Cas tests extrêmes et exemples marquants

Les voitures autonomes actuelles ne sont pas encore capables de rouler partout sans préparation. Waymo affirme franchir une étape clé grâce aux “World Models” capables de générer des situations de conduite ultra-réalistes pour mieux affronter l’inattendu.

Pourquoi les voitures autonomes ne sont pas encore universelles

Les véhicules autonomes qui circulent aujourd’hui aux États-Unis ou en Chine sont de niveau 4. Cela signifie qu’ils fonctionnent dans des zones précises, après avoir été longuement entraînés dans ces environnements. Ils ne disposent pas encore de la capacité d’adaptation universelle d’un conducteur humain, capable de faire face à n’importe quelle situation, dans n’importe quelle ville et sous n’importe quelle météo.

Un entraînement encore trop dépendant du réel

La limite des systèmes actuels tient à leur apprentissage. Ils excellent dans des contextes qu’ils connaissent déjà, mais peuvent être pris en défaut face à des événements rares : véhicule à contresens, conditions météorologiques extrêmes, obstacle inattendu ou comportement imprévisible d’un autre usager. Pour viser le niveau 5 — l’autonomie totale — il faut élargir considérablement la palette des situations rencontrées pendant l’entraînement.

Des “World Models” pour simuler toutes les routes du monde

Waymo mise sur une approche fondée sur un modèle génératif capable de créer des environnements de conduite photoréalistes et interactifs à partir de simples vidéos en deux dimensions. Le système reconstitue des scènes en trois dimensions dans lesquelles le logiciel de conduite autonome peut évoluer comme en conditions réelles. Ce dispositif permet de générer à la demande des scénarios très variés : tempête de neige sur le Golden Gate, tornade soudaine, rue tropicale enneigée ou événements improbables comme des objets mal arrimés sur un toit de voiture, un animal sauvage surgissant sur la chaussée ou un piéton déguisé de manière insolite. L’intérêt est de confronter le système à des milliards de variations d’un même scénario, afin d’améliorer sa capacité d’adaptation.

Une étape vers le niveau 5 ?

Selon l’entreprise, cette méthode serait plus rapide, moins coûteuse et plus stable que les simulateurs traditionnels. Elle permettrait d’accélérer l’apprentissage tout en testant des situations difficiles, voire dangereuses, impossibles à reproduire facilement dans le monde réel. Reste une question centrale : un entraînement massif dans des univers simulés suffira-t-il à reproduire la souplesse de jugement d’un conducteur humain ? Car face à une situation extrême, les réactions varient d’une personne à l’autre. Les World Models représentent sans doute une avancée majeure. Mais la route vers une autonomie totale, capable de s’adapter partout et en toutes circonstances, demeure un défi technologique et éthique de premier plan.

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