclaré M. Huang, ce qui explique pourquoi Nvidia adopte une approche plus conservatrice. "Nous devons construire l'avenir étape par étape", a-t-il déclaré. "Nous ne pouvons pas aller directement vers le futur. C'est trop dangereux

ROBOTAXI PIVOT

La capacité de Tesla à fournir des robotsaxis a pris une importance accrue cette année, alors que ses ventes et ses bénéfices ont diminué en raison du ralentissement de la demande mondiale de véhicules électriques et de la concurrence féroce des fabricants chinois de VE en plein essor.

Si Tesla parvient à relever les défis techniques liés à sa stratégie d'autonomie, les retombées pourraient être énormes. Si des concurrents comme Waymo ont déjà des robots-axis sur les routes, ils utilisent des véhicules beaucoup plus coûteux dans des zones relativement petites et cartographiées de manière exhaustive.

Tesla a pour objectif de vendre des robotsaxis abordables, capables de se conduire seuls n'importe où.

Musk a depuis longtemps fait des promesses audacieuses au sujet des voitures autonomes. En 2016, il a prédit que les conducteurs seraient en mesure d'appeler leur véhicule depuis tout le pays dans les deux ans à venir. En 2019, M. Musk a prédit que Tesla produirait des robotaxis opérationnels d'ici 2020.

L'annonce du robotaxi de cette semaine a eu lieu le 5 avril, le jour où Reuters a rapporté en exclusivité que Tesla avait abandonné ses plans de construction d'un véhicule électrique de 25 000 dollars destiné au grand public, connu officieusement sous le nom de Model 2, ce qui a d'abord fait chuter les actions de Tesla. Musk a réagi en publiant plus tard dans la journée sur sa plateforme de médias sociaux X: "Robotaxi unveil on 8/8" (dévoilement de Robotaxi le 8/8), ce qui a suscité d'intenses spéculations de la part des investisseurs. Tesla a ensuite reporté l'événement à cette semaine.

Ce jour d'avril a marqué un changement fondamental dans les priorités déclarées de Musk. Auparavant, il avait promis de faire de Tesla un géant des véhicules électriques de la taille de Toyota, une attente qui a soutenu la montée en flèche du cours de l'action de Tesla, faisant d'elle le constructeur automobile le plus précieux au monde. Aujourd'hui, il s'est engagé à dominer la technologie de conduite autonome.

Des mesures brutales de réduction des coûts ont suivi, y compris des licenciements massifs, alors que Musk détournait les investissements des priorités de la fabrication des VE, telles que le développement des batteries, le gigacasting , et l'expansion du réseau Supercharger du constructeur .

Le retrait des VE de masse n'a fait qu'intensifier la pression des investisseurs sur le développement des véhicules autonomes de Tesla. Musk s'est plié à l'examen, déclarant en avril que toute personne doutant que Tesla "résoudra le problème de l'autonomie" ne devrait pas investir dans l'entreprise.

Nicholas Mersch, gestionnaire de portefeuille chez Purpose Investments, un investisseur de Tesla, a déclaré que M. Musk "a beaucoup de choses à convaincre"

Néanmoins, M. Mersch a qualifié la stratégie de M. Musk en matière d'autonomie de "pari vraiment audacieux" avec des retombées potentielles immenses, même s'il faut beaucoup plus de temps à Tesla pour déchiffrer le code. "Il faut garder à l'esprit la situation dans son ensemble, en termes d'innovation itérative chez Tesla, a-t-il déclaré. "Je ne les écarterais pas

DES DONNÉES AU SERVICE DE L'INNOVATION

Pour l'instant, contrairement à ses concurrents robotsaxis, Tesla ne propose que des solutions semi-autonomes dans ses fonctions "Autopilot" et "Full Self-Driving". La dénomination et la commercialisation de ces systèmes ont donné lieu à des enquêtes et à des poursuites pour savoir si Tesla a mis les conducteurs en danger en surestimant les capacités d'auto-conduite de ses véhicules.

Une enquête de la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) publiée en avril a révélé que 542 accidents, dont 14 mortels, s'étaient produits dans des véhicules Tesla avec Autopilot ou FSD activé entre janvier 2018 et août 2023.

Le fait d'intégrer l'Autopilot et le FSD dans des modèles à grand volume confère toutefois à Tesla un avantage concurrentiel certain: Une masse de données, collectées par des caméras sur des millions de véhicules, qu'elle peut analyser et utiliser pour développer des technologies de conduite autonome.

Deux des anciens ingénieurs de Tesla ont déclaré que le coût relativement faible de sa technologie permet l'échelle massive de sa collecte de données, par rapport aux flottes relativement minuscules de concurrents comme Waymo. L'un des ingénieurs a déclaré que les caméras haute résolution de Tesla coûtent beaucoup moins cher que le lidar et pourraient éventuellement permettre au constructeur automobile de produire des véhicules entièrement autonomes que les clients peuvent s'offrir.

Le lidar utilise des lasers pour produire des images tridimensionnelles de l'environnement d'un véhicule lorsqu'il contourne des obstacles.

S'adressant aux analystes et aux investisseurs cet été, M. Musk s'est vanté d'améliorations "exponentielles" et a prédit que Tesla pourrait parvenir à la conduite non supervisée "d'ici la fin de l'année", ajoutant qu'il serait "choqué si nous n'y parvenions pas l'année prochaine"

Sasha Ostojic, ancien ingénieur spécialisé dans les voitures sans conducteur et responsable du développement de logiciels chez Nvidia, Cruise et Zoox, a déclaré qu'il pensait qu'il faudrait à Tesla au moins "plus de trois ans" pour atteindre le niveau de conduite autonome que Waymo atteint aujourd'hui. M. Ostojic conseille désormais une société de capital-risque de Palo Alto, Playground Global, sur les investissements technologiques.

je ne vois pas Tesla converger vers une conduite autonome "sans yeux, sans cerveau", a-t-il déclaré, "dans les délais promis par Elon Musk"

TAUX D'ERREUR ET CAS PARTICULIERS

Tesla a également tâté de plusieurs technologies de conduite autonome, mais elle a commencé à retirer les radars de ses véhicules en 2021 et 2022 et, l'année dernière, les capteurs à ultrasons conçus pour détecter les objets à l'aide d'ondes sonores.

En s'appuyant uniquement sur la vision par ordinateur basée sur l'IA, l'entreprise doit relever le défi d'éliminer un taux d'erreur faible mais inacceptable qui pourrait entraîner des blessures et des décès s'il n'était pas contrôlé, sans conducteur humain, ont déclaré des spécialistes de la technologie de la conduite autonome.

Missy Cummings, professeur de robotique et d'intelligence artificielle à l'université George Mason et ancienne conseillère de la NHTSA , a cité plusieurs études qui ont montré que la vision par ordinateur est très précise, mais qu'elle ne reconnaît pas les objets dans environ 3 % des cas.

"Que se passe-t-il s'il ne voit pas un piéton traversant la route ou se trouvant sur le trottoir?" a-t-elle demandé.

John Krafcik, l'ancien directeur général de Waymo, a déclaré à Reuters que l'utilisation par l'entreprise de capteurs supplémentaires, notamment le radar et le lidar, la rendait "beaucoup plus capable que Tesla" de percevoir des objets. Sa technologie est également plus transparente lorsque quelque chose ne va pas: l'incapacité des systèmes d'apprentissage automatique de bout en bout à repérer les pépins dangereux "peut être un problème insoluble pour une entreprise soucieuse de la sécurité", a déclaré M. Krafcik.

"Si l'une de vos voitures a un accident responsable important, on devrait pouvoir expliquer pourquoi cela s'est produit

Waymo n'a pas fait de commentaire.

L'ancien ingénieur de Tesla, qui a qualifié sa technologie de "boîte noire", a déclaré qu'il n'était jamais clair comment le système du constructeur automobile parvenait à prendre des décisions de conduite. Il est donc difficile de dire si Tesla est proche - et si oui, à quel point - de produire des véhicules sûrs et entièrement autonomes. L'ingénieur a déclaré qu'il était "impossible" pour les systèmes d'IA ou leurs ingénieurs humains d'anticiper tous les "cas limites", quelle que soit la quantité de données analysées.

"On pourrait dire qu'il y a un nombre infini de choses folles qui se produisent sur la route", a déclaré l'ingénieur.