Nous les connaissons sous le nom de voitures autonomes. Et même si elles ne circulent peut-être pas encore dans votre quartier, leur arrivée n’est sans doute plus très lointaine. De nombreux véhicules proposent déjà des systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) et une connectivité accrue, qui constituent les prémices de fonctions de conduite plus autonomes. L’automatisation des véhicules individuels ne se fera pas sous la forme d’une révolution brutale, mais bien d’une évolution progressive. Les avancées vers une automatisation plus poussée dépendent de la faisabilité technologique, de la disponibilité commerciale, de la réglementation et des coûts. Aujourd’hui, la plupart des voitures vendues dans le monde n’atteignent encore que des niveaux d’autonomie relativement faibles.

Les robotaxis sont déjà là

Mais le changement s’accélère. Des services de robotaxis(taxis entièrement autonomes) sont déjà en service dans plusieurs villes aux Etats-Unis et en Chine. Ils ne représentent encore qu’une fraction infime du parc automobile mondial, mais intègrent les technologies les plus avancées.

Ces robotaxis commerciaux fonctionnent sur la voie publique, acceptent des passagers, facturent leurs trajets et circulent sans conducteur de sécurité. Ils peuvent opérer 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, quelles que soient les conditions météorologiques. Bien qu’à ce jour seules trois entreprises disposent de flottes entièrement commerciales, une vingtaine d’autres testent ou préparent des lancements similaires.

Les développeurs d’AV (véhicules autonomes) exploitent souvent leurs propres flottes, mais cherchent aussi à collaborer avec des constructeurs automobiles ou des plateformes de covoiturage bien établis. Ces acteurs traditionnels ont choisi de coopérer plutôt que de résister à cette évolution. Les modèles d’affaires les plus viables émergeront au fil du temps.

Des niveaux d’autonomie en progression

Comment appréhender concrètement la conduite autonome? La Society of Automotive Engineers (SAE) a défini une classification en six niveaux, allant de l’assistance basique au pilotage entièrement automatisé.

La majorité des voitures actuelles se situent entre le niveau 0 (aucune automatisation) et le niveau 2, où le véhicule peut, dans certaines conditions, gérer à la fois la vitesse et la direction, tout en exigeant la vigilance constante du conducteur. Les premiers modèles de niveau 3, capables de se conduire seuls dans des situations spécifiques, arrivent sur le marché.

Au niveau 4, la voiture peut rouler de manière totalement autonome dans des zones prédéfinies, sans aucune intervention humaine. Le niveau 5, ultime étape, correspond à une conduite entièrement automatisée dans toutes les conditions, et les occupants deviennent alors de simples passagers.

Portée par l’électrification et la numérisation

La voiture du futur sera électrique, définie par son logiciel et de plus en plus autonome. Cette transformation est propulsée par deux mégatendances étroitement liées: l’électrification et la digitalisation, toutes deux dopées par les avancées de l’intelligence artificielle.

Les constructeurs automobiles traditionnels doivent s’adapter: leurs modèles à moteur thermique «muets» deviennent des ordinateurs roulants, bientôt des robots intelligents sur roues, de véritables véhicules autonomes.

Un marché colossal

Le potentiel économique des véhicules autonomes est immense. La plupart des analyses anticipent un marché mondial compris entre 300 et 400 milliards de dollars d’ici 2035, concentré pour l’instant sur les voitures particulières.

Mais les applications ne s’arrêtent pas là: des véhicules autonomes sont déjà utilisés dans l’agriculture ou l’exploitation minière, où ils permettent des gains de productivité pouvant atteindre 30%, tout en réduisant les coûts de main-d’œuvre de 50%.

Les pouvoirs publics reconnaissent également les bénéfices potentiels: les AV pourraient améliorer la sécurité routière ce qui constitue un enjeu majeur quand on sait que les accidents de la route causent environ 3000 décès et jusqu’à 50 millions de blessés ou d’invalidités chaque jour, dont la majorité liés à une erreur humaine.

Transformer la mobilité

Les véhicules autonomes pourraient aussi contribuer à relever des défis démographiques: le vieillissement de la population entraîne déjà une pénurie de chauffeurs de camions et de taxis. L’automatisation du transport pourrait atténuer ces déséquilibres structurels.

De plus, la plupart des voitures personnelles restent inutilisées 95% du temps, rendant la possession individuelle peu efficace. Si les robotaxis deviennent fiables, abordables et disponibles à la demande, ils pourraient rendre la propriété automobile moins attractive et réduire la congestion urbaine liée au stationnement.

Les AV pourraient aussi libérer du temps pour les «navetteurs», fluidifier le trafic grâce à la communication inter-véhicules et offrir une mobilité accrue aux personnes incapables de conduire.

Plus d’autonomie, plus de capteurs – et plus de coûts

Passer des systèmes d’aide à la conduite à une autonomie complète requiert un matériel et des logiciels extrêmement sophistiqués. Les technologies clés reposent sur des capteurs (radar, caméras et détection par laser ou LiDAR), essentiels à la perception en temps réel et à la collecte de données pour entraîner les modèles d’IA.

Chaque constructeur adopte une stratégie différente quant au positionnement et au type de capteurs. Certains misent sur la seule combinaison caméras-IA, tandis que la majorité privilégie une approche multicapteurs, combinant plusieurs technologies pour une perception plus fiable. L’avenir dira si les systèmes basés uniquement sur l’IA peuvent rivaliser avec la précision du LiDAR, et à quel coût.

Pour l’heure, l’intégration du LiDAR demeure la norme, souvent utilisée comme argument de vente pour sa sécurité renforcée.

L’avantage des pionniers

La conduite autonome repose sur quatre piliers: les données, la puissance de calcul, les algorithmes et les modèles d’IA. Si les simulations sont utiles, les données issues du monde réel restent indispensables pour améliorer les performances et la sécurité.

Les acteurs précoces, disposant de flottes importantes, accumulent plus rapidement les kilomètres et les données, consolidant ainsi leur avance.

Cette course nécessite une puissance de calcul considérable, tant pour l’entraînement des modèles dans les centres de données que pour leur déploiement à bord des véhicules. Cela suppose des semi-conducteurs spécialisés, capables de traiter de grandes quantités de données en parallèle. L’efficacité énergétique est également cruciale: un système de conduite autonome de niveau 4 peut consommer jusqu’à 50% de l’énergie d’un véhicule électrique, réduisant presque de moitié son autonomie.

Si la voiture autonome reste le segment le plus visible, d’autres moyens de transport sont également concernés. Les entreprises capables de fournir ou d’intégrer les technologies fondamentales (capteurs, données, puissance de calcul, logiciels et IA) devraient tirer parti de cette tendance structurelle vers l’autonomie complète.