L'intelligence artificielle et les capteurs sont au cœur des véhicules autonomes : comment fonctionnent-ils ensemble ?

Date de publication : 15 September 2025

Publié par : Sanya Mehra

Les véhicules autonomes ne relèvent plus de la science-fiction ; ils sont désormais une réalité, grâce à une intelligence artificielle (IA) innovante et à des systèmes de capteurs de pointe. Ces deux composantes fonctionnent de concert pour garantir une navigation efficace et la sécurité. L’IA est devenue la pierre angulaire des véhicules autonomes en facilitant la perception et la détection. Elle traite les données des capteurs pour distinguer et classifier les objets, tels que les obstacles, les autres véhicules et les piétons, assurant ainsi une navigation sans danger.

La prise de décision en temps réel tire pleinement parti des ressources de calcul embarquées dans chaque véhicule, optimisant ainsi les processus en fonction de sa mobilité. À cet égard, l'Organisation pour la science et l'information (SIO) a indiqué dans son rapport de 2024 que cette approche améliore le temps de réaction d'environ 34 % par rapport aux autres techniques. De plus, la précision des prédictions atteint 97,8 %, ce qui contribue à une réduction significative du temps de traitement. Par ailleurs, la complexité des véhicules autonomes augmente rapidement, et l'intégration croissante de modèles d'apprentissage par renforcement (RL) spécifiques au cloud représente une solution prometteuse pour renforcer les capacités de prise de décision.

Quel est le rôle de l'intelligence artificielle dans les véhicules autonomes ?

L'intelligence artificielle est le cerveau des véhicules autonomes, leur permettant d'agir, de décider et de percevoir leur environnement de manière similaire aux conducteurs humains. La transition vers l'automatisation offre un confort accru, réduit les risques humains et ouvre la voie à d'importants avantages environnementaux et économiques. Selon un article de la NLM de décembre 2024, le système Autopilot de Tesla a été impliqué dans 17 décès et 736 accidents au cours des années précédentes. Ces données ont mis en évidence l'impérieuse nécessité d'une grande fiabilité pour les véhicules autonomes. Ceci garantit un fonctionnement optimal dans diverses situations réelles, notamment en cas de conditions météorologiques changeantes, de circulation complexe et d'événements imprévus sur la route.

Source : MDPI

Apprentissage automatique dans les véhicules autonomes

L'apprentissage automatique (AA) est une technologie d'automatisation qui facilite la conception de programmes informatiques. Il permet d'exécuter des tâches spécifiques de manière autonome, grâce à l'exploitation de données et de dispositifs, sur une période donnée. Selon un article publié en décembre 2021 dans la revue Machine Learning with Applications, environ 94 % des accidents de la route sont imputables à des erreurs de conduite, notamment des distractions et des manœuvres inappropriées. Par ailleurs, des organisations non automobiles et des constructeurs automobiles développent des véhicules basés sur différents niveaux d'automatisation, comme l'explique la Society for Automobile Engineers (SAE) (voir figure 1).

Source : Science Direct

Vision par ordinateur pour la reconnaissance d'objets

L'intégration de l'intelligence artificielle permet de reconnaître les panneaux de signalisation, les véhicules et les piétons grâce à des modèles d'apprentissage profond, notamment les réseaux neuronaux convolutifs (CNN). Ces modèles contribuent également à l'analyse des vidéos et des images provenant des caméras embarquées. C'est là que les véhicules autonomes entrent en jeu, capables de dissiper le brouillard et d'assurer une détection et une reconnaissance robustes des panneaux de signalisation. Comme indiqué dans l'article de MDPI d'octobre 2021, le nombre de décès sur les routes a atteint 1,35 million et on estime que 20 à 50 millions de personnes sont blessées chaque année, ce qui justifie l'adoption croissante des véhicules autonomes.

Planification de trajectoire et prise de décision

Ces fonctionnalités d'IA essentielles permettent aux véhicules autonomes de circuler efficacement et en toute sécurité sur les routes. L'IA analyse en temps réel les données issues des capteurs grâce à des algorithmes avancés afin de prévoir l'itinéraire optimal tout en évitant les obstacles, tels que les dangers de la route, les autres véhicules et les piétons. Des techniques innovantes, comme la commande prédictive par modèle (MPC), permettent d'optimiser l'accélération, les changements de voie et le freinage. Enfin, le clonage interactif permet à l'IA d'apprendre des habitudes de conduite humaine et de reproduire avec succès les décisions d'experts dans des situations complexes.

Capteurs critiques alimentant les voitures autonomes

Les véhicules autonomes dépendent de plus en plus d'un ensemble de capteurs non conventionnels pour observer leur environnement. Chaque capteur joue un rôle spécifique pour optimiser la sécurité et l'efficacité de la conduite autonome. Fonctionnant de concert, ces capteurs permettent une compréhension globale de l'environnement du véhicule et garantissent une prise de décision en temps réel. Vous trouverez ci-dessous une présentation de quelques capteurs clés, ainsi que leurs fonctions, leurs avantages et leurs limites.

• LiDAR (Light Detection and Ranging) : cette technologie utilise des impulsions laser pour produire des cartes 3D haute résolution d'un véhicule, permettant une identification précise des objets, des obstacles et des courbes de la route. Sa précision centimétrique la rend essentielle pour une cartographie environnementale exhaustive. Selon le rapport McKinsey de janvier 2023, le prix des véhicules autonomes équipés de la technologie LiDAR de niveau 2+ se situe entre 1 500 et 2 000 USD, ce qui les rend onéreux. Cependant, le marché du LiDAR poursuit sa croissance et devrait atteindre 3,3 milliards de dollars en 2025, d'après un rapport de Research Nester .
• Le radar (détection et télémétrie par ondes radio) excelle dans l'identification de la distance et de la vitesse des objets grâce à l'utilisation d'ondes radio, ce qui le rend essentiel pour l'évitement des collisions et le régulateur de vitesse adaptatif. Comparé aux caméras et au LiDAR, le radar est particulièrement performant même en conditions de faible visibilité, notamment en présence de poussière, de pluie ou de brouillard, grâce à sa grande longueur d'onde. De plus, les systèmes radar 4D avancés, tels que ceux d'Arbe Robotics, visent à améliorer la résolution en optimisant le traitement des données et la classification des objets.
• Caméras (Perception par vision par ordinateur) : Elles fournissent des données visuelles agrandies, essentielles à la détection des piétons, du marquage au sol et de la signalisation routière grâce aux réseaux neuronaux convolutifs (CNN). Par exemple, le système de conduite entièrement autonome (FSD) de Tesla repose fortement sur huit caméras panoramiques pour obtenir une perception à 360 degrés. De plus, selon une étude menée par l’IEEE en 2023, les conditions météorologiques extrêmes, telles que des pluies abondantes, diminuent la précision d’identification des objets par caméra de près de 40 % à 80 mm/h, soulignant ainsi la nécessité de la fusion de données de capteurs pour les véhicules autonomes.
• Capteurs à ultrasons : Utilisant des ondes sonores, ces capteurs offrent une détection à courte portée jusqu’à 5 mètres, ce qui les rend adaptés aux manœuvres à basse vitesse et à l’aide au stationnement. Extrêmement économiques, ils garantissent des performances optimales quelles que soient les conditions météorologiques. Cependant, leur portée limitée restreint leurs applications. Par ailleurs, selon un rapport Bosch publié en 2024, plus de 80 % des véhicules équipés de systèmes ADAS de dernière génération sont équipés de capteurs à ultrasons, témoignant ainsi de leur large adoption pour la détection de proximité.

Comment l'IA traite-t-elle les données des capteurs en temps réel ?

Les véhicules autonomes s'appuient sur l'intelligence artificielle pour interpréter les données des capteurs et agir en conséquence en quelques millisecondes, plus rapidement que les conducteurs humains. En combinant les informations de nombreux capteurs et en intégrant des algorithmes de pointe, l'IA garantit une prise de décision précise et en temps réel, essentielle à la sécurité.

Fusion de capteurs : combinaison de plusieurs flux de données

En général, un capteur unique ne permet pas d'obtenir une vision globale de l'environnement. C'est pourquoi l'IA combine les données issues des ultrasons, des caméras, des radars et des LiDAR afin de pallier leurs limitations respectives. Par exemple, tandis que le LiDAR fournit une cartographie 3D détaillée, les caméras offrent des informations contextuelles, comme la couleur des feux de circulation. De plus, selon un article publié par le Département des Transports américain en 2022, la fusion de données de capteurs peut réduire les erreurs de classification d'objets de près de 60 % par rapport aux systèmes à capteur unique.

Temps de réponse de l'IA comparé au temps de réaction humain

D'après un rapport de la NHTSA de 2021, l'IA traite efficacement les données et gère les dangers en 100 à 200 millisecondes, contre 1,5 seconde en moyenne pour les conducteurs humains en cas d'urgence. Par ailleurs, une étude de l'IIHS publiée en juin 2020 a démontré que les véhicules autonomes équipés de la fusion de capteurs peuvent éviter environ 34 % des collisions et plus de 5 000 accidents dus à des réactions humaines tardives. Enfin, la National Science Foundation a souligné en 2023 que les innovations en matière de calcul en périphérie permettent désormais aux véhicules autonomes de prendre des décisions plus rapidement que les modèles précédents, ce qui représente une amélioration significative de l'évitement des collisions.

L'avenir de l'IA et des technologies de capteurs dans les véhicules autonomes

La prochaine décennie sera marquée par une transformation profonde de la technologie des véhicules autonomes, largement attribuable aux révolutions apportées par les systèmes de capteurs et d'intelligence artificielle. À cet égard, deux développements cruciaux modifieront considérablement cette évolution :

• Le rôle de la 5G et du V2X (communication véhicule-infrastructure) : les réseaux V2X et 5G sont sur le point de permettre l’échange de données en temps réel entre l’infrastructure routière, la signalisation et les véhicules, réduisant ainsi la dépendance aux capteurs embarqués. En avril 2023, le département américain des Transports estimait que le V2X pourrait éviter près de 615 000 accidents par an d’ici fin 2030. Par ailleurs, en 2022, la 5G Automotive Association a annoncé une latence inférieure à 1 milliseconde, permettant une alerte immédiate en cas de risque, un facteur crucial pour la conduite autonome à grande vitesse.
• L'avènement de l'autonomie de niveau 5 : Actuellement, Cruise et Waymo fonctionnent délibérément avec des prototypes de niveau 4, ce qui explique pourquoi la plupart des experts prévoient un déploiement généralisé du niveau 5 entre 2030 et 2035. Par ailleurs, selon un rapport de l'AAA de février 2025, près de 13 % des conducteurs américains privilégient les véhicules autonomes, contre 9 % les années précédentes. Cependant, d'après un rapport McKinsey d'août 2023, 95 % des nouveaux véhicules seront commercialisés d'ici 2030, dont seulement 12 % seront équipés de systèmes d'autonomie de niveau 3 ou 4.

L'avenir des véhicules autonomes pilotés par l'IA

Les véhicules autonomes représentent une synthèse extraordinaire entre l'intelligence artificielle et la précision des capteurs, fonctionnant de concert pour identifier, choisir et diriger la route. Pourtant, malgré des progrès rapides, la mise au point d'une technologie de conduite autonome reste un processus continu. Ce processus est jalonné de défis, tels que la persistance du scepticisme du public, les obstacles réglementaires et les cas particuliers. Si l'IA a le potentiel de rendre les routes plus sûres et mieux organisées, l'évolution vers une autonomie totale exige une révolution continue et une transformation sociétale. À l'aube de cette révolution des transports, une question demeure : souhaitez-vous une voiture qui se conduit toute seule, ou préférez-vous toujours le contrôle humain ? La réponse pourrait bien façonner l'avenir de la mobilité.