- Concurrence et Objectifs : De nombreuses entreprises cherchent à rivaliser avec des systèmes comme le Full Self-Driving de Tesla ou le Super Cruise de GM. Cependant, il est globalement reconnu que l'autonomie des véhicules privés n'est qu'une partie de l'équation.
- Approche de Toyota : Le Toyota Research Institute propose de considérer les technologies autonomes comme des assistants pour les conducteurs plutôt que comme des remplaçants. L'exemple de la Supra auto-dérivante illustre comment ces systèmes peuvent améliorer les compétences de conduite.
- Nuro : Initialement axée sur la livraison sans conducteur, Nuro vise désormais à licencier sa technologie aux fabricants de véhicules de passagers et aux drones de livraison.
- Wayve : Adoptant une approche sans matériel spécifique, Wayve développe une intelligence artificielle adaptable à divers véhicules, dans le but de répondre aux besoins variés des clients, de la conduite de niveau 2 à 4.
L'expérience utilisateur est cruciale. Des entreprises comme Waymo s'efforcent de rassurer les passagers en leur offrant des fonctionnalités attrayantes, comme le choix de la musique ou des alertes pour les objets oubliés. Cependant, garantir des trajets sûrs et prévisibles reste un défi. Les différences de conduite entre des villes comme San Francisco et Los Angeles compliquent cette tâche.
Les leaders de Mobileye et Bot Auto soulignent l'importance des simulations d'IA pour former les systèmes de conduite autonome. Bien que les véhicules collectent des données sur route, des simulations précises, tenant compte de divers scénarios, sont essentielles.
Le cadre réglementaire aux États-Unis demeure fragmenté, ce qui entrave l'adoption de technologies autonomes. À l'inverse, la Chine offre un modèle avec des règles claires, favorisant ainsi le développement de services de robotaxi tels qu'Apollo Go de Baidu.
La diversité des idées partagées lors de la conférence Ride AI souligne la nécessité de rapprocher les développeurs de technologies, les constructeurs automobiles et les régulateurs. Cela pourrait faciliter la mise en œuvre des véhicules autonomes et accélérer leur adoption dans un futur proche.
Résumé : La conférence Ride AI a mis en lumière les avancées et les défis des véhicules autonomes, soulignant l'importance de l'expérience utilisateur, des simulations précises et d'un cadre réglementaire clair. La collaboration est essentielle pour propulser l'industrie vers l'avenir.
