Route vers RoboTaxi

Crédits :
Kaz Barnes (CYBRLFT), Vétéran de la marine américaine & Créateur de contenu. Suivez-le sur sa Chaîne Youtube.
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Le Robotaxi, ou ce que Tesla appelle Cyber Cab, est un sujet de discussion depuis plusieurs années maintenant. Pour faire simple, il s'agit d'un système de véhicules autonomes qui transportera des passagers payants à grande échelle dans un avenir pas trop lointain.

Travaillant dans le covoiturage, tout en étant un fervent passionné de technologie/science, je savais exactement ce que je voulais faire lorsque j'ai eu accès au programme Beta FSD de Tesla en octobre 2021. Ma mission était simple mais redoutable :

Cataloguer et présenter les progrès du FSD jusqu'au jour où le Cyber Cab deviendra une réalité concrète.

Depuis octobre 2021 avec la version Beta du FSD 10.2, j'ai fait exactement cela et je l'ai partagé avec la communauté en ligne pendant des années.

Résultats RoboTaxi montrant la Quantité de Trajets (bleu) et le % de Réussite (jaune) pris sur 6 versions du FSD commençant par la v11.4.4 jusqu'à la version actuelle v12.3.6. 

La réussite est déterminée par le fait que le conducteur ait eu ou non à intervenir pour compléter le trajet. Si une intervention était nécessaire, le trajet serait un échec. www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

Cette image présentant mes Résultats RoboTaxi est le produit des années pendant lesquelles j'ai collecté et présenté les données que j'ai rassemblées en partenariat avec Elias Martinez sur la plateforme X.Notre objectif a toujours été d'apporter une vue objective et approfondie des performances du FSD à un large public, tant à l'intérieur qu'à l'extérieur de l'immense communauté Tesla, pour montrer la preuve de concept et le potentiel de cette technologie radicale.

À cet égard, la version 12 du système FSD Supervisé a réalisé des avancées impressionnantes, faisant passer le taux de réussite moyen de ~50% dans la version précédente à un excitant ~83% de succès dans cette version. Cela donne du crédit au grand choix fait par Tesla d'abandonner entièrement leur stratégie précédente et de se concentrer sur un réseau neuronal entièrement formé sur vidéo, de bout en bout. Avec le rythme rapide des progrès dans la technologie de l'IA et la position de leader objectif de Tesla dans l'application réelle de l'IA avec le FSD au fil des ans, ce risque semble avoir été le bon choix.

Le Donut de Causalité explique la raison des interventions lors des trajets effectués, avec ou sans clients, pour mieux catégoriser ce qui cause la défaillance du système. Ce que vous voyez ici sont spécifiquement les causes de désengagement sur la version 12.3.6.

Les couleurs dans le donut correspondent aux étiquettes vues en bas pour le garder aussi simple que possible lors de la comparaison de chaque version de FSD Supervisé.
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

En tant que favori de longue date, le Donut de Causalité a aidé à illustrer exactement ce qui est derrière les échecs qui ont conduit aux résultats que vous pouvez voir dans la figure des Résultats RoboTaxi. Avec le temps, Elias et moi avons travaillé ensemble pour réviser et simplifier les catégories afin d'éviter tout bruit ou confusion inutiles lors de la présentation de ces chiffres.

Je pense qu'il est important à ce stade de faire une distinction claire dans le degré de gravité de ces désengagements. Certains d'entre vous peuvent être familiers avec les termes Désengagements Critiques et Non Critiques. Pour garder cela aussi simple que possible, voici comment j'ai défini la différence entre ces deux.

Désengagement Critique

• Action entreprise pour éviter les dommages potentiels aux personnes ou aux biens.
• Action entreprise pour prévenir les manœuvres illégales (feux de circulation, panneaux stop, etc.)
• Action entreprise suite à une défaillance du système (désengagement forcé du volant rouge).

 Désengagement non critique

• Tout le reste

Gardez cela à l'esprit, sur le donut, vous pouvez voir Inconfort, Humain, Cartes, Sécurité, Problème de compétence, Mise en scène, Erreur système, et Limite du système. Parmi ceux-ci, Sécurité et Erreur système sont les catégories critiques tandis que tout le reste est un désengagement non critique.

La sécurité relève du premier point concernant les dommages aux personnes ou aux biens et l'Erreur système relève du troisième point, défaillance du système, étant donné que la voiture indique au conducteur de reprendre le contrôle immédiatement pour des raisons largement inconnues, mais probablement des choses comme la perte d'adhérence ou d'énormes éblouissements causés par les photons solaires frappant les caméras du système.

La grande majorité de ces désengagements sur FSD sont de loin dans la catégorie "non critique", mais ils restent des points d'amélioration très importants sur lesquels Tesla continue de se concentrer à chaque mise à jour. L'objectif est que la plupart de ces étiquettes soient aussi explicites que possible, mais je vais beaucoup plus en détail dans mes Rapports RoboTaxi. 

Après de nombreuses conversations avec le public, il est devenu de plus en plus clair que les retours des clients payants seraient très précieux pour évaluer la probabilité de réutilisation du Cyber Cab. 

Cette image présente les évaluations sondées prises sur la version 12 FSD Supervisée basée sur le système commun de notation de 1 à 5 étoiles utilisé par Uber et Lyft.
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT 

Pendant le temps que j'ai passé à tester ce système, j'ai réalisé plus de 1 700 trajets dédiés de niveau "RoboTaxi" où j'ai observé la compétence du système du début à la fin et il est devenu évident que j'avais négligé un élément important pour le succès futur du système. Cet élément est la satisfaction du client.

Un gadget ou un tour de fête, comme on pourrait qualifier l'actuelle fonctionnalité "smart summon", serait essentiellement inutile dans un monde de clients qui ont des besoins simples mais importants pour déterminer s'ils intégreront un service dans leur vie quotidienne. Avec cela en tête, j'ai commencé à interroger les clients tout en utilisant la version 12 FSD Supervisée pour voir ce qu'ils pensaient de l'expérience et les résultats étaient très rassurants.

Comme vous pouvez le voir, à ce jour, 191 utilisateurs ont évalué leur expérience au niveau 5 étoiles, surpassant même les utilisateurs à 4 étoiles et le commentaire le plus fréquent était : « Je n'aurais pas su qu'il se conduisait tout seul sans que vous me le disiez. »

Avec ces résultats, le système Supervisé FSD de Tesla fonctionne déjà à un niveau comparable à celui des conducteurs humains de covoiturage comme moi et, dans un laps de temps relativement court, sera sans aucun doute supérieur à la grande majorité de ces conducteurs. Au minimum, les conducteurs augmentés par ce système FSD Supervisé atteindront le sommet de la prise en charge et de la satisfaction des clients, prouvant une fois de plus que ce sont ceux qui utilisent l'IA qui bouleverseront ceux qui ne l'utilisent pas.

*Le système Supervisé FSD de Tesla n'est pas entièrement autonome et nécessite que le conducteur reste alerte et prêt à reprendre le contrôle à tout moment.L'opérateur du véhicule est responsable de tout problème survenant en raison de l'utilisation inappropriée de Tesla FSD Supervised.