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LE MAGAZINE DES INGÉNIEURS DE L’ARMEMENT - N°125
INNOVATIONS, FREINS ?
Des voitures autonomes dans 
quelques années… (depuis plu­
sieurs années)
Au vu des développements en 
cours dans le secteur automobile 
pour automatiser les véhicules, la 
SAE (Society of Automotive En­
gineers International) a développé 
le référentiel SAE J3016 qui fait au­
torité depuis le milieu de la précé­
dente décennie : 
-	
Niveau 0 : absence d’assistan­
ce à la conduite ;
-	
Niveau 1 : de premières assis­
tances sont disponibles pour le 
conducteur (ex : régulateur de 
vitesse, ABS..) ;
-	
Niveau 2 : les assistances 
permettent l’exécution de cer­
taines tâches élémentaires (ex : 
aide au maintien dans une file, 
aide au stationnement) ;
-	
Niveau 3 : le système automa­
tisé peut exécuter certaines 
tâches en assurant le contrôle 
de son environnement (ex  : 
Sur autoroute, la voiture peut 
doubler toute seule un véhicule 
quand le clignotant est action­
né). 
-	
Niveau 4 : le système automa­
tisé peut effectuer la conduite 
de manière autonome dans 
certaines circonstances (types 
de route, conditions atmosphé­
riques, densité de circulation..) 
(ex  : conduite en mode auto­
nome sur autoroute en l’ab­
sence de neige).
-	
Niveau 5 : le système automati­
sé peut conduire le véhicule en 
toutes situations.
Le niveau 1 est largement dispo­
nible depuis les années 2000, le 
niveau 2 l’est depuis quelques 
années et commence à être inté­
gré dans de nombreux modèles. 
Le niveau 3 arrive depuis 2021 
dans quelques véhicules haut de 
gamme (système Honda sur Le­
gend EX homologué au Japon en 
mars 2021, système Mercedes 
homologué le 9 décembre 2021 
en Europe – à noter que Tesla ne 
dispose pas d’homologation de ni­
veau 3 fin 2021). Les niveaux 4 et 
5 font l’objet de développements 
importants depuis la dernière dé­
cennie (par les constructeurs his­
toriques et de nouveaux venus 
comme Waymo la filiale de Google, 
Tesla ou encore Valeo). 
Pour de nombreux spécialistes, 
comme le cabinet Gartner (cf. 
Hype Cycle for Automotive Tech­
nologies, July 2020), il faudra en­
core plusieurs années avant de 
disposer de premiers véhicules au 
niveau 4 et le niveau 5 nécessite­
ra plus d’une dizaine d’années. La 
question se pose d’ailleurs de sa­
voir s’il n’y aura pas un niveau « 4 
½ » pour les autoroutes, les voies 
principales et les zones urbaines 
où l’infrastructure collaborera avec 
les véhicules via des systèmes 
de communication V2I (Vehicle 
to Infrastructure). Des projets pu­
blics européens comme Scoop et 
Safe Strip commencent l’expéri­
mentation de tels systèmes pour 
transmettre aux véhicules des in­
formations sur des événements à 
venir (zone de travaux,…) ou sur 
des événements détectés par les 
autres véhicules (accident, ver­
glas…).
La longue route de la robotique 
autonome
Le principal défi du développement 
des systèmes robotiques est de 
détecter et comprendre l’environ­
nement qui les entoure et de faire 
face aux événements imprévus. 
Le niveau d’autonomie nécessaire 
déprendra de la structuration de 
l’environnement, de son caractère 
coopératif, enfin de sa dynamique 
et de sa prévisibilité :
-	
L’environnement 
peut 
être 
plus ou moins structuré (cas 
des routes, des rues) et plus 
ou moins encombré. Entre les 
trois milieux (air / terre / mer), 
le milieu terrestre est le plus 
complexe en raison de la diver­
sité des obstacles / des objets 
et c’est dans ce milieu que la 
robotique évoluera le plus len­
tement vers l’autonomie. 
-	
L’environnement peut être plus 
ou moins coopératif (via un sys­
tème de positionnement global 
comme le GPS ou demain GA­
LILEO, via des infrastructures 
communicantes comme dans 
le cas des systèmes de com­
munication V2I). 
-	
L’environnement peut être plus 
ou moins dynamique, plus 
ou moins prévisible pour les 
systèmes qui y évoluent. Le 
nombre de mobiles, leur com­
portement, leur prévisibilité ont 
ainsi une influence. Une voiture 
autonome aura un compor­
tement plus prévisible qu’un 
piéton. Plus il y a de mobiles 
variés (piétons, cyclistes, trot­
tinettes…) et en nombre, plus 
ils sont susceptibles d’avoir un 
comportement hostile, plus le 
niveau d’autonomie nécessaire 
est difficile à atteindre.
La perception constitue un défi 
pour atteindre avec un système 
robotique équipé de capteurs, 
l’équivalent des sens des hu­
mains. Les capteurs ont récem­
ment progressé notamment grâce 
à l’apprentissage à partir de don­
nées et leur complémentarité per­
met d’améliorer les capacités de 
détection et de reconnaissance. 
Mais la fusion de données n’est 
pas sans difficulté car il faut appa­
rier les percepts (appartiennent-ils 
aux mêmes objets, ou à des 
objets distincts  ?) et faire face 
aussi parfois à des artefacts. Le 
raisonnement est l’autre défi ma­
jeur. Il nécessite de modéliser le 
problème en termes d’espace, 
de temps et de description des 
événements. La modélisation du 
jeu de go est assez différente 
de celle d’un théâtre d’opération 
aéroterrestre avec des amis, des 
ennemis, mais également des po­
pulations.