Waymo a créé un nouveau modèle informatique conçu pour répondre plus précisément à une question fondamentale : comment son logiciel de conduite autonome se compare-t-il à celui des humains ?
La société de robotaxi appartenant à Alphabet, qui a développé le modèle informatique des capacités de conduite humaine en collaboration avec la TU Delft, a publié mercredi un document de recherche à ce sujet dans Nature Communications.
Waymo a déclaré qu’il s’attend à ce que le nouveau modèle soit plus précis que la version précédente utilisée au cours des dernières années. Le nouveau modèle a été construit à l’aide d’un cadre appelé inférence active – la théorie selon laquelle un conducteur imagine constamment des futurs possibles et prend des mesures pour atteindre celui le plus sûr et le plus prévisible.
Waymo a déclaré que le nouveau modèle l’aiderait à mieux comprendre comment les humains se comportent dans les scénarios d’accident rencontrés par son robotaxis.
« Pendant des décennies, l’industrie automobile a utilisé des mannequins de collision physiques et virtuels pour évaluer les caractéristiques de sécurité d’une voiture, y compris son intégrité matérielle et structurelle », a écrit Waymo dans un article de blog mercredi. Le nouveau modèle, a déclaré Waymo, « fait évoluer ce concept, servant de référence comportementale pour les systèmes de conduite autonomes capables de représenter de manière réaliste des attentes raisonnables sur la façon dont un conducteur humain prudent et compétent réagit aux conflits de circulation ».
Un modèle plus précis du comportement de conduite humaine constitue un enjeu de table pour les constructeurs de véhicules autonomes qui doivent comprendre et évaluer les performances de leurs robots-taxis en cas d’accident. Et cela arrive à un moment critique pour Waymo, qui s’étend à davantage de villes et fait l’objet d’une surveillance accrue de la part des régulateurs et du public.
En janvier, lorsqu’un robot-taxi Waymo a heurté un enfant près d’une école de Santa Monica, en Californie, l’entreprise s’est appuyée sur son précédent modèle informatique pour affirmer qu’un conducteur humain attentif aurait eu un impact à environ 22 km/h. Le robot-taxi Waymo a heurté l’enfant à seulement 6 miles par heure, après avoir détecté une vitesse de 17 miles par heure, et la société a déclaré qu’elle avait été légèrement blessée. (L’accident fait toujours l’objet d’une enquête de la part de la National Highway Traffic Safety Administration et du National Transportation Safety Board.)
La plus grande différence entre ce nouveau modèle – que Waymo appelle le pilote de référence – et son prédécesseur est qu’il est capable de reproduire le comportement d’un conducteur humain à l’approche d’un accident. Auparavant, les modèles de Waymo (et d’autres modèles industriels) se concentraient sur la reproduction de manœuvres humaines « réactives de dernière seconde », selon l’entreprise.
Le pilote de référence, quant à lui, peut « simuler la « surprise » interne ressentie par un conducteur lors d’un conflit, fournissant ainsi une référence plus humaine pour les systèmes de conduite autonome qu’il était auparavant impossible d’automatiser à grande échelle », a déclaré Arkady Zgonnikov, professeur adjoint à la TU Delft, dans un communiqué.
Waymo affirme que ce nouveau modèle de conducteur peut être adapté pour modéliser un « large éventail de comportements des usagers de la route au-delà de l’évitement des collisions » et qu’il est mieux équipé pour être appliqué à « de grands ensembles de tests avec des milliers de scénarios ».
« Le modèle peut représenter et évaluer de nombreux crashs complexes du monde réel dans un environnement virtuel, identifiant les améliorations de performances avec une rapidité et une efficacité sans précédent », a écrit la société.
Waymo souhaite également que d’autres collaborent pour pousser plus loin le pilote de référence. La société a annoncé mercredi qu’elle rendait le code de recherche du modèle disponible sous une licence académique et non commerciale qui lui permet d’être utilisé à des fins de recherche, d’enseignement, d’expérimentation personnelle et de publication scientifique.
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