Contexte du problème

En 2022, Waymo a publié un rapport d’incident où un de ses véhicules autonomes n’a pas cédé le passage à un bus scolaire équipé de feux clignotants rouges et d’un bras d’arrêt. L’incident a mis en évidence une lacune dans la chaîne de perception : les capteurs du véhicule n’ont pas correctement identifié le signal de priorité du bus, entraînant un risque de collision avec des enfants embarqués.

Mise à jour logicielle annoncée

Waymo a déclaré, au premier semestre 2023, avoir déployé une mise à jour du logiciel de perception. Cette version intègre un modèle de classification plus fin pour les feux de signalisation spécifiques aux bus scolaires et renforce la pondération du bras d’arrêt dans le processus de fusion des données lidar‑radar‑caméra. L’entreprise a affirmé que les tests internes, réalisés sur plus de 500 km de trajets simulés, montraient une détection fiable à 99 % dans les conditions d’éclairage standard.

Évaluation du gouvernement

Le National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) a mené, à l’automne 2023, une série d’essais sur route avec le même modèle de véhicule, reproduisant les scénarios de croisement avec un bus scolaire. Le rapport officiel indique que, malgré la mise à jour, le véhicule a échoué à s’arrêter correctement dans plusieurs configurations, notamment lorsque le bus était partiellement masqué par des arbres ou sous une pluie légère. L’agence conclut que la solution logicielle ne résout pas entièrement le problème de reconnaissance du bras d’arrêt dans des conditions de visibilité réduite.

Analyse technique des limites

La difficulté réside dans la dépendance à la vision active. Les caméras, même haute résolution, sont sensibles aux variations d’éclairage et aux occultations partielles. Le lidar, bien qu’efficace pour la géométrie, ne différencie pas les signaux lumineux sans traitement supplémentaire. Waymo a donc renforcé le poids du signal visuel dans son algorithme de fusion, mais le NHTSA montre que le système reste fragile face à des scénarios hors‑distribution. Une approche plus robuste impliquerait l’ajout de capteurs dédiés aux feux de signalisation (par exemple, des photodiodes à spectre ciblé) ou l’intégration de données V2X où le bus transmettrait son statut en temps réel au véhicule. Sans ces améliorations, la chaîne de décision continue de dépendre d’une interprétation probabiliste qui peut basculer sous des conditions environnementales défavorables.