Dans un test audacieux mené par la Dongchedi, 36 véhicules ont été soumis à des scénarios de conduite complexes sur une véritable autoroute. Les résultats sont alarmants : la plupart des systèmes d’assistance à la conduite, y compris ceux de Tesla, ont montré des faiblesses notables, soulevant des questions sur leur fiabilité.
Test des Systèmes d’Assistance à la Conduite : Analyse des Résultats
Un Bilan Décevant pour la Plupart des Voitures
Un récent test mené par le média chinois Dongchedi a révélé que, parmi 36 voitures évaluées, 216 collisions ont été enregistrées lors de simulations sur une autoroute. Ces tests avaient pour but d’évaluer les systèmes d’assistance à la conduite (ADAS) des véhicules face à des situations de conduite réelles et complexes. En revanche, la marque Tesla s’en est relativement bien sortie.
Les Tests Performés
Les tests réalisés par Dongchedi sont significatifs puisqu’ils se sont déroulés sur une autoroute publique, augmentant la complexité des situations. Les six scénarios de tests étaient les suivants :
- Suivi d’un véhicule qui change soudainement de voie, révélant un véhicule arrêté devant.
- Entrée dans une zone de construction nécessitant une fusion de voie.
- Une zone de construction avec un camion stationné empiétant sur la voie à une heure tardive.
- Un véhicule arrêté sans éclairage, simulant un accident, occupant deux voies à la nuit tombée.
- Un véhicule qui rejoint l’autoroute de manière agressive en fusionnant.
- Un sanglier traversant soudainement la route.
Ces situations sont non seulement plausibles, mais elles se produisent fréquemment dans la vie quotidienne des conducteurs.
Performances des Systèmes
Pour chaque scénario, la majorité des véhicules ont échoué à éviter les collisions. Il était initialement difficile de croire que ces tests avaient été conçus pour être si problématiques pour les systèmes ADAS. Cependant, quelques véhicules ont réussi à éviter les accidents, tandis que d’autres ont limité la gravité des collisions.
Les résultats montrent que les systèmes d’assistance à la conduite ne parviennent pas à représenter un remplacement fiable pour un conducteur humain. Notamment, des voitures comme la Mercedes C-Class ont subi des dommages irréparables en raison d’un capteur radar brisé durant l’un des tests.
Les Différentes Marques et Systèmes
Les marques variées de voitures ont expérimenté des comportements contradictoires. Par exemple, la Xiaomi SU7 a marqué le test 1 en activant son système de freinage d’urgence, pour ensuite perdre cette activation, aboutissant finalement à une collision.
Un autre fait intéressant est que de nombreux systèmes ont d’abord tenté d’éviter les obstacles en changeant de voie avant de freiner, créant ainsi souvent des situations d’accidents supplémentaires pour d’autres véhicules. Cela souligne une in efficacité potentielle des systèmes qui, malgré la technologie avancée, peuvent encore montrer un comportement indécis identique à celui de nombreux conducteurs humains.
Le Palmarès de Tesla
Tesla à la fois avec le Model 3 et le Model X, a passé 5 des 6 tests, mais cet exploit a été entaché par des échecs dans des situations qui auraient dû être gérées correctement par des systèmes de haut niveau. Notamment, le Model X a connu un incident dans une zone de construction, tandis que le Model 3 n’a pas freiné assez rapidement pour éviter une collision avec un sanglier.
Tesla, qui utilise un système fondé uniquement sur la vision, sans autres capteurs, a démontré qu’une marque avec plus d’expérience dans le développement de systèmes d’assistance à la conduite pourrait obtenir de meilleurs résultats dans ces conditions.
Une Variabilité Frappante dans les Résultats
L’inquiétude face aux résultats n’est pas tant due aux performances de Tesla, mais plutôt à la variation de résultats observés même au sein de la même marque. Par exemple, des véhicules tels que le Aito M9 ont bien performé dans certains tests, alors que d’autres comme le M8 ont seulement un résultat positif. Cela montre une incohérence qui pourrait pointer vers un besoin urgent de réexaminer la fiabilité des ADAS.
Les Limites des Systèmes d’Aide à la Conduite
L’expert Lu Guang Quan de l’Université de Pékin a souligné que les systèmes ADAS d’aujourd’hui, en grande partie basés sur le machine learning, sont incapables d’expliquer les erreurs de leurs décisions. Ces modèles d’apprentissage sont comme des "boîtes noires", et les scénarios rarissimes, mais critiques, notamment ceux qui ne sont pas inclus dans les jeux de données d’entraînement, échappent à leur compréhension.
Cela soulève un besoin crucial pour des modèles basés sur des règles qui pourraient offrir des contraintes et corriger efficacement les erreurs au lieu de laisser les voitures réagir différemment d’une situation à l’autre.
Les résultats des tests de Dongchedi illustrent parfaitement les limites actuelles des ADAS, et insistent sur le fait qu’une conduite humaine doit rester la priorité. Bien que ces systèmes puissent réduire la fatigue de conduite, ils ne doivent pas être considérés comme une solution d’automatisation complète.
Ces constats devraient servir de mise en garde aux conducteurs qui ont pris l’habitude de se reposer sur ces technologies. Bien que ceux-ci puissent parfois effectuer leur tâche de manière satisfaisante, les dangers demeurent, et la vigilance est toujours de mise.
Mon avis :
L’essai des systèmes ADAS de 36 véhicules en conditions réelles a révélé que, malgré des avancées notables, la plupart des systèmes peinent à gérer des scénarios complexes. Tesla s’est distinguée par sa performance, mais des comportements imprévisibles restent préoccupants, soulignant les limites de l’automatisation dans la conduite.
