TechRadar記者 Mike Moore a personnellement testé pendant le salon GTC 2026 une voiture de tourisme Mercedes CLA équipée de la plateforme de conduite autonome Hyperion de Nvidia. Il a déclaré que ce voyage en conduite autonome avait été une expérience réussie : l’IA pilote en toute maîtrise, peut réagir à l’environnement environnant et donne un sentiment de sécurité tout au long du trajet. Grâce à l’intégration de matériel de capteurs et à la technologie de bout en bout, Alpamayo a montré des résultats préliminaires de prise de décision en temps réel et de perception de l’environnement sur des routes urbaines complexes.
Comment la configuration des capteurs matériels et la technologie de bout en bout construisent-elles une barrière de sécurité ?
L’expérience d’essai réalisée cette fois par Mike Moore au centre-ville de San José porte sur le modèle Mercedes-Benz CLA. Les spécifications matérielles de ce véhicule intègrent la plateforme Hyperion 8 : l’ensemble du véhicule est équipé de 10 caméras (Cameras) et de 5 radars (Radars), avant et arrière, formant un réseau de perception de l’environnement à 360 degrés.
L’architecture logicielle s’appuie sur la technologie de bout en bout d’Alpamayo (End-to-End). Cette technologie se caractérise par l’utilisation de données issues de routes réelles et de données synthétiques pour l’entraînement du modèle, avec des enregistrements technologiques entièrement traçables, visant à améliorer la sécurité et la fiabilité du système. Bien que, à ce jour, le système complet faisant l’objet de l’expérience ne soit pas encore entré sur le marché de la production de masse, il est prévu qu’il soit officiellement lancé au second semestre 2026, moment où il insufflera une nouvelle dynamique technologique au marché automobile.
Quels sont les mécanismes d’interaction de la « conduite autonome de niveau 2 » sur la route réelle ?
La technologie Hyperion 8 du véhicule testé relève de la conduite autonome de niveau 2 (Level 2 Autonomy « L2 »). Dans cette catégorie, le système peut prendre en charge la navigation et le changement de voie, mais le conducteur doit continuer à surveiller la situation routière. Au cours d’un essai d’environ 45 minutes, la voiture circule à travers des environnements de voies réservées aux vélos et de voies multi-voies en ville et en banlieue. La conception du système exige que le conducteur touche périodiquement le volant afin de confirmer qu’il est éveillé et qu’il n’est pas distrait.
Le conducteur conserve la maîtrise et peut, à tout moment, désactiver immédiatement le contrôle du système via des actions comme l’appui sur la pédale de frein. Dans le cadre des réglementations actuelles, ce mode de coopération homme-machine est la forme de transition principale pour l’entrée de la technologie de conduite autonome sur le marché grand public : il apporte de la commodité tout en garantissant que, en cas d’imprévu, le conducteur ait l’espace nécessaire pour reprendre le contrôle.
Mike Moore a déclaré que toute personne ayant déjà pris place dans une voiture de conduite autonome sait que l’expérience peut être source de tension, surtout lorsqu’il se trouvait à l’époque sur le siège passager. Les Américains appellent ce siège passager Dead Seat. On dit que le siège passager est plus exposé aux blessures et aux décès que le siège conducteur, mais après avoir passé quelques carrefours, il s’est détendu et a pleinement profité de l’expérience de balade touristique.
Comment Alpamayo gère-t-elle les situations imprévues et les comportements de circulation non typiques ?
Pendant l’essai, Alpamayo a montré sa capacité à gérer des décisions complexes. Lorsque, près de la voie adjacente, un bus a soudainement changé de voie en évitant un obstacle, le véhicule testé a immédiatement activé le clignotant et s’est déplacé en même temps sur la voie adjacente pour éviter la collision. De plus, le système détecte aussi des comportements non typiques : par exemple, lorsqu’il détecte un piéton qui se prépare à traverser une zone résidentielle depuis un endroit qui n’est pas un passage piéton, la voiture ralentit à l’avance et se range sur le côté.
En ce qui concerne la planification de l’itinéraire, le véhicule peut s’engager à l’avance sur la voie de virage correcte dès environ un pâté de maisons, évitant ainsi des comportements dangereux comme les insertions risquées ou les traversées de voie aux carrefours très fréquentés. Cette logique de prévision montre que l’intelligence artificielle, lorsqu’elle traite des flux de circulation dynamiques, a déjà réussi à intégrer les informations de carte et les données de capteurs en temps réel pour prendre des décisions plus conformes à la dynamique du trafic.
La situation la plus difficile pendant les tests consiste à affronter un grand camion qui recule de manière anormale dans un parking et qui traverse la voie de test. Dans ces cas extrêmes, le système de conduite autonome a démontré un freinage plus rapide que celui des humains, évitant efficacement les accidents de collision.
Cet article La conduite autonome de la Mercedes CLA équipée de la plateforme Nvidia Hyperion, testée par un journaliste technologique, est apparu pour la première fois sur Chaîne infos ABMedia.
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