Contexte de l’enquête

Le Bureau de la sécurité routière (NHTSA) a ouvert une enquête officielle après avoir recensé cinq collisions impliquant des véhicules équipés de dispositifs comma.ai. Parmi ces accidents, deux ont entraîné trois décès et onze blessés, dont certains graves. L’autorité examine notamment la capacité du logiciel à identifier des véhicules lents ou arrêtés, un scénario récurrent dans les incidents signalés.

Architecture technique des dispositifs comma.ai

Les systèmes de la société, commercialisés sous le nom de Comma Four, s’appuient sur le logiciel open‑source OpenPilot installé sur un matériel dédié à 999 $. Le dispositif se branche sur le port OBD‑II du véhicule et intercepte les signaux du système de conduite assistée d’origine. Il fournit le centrage de voie, le régulateur de vitesse adaptatif et, via le cloud, une fonction de dash‑cam. Au moment de l’enquête, OpenPilot était compatible avec plus de 325 modèles répartis sur 27 marques, et plus de 30 000 conducteurs avaient enregistré plus de 402 millions de miles (650 millions de km) parcourus.

Détails des accidents et versions logicielles

Deux des cinq collisions ont opposé un véhicule contrôlé par le système comma.ai à un véhicule arrêté, dont un véhicule d’intervention d’urgence dont la collision a causé trois morts. Un autre accident impliquait un véhicule en cours de fusion dans la voie. L’enquête porte sur la version du logiciel active lors de chaque incident : au moins deux accidents, dont le plus mortel, utilisaient une variante dérivée du code principal nommée FrogPilot. Cette information suggère que des forks du logiciel peuvent présenter des comportements de détection différents.

Implications et limites de l’enquête

Le principal point d’interrogation porte sur la fiabilité du module de perception face aux obstacles immobiles. OpenPilot repose sur une combinaison de caméras monoculaires et de capteurs de vitesse, sans radar dédié, ce qui peut limiter la portée de détection dans des conditions de faible visibilité ou de trafic dense. L’absence de données publiques détaillées sur les algorithmes de classification d’obstacles rend difficile l’évaluation de la marge d’erreur. Par ailleurs, la nature open‑source du projet complique la traçabilité des modifications apportées par les utilisateurs, notamment les forks comme FrogPilot, qui peuvent introduire des variations non testées au niveau de la sécurité fonctionnelle.

Perspectives réglementaires

Si l’enquête confirme une déficience de la détection des véhicules arrêtés, la NHTSA pourrait exiger des mises à jour logicielles obligatoires ou restreindre la commercialisation de dispositifs aftermarket non certifiés. Le cas souligne la tension entre l’innovation open‑source dans l’automobile et les exigences de conformité aux normes de sécurité routière, un équilibre que les régulateurs devront redéfinir à mesure que les systèmes d’assistance avancés se démocratisent.