Uber pense que son taxi sans pilote va changer la façon de voyager de millions de personnes. Mais les robomobiles sont encore très loin de rouler sur les routes.

Je me tiens à côté d'un grand entrepôt à Pittsburgh, sur un site qui s'étend le long de la rivière Allegheny, où il y avait de nombreuses usines et usines, mais maintenant il y a des magasins et des restaurants. J'attends avec impatience l'arrivée d'une nouvelle révolution technologique. Je vérifie le téléphone, lève les yeux et constate qu'elle est déjà arrivée. Il s'agit d'une Ford Fusion blanche avec un toit garni de capteurs futuristes. Deux sont assis devant - l'un vérifie avec un ordinateur, l'autre au volant. Mais la voiture contrôle tout. Je m'assois à eux, appuie sur le bouton de l'écran tactile et me penche en arrière sur le siège pendant que la voiture robotique Uber me roule.

Après avoir roulé sur la route vers la banlieue, la voiture reste clairement dans sa trajectoire, glissant habilement entre la voiture qui approche et les camions garés sur le côté de la route. J'étais déjà assis dans des voitures robotisées, mais il est toujours surprenant pour moi d'observer depuis le siège arrière comment le volant et les pédales se déplacent indépendamment, en réponse aux événements de la circulation.

Jusqu'à présent, la plupart des voitures automatiques ont été testées sur des autoroutes quelque part en Californie, au Nevada et au Texas. Pittsburgh a des routes sinueuses, un grand nombre de ponts, des intersections complexes et est pleine de neige, de pluie et de grésil. Comme l’a dit l’un des directeurs d’Uber, si un robot peut rouler à Pittsburgh, il peut rouler partout. Et comme pour tester sa théorie, lorsque nous tournons dans une rue animée près du marché, deux piétons sautent sur la route devant nous. La voiture s'arrête doucement à l'avance, attend, puis continue de se déplacer.

Sur l'écran devant le siège arrière, un monde étrange est visible à travers les yeux d'un ordinateur - l'environnement est représenté dans des couleurs vives et des arêtes vives. L'image est obtenue grâce à un incroyable ensemble d'outils placés sur la machine. Jusqu'à sept lasers, dont un grand lidar rotatif sur le toit; 20 caméras GPS de haute précision; plusieurs capteurs à ultrasons. Sur l'écran de la voiture, la route est bleue, les bâtiments et autres voitures sont rouges, jaunes et verts, et les piétons sont mis en évidence avec quelque chose comme un lasso. L'écran montre également comment la voiture freine et braque, et il y a un bouton pour arrêter. Puisque le chantier est en 2016, l'écran a même la possibilité de prendre des selfies. Peu de temps après le voyage, un GIF en boucle vient à mon courrier, où vous pouvez voir le monde à travers les yeux de la voiture et mon visage souriant dans le coin. Les gens sur les trottoirs nous font signe lorsque nous nous tenons à un feu de circulation, et camarade,Le camionneur derrière nous nous montre les pouces.

Mon voyage fait partie du test de robotique le plus sophistiqué à ce jour. Uber a déjà donné son feu vert pour sélectionner des clients pour commander des taxis automatiques et les conduire autour de Pittsburgh. L'entreprise, qui a déjà retourné toute l'industrie du taxi, permettant d'appeler une voiture à l'aide d'une application pour smartphone, va automatiser l'essentiel de son parc automobile dans quelques années. On parie audacieusement que la technologie est prête à changer la façon dont elle se déplace pour des millions de personnes. Mais dans un sens, ce pari est déjà nécessaire. Uber a déjà perdu 1,27 milliard de dollars au premier semestre, principalement en raison des paiements aux conducteurs. Les robots sont «une excellente opportunité pour Uber», explique David Kate, professeur adjoint au MIT qui étudie l'innovation dans l'industrie automobile, «mais il y a un danger que quelqu'un les devance».

La plupart des constructeurs automobiles, en particulier Tesla Motors, Audi, Mercedes-Benz, Volvo et General Motors, ainsi que Google et, prétendument, Apple, testent déjà des véhicules robotiques. Tesla voyage déjà de manière autonome dans différentes situations (bien que la société prévienne qu'il est préférable d'utiliser le système uniquement sur l'autoroute, tout en gardant les mains sur le volant). Mais malgré de sérieux concurrents, Uber a les meilleures opportunités pour la commercialisation rapide de cette technologie. Contrairement à Ford et GM, il peut limiter les déplacements aux itinéraires qui seraient initialement à la portée d'un ordinateur. Et contrairement à Google et Apple, il dispose déjà d'un grand réseau de taxis, qui peut être progressivement transféré vers l'automatisation.

Les avantages de la technologie sont évidents pour la direction de l'entreprise. Sans chauffeurs à partager, Uber peut faire des bénéfices. Robotaxis peut devenir si bon marché et si simple que les gens n'auront plus besoin d'acheter de voitures. En conséquence, les voitures automatiques peuvent changer toute l'essence du transport. Uber expérimente déjà la livraison de nourriture et elle a récemment acheté Otto, une startup qui développe des systèmes de camions automatiques. Les camions-robots et les fourgonnettes robotisées peuvent livrer la nourriture des entrepôts aux maisons et bureaux rapidement et efficacement. Peu avant mon voyage, Andrew Lewandowski, chef de la division robots Uber, vétéran des programmes de robots chez Google et l'un des cofondateurs d'Otto, a déclaré: «Je crois que c'est la chose la plus importante que les ordinateurs puissent faire au cours des 10 prochaines années. ".

Uber se développe rapidement. L'entreprise a créé un centre de technologie de pointe, où elle développe des robots, en février 2015. Elle a embauché des chercheurs du Département de robotique de l'Université Carnegie Mellon (CMU) à proximité. Avec leur aide, Uber a développé Robotaxi en seulement un an avec un peu - à peu près le même temps qu'il faut à un constructeur automobile ordinaire pour développer un nouveau design pour une console de divertissement.

Mais ne se développe-t-il pas trop vite? La technologie est-elle prête?

Robots prédécesseurs

Le reste du temps que j'ai passé à Pittsburgh, j'ai conduit un taxi Uber sous le contrôle de personnes. Le contraste s'est fait sentir. Je voulais visiter le State Robotics Center (NREC) - qui fait partie du Robotics Institute, qui travaille à l'Université Carnegie Melon. Il s'agit de l'une des équipes de recherche en robotique, située à l'avant-garde de ce domaine. J'ai appelé un taxi et Brian a accepté l'appel, arrivant à la Hyundai Sonata assassinée. Brian dit qu'il a vu plusieurs voitures automatiques Uber, mais a remarqué que les conduire n'est pas aussi bon qu'avec lui. Immédiatement après cela, il a fait fausse route et s'est perdu. Certes, dans le flux, il conduit ainsi qu'un robot. Et lorsque son navigateur nous a conduits au pont, qui était fermé pour réparations, il a simplement demandé aux ouvriers où se trouvait le détour et a emprunté un autre itinéraire.Il m'a également aimablement invité à ne pas payer trop cher pour l'hameçon et m'a mis une bière comme excuse pour le dérangement. Dans de tels cas, il devient clair que les taxis automatiques vous donneront une sensation complètement différente. Moins de mauvais virages et de pilotes ennuyeux - oui, mais personne ne vous aidera à faire glisser votre valise dans le coffre ou à rendre un iPhone oublié.

J'ai refusé la bière, j'ai dit au revoir à Brian et je suis arrivé à l'entrepôt du NREC, en retard de 20 minutes. Ce bâtiment est rempli de prototypes de robots incroyables. Si vous regardez de plus près, vous pouvez voir les ancêtres des robomobiles modernes. Juste après l'entrée se trouve le Terregator, un robot à six roues de la taille d'un réfrigérateur, avec un anneau de capteur en haut. En 1984, il a été parmi les premiers robots capables de se déplacer indépendamment à l'extérieur du laboratoire et a parcouru le campus universitaire à une vitesse de plusieurs kilomètres par heure. Il a été suivi par une camionnette NavLab redessinée, l'une des premières voitures entièrement contrôlées par ordinateur. Devant l'entrée se trouve une Chevy Tahoe redessinée, remplie d'ordinateurs et décorée d'un appareil qui rappelle étonnamment une version antérieure des capteurs utilisés sur les voitures Uber. En 2007, ce robot nommé Boss a remporté un prix dans un concours,parrainé par DARPA. Ce fut un moment important pour les robots, prouvant qu'ils peuvent se déplacer sur une route normale parmi les voitures. Quelques années plus tard, Google a commencé à tester des robots sur la route.

Cette trinité montre la lenteur des progrès jusqu'à récemment. Le fer et les logiciels se sont développés, mais le système comprenait à peine le monde du point de vue du conducteur, dans toute sa complexité et son étrangeté. Au NREC, j'ai rencontré William Whitaker, surnommé «Red» [William «Red» Whittaker], un professeur d'université qui a dirigé le développement de Terregator, la première version de NavLab et Boss. Whitaker dit que l'introduction du nouveau service Uber ne signifie pas que la technologie a été perfectionnée à la perfection. «La tâche, bien sûr, n'a pas été résolue», dit-il. «Les problèmes de diverses situations extrêmes n'ont pas été résolus.»

Et il y a beaucoup de situations extrêmes. Les capteurs peuvent devenir aveugles ou dysfonctionner par mauvais temps, sous une lumière vive ou en présence d'obstacles. Le logiciel et le matériel peuvent échouer. Les situations extrêmes incluent la gestion à l'avance des événements inconnus. Vous ne pouvez pas programmer une voiture pour n'importe quel cas imaginable, et à un moment donné, vous devez juste croire qu'elle peut faire face à n'importe quelle situation en utilisant les "renseignements" disponibles. Mais il est difficile d'y croire, surtout lorsque les plus petites erreurs, par exemple, confondre un sac en papier sur une route avec une pierre, peuvent conduire à des situations dangereuses.

Récemment, les progrès se sont en effet accélérés. Des percées dans les domaines de la vision par ordinateur et de l'apprentissage automatique donnent aux robots plus d'options dans le traitement vidéo. Si vous fournissez un nombre suffisant d'exemples à un tel système, il apprendra non seulement à voir l'obstacle, mais aussi à y reconnaître un piéton, un cycliste ou une oie qui est tombé du pack.

Mais personne n'a annulé des situations extrêmes. Le directeur du NREC est Herman Herman, un ingénieur robot qui a grandi en Indonésie, a étudié à la CMU et développé des machines automatiques pour la défense, les mines et l'agriculture. Il pense que des robots motorisés apparaîtront, mais il a des commentaires pratiques sur le plan Uber. "Si votre navigateur Web ou votre ordinateur tombe en panne et se fige, c'est ennuyeux, mais ce n'est pas un gros problème", dit-il. - Et si vous prenez l'autoroute à six voies, au milieu de laquelle circule une voiture robotique, en décidant soudain de tourner à gauche - vous pouvez imaginer ce qui va se passer. C'est assez une mauvaise direction. "

Un autre problème est la mise à l'échelle de la technologie. Quelques robomobiles sur la route - c'est facile. Mais qu'en est-il des dizaines et des centaines? Les scanners laser, selon Herman, peuvent interférer les uns avec les autres, et si toutes ces voitures étaient connectées au cloud, cela nécessiterait une énorme bande passante. Un tel lieu commun, comme la saleté sur le capteur, est déjà un problème. «Et le plus sérieux - et l'importance de ce domaine de recherche pour nous grandit maintenant - comment vérifier et tester la sécurité du système autonome», explique German.

Apprendre à conduire

Pour un aperçu intérieur, je me suis rendu à travers la ville pour discuter avec des personnes développant directement des voitures robotisées. J'ai rencontré Raj Rajkumar du département de robotique de la CMU, qui dirige le laboratoire parrainé par GM. Rajkumar ressemble à un homme de la vieille école dans le monde trépidant de la recherche sur les voitures robotisées, qui est souvent dominé par les représentants de la Silicon Valley. Il me salue au bureau, vêtu d'un costume gris, et mène au garage souterrain où il travaille sur un prototype Cadillac. Il y a de nombreux capteurs dans la voiture, similaires à ceux d'Uber. Mais ils sont tous petits et cachés, de sorte que la voiture a l'air ordinaire. Rajkumar est fier des progrès réalisés dans l'application pratique des véhicules robotisés, mais prévient qu'Uber peut être trop optimiste dans ses espoirs. "Beaucoup de temps passera,tandis que le conducteur peut être complètement éliminé », dit-il. "Je pense que ça vaut la peine de garder les attentes."

En plus de la fiabilité des logiciels automobiles, Rajkumar s'inquiète de la possibilité de pirater une voiture. «À Nice, un camion terroriste a écrasé des centaines de personnes. Imaginez s'il n'y avait pas de conducteur dans la voiture », dit-il. Uber dit qu'ils prennent ce problème au sérieux. Ils ont récemment embauché deux experts renommés en sécurité informatique automobile. Rajkumar prévient également qu'une percée fondamentale doit se produire pour une interprétation plus intelligente des informations informatiques. «Les gens comprennent la situation», dit-il. - Nous sommes cognitifs et intelligents. Nous comprenons, nous tirons des conclusions et répondons. Les machines automatiques sont simplement programmées pour faire telle ou telle chose selon certains schémas. »

En d'autres termes, l'image colorée que j'ai vue sur le siège arrière de l'Uber représente une manière simplifiée et inhumaine de comprendre le monde. Il montre où se trouvent les objets, parfois au centimètre près, mais ne comprend pas ce que sont ces objets et ce qu'ils peuvent faire. Et c'est plus important qu'il n'y paraît. Un exemple typique est lorsqu'une personne voit un jouet sur la route, elle comprend qu'un enfant peut également apparaître à proximité. «Le problème est qu'Uber gagne le plus d'argent dans les villes et les banlieues», explique Rajkumar. «C'est là que se produisent les situations les plus imprévues.»

Le bouton argenté démarre le mode automatique et le gros bouton rouge arrête la voiture

Et tous les problèmes qui peuvent survenir dans les expériences Uber peuvent affecter l'ensemble de l'industrie. Le premier accident de résonance avec Tesla, qui est entré en collision avec un camion lors du pilotage automatique, a déjà soulevé une vague de questions sur la sécurité. L'introduction précipitée de toute technologie, même destinée à accroître la sécurité routière, peut conduire à l'effet inverse. "Même si Uber a fait un excellent travail et l'a présenté comme une percée, il est encore très loin", explique Kate du MIT. - Les nouvelles technologies sont basées sur des critiques positives qui créent l'acceptation par leurs utilisateurs, mais l'inverse peut également se produire. Si de terribles accidents sont liés à cette technologie et que les régulateurs se plient, cela réduira clairement l'enthousiasme. »

J'ai personnellement ressenti les limites de cette technologie à mi-chemin dans une voiture Uber, peu de temps après avoir été invité sur le siège du conducteur. J'ai appuyé sur le bouton d'activation du système de conduite automatique, et on m'a dit qu'il peut être désactivé à tout moment, simplement en tournant le volant, en appuyant sur la pédale ou en appuyant sur le gros bouton rouge. La voiture allait bien, comme avant, mais j'ai remarqué à quel point l'ingénieur assis à côté de moi était devenu nerveux. Et lorsque nous nous sommes tenus sur le pont dans un embouteillage et que des voitures roulaient dans la voie venant en sens inverse, notre voiture a commencé à tourner lentement le volant vers la gauche et à se pencher dans la voie venant en sens inverse. "Prenez la roue!", S'écria l'ingénieur.

C'était peut-être un bug logiciel, ou les capteurs de la voiture se sont confondus en raison de la présence de grands espaces ouverts des deux côtés du pont. En tout cas, j'ai vite obéi.

Votre taxi sans pilote arrive

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