Ce week-end, San Francisco a été frappée par une série de pannes de courant massives, suite à un incendie dans une sous-station électrique. Cet incident a privé d’électricité environ 130 000 foyers et entreprises. Près de deux jours plus tard, Pacific Gas and Electric signalait que certains habitants étaient toujours dans le noir. Cet événement a surtout servi de test grandeur nature pour les taxis autonomes Waymo, révélant leur incapacité à gérer une situation où tous les feux de signalisation d’un secteur tombent simultanément.
Des véhicules paralysés aux intersections
Les témoignages et vidéos n’ont pas tardé à affluer sur les réseaux sociaux, montrant des véhicules Waymo immobilisés à des carrefours, leurs feux de détresse clignotant, dans l’attente d’une instruction. Un passager a rapporté que son trajet en taxi autonome s’est interrompu à moins d’une minute de sa destination, au cœur d’une intersection très fréquentée. Après plusieurs minutes d’attente et un appel infructueux au service client, il a finalement décidé de sortir du véhicule et de terminer son chemin à pied.
« Le problème, c’est qu’au début, il y avait beaucoup de piétons qui traversaient parce qu’il n’y avait plus de feux, » a expliqué le passager. « Je pense que le Waymo ne savait tout simplement pas quoi faire. » Cette situation met en lumière une lacune significative dans la programmation de ces robots-taxis, qui semblent dépourvus de protocole pour gérer l’absence totale de signalisation lumineuse fonctionnelle.
How could Waymo have neglected to program its vehicles for what to do when a stop light isn’t working??
— Laura Powell (@LauraPowellEsq) December 21, 2025
Les limites de l’intelligence artificielle en milieu urbain chaotique
Cet incident soulève des questions cruciales sur la robustesse et la sécurité des véhicules autonomes en conditions réelles et imprévues. La programmation de ces véhicules repose largement sur une infrastructure prévisible. Face au chaos engendré par une panne généralisée – piétons traversant aléatoirement, conducteurs humains prenant des initiatives – l’intelligence artificielle de Waymo est apparue dépassée. Elle s’est retrouvée dans l’incapacité d’appliquer les règles de priorité à droite ou de faire preuve du jugement et de l’adaptabilité d’un conducteur humain dans une telle situation.
Cet échec opérationnel intervient dans un contexte où Waymo cherche à étendre ses services. Il rappelle que le déploiement à grande échelle de la conduite autonome se heurte encore à des scénarios edge cases, ces situations rares mais critiques qui n’ont pas été suffisamment anticipées dans les algorithmes. La gestion des intersections sans feux, pourtant prévue dans le code de la route pour les humains, constitue un point de défaillance majeur.
Un défi pour l’avenir de la mobilité autonome
Pour gagner la confiance du public et des régulateurs, les opérateurs de véhicules autonomes comme Waymo devront impérativement résoudre ce type de faille. Cela nécessite probablement une reprogrammation profonde incluant des simulations de pannes d’infrastructure massive et l’intégration de capteurs et de logiciels capables d’interpréter les interactions sociales complexes d’un carrefour en déliquescence. La route vers une autonomie véritablement résiliente et capable de s’adapter à toutes les situations, y compris les plus extrêmes, semble encore longue. L’épisode de San Francisco sert de rappel : la technologie doit maîtriser non seulement la route parfaite, mais aussi le chaos improvisé.
