Les États intègrent des listes de contrôle des capteurs dans les lois sur la conduite autonome. L’IA au volant est ce qui compte réellement.

Un projet de loi du New Jersey obligerait les véhicules autonomes à être équipés de LiDAR et de radar en plus des caméras, mais imposer un matériel spécifique n’informe pas les régulateurs sur la qualité réelle de l’IA qui conduit la voiture.

À travers les États-Unis, la réglementation étatique des véhicules autonomes cible le mauvais objectif. Les États se précipitent pour adopter des lois sur les véhicules autonomes, mais ils régulent le matériel, pas la sécurité. La distinction entre matériel et performance sera celle qui déterminera si la prochaine décennie de conduite autonome devient réellement plus sûre, ou simplement meilleure pour satisfaire une liste de contrôle, et la plupart des projets de loi en cours dans les législatures d’État inversent cette distinction.

Le meilleur exemple est un projet de loi du New Jersey, qui obligerait tout véhicule autonome commercial totalement sans conducteur à être équipé de caméras plus au moins deux technologies de détection supplémentaires, en pratique le radar et le LiDAR, avant de pouvoir circuler commercialement dans l’État. New York travaille sur quelque chose de similaire, et d’autres États observent de près. En vertu du projet de loi du New Jersey, une entreprise pourrait satisfaire toutes les exigences sans que son IA ne soit jamais testée contre un véritable benchmark de conduite, tandis qu’une entreprise avec un solide historique de sécurité pourrait être complètement exclue pour avoir choisi une configuration de capteurs différente. Aucun des deux projets de loi ne teste quelle approche, caméras seules ou caméras plus LiDAR, conduit réellement plus sûrement, ce qui est réellement le seul paramètre qui compte.

Le projet de loi réglemente les capteurs qu’un véhicule porte, jamais la façon dont il conduit, et c’est là le défaut. Il ne peut pas distinguer un modèle bien entraîné d’un modèle mal entraîné tant que les deux cochent les mêmes cases d’équipement, et il ne peut pas reconnaître un solide historique de sécurité si le véhicule ne possède pas les pièces requises. Une flotte uniquement équipée de caméras qui a accumulé des années d’exploitation sans incident sur route publique pourrait être exclue de l’État, tandis qu’un nouvel entrant avec une pile complète de capteurs et aucun historique pourrait être lancé dès le premier jour. Satisfaire l’exigence matérielle ne dit rien sur la qualité de l’IA au volant, ni sur la sécurité du système.

Les opérateurs existants sont confrontés au même problème sous cette exigence. Certains ont exploité des véhicules autonomes sans suite complète de capteurs sur les routes publiques pendant des années, et le projet de loi les exclurait quand même, jetant aux oubliettes des années de conduite sans incident. De plus, ajouter de nouveaux capteurs augmente la latence, et plus les entrées que l’IA doit concilier sont nombreuses, plus il faut de temps pour arriver à une décision, et un véhicule qui se déplace dans le trafic n’a pas toujours ce temps à perdre. La latence est la contrainte ultime de la conduite autonome.

Les capteurs sont des entrées. L’IA décide.

Plus de capteurs ne rendent pas automatiquement un véhicule plus sûr, et moins de capteurs ne le rendent pas automatiquement plus risqué. Ce qui détermine la façon dont un véhicule conduit, ce sont les réseaux neuronaux qui traitent chaque entrée en temps réel. La sécurité est déterminée par l’IA, pas par les capteurs.

Les systèmes LiDAR fournissent à l’IA des données de distance pré‑mesurées. Les systèmes uniquement à caméras obligent l’IA à déterminer la distance, le mouvement et l’intention elle‑même, directement à partir de l’entrée visuelle. De la même manière que les humains le font. Dans les deux cas, les capteurs ne font qu’alimenter l’information, et c’est l’IA qui décide comment le véhicule se déplace réellement dans le trafic. Chaque année, la même IA a besoin de moins de capteurs pour comprendre la route qu’elle n’en avait besoin l’année précédente.

McKinsey affirme désormais que la conduite autonome est de plus en plus définie par l’IA générative, et non par les capteurs installés sur le toit, et à mesure que les modèles s’améliorent, ils ont besoin de moins d’aide matérielle au fil du temps, pas de plus. Un mandat matériel enferme la technologie actuelle dans la loi, quel que soit le degré d’intelligence croissant de l’IA qui la pilote.

L’ampleur du phénomène parle d’elle‑même. Les ventes de véhicules autonomes augmentent rapidement, avec Tesla, qui repose sur les caméras, atteignant récemment 1,5 million d’abonnés FSD. En définitive, les législateurs des États devraient juger la performance de l’IA, et non les listes de capteurs. Tesla, Volvo, XPeng et d’autres sont tous passés à une approche uniquement à caméras pour la même raison. Le vrai défi de la conduite autonome n’est plus ce qu’une voiture peut percevoir, mais ce que son système basé sur l’IA peut comprendre, et la législation étatique n’a pas encore rattrapé ce progrès.

Qui paie quand un mandat matériel dépasse le cas de sécurité ?

Les systèmes multi‑capteurs coûtent beaucoup plus cher à construire et à entretenir que les systèmes uniquement à caméras, principalement à cause du matériel LiDAR, de la maintenance des cartes HD et de la connectivité cloud. Un mandat matériel réduit le nombre d’entreprises pouvant concurrencer, et il oblige chaque véhicule autonome, pas seulement les robotaxis, à porter ce même matériel coûteux simplement pour être éligible. 

Justifier ce coût est difficile étant donné la jeunesse de cette industrie. Malgré quelques années et des milliards de dollars investis, la plupart des déploiements restent limités à une poignée de villes sur des itinéraires fixes et strictement contrôlés. Le World Economic Forum prévoit qu’en 2035, les flottes de robotaxis à grande échelle ne fonctionneront encore que dans 40 à 80 villes dans le monde, principalement aux États‑Unis et en Chine. Empiler des règles matérielles étatiques sur une politique fédérale déjà incertaine ne fait qu’ajouter un obstacle supplémentaire avant que tout système n’ait la chance de faire ses preuves. Chaque année passée à plaider sur les exigences de capteurs d’un État à l’autre est une année de moins consacrée à prouver si ces véhicules sont réellement plus sûrs que les conducteurs humains qu’ils remplaceraient, ce qui est le but même de les tester.

Un mandat matériel répond à la mauvaise question. Le véritable défi est de déployer rapidement des systèmes sûrs sur davantage de routes, et le mandat bloque exactement cela sans rien faire pour relever le niveau de sécurité.

Laisser la performance fixer la barre

Les régulateurs devraient établir un seuil que chaque véhicule autonome doit franchir avant de circuler sur les routes publiques, mais ce qu’ils devraient mesurer, et non pas s’ils doivent exister, est la véritable question.

Suite à l’introduction de systèmes d’informatique en périphérie puissants dans les véhicules autonomes, l’industrie a déjà dépassé le matériel coûteux et à usage unique et investit de plus en plus dans l’IA elle‑même. Le débat réglementaire devrait rattraper la technologie telle qu’elle est aujourd’hui.

Une norme basée sur la performance permettrait à chaque architecture, qu’elle soit uniquement à caméras ou multi‑capteurs, de se mesurer aux mêmes références réelles, aux taux de collision, aux quasi‑accidents, et à la performance selon les conditions météorologiques et de trafic. Elle offrirait également au public ce qu’une simple liste de contrôle de capteurs ne peut jamais fournir, à savoir des preuves concrètes, et non des suppositions, que le véhicule qui s’est arrêté à côté d’eux à un feu rouge est réellement sûr.

Plutôt que d’adopter davantage de lois décidant quels capteurs une voiture doit porter, l’industrie a besoin d’un seuil clair et public quant à la performance requise de ce véhicule, et de régulateurs prêts à laisser les résultats, et non les listes d’équipements poussées par les fournisseurs, déterminer qui le satisfait.