Favoriser la confiance dans les solutions de conduite automatisée avec TimelyTale

Il y a plus d'un siècle, l'invention de l'automobile a révolutionné la vie des gens, et le secteur se prépare aujourd'hui à son prochain grand saut, à savoir la conduite autonome. Dans le monde d'aujourd'hui, où tout devient intelligent, pourquoi vos voitures ne le seraient-elles pas aussi ? Eh bien, elles le sont.

Les progrès technologiques dans le secteur automobile ont conduit à l'essor des véhicules à conduite autonome. 

La combinaison d'un matériel puissant et d'un logiciel intelligent ouvre une nouvelle ère de voitures autonomes qui conduiront les gens à leur destination confortablement et en toute sécurité, sans nécessiter d'intervention humaine.

Ce paysage de la conduite autonome évolue à un rythme rapide, le nombre de véhicules automatisés expédiés chaque année devant croître à un TCAC de 41% entre 2024 et 2030. 

L'intégration croissante des véhicules automatisés dans notre vie quotidienne est attendue afin de réduire les embouteillages, d'améliorer l'accessibilité et de renforcer la sécurité. Ces véhicules permettent en outre aux conducteurs d'effectuer des tâches qui ne sont pas liées à la conduite, telles que l'utilisation de téléphones, le visionnage de contenus multimédias, le travail ou simplement la détente pendant le trajet.

Cependant, tous les véhicules automatisés ne sont pas en mesure d'atteindre cet objectif. Il existe des niveaux de véhicules automatisés, qui sont les suivants ;

Niveau 0 - À ce niveau, il n'y a pas d'automatisation de la conduite. Il n'y a pas d'automatisation de la conduite. est entièrement contrôlé manuellement. C'est ce type de véhicules que l'on voit le plus souvent sur les routes. 

Niveau 1 - Le niveau d'automatisation le plus bas se situe un cran au-dessus, avec l'assistance à la conduite. est fournie par le biais d'un système automatisé unique, comme la direction ou le régulateur de vitesse adaptatif. 

Niveau 2 - Ce niveau d'automatisation partielle de la conduite correspond aux systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS). Dans ce cas, le véhicule peut contrôler la direction et la vitesse, mais un être humain reste assis sur le siège du conducteur et peut prendre le contrôle du véhicule à tout moment. Nous voyons déjà ce niveau de véhicules autour de nous avec Tesla (TSLA +4.01%) Pilote automatique et General Motors' (GM +2.84%) Systèmes Cadillac Super Cruise.

Niveau 3 - À ce niveau d'automatisation conditionnelle, les véhicules sont capables de détecter leur environnement et, sur cette base, de prendre des décisions en connaissance de cause. Toutefois, le conducteur humain doit rester vigilant et être prêt à prendre le contrôle si le système ne peut pas exécuter la tâche. Parmi les meilleurs exemples du niveau 3, on peut citer la Mercedes-Benz Classe S, qui dispose de capacités telles que la conduite autonome sur autoroute et le maintien de la trajectoire, ainsi que la Mercedes-Benz Classe B, qui dispose de capacités telles que la conduite autonome sur autoroute et le maintien de la trajectoire. Honda (HMC +0.55%) Legend, qui comprend la conduite mains libres dans des scénarios spécifiques.

Niveau 4 - Ce niveau suivant nous amène à des véhicules hautement automatisés, qui ne nécessitent pas d'assistance humaine, dans la plupart des cas, bien sûr. Toutefois, les humains ont toujours la possibilité de passer outre manuellement. Les véhicules de niveau 4 peuvent s'auto-conduire, mais ne peuvent légalement le faire que dans des zones limitées. Ces véhicules sont déjà en cours de développement avec GoogleWaymo One et Apollo Go de Baidu.

Niveau 5 - À ce niveau, aucun conducteur n'est nécessaire. À ce stade, les véhicules autonomes atteignent l'automatisation totale de la conduite, ils ne sont plus soumis à la géolocalisation et sont donc capables de faire tout ce qu'un conducteur humain expérimenté peut faire et d'aller n'importe où. De Tesla, Amazon (AMZN +0.35%)Des constructeurs automobiles les plus importants au monde testent des voitures entièrement autonomes, qu'il s'agisse de Mercedes, de Honda ou d'autres constructeurs. Toutefois, ces voitures ne sont pas encore accessibles au grand public.

Bien que l'on ne sache pas encore quand les véhicules entièrement automatisés (niveau 5 de la SAE) seront largement adoptés, certaines études prévoient que le marché sera prêt d'ici la fin de la décennie. 

Avec cela, il est essentiel pour renforcer la confiance des utilisateurs pour que le déploiement et l'acceptation de ces véhicules soient couronnés de succès. Actuellement, la confiance limitée des passagers fait obstacle à l'adoption de ces véhicules. 

C'est pourquoi des chercheurs de l'Institut des sciences et technologies de Gwangju (GIST), en Corée du Sud, ont décidé de rendre les véhicules autopilotés plus conviviaux pour les passagers, rédaction d'un article discuter des stratégies à mettre en œuvre à cet effet. Le présent comprend la fourniture d'explications aux passagers.

En effet, des explications mal conçues peuvent nuire à l'expérience du passager. C'est pourquoi les explications doivent transmettre des informations avec une intelligibilité suffisante dans des environnements routiers en évolution rapide.

Des études antérieures ont exploré diverses méthodes de présentation des explications afin d'améliorer l'expérience des passagers tout en réduisant l'anxiété et la charge cognitive. Cependant, le moment optimal pour les explications et la demande réelle des passagers doivent encore être largement explorés, en particulier dans des environnements réels. 

Les chercheurs du GIST ont étudié le processus consistant à fournir des explications en temps utile afin de renforcer le sentiment de sécurité des passagers et leur confiance dans les véhicules automatisés.

Accélérer l'adoption des véhicules autonomes

Pour que les véhicules automatisés tiennent leur promesse d'améliorer la mobilité urbaine, la confiance des passagers doit être atteintpour lesquelles des explications opportunes et spécifiques aux passagers doivent être fournies. être fourni pour les décisions relatives aux véhicules autopilotés.

Pour que ces explications soient efficaces, elles doivent être compréhensibles, informatives et concises. Cela favorisera la confiance des passagers en leur donnant un sentiment accru de contrôle et en réduisant les expériences négatives. 

Bien qu'il existe déjà des méthodes d'intelligence artificielle explicable (XAI), elles sont principalement destinées aux développeurs et aux régulateurs. Axées sur des scénarios à haut risque ou des explications trop détaillées, elles ne conviennent pas vraiment aux passagers. 

Cela met en évidence la nécessité d'élaborer des modèles XAI spécifiquement axés sur les passagers, afin de comprendre le type d'informations requises et le moment où elles doivent être communiquées. est nécessaire dans des scénarios de conduite réels.

Selon l'étude, l'un des principaux obstacles à l'élaboration de modèles XAI explicables centrés sur les passagers est le manque d'ensembles de données qui tiennent compte des contextes des passagers.

En réponse, une équipe de chercheurs du GIST dirigée par SeungJun Kim, professeur et directeur du laboratoire des systèmes intelligents centrés sur l'homme au GIST, a introduit TimelyTale pour remédier à l'absence d'une approche centrée sur le passager utilisant des données de capteurs pour fournir des explications opportunes et pertinentes en fonction du contexte.

TimelyTale est un nouvel ensemble de données multimodales conçu pour capturer des scénarios de conduite réels et offrir des explications à bord du véhicule afin d'améliorer la confiance des passagers dans les véhicules automatisés.

"Notre recherche déplace le centre d'intérêt de la XAI dans la conduite autonome des développeurs vers les passagers. Nous avons mis au point une approche permettant de recueillir des informations sur la conduite autonome. du passager la demande réelle d'explications à bord des véhicules et les méthodes permettant de fournir aux passagers des explications opportunes et adaptées à la situation".

- Professeur Kim

Les auteurs de l'étude ont reçu le "Distinguished Paper Award" pour leur étude intitulée "What and When to Explain ? On-road Evaluation of Explanations in Highly Automated Vehicles".

Pour commencer, les chercheurs ont étudié l'effet de différents types d'explications visuelles - notamment l'attention, la perception et une combinaison des deux - ainsi que leur synchronisation sur l'expérience des passagers dans des conditions de conduite réelles, à l'aide de la réalité augmentée. 

L'état de perception du véhicule a permis d'améliorer la confiance, la conscience de la situation et la perception de la sécurité sans submerger les passagers. En outre, les chercheurs ont constaté que la probabilité du risque de trafic était le facteur le plus efficace pour décider du moment où les explications devaient être données, ce qui les a également aidés à comprendre quand les passagers se sentent surchargés d'informations.

Sur la base de ces résultats, les chercheurs du GSIT, en collaboration avec le MIT, ont développé l'ensemble de données TimelyTale. 

Pour cette approche, les chercheurs ont utilisé des données provenant de l'environnement externe (extéroceptives), comme les sons et les images, des données proprioceptives, qui concernent les positions et les mouvements du corps, et des données (interoceptives) sur l'état du passager, c'est-à-dire les sensations corporelles telles que la douleur, la respiration et le rythme cardiaque. 

Pour recueillir toutes ces données auprès des passagers, les chercheurs ont utilisé une variété de capteurs dans des scénarios de conduite naturelle afin de prédire leurs demandes d'explication. Les dispositifs utilisés comprenaient un GPS, un LiDAR 3D, un OBD-II, des IMU et des caméras stéréo pour les données extéroceptives et proprioceptives, tandis qu'une caméra LiDAR, une caméra de profondeur, une imagerie thermique, un bracelet E4 et des capteurs de pression du siège ont été utilisés pour recueillir des données sur les passagers. ont été utilisés pour recueillir des données interceptives.

Les chercheurs ont également intégré le concept d'interruptibilité dans le véhicule pour trouver les moments propices aux explications. L'interruptibilité est le passage de l'attention du passager des tâches non liées à la conduite (NDRTS) aux informations liées à la conduite. 

Contrairement aux véhicules à conduite manuelle, pour lesquels les conducteurs ne peuvent pas être distraits, dans les véhicules à moteur, les conducteurs ne sont pas distraits. véhicules automatisésLes passagers ne sont généralement pas occupés à des tâches de conduite. Il est donc nécessaire de déterminer les moments où les informations relatives à la conduite sont diffusées pendant les NDRT.

Par conséquent, les chercheurs sont en mesure d'identifier efficacement le moment et la fréquence des demandes d'explications des passagers. Le modèle a également permis d'identifier les explications spécifiques que les passagers souhaitent obtenir dans les situations de conduite.

Les chercheurs ont ensuite utilisé leur approche pour développer un modèle d'apprentissage automatique qui prévoit le meilleur moment pour offrir une explication au passager. Ils ont également effectué une modélisation à l'échelle de la ville pour générer des explications textuelles en fonction des différents lieux de conduite.

L'analyse préliminaire, selon l'étude, indique le potentiel du modèle pour déterminer le moment où les passagers demandent des explications à bord du véhicule. Par ailleurs, l'ensemble des données peut être utilisé pour générer un contenu d'explication textuelle pertinent pour les contextes environnementaux, liés à la conduite et spécifiques aux passagers.

"Notre recherche jette les bases d'une acceptation et d'une adoption accrues des véhicules autonomes, qui pourraient remodeler les transports urbains et la mobilité personnelle dans les années à venir."

- Prof. Kim

Entreprises proposant des solutions de conduite automatisée

Examinons maintenant les entreprises qui façonnent l'avenir des véhicules automatisés et de l'industrie automobile. sont également positionnés pour tirer parti des progrès de l'IA explicable.

Dans le secteur AV, General Motors (GM +2.84%) a développé Croisière pour les trajets sans conducteur, tandis que Ford Motor s'engage dans cette voie avec l'Escape Hybrid.

Ensuite, il y a NVIDIA (NVDA -1.75%)dont la plateforme DRIVE offre une famille d'outils matériels et logiciels pour le développement de véhicules autonomes. Amazon (AMZN +0.35%) s'intéresse également à la technologie des véhicules autonomes par l'intermédiaire de Zoox, qui a commencé à tester ses voitures sans conducteur avant leur lancement l'année prochaine. Des entreprises comme Uber (UBER -2.03%) et Lyft (LYFT +3.4%)qui disposent d'un réseau de covoiturage, peuvent également bénéficier des progrès réalisés pour favoriser la confiance et la sécurité dans les services de véhicules autoguidés.

Aujourd'hui, deux noms importants sur le marché des véhicules autonomes qui pourraient vous sembler dignes d'un investissement sont les suivants :

1. Waymo (GOOGL +2.44%)

Dans le monde du développement des véhicules autonomes, Waymo fait beaucoup de progrès. Cette filiale d'Alphabet se concentre sur la technologie de conduite autonome et les fonctionnalités centrées sur les passagers.

À la fin du mois dernier, l'entreprise annoncée en clôturant un tour de table de $5,6 milliards d'euros sursouscrit et mené par la société mère Alphabet, avec d'autres participants, notamment des investisseurs existants et des sociétés de capital-investissement telles que Fidelity, Tiger Global, Andreessen Horowitz, Perry Creek, Silver Lake et T. Rowe Price. 

Les fonds seront être utilisé pour étendre son service de covoiturage "Waymo One" à d'autres villes américaines et améliorer le "Waymo Driver", qui fonctionne grâce à l'IA. Tout récemment, l'entreprise a lancé ses robotaxis à Los Angeles, ce qui signifie que n'importe quel habitant de la ville peut appeler une casquette sans chauffeur via l'application Waymo One. Ce robotaxi circule déjà à Phoenix depuis quatre ans et à San Francisco depuis l'année dernière. Entre-temps, à Austin et à Atlanta, Waymo a ajouté ses véhicules sans conducteur à la plateforme d'Uber, ce qui permet aux clients de héler le véhicule à partir de l'application Uber.

Google a commencé à travailler sur les voitures autonomes il y a plus de dix ans et demi, alors que Waymo n'était qu'un projet secret. Les voitures autonomes du géant de la technologie auraient parcouru plus de 20 millions de kilomètres sans accident majeur.

Les actions du géant à la capitalisation boursière de $2,2 trillions se négocient actuellement à $180,91, en hausse de 30% cette année. Son bénéfice par action (TTM) est de 7,54, son ratio cours/bénéfice (TTM) est de 24,09 et son rendement du dividende est de 0,44%. Pour le 3T24, il rapporté des ventes nettes de $2,93 milliards et $702 millions de flux de trésorerie provenant des opérations.

Pour le troisième trimestre 2024, Alphabet a déclaré un chiffre d'affaires de $88,27 milliards, soit une augmentation de 15% d'une année sur l'autre. Son chiffre d'affaires dans le cloud a bondi de 35% par rapport à l'année précédente pour atteindre un record de $11,35 milliards ce trimestre, sous l'impulsion des offres d'IA.

L'IA a suscité beaucoup d'attention de la part des utilisateurs et des entreprises, Google attirant de nouveaux clients, obtenant des contrats plus importants et constatant une augmentation de l'adoption grâce à l'IA. C'est donc tout naturellement que l'entreprise continue à "investir dans une infrastructure de pointe" pour soutenir ses efforts en matière d'IA.

2. Tesla Inc. (TSLA +4.01%)

Fondée par Elon Musk, Tesla est connue pour ses véhicules électriques, qui proposent l'Autopilot en tant qu'automatisation de niveau 2. L'Autopilot est une fonctionnalité standard sur chaque nouvelle Tesla, chacun de ses véhicules étant équipé de plusieurs caméras et d'un traitement de la vision pour une couche supplémentaire de sécurité. 

Il y a ensuite le Full Self-Driving (FSD), qui ajoute la navigation semi-autonome. L'Autopilote et la FSD sont destinés pour une utilisation avec un conducteur attentif.

Alors que l'Autopilot comprend des fonctionnalités telles que le régulateur de vitesse en fonction du trafic et l'autoguidage, le FSD (supervisé) offre des fonctionnalités supplémentaires, notamment la navigation en autopilote, l'autoguidage dans les rues de la ville, le changement de voie automatique, le stationnement automatique, l'invocation et l'invocation intelligente, le contrôle du trafic et le contrôle des panneaux d'arrêt.

Les véhicules Tesla sont également équipés de plusieurs dispositifs de sécurité active qui leur permettent de détecter les voitures ou les obstacles, d'avertissements de collision imminente, d'avertissements de collision latérale et de surveillance des angles morts, entre autres, afin d'aider les conducteurs.

Toutefois, le constructeur automobile fait actuellement l'objet d'un examen minutieux de la part de la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), qui s'est déclarée insatisfaite du langage promotionnel de Tesla sur les médias sociaux concernant sa fonction FSD. L'agence estime que les messages de Tesla pourraient encourager une utilisation dangereuse du système et a demandé à l'entreprise de reconsidérer sa stratégie de communication sur les fonctionnalités FSD.

Le présent La décision de la Commission fait suite à un incident tragique au cours duquel une femme a été victime d'un accident. a été frappé par une Tesla qui fonctionnait en mode FSD, ce qui soulève des questions quant à la capacité du système à gérer des conditions environnementales difficiles.

La NHTSA a donné à Tesla un délai du 18 décembre pour répondre à ses questions concernant "l'incapacité potentielle de la FSD à fonctionner, y compris à détecter et à réagir de manière appropriée dans des situations spécifiques où la visibilité sur la route est réduite, ce qui peut limiter la capacité de la FSD à fonctionner en toute sécurité".

Avec une capitalisation boursière de $1,05 trillion, les actions Tesla se négocient actuellement à environ $340, en hausse de 32,2% depuis le début de l'année (YTD). Son bénéfice par action (TTM) est de 3,65, son ratio cours/bénéfice (TTM) de 90,07 et son rendement des capitaux propres (TTM) de 20,65%. Son ratio d'endettement (MRQ) est de 11,01%. 

Pour le 3e trimestre 24, l'entreprise rapporté $23,35 milliards de recettes et un bénéfice net de $2,17 milliards. Les marges bénéficiaires ont augmenté de $739 millions en revenus de crédits réglementaires pour l'automobile, les régulateurs exigeant des constructeurs automobiles qu'ils vendent un certain nombre de véhicules à faibles émissions ou qu'ils achètent des crédits à des entreprises telles que Tesla, qui construisent exclusivement de tels véhicules et qui, par conséquent, disposent de ces crédits en excès.

Au cours de ce trimestre, le constructeur a fabriqué 470 000 véhicules et en a livré 463 000. Récemment, il a également dévoilé un robotaxi et un véhicule de transport de passagers. robovan.

Cliquez ici pour en savoir plus sur Tesla.

Conclusions 

Le vaste monde en expansion des véhicules autonomes laisse entrevoir un avenir de mobilité accrue, de réduction des embouteillages, de plus grande commodité et d'amélioration de la sécurité. 

Alors que la taille du marché mondial des véhicules autonomes est prévu Le marché des logiciels de conduite autonome, qui font partie intégrante des véhicules électriques, est estimé à $13 632,4 milliards d'euros d'ici la fin de la décennie. attendue de passer de $1,8 milliard en 2024 à $7 milliards en 2035.

La demande croissante de solutions de transport efficaces et sûres est à l'origine de la croissance du marché des logiciels de conduite autonome. Alors que les véhicules électriques deviennent progressivement populaires et sont de plus en plus adoptés, les constructeurs automobiles sont tenus d'intégrer des technologies de sécurité. Le logiciel de conduite autonome assure la sécurité du véhicule grâce à des algorithmes et au traitement des données en temps réel. 

Aujourd'hui, pour réaliser l'avenir des véhicules entièrement autonomes, nous aurons besoin de plus que de simples avancées technologiques. Il est essentiel de gagner la confiance des passagers pour parvenir à une adoption généralisée. Avec des solutions comme TimelyTale, qui se concentre sur des explications opportunes et pertinentes, les préoccupations des passagers peuvent être mieux prises en compte, et la confiance peut être renforcée, créant ainsi une approche de la conduite autonome plus centrée sur l'humain. 

Les innovations de ce type sont importantes pour se rapprocher encore plus d'un avenir où les véhicules à conduite autonome s'intégreront harmonieusement dans notre vie quotidienne, transformant à leur tour la mobilité urbaine.

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