Les boîtes noires automobiles deviennent essentielles lorsque les voitures se conduisent – et se corrigent – elles-mêmes

Lorsqu’une voiture autonome est impliquée dans un accident, ses données racontent l’histoire, ce qui peut être essentiel pour les enquêteurs sur les accidents afin de déterminer qui ou quoi était en tort, ainsi que pour les constructeurs automobiles, afin qu’ils puissent rendre leurs systèmes de conduite autonome plus intelligents et plus sûrs.

En 2004, l’IEEE Standards Association a introduit la norme IEEE 1616, établissant les règles de base pour les types et les quantités de données collectées par les enregistreurs de données d’événements (EDR) automobiles (la réponse d’une voiture aux boîtes noires des avions). Toutefois, au cours des 20 années qui se sont écoulées depuis l’établissement de cette norme, les véhicules sont devenus plus gourmands en électronique, avec l’ajout de systèmes de haute technologie, notamment les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) comme le célèbre (et parfois tristement célèbre) Autopilot de Tesla.

Une nouvelle norme indique clairement quelles données de la « boîte noire » des voitures autonomes sont nécessaires, à la fois pour les enquêteurs sur les accidents et pour les constructeurs automobiles qui améliorent leur matériel et leurs logiciels ADAS.

Au cours des trois dernières années, le groupe de travail 1616 a donc travaillé à la mise à jour du code. La norme IEEE 1616.1, ratifiée fin juin 2023, intègre de nouvelles spécifications pour les enregistreurs de données d’événements afin d’élargir l’ensemble des données disponibles pour les concepteurs de véhicules autonomes.

La mise à jour « reconnaît la valeur de l’amélioration des informations sur les accidents pour améliorer la connaissance de ce qui se passe avant, pendant et après un accident de véhicule à moteur », explique Thomas Kowalick, président du groupe de travail sur la norme 1616 et auteur de plusieurs livres, dont Fatal Exit : The Automotive Black Box Debate.

La norme « vise également à préserver la vie privée, à empêcher la falsification, à éviter la fraude au compteur kilométrique, à limiter l’accès aux données et à renforcer la sécurité en utilisant un dispositif de verrouillage du connecteur de l’enregistreur de données d’événements ».

Paul Kostek, secrétaire du groupe de travail, explique que le groupe a récemment mis l’accent sur la norme 1616.1-2023 relative au système de stockage des données pour la conduite automatisée (DSSAD). Cette norme « identifie les fonctions et les exigences techniques communes pour le stockage des données ».

Thomas Kostek, membre senior de l’IEEE, explique qu’elle précise quelles données générées par les systèmes de conduite automatisée – ceux qui partagent la tâche de conduite avec les humains et ceux qui ne nécessitent aucune intervention humaine – doivent être accessibles pour les enquêtes sur les accidents et, par la suite, pour les concepteurs de logiciels et de matériel afin d’apporter des améliorations.

Dans l’ensemble, la norme cherche à identifier les défis et les lacunes dans la détermination de ce qui se passe lorsqu’un véhicule s’écrase. L’EDR fournit des informations sur ce qui s’est passé, tandis que le système de stockage de données pour la conduite automatisée fournit des informations sur le pourquoi de l’accident sur le site de l’accident.

Le DSSAD signale et vérifie deux champs critiques, résumant l’état du système de conduite autonome du véhicule et qui ou quoi – le conducteur humain ou le logiciel – était aux commandes à un moment précis.

L’un des problèmes persistants qui affectent le développement de la technologie des véhicules à conduite autonome est l’incapacité à répondre à certaines questions fondamentales : 1) Comment saurons-nous qu’il est sûr de confier cette tâche à des machines, et 2) si un piéton est heurté par un véhicule autonome, que doit-il se passer ensuite ?

Il n’est pas facile de répondre à ces questions, étant donné que la conduite implique des objectifs potentiellement concurrents : atteindre la destination de manière efficace et assurer la sécurité des piétons et des occupants d’autres véhicules. Cette tension s’appelle le problème de Molly, la version de la voiture autonome du problème du chariot, l’expérience de pensée philosophique bien connue.

La nouvelle norme « aide à répondre au problème de Molly« , explique Thomas Kowalick. En fournissant à un large public des données concrètes sur les phénomènes de circulation, elle aidera la société à décider si les affirmations relatives à l’amélioration du confort, de la sécurité et de l’efficacité en valent la peine.

Selon Thomas Kowalick, l’enjeu est de taille : il s’agit de faire les choses correctement et rapidement. Il prédit qu’un jour prochain, le nombre annuel de décès liés aux déplacements en voiture dans le monde pourrait être réduit à une fraction de ce qu’il est aujourd’hui.

Il indique aussi que le groupe se réunira probablement à nouveau cet automne pour aborder « d’autres sujets tels que les questions de cybersécurité et les informations destinées aux premiers intervenants ». Il souhaite que d’autres experts et parties prenantes sachent qu’ils sont invités à participer « à la création de la prochaine étape de la normalisation des véhicules automatisés/autonomes ».

https://spectrum.ieee.org/autonomous-vehicle-data-collection