Lavenir du vhicule autonome passe par lEurope et les transports collectifs

June 2024 · 3 minute read


Né dans l’enthousiasme techno-solutionniste des années 2010, le projet de véhicule autonome (VA) peine à s’imposer sur les routes. Au mieux, il ne devrait pas circuler de VA de niveau 5 – totalement autonome et sans conducteur – avant 10 ans. C’est ce que conclut le rapport de Damien Pichereau, député LREM, commandé en février 2021 par le Premier ministre. Le député de la Sarthe relève surtout que le VA recouvre des niveaux de maturité très hétérogènes. Le concept recouvre en effet aussi bien le véhicule automatisé (avec conducteur, largement déployé), le robot-taxi (toujours attendu), la navette autonome transportant une dizaine de personnes (testée en milieu fermé) ou encore les véhicules de livraison et les machines agricoles connectées.

Tramway et véhicules de livraison autonomes

L’un des domaines où le VA a le plus de chance de progresser – et où l’Europe et la France comptent plusieurs pépites – est celui des transports collectifs. Les projets actuels dépassent le stade de l’expérimentation ponctuelle mais le rapport relève que la navette autonome butte sur plusieurs écueils. Tout d’abord l’absence de "modèle économique soutenable", aucune expérience n’ayant encore atteint la rentabilité. Les acteurs de la filière déplorent l’exigence réglementaire de la présence d’un superviseur à bord, dont le coût vient s’ajouter aux équipements de pointe des navettes. Ensuite, l’expérience utilisateur, du fait de la lenteur (aujourd’hui autour de 20 km/h) et des à-coups des navettes, reste largement perfectible. Le député invite donc à accentuer l’effort de recherche pour développer des intelligences artificielles plus fiables et "aller progressivement vers des véhicules autonomes se déplaçant à vitesse normale dans la circulation". Il propose aussi d’élargir le périmètre des expérimentations en testant des tramways autonomes et des véhicules opérant sur rail ou pneu utilisant, par exemple, de petites lignes ferroviaires. Et au-delà des navettes, il souligne le potentiel des robots de livraison circulant à très faible vitesse pour la logistique urbaine du dernier kilomètre.

Nécessité d’un cadre européen

Pour mener ces expérimentations, le parlementaire préconise de mettre en place un "projet important d’intérêt européen commun (PIIEC)" et d’élargir les financements existants (AMI…) aux collectivités territoriales comme pour les projets en matière d’hydrogène. Il suggère de créer des zones d’expérimentations qui pourraient s’étendre sur l’ensemble d’un département ou à cheval entre deux pays frontaliers. Ces expérimentations exigent cependant une harmonisation des réglementations. Car si les avancées réglementaires en France (voir notre article du 5 juin 2021) sont jugées très positives, le rapport déplore le maquis des normes au niveau européen et mondial. À l’échelle de l’Union européenne, il demande que les conditions d’homologation des systèmes de conduite et, dans la mesure du possible, les conditions d’autorisation (qui resteront nationales) des véhicules automatisés et autonomes (niveau 4) soient harmonisées.

Données partagées et 5G

Concernant le véhicule autonome individuel, secteur préempté par les géants du numérique américains et chinois, le rapport déplore qu’aucun véhicule européen ne figure dans le top 10 des VA en termes de nombre de kilomètres parcourus. Face à des concurrents qui ont accumulé des pétaoctets de données de conduite, le rapport préconise un partage des données de roulage à l’échelle européenne en créant une plateforme pouvant reproduire les situations de conduite enregistrées ou en simuler de nouvelles.

Enfin, avant d’être autonome, le véhicule de demain sera avant tout connecté. Un sujet qui implique que les réseaux mobiles, et plus particulièrement la 5G avec ses temps de latence extrêmement réduits, soient largement déployés.  Pour le rapport le besoin le plus pressant se situe cependant en zone urbaine et sur les autoroutes. Deux contextes où la 5G pourrait faciliter la transmission ultrarapide d’informations contextuelles (carrefours, accidents, freinages brusques…) tout en limitant les besoins en capteurs et en capacité de calcul à bord des véhicules.

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