Tesla est une entreprise relativement récente. Créée en 2003, elle mêle de réelles avancées technologiques sur l’électrification du parc automobile avec un plan de communication bien établi dans le domaine de la conduite autonome. Information souvent méconnue : Elon Musk n’est pas le fondateur de Tesla, mais un investisseur qui en a progressivement pris le contrôle.

Cette information est importante, car elle symbolise le passage progressif de Tesla de la conception de batterie électrique pour voiture à l’objectif de créer la première voiture entièrement autonome.



Les batteries électriques Tesla

Si je vous dis “Tesla”, pensez-vous d’abord “voiture électrique” ou “voiture autonome” ? C’est sur cette dualité que le modèle économique de la marque est basé : miser à court terme sur l’efficacité de ses batteries électriques pour financer à long terme le développement de l’Intelligence Artificielle censée mener à la conduite pleinement autonome.

Les initiés le savent, ce qui fait la valeur actuelle de Tesla, ce sont ses batteries électriques. Dans une interview (1) datant de 2021, Raphaël Rossello - banquier d’affaires plutôt réputé dans son milieu - estimait la valeur réelle d’une action Tesla à 5 ou 6% de sa cotation en bourse. La prouesse de Tesla en matière de batterie électrique est réelle : ces dernières permettent de rouler plus de kilomètres qu’avec d’autres batteries, et surtout vieillissent mieux (capacité de rétention), comme le montre le dernier rapport de Tesla (2) . 

Nous pouvons lire à la vingt-deuxième page (figure ci-dessus) qu’après plus de 300 000 km parcourus, une batterie Tesla ne perd qu’environ 10% de son efficacité. Pour ceux qui douteraient de la fiabilité de ces résultats (puisque fournis par l’entreprise elle-même), d’autres communautés ou structures indépendantes les ont confirmés (3) .

Acheter une voiture Tesla pour la qualité de ses batteries électriques semble donc un argument plutôt valable, mais qu’en est-il de la promesse d’autonomie dans la conduite ?



Full Self Driving, l’Intelligence Artificielle de Tesla

Un peu de contexte

La façon la plus communément admise de définir le niveau de conduite autonome d’un véhicule est de se référer à la norme SAE J3016, « Levels of Driving Automation » (niveaux de délégation de conduite). Précisons au passage que ce n’est pas la seule norme existante mais c’est celle qui fait aujourd’hui le plus consensus. Cette norme se compose de 6 niveaux : 

• Niveau 0 : pas d'automatisation ;
• Niveau 1 : assistance à la conduite ;
• Niveau 2 : automatisation partielle ;
• Niveau 3 : automatisation conditionnelle ;
• Niveau 4 : automatisation élevée ;
• Niveau 5 : automatisation complète.

Les cadres de Tesla le répètent régulièrement, ils n’estiment leur solution de conduite autonome qu’au niveau 2 actuellement, là où d’autres, comme Mercedes-Benz, obtiennent des autorisations régionales de déploiement de véhicules autonomes de niveau 3 (4). Les homologations et autorisations se font par pays, et nul doute que ces derniers sont parfois guidés par des raisons autres que technologiques (choix politique, soutien à une marque nationale…). Il n’en reste pas moins que beaucoup de constructeurs automobiles se sont lancés dans cette compétition de la conduite autonome et que Tesla est loin de faire exception.

Il existe également des contraintes législatives qui ne permettraient pas à une voiture autonome d’évoluer librement sur toutes les routes du monde. À titre d’exemple, l’accélération latérale maximale autorisée dans l’Union Européenne est de 3 m/s². Cela signifie que l’assistance au maintien de cap de Tesla ne peut pas prendre des virages trop rapidement, ni rectifier trop fortement une trajectoire (lorsque vous dépassez brusquement une ligne blanche, par exemple). Quand bien même vous posséderiez un véhicule complètement autonome, vous ne seriez pas autorisé à l’exploiter pleinement.

Les problèmes du Full Self Driving (FSD) 

Nous pouvons distinguer au moins deux problèmes concernant le système de voiture autonome de Tesla : l’écart (largement entretenu par Musk lui-même) entre la réalité et la perception populaire, d’une part, et les choix de design de l’IoT du FSD d’autre part.

Le premier problème se résume en une vidéo (5) qui illustre l’état actuel du FSD. Nous y découvrons, en centre-ville de Boston, un condensé du comportement accidentogène de l’algorithme du FSD. 

Comme précisé dans le texte accompagnant la vidéo, il s’agit de la version Beta du FSD, et non d’une version finale et commercialisable. Cela montre néanmoins que la voiture autonome d’un niveau supérieur (4 ou plus) est encore hors d’atteinte pour Tesla à ce jour.

Le second problème concerne les choix de Tesla pour analyser en temps réel le comportement du conducteur et agir en conséquence. Il est explicitement stipulé dans le manuel d’utilisation des véhicules Tesla que le conducteur ne doit jamais quitter les mains du volant. Or Elon Musk a à plusieurs reprises fait la promotion de sa marque de voiture (talk shows et autres) en encourageant systématiquement les protagonistes à lâcher le volant (ce qu’il fait d’ailleurs lui-même dans de nombreuses vidéos).

Au fil des années, de plus en plus d’accidents impliquant des voitures Tesla se sont produits alors que le conducteur ne tenait pas le volant au moment des faits. Dans la plupart des cas, cela leur aurait permis d’éviter la catastrophe. L’une des façons pour éviter ce souci est de pointer une caméra sur le conducteur, afin d’analyser son comportement et de détecter tout élément anormal qui pourrait, dans le cas le plus extrême, amener à l’arrêt du véhicule. Cette solution n’avait pas été initialement retenue par Tesla (6) . Elle le fut à force de (nombreux) rappels des institutions compétentes dans le domaine de la voiture autonome, mais en exploitant une caméra qui n’était pas conçue pour cela. Cette dernière ne peut par exemple pas observer le conducteur lorsqu’il fait trop sombre dans l'habitacle… 

En conclusion...

Cet article et l’exemple de Tesla illustre plusieurs problèmes dans le domaine de l’intelligence artificielle. 

Le premier, commun à tous les sujets d’IA, est l’écart important entre ce que chacun pense possible de faire et ce qui est réellement faisable. Comme nous l’avons brièvement vu, cela peut même être entretenu par des personnes avec de fortes responsabilités.

Le deuxième concerne ici l’utilisation de l’IoT dans la prise de décision d’une voiture autonome. Le cas général dans lequel cela s'inclut est la question de la donnée entrante : vous pouvez avoir l’algorithme le plus performant possible, si vous n’avez pas préalablement réfléchi à la captation des données que cet algorithme exploitera, vous n’obtiendrez pas de bons résultats.

Et enfin le troisième et dernier est que l’algorithme lui-même semble potentiellement poser problème à l’heure actuelle. Rien ne peut garantir pour le moment que Tesla (ni aucun autre constructeur) parviendra à mettre au point un algorithme optimal pour assurer un niveau de sécurité suffisant aux utilisateurs et ce sur tous les types d’environnement, incluant de fait le centre-ville de Boston…