Conduite autonome : une critique cinglante de l’ancien patron de Waymo
John Krafcik, ancien PDG de Waymo et figure historique du développement des véhicules autonomes, a récemment porté un jugement sans appel sur la stratégie de Tesla. Selon ses déclarations, le système Full Self-Driving (FSD) du constructeur américain souffrirait d’une « grave myopie » fondamentale, remettant en cause son approche technologique.
Le fossé entre deux visions de l’autonomie
La critique de John Krafcik dépasse la simple rivalité commerciale et touche au cœur de deux philosophies opposées. D’un côté, Waymo, ancien projet Google, a toujours privilégié une approche dite « géofencée » ou de niveau 4, utilisant des cartes haute définition extrêmement précises, des lidars et des radars pour opérer dans des zones prédéfinies. De l’autre, Tesla mise sur une vision purement caméra-centrique, associée à l’intelligence artificielle et aux réseaux de neurones, pour développer un système généralisable partout, sans limitation géographique stricte.
L’expression « grave myopie » employée par l’expert vise précisément cette absence de capteurs lidar, que beaucoup dans l’industrie considèrent comme un élément de sécurité redondant essentiel. Pour les partisans de la voie « tout caméra », cette myopie n’existe pas ; ils arguent que la vision humaine, sur laquelle s’inspire leur système, fonctionne parfaitement sans lidar. Le débat est donc technique, mais aussi philosophique, concernant la meilleure façon d’atteindre une autonomie totale et sûre.
Les défis techniques du Full Self-Driving de Tesla
Le système FSD de Tesla, bien qu’ayant réalisé des progrès spectaculaires et étant déployé à grande échelle auprès des clients, reste officiellement un système d’aide à la conduite de niveau 2+. Cela signifie que le conducteur doit rester vigilant en permanence, les mains sur le volant. Les interventions humaines sont encore fréquentes dans des scénarios complexes ou imprévus.
Les principaux défis techniques pointés par les détracteurs incluent la gestion des « cas limites » ou « edge cases » – des situations rares et dangereuses que les caméras peuvent mal interpréter. La dépendance à la qualité des données d’entraînement et la difficulté à modéliser en 3D l’environnement à partir de simples images 2D sont également des obstacles majeurs. La critique de Krafcik souligne que cette approche pourrait atteindre un plafond de fiabilité bien en deçà des exigences d’un véritable véhicule autonome sans conducteur.
Les implications pour l’avenir de la mobilité
Cette controverse technique a des implications considérables pour l’avenir des transports. La voie défendue par Waymo, bien que plus lente et plus coûteuse à déployer initialement, promet un niveau de sécurité et de prédictibilité très élevé dans ses zones d’opération. Elle est déjà une réalité commerciale avec des services de robotaxi.
La voie de Tesla, plus ambitieuse dans son universalité, pourrait, si elle réussit, révolutionner l’ensemble du parc automobile mondial par une simple mise à jour logicielle. Cependant, l’échelle de cette ambition est aussi son plus grand risque. L’industrie et les régulateurs observent avec attention ces deux chemins, sachant que la confiance du public et la sécurité routière sont les enjeux ultimes.
En définitive, la sortie de John Krafcik relance un débat essentiel sur les standards de sécurité et les choix technologiques qui façonneront la mobilité de demain. Elle met en lumière la tension permanente entre une solution perfectionnée mais circonscrite et une solution généraliste mais encore perfectible. L’évolution des législations et les prochaines avancées en intelligence artificielle détermineront quelle vision finira par s’imposer, ou si une hybridation des technologies deviendra la norme.