Cette thèse explore la perspective des utilisateurs sur les voitures autonomes, en mettant l'accent sur la confiance et le comportement face à l'adoption de cette technologie. Elle traite des interactions entre conducteurs et systèmes d'assistance à la conduite, ainsi que des implications sociologiques, psychologiques et légales de l'automatisation. Le travail vise à identifier comment construire une interface utilisateur qui favorise l'apprentissage et l'acceptation des nouvelles pratiques de conduite.

1. 1

2. 2

3. 3

4. Considering the development of self-driving cars, I decided to focus my
thesis on the user perspec=ve of this technology by studying trust and behavioral
sides. The issue for the users to adopt this technology remains on how car
companies, governments and car sharing providers are introducing the driving
assistances. This thesis takes in considera=on confidence and automa=on from a
sociological, psychological and legal point of view.
Through this study, I try to understand the driver’s prospec=ve according to the
decision making of the vehicle. What I want to point out in my research is how to
build the dashboard considering the interac=ons and the transi=ons of states of
driving. I would like to highlight the way of teaching the user through adapta=on of
paradigms of interac=ons, depending on the situa=on of the car, the environment
and the kind of driver.
Keywords: Trust; Automa=on; Behavior; Driving Transi=on; Delegate; Appropria=on; Accepta=on;
Adapta=on; Learning; Liability; Dashboard; Sociology; Feedback.
4

5. 5

6. En 2009, à mes 17 ans, je n’ai pas passé le permis quand j’en ai eu l’occasion comme tous mes
camarades de lycée. J’ai aZendu et je suis aujourd’hui en train de le préparer. Les adolescents de ces
20 prochaines années qui, comme moi, vont tenter d’obtenir le permis de conduire seront les derniers
à connaître cet examen. Aujourd’hui il parait comme quelque chose d’anodin mais essen=el à la
mobilité. Demain il deviendra hors d’usage et inadapté aux nouveaux besoins de la société.
Avec l’émergence de l’automa=sa=on dans la mobilité , qu’il s’agisse de l’avia=on, du naval, des
transports urbains et bientôt de l’automobile, de nouveaux usages vont émerger. Que cela se traduise
à travers de nouveaux services ou par des infrastructures permeZant la communica=on entre les
acteurs de la route, l’expérience à bord du véhicule va évoluer. Elle peut être personnelle comme
partagée, citadine et confortable, la voiture semi-autonome et autonome permeZra de développer les
déplacements de demain.
6

7. 7

8. Responsables de 1,3 millions de décès dans le monde en 2015, les accidents de la route
représentent la neuvième cause de mortalité 83 au monde. L’enjeu de la conduite assistée par
autonomie est donc prédominant dans l’industrie automobile. Le véhicule autonome représente une
réponse actuelle à ceZe probléma=que majeure. Transformer le conducteur en passager est le pari de
ceZe transforma=on qui a débuté dès la fin du XXème siècle, meZant en perspec=ve les pra=ques
liées à l’automobile et la mobilité. Fournir au conducteur une conduite sécurisée est le principal intérêt
de l’automa=sa=on et de son développement pour pra=quement tous les constructeurs automobiles
actuellement.
L'évolu=on de l’automa=sa=on dans la conduite automobile amène les usagers à faire face à de
nouvelles pra=ques. La probléma=que majeure que représente ceZe métamorphose est l’adop=on de
la part du conducteur de ces nouveaux usages. Pour ceZe adop=on, il est nécessaire que le
conducteur exprime une confiance en=ère aux assistances qui subs=tuent sa conduite. La prise de
décision de la part du conducteur d’ac=ver le système exige une appropria=on qui dépend de
l’appréhension rela=ve à la sécurité.
QUEL MODÈLE D’INTERACTION PEUT ASSURER LA CONFIANCE
DE L’USAGER AU SEIN DU VÉHICULE SEMI-AUTONOME ?
Ce mémoire a pour objec=f de s’interroger sur l’approche de la conduite automa=sée par les usagers.
Nous aborderons les différentes no=ons mises en jeu pour la transi=on vers les nouveaux usages, leur
facilité d’accès et le plaisir qu’ils engendreront, afin de se subs=tuer au plaisir de conduite.
L’appren=ssage et sa capacité à fournir progressivement au conducteur la faculté à maîtriser des
assistances et à les assimiler résultent de no=ons que nous es=meront tout en le confrontant à
l’appren=ssage des automa=smes dans l’aéronau=que, l’industrie ainsi qu’aux nombreuses recherches
menées par les ins=tu=ons dans ce domaine.
8

9. 01. AUTOMATISATION
TENDANCES 14
AUTOMATISATION DANS L’INDUSTRIE
AUTOMATISATION DANS LA BOURSE
AUTOMATISATION DANS L’AVIATION
INTÉGRATION DE L’AUTOMATISATION DANS LA SOCIÉTÉ
AUTOMATISATION ET EXPÉRIENCE UTILISATEUR 26
DU VÉHICULE SEMI-AUTONOME À AUTONOME
VÉHICULE SEMI-AUTONOME ET MOBILITÉ DE SERVICE : DE NOUVEAUX USAGES
ÉVOLUTION CONTEXTUELLE ET DYNAMIQUE
IMPACTS DE L’AUTOMATISATION 37
IMPACTS JURIDIQUES
APPRÉHENSION SOCIALE
RESPONSABILITÉ EN CONDUITE AUTONOME
02. AUTOMATISATION ET CONFIANCE
ÉTHIQUE 49
RESPONSABILITÉ ALGORITHMIQUE
PRISE DE DÉCISION ALGORITHMIQUE
MACHINE LEARNING OU APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
COMPORTEMENT 55
APPRENTISSAGE PROGRESSIF COOPÉRATIF
APPROPRIATION ET ACCEPTATION
PLAISIR À L’USAGE
IMPRÉVU
CONFIANCE 62
APPRÉHENDER
DÉLÉGUER
ADOPTER
03. INTERACTIONS HOMME-MACHINE
AFFICHAGES 71
COMMUNICATION
SITUATION D’IMPRÉVU
INTERFACES
MODULARITÉ ET USAGE CONTEXTUEL 80
MODULARITÉ
CONTINUUM
ADAPTATION
ERGONOMIE 88
ALERTES
PRISE EN MAIN
9

10. 10

11. 11

12. 12

13. Nous allons nous intéresser tout d’abord au fondement de l’automa=sa=on, ceZe technique
permeZant de remplacer l’Homme lors de son ac=on sur des machines. Ce procédé permet
d’individualiser le processus physique de l’ac=on des machines, rendant indépendant son observa=on
de l’environnement et l’ac=on qui en suit.
Il est alors nécessaire de comprendre son appréhension ultérieure et cerner comment l’automa=sa=on
s’est introduite dans la société. Comprendre comment ceZe automa=sa=on peut faire évoluer les
normes sociétales et les appréhensions de l’indépendance -limitée- des machines permet de saisir les
besoins nécessaires à l’u=lisateur du véhicule, son appréhension, ses craintes et ses éventuels freins à
son accepta=on et adop=on.
13

14. 01.
TENDANCES
L’automa=sa=on fait référence à un ensemble de techniques permeZant « la suppression totale ou
par=elle de l’interven=on de l’Homme dans l’exécu=on de tâches diverses, industrielles, agricoles,
domes=ques, administra=ves ou scien=fiques. » 11
En revanche, l’automa=on, qui fait ci-dessous l’affaire d’une étude est considérée comme une
procédure de l’automa=sa=on, c’est-à-dire un « mode d’organisa=on d’un ensemble de procédés ou de
systèmes visant à rendre automa=que une suite d’opéra=ons. » 11
L’automa=on apporte tout au long de l’exposé une précision supplémentaire à l’appréhension du
procédé intégral de la subs=tu=on de l’homme et de la machine.
14

15. A U T O M A T I S A T I O N D A N S L ’ I N D U S T R I E
Nous allons nous intéresser en premier lieu à l’évolu=on de l’automa=sa=on dans des domaines
différents de celui de l’automobile. Cet état de l’art permeZra au lecteur d’iden=fier les enjeux de
l’automa=sa=on ainsi que les différents paramètres qui composent ceZe progression de la technique
et comment ceZe évolu=on a été an=cipée et appréhendée.
Bien avant l’automa=sa=on, l’ère industrielle joint l’améliora=on des techniques et procédés avec
l’accroissement de la rentabilité, la sécurité et la métamorphose totale des méthodes de produc=on
C’est l’évolu=on de la technique à travers la créa=on d’ou=ls que l’Homme a pu se développer,
progresser culturellement et améliorer son niveau de vie. La découverte de la fabrica=on d’ou=ls lui
permet, selon Henri Bergson, de transformer son environnement, le façonner à sa manière et selon
ses besoins.
C’est ceZe ère industrielle qui a aussi creusé un fossé entre les différentes par=es du monde en
rendant certains pays beaucoup plus avancés que d’autres et laissant des régions en=ères
défavorisées face à l’évolu=on des procédés techniques 3. La différence majeure d’évolu=on (due à la
colonisa=on) a alors déclenché un déséquilibre entre les différentes zones de la planète. Des pays
développés (Europe, Amérique du Nord, Asie occidentale) ont connus un développement industriel
important au cours du XIXème siècle. C’est ce développement qui a fait passer la société de ces pays
d’une dominante agricole à une société commerciale et industrielle. La recherche du profit, de
l’efficacité et d’une croissance perpétuelle ini=ent dès lors une période d’évolu=on technique.
Mais les prémices de cet engouement majeur commencent dès le XVIIIème siècle en France 1 dans le
tex=le qui profite de la croissance de la proto-industrie 2 permeZant de délocaliser en campagne la
produc=on. CeZe délocalisa=on permet aux entreprises de moderniser leur processus de produc=on
et ainsi de faire évoluer les disposi=fs pour développer une produc=on assistée par machines. L’ouvrier
est toujours présent mais ses gestes sont assistés par des machines, diminuant l’énergie u=lisée par ce
dernier et minimisant les risques de blessure, fa=gue, et favorisant une efficacité con=nue et
homogène.
Grâce à ceZe nouvelle approche, l’exporta=on se développe et les lignes de produc=on se créent : les
ar=sans veulent se défaire du monopole urbain et veulent par=ciper à la mise sur le marché de
produits dont ils fournissent les ma=ères premières. Ainsi, hors de l’influence des corpora=ons, les prix
sont fixés par les marchands et non plus par les organisa=ons de producteurs.
Grâce à l’ère industrielle et notamment au taylorisme dont est issu le fordisme mis en oeuvre au début
du XXème siècle, les chaînes de produc=on se développent pour accroître la produc=on, diminuer le
coût de produc=on et donc augmenter la rentabilité. Henry Ford est le premier à introduire la
15

16. décomposi=on de la produc=on en une série de mul=ples tâches par structure ver=cale (sépara=on
entre concep=on et réalisa=on) et division horizontale où la parcellisa=on des tâches permet de
spécialiser un ouvrier dans un type d’interven=on spécifique. CeZe répé==vité engendre dès lors une
spécialisa=on résultant en une mo=va=on individuelle de façon posi=ve 4. Les personnes très
spécialisées ont tendance à s’iden=fier à leur travail et jouissent d’un sen=ment de diriger leur
situa=on professionnelle. La sensa=on d’être irremplaçable et la qualité des résultats simultanément
contribuent à la sa=sfac=on du besoin d’es=me de soi du travailleur.
Les usines du constructeur automobile étaient aussi les premières à standardiser les composants et les
tâches associées, permeZant l’interchangeabilité des pièces sur les lignes de produc=on.
Ford ini=e alors dès 1947 un Département d’Automa=on dans ses usines et développe en interne des
méthodes de produc=on assistée 4.
Dès 1950, les premières usines Ford de Cleveland et Buffalo sont équipées de machines automa=sées
sur les lignes de produc=on des automobiles Ford-6 et Mercury V8 et au bout de quatre ans elles
permeZent de réduire de 49% le temps de produc=on et de 17% l’espace nécessaire dans l’usine 4.
L’automa=sa=on améliore alors la précision des manoeuvres et permet de réaliser certaines ac=ons
qu’un opérateur humain ne pourrait réaliser (résistance à haute température, aux produits toxiques,
etc).
Sur une ligne de produc=on de 360 mètres, 41 machines automa=sées étaient alignées sur deux
rangées à travers un processus con=nu où l’interven=on humaine n’était nécessaire qu’une unique
fois, au moment du chargement.
Cependant, malgré cet allègement des charges de travail, aucun ouvrier ne fut licencié. C’est même 50
000 employés qui furent embauchés depuis la créa=on du Département d’Automa=on. L’avantage
majeur ici était de permeZre des condi=ons de travail améliorées pour les ouvriers et de leur assigner
des tâches moins contraignantes en terme de poids de charge.
« Partout, l’évolu=on de l’automa=sa=on a apporté des bas coûts, une meilleure qualité et une
meilleure sécurité, ce qui permit à Ford de prendre l’avantage sur ses compé=teurs. » 9
Cependant, ceZe standardisa=on des tâches et donc la spécialisa=on des manoeuvres des ouvriers
engendre une ques=on d’aliéna=on de leur iden=fica=on et mo=va=on. La standardisa=on nécessite
des ouvriers la réalisa=on d’une tâche répé==ve, rapide et donc à travers un rythme élevé 6. CeZe
répé==vité inhibe la singularité de la tâche effectuée et l’inclut dans un amas où l’ouvrier ne peut pas
iden=fier sa compétence individuelle.
Un rythme trop soutenu et répé==f peut d’un autre côté mener vers des tâches pauvres et
démo=vantes. Ce type de rythme entraine donc l’aliéna=on de l’ouvrier vis-à-vis de son iden=té et son
rôle en tant que détenteur de savoir-faire. Un des grands défauts des systèmes automa=sés est
d’entrainer une dispari=on de la variété des ac=ons et donc de la curiosité de l’opérateur. Or, c’est la
curiosité qui an=cipe et imagine la tâche à réaliser à chaque instant et elle favorise donc l’aZen=on de
l’opérateur. Sans ceZe curiosité, l’opérateur n’est plus aZen=f et précau=onneux et son moral se
16

17. détériore. L’un des enjeux est alors de garder l’opérateur s=mulé et impliqué par sa spécificité : le
savoir-faire et la spécialisa=on dans un ensemble de tâches. 10 (p.29)
Même si l’automa=sa=on améliore la produc=vité, la rentabilité et la sécurité dans les usines équipées,
elle ne remplace pas la présence humaine d’une part assistée par les automa=smes des machines et
d’autre part supervise les lignes de produc=on. Les travailleurs doivent rester ac=fs et l’automa=sa=on
doit les encourager à intégrer les machines comme une extension de leur rôle et non pas comme un
remplacement. C’est notamment cet aspect d’assistance que l’on remarquera dans les véhicules semi-
autonomes.
Comme nous l’avons vus, l’automa=sa=on a joué un rôle déterminant dans l’élabora=on des chaines
de produc=on complexes que nous connaissons aujourd’hui. L’influence de l’automa=sa=on sur
l’améliora=on des processus industriels n’a pas touché que les usines mais elle a aussi joué un rôle
important dans le développement de la finance automa=sée et les transac=ons boursières à haute
fréquence.
17

18. A U T O M A T I S A T I O N D A N S L A B O U R S E : L E T R A D I N G À H A U T E
F R É Q U E N C E
Le domaine de la bourse et des échanges de biens valorisés sur les marchés interna=onaux font
l’objet d’une recherche afin d’accroître l’efficacité et la rapidité d’échange. En effet, la vitesse de
réac=vité lors de ces échanges peut meZre en jeu plusieurs milliers voir millions d’euros. Les traders
commandant ces échanges sont alors soumis à une réac=vité rapide à l’informa=on au risque de
réaliser des pertes extrêmes. La récep=on d’ordres de la part d’acheteurs ou de commerçants
nécessite alors une modernisa=on. Se faisant par courier au XIXème siècle, ceZe communica=on se
modernise dès le XXème siècle pour u=liser le téléphone, le fax ou même le minitel en France. Les
échanges interna=onaux progressent et le besoin de vitesse dans ces échanges se fait ressen=r,
d’autant que le développement du réseau Internet permet aux informa=ons de fuser à la seconde
près. Les traders doivent ainsi être réac=fs à l’informa=on sur lesquels ils se fondent pour réaliser des
ordres. 59
La pression que subissent ces traders est intense. En plus de devoir manier des sommes d’argent
fulgurantes, ils doivent faire preuve d’une rapidité élevée et une réac=vité excessive. La probabilité de
réaliser des erreurs est alors considérable. Ce fut le cas en Mai 2010 lorsqu’un opérateur de marché -
un trader - de le banque Ci=group aurait vendu 16 milliards de dollars au lieu de 16 millions de dollars,
faisant sombrer la bourse américaine pendant quelques heures. 60
L’erreur humaine a entraîné l’effondrement du cours en Bourse des indices des groupes 3M de 15% et
du groupe Accenture de 99,9%, passant de 41 dollars à quelques cents. Les médias ont cependant pu
isoler l’incident et empêcher la diffusion de la chute. 61
La progression des moyens de communica=on pour réaliser les ordres boursiers entraine la
dématérialisa=on du traitement des ordres d’achats ou de ventes d’ac=fs. L’informa=on financière est
traitée grâce à l’informa=sa=on des places boursières, permeZant de développer des méthodes
d’évalua=ons mathéma=ques qui iden=fient les moments où les transac=ons dégagent des bénéfices.
Le trading algorithmique se décompose dès lors en deux ac=vités : d’une part en assistant le trader et
lui fournissant des informa=ons ciblées au préalable, fournies de graphiques, d’alertes, d’es=ma=ons et
de traitements automa=ques ; d’autre part en réalisant des transac=ons de façon totalement
autonome selon des stratégies paramétrées antérieurement. 59
Les opérateurs de marché et inves=sseurs ont la capacité de diriger des répé==ons de tâches à
travers des systèmes automa=sés. Ce qui leur permet de réaliser des entrées, sor=es et de la ges=on
de fonds de façon extrêmement précise et presque instantanément. 7
18

19. Ces systèmes automa=sés consistent en des suites d’algorithmes suivant des règles d’entrée et de
sor=e de transac=on sur le marché. Une fois programmées, ces règles peuvent être effectuées
automa=quement par des serveurs pouvant traiter des échelles de volume important de façon précise.
Les achats et ventes effectués sont basés sur des condi=ons simples comme le mouvement croisé ou
des stratégies plus complexes requérant du programme une compréhension spécifique de la
plateforme commerciale, de la fluctua=on de son secteur et des varia=ons des marchés voisins. Il est
possible d’indiquer à l’algorithme de se baser sur des éléments sur lesquels s’intéresser, de favoriser
une stratégie sur une certaine période en fonc=on du dynamisme global du marché. Lors de leur
concep=on, les algorithmes subissent des tests sur des matrices virtuelles copiées de l’historique réel
du marché boursier. Leur répercussion sur la fluctua=on boursière est ainsi étudiée et simulée à de
nombreuses reprises à travers des modèles de simula=on. Les concepteurs évaluent aussi la
probabilité du comportement étudié du marché face à l’algorithme mis en place. 64
Une fois que les règles d’ac=ons sont établies au dépends des simula=ons et de la stratégie adoptée,
le programme analyse le marché en temps réel et détermine le comportement à suivre. À la suite de
ces analyses, « l’algorithme prend des décisions de trading et exécute seul les ordres résultants sur les
marchés financiers » 62.
L’une des spécificités de ceZe automa=sa=on et qui va nous être u=le au cours de l’étude des
systèmes automa=sés est la minimisa=on des émo=ons. En gardant en vue les émo=ons, les cour=ers
ont généralement une hésita=on ou un temps de ques=onnement concernant l’achat ou la vente d’un
bien. Ce système limite aussi l’excès d’opéra=ons d’un unique produit en terme de fréquence. Les
transac=ons automa=sées permeZent par ailleurs de maintenir une discipline globale au sein d’un
marché et ainsi une stabilité améliorée car la peur de la perte ou le désir de surprendre et d’innover
est minimisé. Les no=ons d’émo=on et de maîtrise de soi représentent un enjeu primordial dans la
ges=on de parts de marchés notamment à travers la perte consécu=ve de profits. En effet, un trader
qui perd 2 ou 3 fois d’affilée une offre avantageuse aura tendance à ignorer l’offre suivante. Si ceZe
offre avait été une offre gagnante alors le trader détruit le principe même du système permeZant de
réaliser du profit. De la même manière, il sera suscep=ble de prendre des risques plus importants dans
le but de minimiser ses pertes précédentes 8.
De plus, la probabilité d’erreur lors d’une faute de frappe est annihilée, par exemple un achat de 1 000
parts au lieu de 100 peut être évitée. C’est ce genre d’erreur qui engendre des conséquences parfois
démesurées face à l’échelle originale que représente ce genre de faute d’aZen=on.
Le temps de réac=on est par ailleurs grandement amélioré puisque les systèmes informa=ques ont la
capacité de réagir presque instantanément aux changements du marché tout en suivant les condi=ons
instaurées lors du développement du programme. Un écart de quelques secondes peut être crucial et
faire la différence lors de l’issue de l’échange. 8
19

20. L’évolu=on de la technologie permet certes d’accéder à un niveau supérieur d’échange en bourse mais
il faut avoir conscience de certains points qui sont représenta=fs des enjeux de l’automa=sa=on dans
l’automobile et dont la société a déjà souffert. J’entends par exemple les différentes crises financières
que la société a connu, certes ces crises existaient déjà avant l’avènement de l’automa=sa=on des
échanges en bourse mais elle n’a pas empêché leur appari=on.
En effet, bien que cela puisse paraître simple à lire, ceZe automa=sa=on n’est pas un ordinaire
programme que l’on lance et qui fonc=onne seul et de façon autonome et infaillible. La vérifica=on
constante de l’efficacité du système, de l’absence de problèmes techniques (coupure internet, de
courant ou crash du système) limite l’expansion réelle et significa=ve de ceZe automa=sa=on gardant
l’affect humain dans le processus.
Un des points faibles majeur de l’automa=sa=on au sein du monde boursier est le manque de réalisme
auquel il peut parfois être sujet. Malgré des simula=ons approfondies sur des matrices virtuelles,
l’algorithme ne peut prévoir les évènements répercutés par la mains de l’Homme. En effet, des
incidents diploma=ques, poli=ques, sociaux ou économiques peuvent avoir lieu et alors dépasser la
capacité technique de l’algorithme à prévoir les répercussions sur le marché. L’op=misa=on à travers
les simula=ons est certes fructueuse mais connaît des limites s’il n’est pas testé sur la réalité
économique, sociale de l’environnement extérieur. 65
Le trading à haute fréquence présente d’autant plus des limites sur le temps. En effet, lorsque les
premiers algorithmes de trading étaient étudiés, ils étaient testés sur des simula=ons basées sur des
comportements humains où le trading à haute fréquence n’existait pas encore et les échanges étaient
exclusivement réalisés par des opérateurs humains. Cependant, au fur et à mesure de la numérisa=on
du trading, les algorithmes ne prenaient pas en compte l’essor des nouveaux systèmes algorithmiques.
CeZe supposi=on s’applique pour les premiers instants du trading à haute fréquence mais aussi lors
du développement d’algorithmes de nouvelles généra=ons. Les algorithmes antérieurs ne considèrent
pas ces nouvelles versions dans leur matrice et la véracité de ses pronos=cs stratégiques est alors
faussée. 65
Cet aspect peut être transposé à l’automa=sa=on dans l’automobile et aux risques de son
développement empressé que connaissent certains constructeurs automobiles face à la concurrence.
CeZe transposi=on met en avant l’importance de tester en aval et en amont les systèmes à l’intérieur
de la société. L’interac=on entre la société et le système autonome d’un point de vue global fait par
ailleurs par=e des ques=ons qui vont au-delà de l’interac=on directe entre l’u=lisateur et le système
informa=que.
20

21. A U T O M A T I S A T I O N D A N S L ’ A V I A T I O N
Outre les domaines professionnels et le secteur privé, le grand public a aussi connu l’arrivée
progressive de l’automa=sa=on au fil des décennies dans notre société que ça soit au niveau des
automates distributeurs, du transport ou du domaine du service.
Le pilotage automa=que n’est pas récent dans le domaine de l’avia=on, la tenue de cap et d’al=tude
du système « 3 axes » développé en 1912 par Lawrence Sperry permeZait à l’équipage de conduite de
déléguer certaines commandes permeZant ainsi d’alléger l’aZen=on du pilote. En effet, la
concentra=on est telle qu’elle induisait une fa=gue parfois grave chez les pilotes. Puisqu’à par=r d’un
certains temps de trajet, les limites humaines ne permeZent pas de maintenir une vigilance constante.
12
Le développement des pilotes automa=ques dans l’avia=on a été poursuivi et perfec=onné,
permeZant de régler la vitesse, et améliorant les algorithmes et la tenue hydraulique de la naviga=on.
Les assistances par radionaviga=on ont alors été implémentés pour les condi=ons météorologiques
difficiles. Les systèmes de pilote automa=que permeZaient, en 1945 à l’US Air Force de réaliser un vol
complet du décollage à l’aZerrissage en pilotage automa=que. 13
Depuis, les systèmes ont été grandement amélioré en terme d’efficacité et de ges=on de condi=ons
météorologiques complexes mais les principes restent les mêmes. Ils permeZent une consomma=on
de carburant réduite comparée au pilotage humain, une contrôlabilité réaliste d’appareils de plus en
plus innovants en terme d’aérodynamique et donc parfois incontrôlables sans assistance. Le pilote
automa=que facilite les manoeuvres habituelles et permet aux pilotes de garder leur aZen=on sur les
situa=ons plus délicates et de se focaliser sur les éventuels dysfonc=onnements qui peuvent avoir lieu.
Le confort des pilotes - favorisant ainsi la sécurité de l’aéronef - et la contrôlabilité étaient donc, à
travers ceZe technologie les deux principaux objec=fs. Déléguer la responsabilité de tâches primaires
permet d’améliorer les facultés plus poussées nécessaires à la ges=on de situa=ons plus périlleuses.
Cependant, ce type d’assistance en vol connait des aspects néfastes, auquel beaucoup de pilotes de
ligne aZribuent un mauvais ressen= vis à vis du retour d’informa=on physique, de la sensa=on de
contrôle. Notamment lorsque l’avion est en croisière, il n’y a presque pas de no=on d’avancée, de
statut concernant le pilotage automa=que. Le pilote ne réalise pas physiquement que l’avion est sous
contrôle et qu’il avance correctement, en suivant les consignes indiquées. Bien entendu, les règles à
suivre par la fédéra=on aéronau=que obligent le pilote à suivre constamment l’état du vol et de vérifier
les nécessités au bon déroulement du vol : changement de cap, d’al=tude en fonc=on des condi=ons
météorologiques. La sensa=on physique dans le manche lors d’une manoeuvre du pilote automa=que
21

22. est importante afin que le commandant de bord saisisse le comportement de l’aéronef en temps réel
sans avoir à vérifier les moniteurs. 67 68
Il a souvent été cri=qué que les appareils Airbus ne permeZaient pas un retour hap=que concernant le
degré de montée de l’avion. La force assignée au manche direc=onnel quand l’avion est cabré (c’est-à-
dire qu’il monte d’une façon excessive) est la même lorsqu’il est à plat. Ainsi, les pilotes n’ont pas la
réelle sensa=on d’aller à l’encontre de la physique et de risquer de décrocher (lorsque l’avion n’a plus
assez de portance car il est trop à la ver=cale et qu’il tombe liZéralement). 66
L’exemple du vol AF 447 15 de Paris à Rio qui s’est crashé en Juin 2009 représente parfaitement la
probléma=que de retour hap=que d’informa=ons liées à des situa=ons indépendantes. En effet, les
trois sondes de vitesse et al=tudes ne fonc=onnaient plus sur l’appareil et il était ainsi impossible pour
les pilotes d’avoir connaissance de ces informa=ons. Pensant donc qu’ils étaient à faible al=tude, un
des pilotes commençait à agir sur le contrôle de l’aéronef en =rant le manche de façon excessive,
cherchant à rétablir une al=tude appropriée et tester les instruments pour comprendre ce qu’il en
retournait. En insistant sur la montée de l’appareil, le pilote faisait en réalité décrocher l’avion. Malgré
des alarmes sonores répétées toutes les deux secondes les pilotes ne comprenaient pas et l’avion
décrochait et perdait de l’al=tude.
CeZe incompréhension est le résultat d’une automa=sa=on et assistance poussées au maximum par
les constructeurs et cet Airbus A330 en est le résultat le plus évolué aujourd’hui. Mais ceZe évolu=on
concerne l’automa=sa=on des procédés à bord du cockpit, des instruments et des réglages des
commandes de vol qui ont remplacé à par=r des années 1970 le poste de mécanicien. Les systèmes
aéronau=ques (moteurs, carburant, électronique, pressurisa=on, etc. ) se géraient désormais seuls mais
sous la supervision de l’équipage de conduite. Depuis 1987, Airbus développe des appareils à
commandes électriques. Et Boeing l’a ensuite accompagné. Depuis, le nombre d’accidents aériens a
diminué de 70%. 14
L’automa=sa=on a incontestablement permis au domaine de l’avia=on de progresser en termes de
sécurité. Cependant, des accidents ont toujours lieu mais la plupart d’entre eux sont dus à des
confusions d’interac=ons entre le pilote et la machine comme pour l’accident de l’AF 447. En
proposant une assistance trop avancée, les pilotes sont suscep=bles d’allouer une confiance exagérée
à l’automa=sa=on et à diminuer leur aZen=on vis-à-vis de certains paramètres. Ils aZendent du cockpit
automa=sé une perfec=on à laquelle ils aZribuent leur confiance, n’envisageant pas les alarmes tant
l’automa=sme est poussé. En effet, lorsque le pilote délègue ses compétences professionnelles à la
machine, il exige de la machine qu’elle prenne en compte les situa=ons difficiles. De plus, le pilote
lorsqu’il ac=ve le pilote automa=que ne suit pas en permanence la situa=on de l’avion. Ainsi,
lorsqu’une alarme se déclenche, le pilote est pris au dépourvu, il est surpris et le temps qu’il inspecte
la situa=on de l’avion, il peut perdre un temps précieux qui met en jeu la sécurité de l’appareil. La
22

23. confusion et l’incompréhension engendrées par ceZe situa=on accentue l’angoisse du pilote qui peut
mal interpréter l’alarme ou les signaux d’aver=ssement. Il hésite ou prend une décision précipitée
pouvant empirer la situa=on ou même causer une situa=on tragique alors que l’alarme aurait pu
informer d’un problème anodin. 69
Ce type de risque émerge progressivement dans l’avia=on tant l’assistance a évolué au fil des années.
Le contrecoup de ceZe évolu=on technologique est depuis les années 1980 le centre de la
probléma=que comme le montrent les recherches de l’ingénieur et enseignant à l’université de Miami
Earl Wiener. Il explique dans ses papiers de recherche les différentes « lois » rela=ves à l’interac=on
entre l’automa=sa=on du poste de pilotage et le(s) pilote(s). Il expose notamment le fait que lorsqu’un
instrument est développé, il peut poten=ellement créer des erreurs pour son u=lisateur. 16 Réduire
ainsi le nombre de commutateur et automa=ser leur fonc=onnement est nécessaire dans la mesure où
ceZe diminu=on est naturelle et cohérente en terme de logique d’accès aux fonc=ons et aux
raccourcis qu’ils créent. 17 La complexité de ceZe réduc=on constante dans la concep=on du cockpit
est que le pilote doit conserver l’autorité ul=me et l’accès à toutes les sous-fonc=ons qui ont été
automa=sées. Cet accès doit cependant être condi=onné à des évènements par=culiers afin
qu’aucune erreur ne soit commise.
Pour reprendre l’exemple du vol AF 447, les pilotes pensaient que l’avion manquait d’al=tude et que sa
vitesse était trop rapide en raison des sondes qui étaient gelées. Du fait de l’inexac=tude de l’analyse
du problème qui meZait en péril l’aéronef, les pilotes ont agi sur des paramètres (angle d’ascension et
vitesse) ne correspondant pas à la solu=on appropriée. Ce type d’erreur, qui est ici due à une faute de
transmission de l’informa=on aurait pu être évitée grâce à des systèmes de vérifica=on. De plus, du
fait que les sondes n’étaient plus fonc=onnelles, les pilotes es=maient que tout le système n’était plus
fonc=onnel et ignoraient alors totalement les alertes de décrochages qui étaient, elles, avérées. 18
L’équipage aux commandes n’était pas novice et chacun avait suivi une forma=on exemplaire à l’École
Na=onale de l’Avia=on Civile, les entrainant à des situa=ons où les sondes subissent le même
dysfonc=onnement. La complica=on qui a eu lieu réside donc dans l’interpréta=on du système lors
d’une situa=on anormale.
CeZe situa=on révèle donc l’importance de la prise en compte de l‘imprévu par le système et la
nécessité de superviser les pilotes en fonc=on de leurs ac=ons et de la situa=on de l’appareil. La
détec=on de panne permet de fournir à l’u=lisateur les informa=ons essen=elles afin de réagir
adéquatement à la situa=on et de discerner les différentes variables rela=ves à celle-ci 19. La
hiérarchisa=on des informa=ons transmises permet au pilote de prioriser le comportement et les
décisions à prendre et d’arbitrer sa prise de décision.
23

24. I N T É G R A T I O N D E L ’ A U T O M A T I S A T I O N D A N S L A S O C I É T É
L’approche u=lisée par le développement de l’automa=sa=on dans les secteurs industriels a
souvent laissé scep=que et préoccupé les sociologues qui, dans les années 1950, s’interrogeaient sur
l’évolu=on de l’emploi dans le secteur industriel face à l’automa=on qui commençait à voir le jour.
L’inquiétude principale concernait alors l’accéléra=on du développement technique des nouveaux
procédés d’automa=on 20. Le rythme de ceZe évolu=on était alors un enjeu crucial, dépendant de
chaque entreprise. L’intérêt global pour ceZe avancée technologique pouvait très bien être plus rapide
ou lent que ce que les ins=tu=ons sociales pouvaient entreprendre. C’est en cela que les ins=tu=ons
ont aujourd’hui défini un rythme précis pour l’automa=sa=on de l’automobile. La ques=on du rythme
fait l’objet d’un intérêt par=culier car il met en jeu la sécurité du grand public par la mise sur le marché
d’une technologie qui est aujourd’hui très peu convaincante auprès des usagers.
Grâce à la période d’automa=sa=on massive, notamment dans le domaine du tex=le, la produc=on par
ouvrier a été mul=pliée par 50, entrainant ainsi une très forte baisse des prix du tex=le et ainsi une
forte augmenta=on de la demande 70. Cependant, les inquiétudes ont con=nuellement mis en doute la
capacité de la robo=sa=on à favoriser l’emploi industriel. Les robots sont souvent perçus comme « le
fossoyeur de l’emploi industriel » 71, mais ils permeZent au contraire d’augmenter la produc=vité et de
créer des emplois pour des tâches valorisantes pour l’ouvrier 71. Influencés par les présomp=ons d’une
automa=sa=on ayant des impacts néga=fs sur la société, les usagers appréhendent de la même
manière l’automa=sa=on de l’automobile : 46% des sondés (1008 personnes au total) 21 es=ment que
le véhicule autonome n’améliorera pas la sécurité, remeZant ainsi en cause les atouts principaux de
ceZe technologie.
Favoriser ainsi les atouts de l’automa=sa=on est une tâche fas=dieuse puisque les aprioris sur le
processus d’automa=sa=on en général est perçu de façon néga=ve par les usagers. Lors de la
découverte de la technologie dont le véhicule autonome ou semi-autonome est équipé, l’u=lisateur
évalue les avantages et inconvénients de celle-ci.
La peur du contrôle de la technologie sur le véhicule est cependant la principale raison du recul de la
popula=on vis-à-vis de ceZe assistance. Les usagers perçoivent difficilement les intérêts de ce type
d’assistance. La communica=on de leur intérêt réel par les constructeurs pour le grand public est très
délicate et souvent peu claire 71. Les informa=ons à transmeZre au grand public doivent être précises,
détaillées en terme d’explica=ons sur les fonc=onnalités de l’assistance et doivent meZre en avant les
profits d’un inves=ssement lourd en terme de confiance, d’argent et de temps. Il est donc
par=culièrement difficile pour les conducteurs de cerner les avantages concrets de ces assistances sur
24

25. leur conduite quo=dienne 71, sachant que ces op=ons peuvent parfois aZeindre plusieurs dizaines de
milliers d’euros (3500$ pour l’Autopilot de Tesla) 72.
Aujourd’hui, l’intérêt de la popula=on pour ces types d’assistance est vraiment limité et la popula=on
repousse même son arrivée sur le marché. L’appréhension générale de la technologie favorise en effet
ce rejet. Face aux dysfonc=onnements quo=diens de la technologie, inves=r sa confiance peut être
plus difficile que ce qu’on ne veut nous le faire croire. Prenons par exemple le capteur de présence
d’une porte automa=que qui ne détecte pas correctement l’usager ou bien l’alerte lumineuse d’un
grille pain qui ne signale pas la fin de la cuisson. Comment pouvoir confier sa sécurité et celle de ses
proches alors que l’on constate ce genre de problèmes. Ces problèmes qui paraissent pourtant si
simples et issus de tâches ordinaires. Confier son confort à des technologies qui facilitent la vie est
courant mais déléguer sa sécurité relève de décisions qui nécessitent des gages de fonc=onnalité et
d’op=misa=on qui prouvent que la technologie est fiable à tout moment.
Nous avons vus que l’intégra=on des innova=ons se fait en grande par=e par les entreprises et les
salariés. Ces en=tés souvent privées y voient des intérêts pour leur rendement, l’efficacité et la
sécurité physique et morale de leurs employés. Ce type d’atout peut permeZre de devancer la
concurrence et donc de prendre le devant sur un marché - spécifique ou non. C’est l’exemple de
Blackberry qui a principalement visé le secteur des téléphones mobiles pour les professionnels et est
notamment resté longtemps leader de ce secteur grâce à ses technologies en terme de sécurité et
protec=on des informa=ons. 22
Ainsi, le développement et l’intégra=on de l’automa=sa=on au sein de l’automobile est facilité par
l’adop=on de marchés professionnels comme le transport à la demande, avec Uber par exemple ou
bien à travers le transport de marchandise avec les semi-remorques où la demande en terme
d’améliora=on du rendement mais surtout de la sécurité est très importante.
L’adop=on de la technologie n’est pas évidente et elle dépends de l’expérience que l’u=lisateur vit à
travers l’ini=a=on et l’évolu=on progressive de l’automa=sa=on au sein du véhicule. Détaillons cet
usage et le rapport entre le conducteur et le véhicule autonome.
25

26. 02.
AUTOMATISATION
ET EXPÉRIENCE
UTILISATEUR
Avant de s’intéresser à comment ceZe innova=on peut contribuer à la sécurité et à la mobilité de
l’automobile et ses occupants, nous allons nous pencher sur la différence entre les véhicules
autonomes et semi-autonomes. En quoi ceZe différence affecte-t-elle l’expérience de l’u=lisateur et
comment permeZre une évolu=on adaptée aux besoins des différents profils d’usager.
26

27. D U V É H I C U L E S E M I - A U T O N O M E À A U T O N O M E
Il faut savoir qu’à terme, l’innova=on de l’automa=sa=on au sein du véhicule permeZra de
supprimer totalement le volant de l’habitacle, éliminant ainsi toute possibilité de la part du conducteur
de réaliser une erreur de conduite menant ainsi à un accident 26. La no=on de l’erreur humaine est
primordiale puisque 90% des accidents de la route sont dus à une faute de la part du conducteur 29.
C’est alors là que tout le sens de la locu=on « Errare hummanum est, perseverare diabolicum »
signifiant « L’erreur est humaine, l’entêtement est diabolique » apparaît avec acuité. Depuis la créa=on
de ce moyen de locomo=on les constructeurs automobiles et même les ins=tu=ons ont conscience
que les décès de la route sont majoritairement dus à l’homme. La recherche en terme de sécurité a
considérablement évolué afin de rendre la voiture 4 fois moins dangereuse qu’elle ne l’était en 1972
23. Cependant le facteur humain joue toujours le rôle principal dans l’insécurité rou=ère. D’où la
nécessité d’éliminer l’origine majeur de ceZe mortalité évitable : le conducteur et l’erreur humaine.
C’est pourquoi la recherche en terme d’automa=sa=on a été, depuis la fin du XXème siècle un point
de focus de tous les constructeurs automobiles et poids lourds.
Pour aZeindre cet objec=f qui permeZrait d’éviter près de 4 000 morts par an, il est nécessaire de
combiner de nombreuses technologies. Alors en développement depuis 1986 (année du premier
prototype semi-autonome Navlab 73), ces technologies se décomposent en différents niveaux
d’autonomie. Il existe alors deux référen=els permeZant de classer les niveaux d’autonomie d’un
véhicule 24 74 :
- la gradua=on définie par l’agence fédérale américaine NHTSA (Na=onal Highway Traffic Safety
Administra=on) qui décompose l’automa=sa=on du véhicule du niveau 0 à 4.
- le barème européen de l’OICA (Organisa=on Interna=onale des Constructeurs Automobiles), allant
du niveau 0 à 5. Dans le barème de l’OICA, le niveau 3 américain est subdivisé en deux paliers
dis=ncts (3 et 4) afin de répar=r plus progressivement son évolu=on au cours du temps.
Nous allons donc voir à quoi correspondent ces différents niveaux selon le référen=el de l’OICA. Il faut
notamment savoir que ceZe régula=on est déterminée en accord avec tous les constructeurs
membres de l’OICA et donc que son évolu=on dans le temps corresponds aux avancées
technologiques et à leur capacité à rentrer sur le marché en terme de fiabilité 24.
Autonomie de Niveau 0 : aucune automa=sa=on
C’est le niveau le plus élémentaire où le véhicule ne dispose pas d’autonomie, c’est-à-dire que le
conducteur dé=ent à tout moment le contrôle du véhicule et de la totalité de ses fonc=ons. Il est
garant de la sécurité du véhicule, de sa trajectoire et de l’ensemble de l’habitacle.
27

28. L’intégralité du marché automobile mondial dispose de systèmes permeZant d’intervenir au-delà de la
capacité humaine à agir comme l’ABS (An=-Lock System), l’ESC (Electronic Stability Control) et le
freinage d’urgence. Ces systèmes ont une capacité de sécurité ac=ve qui corrigent des phénomènes
physiques ayant lieux lors de situa=ons d’urgence.
Malgré son aZen=on permanente sur la sûreté de sa conduite, le chauffeur peut disposer de système
d’aver=ssement comme le radar de recul ou l’alerte de franchissement de ligne aver=ssant le
conducteur d’un éventuel danger 28:
- Le LCA (Lane Change Assist ou Aide au Changement de Voie) permet de détecter les véhicules
dans un rayon de 50 mètres y compris les angles morts et aver=t de l’éventualité d’une situa=on
dangereuse par des alertes lumineuses dans les rétroviseurs 26.
- Le PDC (Park Distance Control ou Radar de Recul) analyse l’environnement afin d’indiquer la
proximité des obstacles éventuels lors du sta=onnement par le biais d’alertes sonores émises dans
l’habitacle où l’obstacle se situe (depuis les hauts-parleurs du fond du véhicule si l’obstacle se situe
derrière) et avec des tonalités différentes (grave quand l’obstacle est loin et de plus en plus aigu
lorsqu’il se rapproche). Le signalement peut aussi se faire via l’affichage central grâce à un schéma
vu de haut du véhicule indiquant la proximité des possibles obstacles 26.
- Le LDW (Lane Departure Warning ou Aver=sseur de Franchissement Involontaire de Ligne) est
conçu pour alerter le conducteur lorsque le système détecte que le véhicule est sur le point de dévier
de sa voie de circula=on 26.
Autonomie de Niveau 1 : assistance à la conduite
L’assistance à la conduite permet au système implémenté de détecter l’environnement grâce à des
capteurs et d’intervenir soit sur le volant ou sur l’accéléra=on / le ralen=ssement en adéqua=on avec
l’analyse effectuée en temps réel. Le niveau 1 est le niveau le plus répandu sur le marché de
l’automobile actuellement, grâce aux mul=tudes d’assistance existantes sous forme d’op=ons ou
parfois installées en série sur le véhicule.
Ces fonc=ons d’aide ac=ve sont principalement u=lisables sur voie rapide et autoroute mais elles
peuvent parfois être u=lisées sur des routes de 0 à 70km/h (pour l’ACC « Stop-&-Go ») et permeZent
une assistance où le conducteur gère les différentes fonc=onnalités de l’autonomie et administre
l’ensemble du système manuel / automa=sé 25. Ce niveau d’autonomie fonc=onne comme un panel de
modules qui se complètent les uns aux autres afin d’offrir une expérience simili autonome 26 :
- L’ ACC (Adap=ve Cruise Control ou Radar de Régula=on de Distance) est un système qui règle la
vitesse du véhicule en fonc=on du véhicule qui se situe devant. Il est venu dès 2010 améliorer le
régulateur / limiteur de vitesse existant déjà depuis 1958 sur la Chrysler Imperial qui permet de
conserver une vitesse déterminée par le conducteur, le système se charge alors d’accélérer ou de
freiner tout seul. Ac=onner manuellement la pédale de frein ou d’accélérateur permet de désac=ver
instantanément l’assistance 26.
- La variante ACC « Stop-&-Go » (développée à par=r de 2000 75, mise sur le marché à par=r de
2010 76) peut être ac=vée d’une vitesse de 0 à 250km/h et permet de freiner le véhicule
28

29. automa=quement jusqu’à son arrêt éventuel, tout en maintenant la distance sélec=onnée par
rapport au véhicule qui précède. Si celui-ci redémarre, le véhicule équipé de l’assistance suit
automa=quement. Le conducteur dispose donc d’un système dynamique qui s’adapte à son
environnement : lorsque la voie est libre (sur une autoroute par exemple), le système ACC
main=ent la vitesse réglée par le conducteur ; si un véhicule lent qui précède est reconnu dans la
file, le système ACC régule la vitesse et suit le véhicule à une distance définie 26.
- Le LKA (Lane Keeping Assist ou Aide de Main=ent de Ligne) détecte grâce aux capteurs les bandes
blanches sur le sol et repère ainsi le posi=onnement du véhicule dans sa file. Il est ac=f
automa=quement dès 50 km/h et aver=t le conducteur lorsque celui-ci dépasse involontairement
une ligne con=nue ou discon=nue. L’alerte peut se déclarer sous forme de signal sonore, lumineux,
graphique (sur le tableau de bord) ou bien par une vibra=on dans le siège du côté où le
dépassement a eu lieu. Si l’aver=ssement n’est pas corrigé par le conducteur alors le système
corrigera automa=quement la trajectoire du véhicule 26.
- Le PA (Park Assist ou Aide au Sta=onnement), permet, lorsque le véhicule détecte un emplacement
où il le peut, de se sta=onner en créneau ou en bataille alors que le système dirige le véhicule. Le
conducteur a toujours le contrôle de la mobilité c’est-à-dire rapports de vitesse, freinage et
accélérateur et il peut reprendre la main à tout moment en saisissant le volant 27.
Autonomie de Niveau 2 : autonomie par=elle (d’ici 2020 selon l’OICA)
Ce mode de conduite permet au conducteur de déléguer plusieurs fonc=onnalités du véhicule
simultanément : le système peut alors prendre le contrôle sur le volant et l’accéléra=on / le freinage
mais le conducteur doit rester aZen=f dans la perspec=ve d’une éventuelle reprise en main du
véhicule lors de situa=ons l’exigeant. Il supervise l’ensemble des assistances combinées et la sécurité
du véhicule. La reprise de contrôle doit respecter un délai théorique de 1 seconde.
- Le Park Assistance (Assistance au Sta=onnement) autorise le conducteur de sor=r du véhicule qui
alors peut se sta=onner de façon totalement autonome sans l’implica=on du conducteur. Il doit
cependant superviser le sta=onnement et avoir accès au contrôle de la manoeuvre (que ça soit via
une applica=on ou bien à travers la clé de contact). Le véhicule peut se garer dans n’importe quel
type de sta=onnement.
- Le TJA (Traffic Jam Assist ou Assistance en Embouteillage) assiste le conducteur lors d’une
circula=on ralen=e (inférieur à 30km/h) et chargée. La fonc=on prends le contrôle latéral et
longitudinal afin de suivre le traffic mais n’a pas la possibilité de changer de voie.
Autonomie de Niveau 3 : autonomie condi=onnelle (entre 2020 et 2025)
Ce modèle de conduite s’assure de toutes les dynamiques de conduite, c’est-à-dire le contrôle du
volant, du freinage et de l’accéléra=on. Le conducteur doit être capable de reprendre le contrôle entre
8 et 10 secondes, il a la possibilité de changer d’ac=vité mais il doit rester conscient et pouvoir
retourner en phase de conduite assez rapidement. Ce sont ces modalités de reprise de contrôle qui
représentent des instants cruciaux pour la sécurité rela=ve à l’assistance autonome.
29

30. - Le TJC (Traffic Jam Chauffeur ou Conduite Automa=sée en Embouteillage) iden=fie une situa=on de
ralen=ssement (jusqu’à 60km/h) et adapte la conduite. Par exemple, si le véhicule équipé est sur la
file de droite et qu’un véhicule de la file de gauche ralen=t, le premier ralen=ra aussi pour ne pas
doubler par la droite et respecter la législa=on en Europe.
- Le HAC (Highway Automated Chauffeur ou Conduite sur Grande Route) peut être ac=vé sur
autoroute ou voie rapide jusqu’à 130km/h. Depuis l’entrée sur la voie jusqu’à sa sor=e, le véhicule
peut réaliser des dépassements afin de maintenir une vitesse constante. Le conducteur n’a pas
besoin de superviser le système mais il peut à tout moment reprendre la main. On peut lui
demander de reprendre le contrôle pour vérifier son aZen=on ou dans le cas où le système aZeint
ses limites. Par exemple lorsque de la boue est présente sur les capteurs ou bien que le brouillard
est trop dense pour permeZre aux capteurs de con=nuer à fonc=onner de façon op=male.
Autonomie de Niveau 4 : haute autonomie (d’ici 2030)
Le niveau à haute autonomie octroie au conducteur un confort de transport amélioré où le véhicule
dispose de fonc=ons à forte autonomie. Il s’applique à tout type de condi=ons : en ville, sur autoroute,
voie rapide ou route de campagne. Quand l’assistance est ac=vée, elle dirige la totalité du système et
les mul=ples tâches rela=ves à la dynamique de conduite. Lorsque le conducteur est sollicité et qu’il
ne répond pas, le système doit être en capacité de con=nuer la conduite autonome. La place du
conducteur au sein du véhicule à ce stade relève plus du passager que du conducteur principal du
véhicule. Le conducteur peut dormir ou peut ne pas être conscient mais la présence d’un volant et
d’un tableau de bord est nécessaire pour des mesures excep=onnelles (panne d’un capteur, condi=ons
non favorables à la conduite autonome).
- Le Parking Garage Pilot (ou Pilote Automa=que de Sta=onnement) permet au conducteur de ne pas
superviser le sta=onnement autonome et ainsi d’être déposé à un emplacement et de laisser le
véhicule chercher une place de sta=onnement libre puis de s’y garer. L’u=lisateur a accès grâce à un
son smartphone ou à la clef de contact à la situa=on actuelle du véhicule ce qui lui permet de de
lui demander de venir le chercher pour le retour.
- Le Highway Pilot (ou Pilote sur Grande Route) permet, sur tout type de voie allant jusqu’à 130km/
h, de prendre le contrôle - en plus des condi=ons de contrôle des niveaux précédents -sur les
entrées de voie, les sor=es, le changement de file et le dépassement de véhicule. La supervision du
conducteur n’est pas nécessaire mais il peut reprendre le contrôle à tout moment. Aucune reprise
de contrôle n’est demandée au conducteur. Ce système peut être amélioré en connectant les
véhicules entre eux et créant des convois ad hoc dans le cadre d’une communica=on entre
véhicules.
Autonomie de Niveau 5 : autonomie complète (à par=r de 2030)
Le véhicule intégralement autonome permet de transporter des passagers (le statut du conducteur est
délégué au véhicule) d’un point A à un point B sans reprise de contrôle nécessaire à aucun moment. Le
30

31. conducteur a la possibilité de reprendre le contrôle mais à terme cela sera impossible et le tableau de
bord et le volant pourront être supprimés de l’habitacle du véhicule.
L’évolu=on de l’autonomie et l’introduc=on des mul=ples assistances forment un écosystème qui est,
comme nous l’avons vu, décomposé de façon à ini=er progressivement les usagers dans un véhicule
de plus en plus « intelligent ». CeZe progression, où le contrôle sur le véhicule diminue et le confort de
l’expérience augmente assure un confort op=mal, mais nécessite la confiance du conducteur et
passagers. Communiquer de façon appropriée les informa=ons rela=ves à la responsabilité et
l’u=lisa=on du système est ainsi nécessaire à ceZe confiance.
Les technologies d’autonomie auront un impact sur les usages liés à la mobilité individuelle, collec=ve
et urbaine. L’usage et les usagers et la mobilité vont être modifiés : on imagine par exemple nos
enfants se faire conduire à l’école par notre véhicule.
31

32. V É H I C U L E S E M I - A U T O N O M E E T M O B I L I T É D E S E R V I C E : D E
N O U V E A U X U S A G E S
Il est important de constater que 40% 32 des trajets quo=diens parcourus en voiture font moins de
2km et sont donc deux fois plus polluants. En effet, lors du démarrage du véhicule dont le moteur est
froid, celui-ci rejeZe beaucoup plus de gaz polluants. Le froid du moteur empêche le carburant de se
vaporiser en=èrement 77.
La probléma=que de partage du véhicule en milieu urbain est donc importante et suscite un usage
nouveau de la mobilité tout en ques=onnant la no=on de propriété du véhicule. En effet, les services
d’aujourd’hui concernant le transport individuel tendent vers le partage des voitures et l’op=misa=on
de leur temps d’u=lisa=on. Que ça soit pour BMW avec DriveNow, Smart avec Car2Go 80, Citröen
avec Mul=city (actuellement en test à Berlin 78), GM avec Maven 79 les constructeurs automobiles
commencent depuis quelques années à s’installer comme acteurs des services de nouvelle mobilité et
conquièrent ainsi un nouveau marché où ils étaient auparavant les fournisseurs. À l’instar des services
de partage de véhicule comme Autolib à Paris, Flinkster en Allemagne ou Zipcar aux États-Unis 80, les
constructeurs automobiles proposent de louer à courte durée avec un paiement à l’heure. De
nombreuses sta=ons disséminées à travers les villes équipées permeZent d’accéder librement au
véhicule, grâce à une carte qui iden=fie le conducteur et déverrouille le véhicule 80.
L’observa=on de ces tendances met en évidence la demande actuelle des usagers d’avoir accès à des
services de mobilité qui soient accessibles à tout moment et qui s’adaptent à la situa=on. Que cela
concerne un temps d’usage très court ou long, un sta=onnement parfois difficile en zone urbaine ou
plus rare en zone rurale, le développement de nouveaux usages pourra avoir lieu de façon
pragma=que grâce à l’implémenta=on des assistances à la conduite. Par ailleurs, le prix de
l’équipement des véhicules autonomes est fortement supérieur à ce que l’on connait actuellement et
leur mise sur le marché de façon abordable pourra se faire par l’introduc=on sur le marché de service.
Examinons d’un point de vue prospec=f quelle serait l’expérience de ce nouveau type de mobilité
dans le cadre d’une autonomisa=on intégrale (c’est-à-dire de Niveau 5) :
Au lieu de se rendre au concessionnaire acheter ma nouvelle berline, je vais me rendre sur le site
internet ou en magasin pour souscrire à un service de véhicule partagé. Je vais avoir le choix entre
plusieurs packs et des op=ons qui me permeZront d’accéder à un véhicule qui se configure à mon
souhait. Je peux avoir le choix de payer un abonnement par mois ou bien à la minute ou à l’heure en
fonc=on de mon usage, de souscrire à un certains nombre de véhicules simultanément et à une
gamme adaptée en fonc=on des usages (SUV, Pick-Up, Berline, Citadine, Spor=ve, Familiale).
En allant me coucher le soir, je peux programmer mon véhicule autonome en libre service pour le
lendemain ma=n ou bien avoir une programma=on quo=dienne, tout en réservant ceux pour que mes
enfants se rendent à l’école. En me rendant au bureau je peux consulter mes mails et vérifier que les
32

33. enfants sont bien arrivés à l’école. Le véhicule dispose de mon profil et de mon agencement intérieur
préféré. J’aime avoir un écran face à moi ou bien au contraire je préfère lire un livre dans une posture
décontractée. Le véhicule me dépose au bureau et repart directement répondre à la demande d’un
autre usager. Autrement, je peux organiser une réunion sur le trajet du bureau en configurant un
covoiturage avec le(s) collègue(s) en ques=on (s’ils sont sur le chemin du bureau) et un véhicule adapté
à ce type de trajet. Dans une interview de Detlev Mohr, le spécialiste en automobile et haute
technologique explique que le partage de voiture offrira une versa=lité permeZant aux conducteurs
de changer de véhicule en fonc=on de leur besoin sur le long ou court terme 81.
Il est important de constater que chaque année, 4,8 milliards d’heures sont perdues à cause des
bouchons de circula=on, représentant une perte de 100 milliards de Dollars en retards et carburant 30.
Outre les couts financiers, les embouteillages génèrent un stress et une expérience désagréable du
trajet quo=dien. Transformer ce caractère néga=f du voyage vers le lieu de travail permeZrait à terme
d’améliorer l’adop=on du véhicule autonome. Proposer des services nouveaux avec des usages qui
allient l’innova=on avec les habitudes que l’on a en dehors du véhicule accroit l’implica=on du
conducteur à inves=r son temps et modifier son comportement pour favoriser une con=nuité dans les
usages. En effet, passer de sa cuisine au bureau sans s’en rendre compte parce que l’on a le nez sur
ses mails change les habitudes en les rendant plus homogène.
Au-delà d’une expérience plus fluide, le service de partage de véhicule autonome permet à une famille
d’aller chacun à leurs occupa=ons, l’un doit se rendre chez le médecin, l’autre à son cours de piano,
enfin les parents doivent faire des achats. Le besoin s’adapte ainsi directement à la demande et aux
usages qui vont en découler.
Ce genre de service, bien qu’idéaliste, s’inspire par ailleurs des services que l’on connait aujourd’hui
avec les services de transport à la demande comme Uber et corresponds à l’évolu=on des usages que
l’on connait par exemple avec Deliveroo où l’accès à un service est devenu beaucoup plus rapide et
réponds aux besoins réels de l’usager de déguster un repas de qualité. Ces nouveaux usages de la
mobilité de service sont en cohésion avec les probléma=ques actuelles des encombrements de la
circula=on.
Rien qu’à eux seuls, les retards liés à la satura=on des poids lourds imputent de 23 milliards de Dollars
sur l’économie américaine. C’est pourquoi le développement des assistances pour les semi-remorques
est précoce à celui de l’automobile, il accroit d’autant plus la rentabilité du transport. La connec=on
entre les véhicules permet de créer des pelotons, ils se suivent et se règlent à la même vitesse.
Lorsqu’un accident ou un obstacle est détecté, tous les véhicules connectés reçoivent l’informa=on et
adaptent la conduite en fonc=on.
La ges=on du traffic sera à terme automa=sée et devra s’adapter à l’évolu=on progressive de
l’automa=sa=on. CeZe ges=on sera possible grâce à la communica=on entre les véhicules et les
33

34. infrastructures (V2I - Vehicle to Infrastructure) et entre les véhicules entre eux (V2V - Vehicle to
Vehicle) 29. Le traffic et la communica=on entre les acteurs de la route devra être régie à l’échelle
na=onale grâce à des en=tés basées sur des règles interna=onales.
Au terme du développement du véhicule autonome, de la communica=on entre véhicules, et
infrastructures et les services de partage de voitures, cet écosystème présentera une réponse
op=male aux besoins des nouveaux usages que l’on connaît aujourd’hui. La demande en terme de
mobilité est grandissante et les contraintes spa=ales urbaines requièrent une réponse nouvelle,
permeZant de sa=sfaire les probléma=ques environnementales et économiques actuelles. Nous allons
donc voir comment ceZe élabora=on progressive a lieu et comment elle s’adapte progressivement
entre l’évolu=on de les différents éléments qui cons=tuent cet écosystème.
34

35. É V O L U T I O N C O N T E X T U E L L E E T A D A P T É E
L’écosystème composé du véhicule autonome, connecté - entre véhicules et infrastructures - et
sujet au service de partage connaît une évolu=on progressive afin de s’adapter graduellement aux
besoins des usagers. CeZe adapta=on se déroule aussi bien au sein du véhicule sur des instants clés
précis que sur le long terme au travers d’une forma=on ajustée aux différentes assistances à la
conduite en fonc=on de l’expérience du conducteur à l’u=lisa=on des assistances automa=sées 47. Le
service de véhicule partagé contribue à la facilita=on du développement de l’automa=sa=on des
véhicules. À cheval entre le transport en commun et le transport personnel, il propose une alterna=ve
accessible aux consommateurs, favorisant leur sécurité et l’accès aux véhicules 40.
Nous l’avons vus, le cas d’usage d’un u=lisateur qui se rend au bureau et fait déposer ses enfants à
l’école est un scénario intéressant dans le cadre de la mise en service de la voiture par son partage et
son accessibilité permanente. Mais l’usage professionnel ne répond pas à toutes les pra=ques de
l’automobile. Ce type de service serait rapidement déployé dans les grandes villes mais 47% 31 de la
popula=on mondiale est rurale. Prenons comme exemple des villes qui n’ont pas une modernisa=on
développée comme Bangkok ou Sarajevo. Ces villes nécessiteront des travaux lourds pour permeZre
d’informa=ser l’infrastructure et de la connecter au réseau d’automobiles connectées. Ces difficultés à
connecter l’infrastructure existante vont ralen=r le développement interna=onal de la communica=on
V2V et V2I. Le sou=en des ins=tu=ons gouvernementales est donc nécessaire afin de favoriser
l’épanouissement des communica=ons inter-véhicules et avec les infrastructures rou=ères 30.
Cependant, les ins=tu=ons gouvernementales paraissent généralement comme des régulateurs vis-à-
vis des technologies plutôt que des agents favorisant leur développement 34. CeZe régula=on est par
ailleurs nécessaire afin de sécuriser l’usage et l’environnement d’usage qui entoure la mise sur le
marché, notamment dans le domaine du transport. Il leur est nécessaire de cerner toute les no=ons de
sécurité, d’éthique et d’influence écologique et économique que la technologie engendre sur la
société 82. Il faut donc envisager une étape transi=onnelle correspondant à l’évolu=on progressive de
la modernisa=on de l’automobile. CeZe étape permeZra à l’infrastructure d’être rénovée et aux
usagers de s’adapter à de nouvelles habitudes 47.
Les séjours familiaux correspondent aussi à un cas d’usage où la voiture partagée ne réponds pas à la
demande et au besoin de confort familial, de retrouver ce qui est souvent perçu comme une pièce de
la maison. D’où « la vogue des voitures de type monospace » où la taille de l’habitacle offre une
extension à l’espace de la maison. Posséder son propre véhicule n’est donc pas aliénable, et
représente un aspect complémentaire à celui du service de voiture autonome-connectée partagée.
35

36. Le véhicule connecté peut proposer au propriétaire de le meZre en contact avec un garagiste suivant
l’état de son véhicule. Il a accès à tout le rapport du véhicule afin d’es=mer un devis instantanément
33. Le contrôle technique du véhicule se fait donc de façon fluide et adapté aux besoins des usagers.
On imagine qu’un véhicule d’autonomie de niveau 5, s’il en a besoin, pourra automa=quement aller
chez le garagiste sans avoir besoin de la supervision de son propriétaire.
Des services actuels pourront ainsi s’implanter dans le marché du véhicule connecté. Pour dynamiser
la manière d’habiter le véhicule, celui-ci peut être équipé de système s’inspirant de la domo=que
actuelle avec un tableau de commande détachable ou directement sur son smartphone 33. Un
assistant personnel connait, via un profil u=lisateur, les habitudes et automa=se l’expérience au sein
du véhicule : la posi=on du siège, le diver=ssement proposé, l’ambiance de l’habitacle. Ce profilage se
paramètre par le conducteur via l’applica=on smartphone ou l’écran embarqué.
Par ailleurs, l’u=lisateur est guidé en fonc=on de l’évolu=on des niveaux d’autonomie en fonc=on de
son expérience avec les assistances à la conduite. CeZe adapta=on basée sur les acquis peut
permeZre à certains profils d’u=lisateurs comme les personnes âgées ou à mobilité réduite d’adopter
le système en offrant une évolu=on des modules d’appren=ssage de façon aménagée en fonc=on de
leur(s) éventuelle(s) déficience(s), se conformant à des besoins et des contraintes spécifiques. En effet,
permeZre aux personnes à mobilité réduite de se déplacer où bon leur semble en étant indépendant
et en sécurité facilite l’adop=on du véhicule autonome par la communauté et au sein de la société en
y associant une réponse réelle à des usagers dans le besoin de mobilité. Bien sûr, l’accès à ce type de
service nécessite un véhicule en=èrement autonome où l’u=lisateur n’aurait à aucun moment - même
et surtout dans les situa=ons d’urgence - besoin de reprendre le contrôle du véhicule.
Ce type d’usage met en évidence la per=nence de la réponse de la technologie face aux besoins
actuels de l’automobile en terme de sécurité et d’accessibilité.
36

37. 03.
IMPACTS DE
L’AUTOMATISATION
Après avoir étudié l’influence de l’automa=sa=on sur les usages nous allons analyser les impacts de
l’automa=sa=on sur la société. Que cela concerne l’économie, les juridic=ons, les assurances, la santé,
le marché de service, l’automa=sa=on de l’automobile aura un impact qu’il faut prévoir pour
déterminer les contextes d’usage et les points de douleur de l’expérience sur le long terme. Comme
nous l’avons vus, la transi=on vers les nouveaux usages est une étape importante du processus
d’adop=on du système. Mais l’impact de ceZe technologie et son écosystème qui l’accompagne joue
un rôle primordial dans sa capacité d’adop=on par le grand public. La transparence du système
autonome, des avantages qu’il apporte à l’usage sont fondamentaux pour permeZre à l’u=lisateur de
se projeter et d’envisager son adop=on et u=lisa=on 84. Même si l’automa=sa=on vise à
métamorphoser la mobilité et améliorer son accès à un large éventail d’u=lisateur, son adop=on
engendrera une muta=on du mode de vie que l’on connaît aujourd’hui. Cela concerne aussi bien les
règles qui régissent nos déplacements que la rela=on à la responsabilité en cas d’accident et donc les
systèmes d’assurances.
C’est pourquoi des muta=ons poli=ques, sociales et réglementaires sont nécessaires face à l’arrivée
des véhicules autonomes et connectés et des nouveaux usages qui leur sont liés.
37

38. I M P A C T S J U R I D I Q U E S
Comme nous l’avons vus auparavant, 90% des accidents de la route sont dus à une erreur
humaine. Grâce à l’évolu=on de la sécurité à travers le système autonome, la baisse du nombre
d’accidents va considérablement diminuer les risques liés à l’usage de l’automobile 34. Un remaniement
des règles qui sont liées à la conduite automobile est indispensable pour qu’elle soit correctement
encadrée et de façon adaptée.
Même si les régula=ons sur les véhicules autonomes sont minoritaires aujourd’hui, les constructeurs
automobiles ont décidé d’adopter une méthode progressive, où l’autonomie ini=ale du véhicule est
limitée. Il est par ailleurs complexe d’interpréter les lois actuelles et les appliquer à des usages
émergeant. C’est pourquoi des ins=tu=ons interna=onales se penchent depuis quelques années sur
l’évolu=on de la technologie au sein de l’automobile 74.
La Commission Européene des Na=ons Unies a modifié en mars 2016 la Conven=on de Vienne sur la
circula=on rou=ère de 1968 35. Cela marque une étape importante dans l’approche légale du
déploiement de telles technologies. La modifica=on permet aux systèmes de conduite d’être
explicitement autorisés sur les routes, à condi=on qu’ils soient conformes aux règlements des Na=ons
Unies sur les véhicules ou qu’ils puissent être contrôlés et désac=vés par le conducteur. «Une
deuxième avancée réglementaire importante est en prépara=on. Elle concerne l’introduc=on de
fonc=ons de direc=on à commande automa=que dans les règlements des Na=ons Unies sur les
véhicules. Ceci comprend notamment les systèmes qui, dans certaines circonstances, pourront
pendront le contrôle du véhicule, sous le contrôle permanent du conducteur, comme les systèmes
veillant au main=en de la trajectoire (pour empêcher un changement de voie accidentel), les fonc=ons
d’assistance au sta=onnement ainsi que la fonc=on autopilote sur autoroute (le véhicule se déplaçant
de manière automa=sée à haute vitesse sur autoroute)» 35.
La métamorphose de règlements à large envergure confère à chaque pays la capacité d’étudier et
d’adapter les normes en vigueur. Depuis la fin de 2015, la majorité des États américains considèrent la
conduite automa=sée comme une réalité en envisageant des projets de loi permeZant aux
constructeurs automobiles de tester en premier lieu leurs prototypes en situa=on réelle 36.
La Californie a par exemple autorisé en février 2015 l’u=lisa=on de la technologie de peloton rou=er
pour les camions. CeZe technologie permet aux camions de se connecter afin de communiquer et de
synchroniser leurs vitesses, trajectoire et distance de sécurité. La Régula=on Fédérale Américaine - à
travers le NHTSA (Na=onal Highway Traffic Safety Administra=on) - a par ailleurs contribué aux
premiers éléments en terme de régula=on en 2013 à travers un rapport 37 qui fait l’état des lieux des
intérêts de ceZe technologie au sein du domaine automobile et définit les niveaux d’automa=sa=on
38

39. selon le NHTSA. Ce type de document communique expressément une vue d’ensemble de la
recherche du NHTSA concernant l’automa=sa=on. Il permet notamment d’échanger avec les industries
automobiles et d’entamer une discussion face au développement de véhicules à conduite
automa=sée. Il est important aussi de définir les limites et les enjeux que posent ceZe avancée et
l’importance de la régula=on dans son élabora=on. Enfin, il incite les États à s’intéresser à la
régularisa=on de ceZe technologie dans le but de favoriser son développement et ses essais grandeur
nature.
Le Royaume-Uni a quant à lui publié un rapport « The Pathway to Driverless Cars » 38 de 2015
étudiant l’évolu=on de l’autonomie en faisant un état de l’art de l’existant et liste les éventuels plans
d’ac=on permeZant de répondre à une probléma=que grandissante et de plus en plus concrète. CeZe
étude met en avant la capacité et les limites du Royaume-Uni à tester dans ses villes les technologies
rela=ves à la conduite autonome. Elle dévoile notamment l’autorisa=on dès 2015 de tester
publiquement des prototypes de la technologie et des services de transport automa=sés.
Cependant, malgré l’engouement des ins=tu=ons pour mo=ver les industries du secteur, leur rôle
demeure d’encadrer le développement des technologies et les usages qui leurs sont liés. Comme nous
l’avons montré dans la par=e sur les différents niveaux d’autonomie, les ins=tu=ons ont défini des
étapes spécifiant les assistances qui les composent ainsi que les cas d’usage.
Par ailleurs chaque constructeur devra, afin d’autoriser ses véhicules d’un certain niveau, rédiger les
spécificités du véhicule, ses capacités d’autonomie, son processus de détec=on d’obstacle ou bien
comment les informa=ons sont diffusées au conducteur et aux autres passagers 39. La sécurité
physique, morale et la sécurité informa=que sont des enjeux de taille pour les ins=tu=ons qui doivent
s’assurer du bon fonc=onnement de l’ensemble de l’écosystème.
Hormis l’encadrement de la nouvelle technologie et de son u=lisa=on publique, les ins=tu=ons ont
pour rôle d’accompagner la modernisa=on de l’infrastructure publique. C’est effec=vement ceZe
infrastructure qui permeZra le développement des véhicules connectés et la communica=on entre
toutes les installa=ons rela=ves au transport automobile (péages, signalisa=ons, ges=on de la
cartographie).
En juillet 2014, la Commission Européenne a a déployé la plateforme C-ITS au sein de l’Union
Européenne. Le C-ITS est un programme de logiciel par=cipa=f à l’échelle européenne permeZant aux
ges=onnaires rou=ers et conducteurs d’échanger des renseignements (de façon automa=sée ou non) à
différentes échelles. Il permet de coordonner toutes les ac=ons mises en place par les ins=tu=ons ou
les acteurs industriels 85. La plateforme collabora=ve aspire à faciliter la coopéra=on et le dialogue
entre les ins=tu=ons publiques (autorités locales ou régionales, représentants au parlement) et les
acteurs privés (constructeurs automobiles, fournisseurs, prestataires de service, opérateurs rou=ers ou
39

40. de télécommunica=on) 26. Ce dialogue vise à créer une collabora=on afin de déterminer tous les
aspects rela=fs à la conduite automa=sée, que cela concerne la législa=on, l’organisa=on,
l’administra=on et la direc=on de l’ensemble de l’écosystème rou=er.
En plus d’avoir une incidence sur la ges=on juridique et législa=ve des réseaux rou=ers, la conduite
autonome est sous le joug d’une approche sociale complexe face à son appréhension et son adop=on
par le grand public.
40

41. A P P R É H E N S I O N S O C I A L E
Les véhicules autonomes et connectés sont aujourd’hui des domaines de recherche intense. De
nombreuses entreprises du monde de l’automobile et de la haute technologie développent leur
prototype de ce type d’automobile. Comme nous l’avons vus auparavant, l’adop=on des assistances à
la conduite par le grand public est délicate et requiert une communica=on adaptée.
L’image du véhicule dans la société a beaucoup évolué depuis la fin du XXème siècle. Notamment à
travers les médias qui jouent un rôle essen=el dans l’appréhension de la technologie et son impact sur
le grand public. En effet, dès 1982 dans la série K 2000, le véhicule est doté d’une intelligence
ar=ficielle qui répond en tant qu’assistant du conducteur et est équipé d’une conduite autonome.
Entre les deux premières saisons et les deux dernières, le cockpit évolue, afin de s’adapter à une
évolu=on de la technologie du véhicule et ainsi répondre à une expérience d’usage différente. À
l’instar de la voiture autonome aujourd’hui, la K 2000 est équipée de différents modes de conduite,
allant du mode Conduite de Croisière Normale au mode Super Poursuite : quand le personnage doit
poursuivre des malfaiteurs, le véhicule l’assiste vocalement pour lui indiquer les obstacles, et la route à
suivre. Le mode de Croisière Autonome permet au véhicule de conduire sans l’aide de protagoniste. Le
cockpit est doté d’un point lumineux rouge qui jaillit lorsque l’intelligence ar=ficielle est impliquée dans
l’interac=on en cours : par exemple lorsqu’elle parle ou qu’elle effectue une recherche. Cependant, elle
ne s’anime pas lorsque le véhicule est en mode autonome dans le but de ne pas inquiéter le
conducteur de dangers qui sont pris en compte et gérés par le système. CeZe innova=on qui était
alors perçue comme un élément pur de science-fic=on pour le grand public con=nuait d’apparaitre à
travers Total Recall , À l’aube du sixième jour, Minority Report ou même I, Robot. Ainsi, les médias sont un
acteur influant de la connaissance et la vision du grand public sur l’automa=sa=on de l’automobile.
CeZe influence correspond ainsi à la phase préliminaire de l’adop=on, antérieure à la réalité technique
et réalisable. En d’autres termes, la média=sa=on fic=ve de ceZe technologie permet au grand public
d’avoir conscience de son existence et de se préparer à son arrivée sur le marché. On peut remarquer
que l’appari=on de ceZe technologie dans les films et téléfilms fleurissent entre les années 1990 et
2005. Après 2005, la technologie est en cours de développement pour une arrivée sur le marché, et
doit donc arrêter d’être vue comme un élément de science-fic=on 40. CeZe évolu=on progressive fait
référence à la courbe du Hype Cycle.
41

42. Gartner, General Hype Cycle for Technology. 2016.
Le Hype Cycle est un graphique représentant l’évolu=on média=que des technologies en fonc=on du
temps. Il définit à terme leur réalisme en terme de développement et mise sur le marché pour le grand
public. En 2014 voire 2015, le véhicule autonome et son image média=que était au sommet des
aZentes du public, et semblait une technologie promeZeuse et idéalisée. La média=sa=on de la Tesla
et son AutoPilot fin 2015 ont permis d’idéaliser encore plus les aZentes à travers notamment les
nombreux Youtubers américains qui présentent la fonc=on et souvent leur ressen=. Quelques mois
après, deux accidents mortels meZant en cause ce même véhicule ramènent l’image du véhicule
autonome à une réalité désillusionnée où la média=sa=on de l’accident a eu un fort impact sur son
image média=que mais surtout auprès des futurs consommateurs. Elle traverse aujourd’hui une phase
pragma=que, où il faut exposer aux futurs usagers les avantages réels de ceZe technologie. Mais il
faut aussi et surtout meZre en évidence sa capacité à réduire les risques tout en meZant en garde, en
informant d’un point de vue réaliste et pragma=que des limites de ceZe technologie.
Un acheteur se rend en concession pour jeter un oeil au véhicule parce qu’il est curieux d’en
apprendre davantage. CeZe ini=a=ve montre surtout qu’il accepte l’éventualité de se faire conduire
par une technologie et donc que son opinion la concernant est posi=ve. Cela nécessite un effort
média=que important de la part des constructeurs pour abou=r à ce changement de mentalité à
grande échelle. En me rendant chez un concessionnaire Tesla pour essayer le véhicule équipé de
42

43. l’Autopilot - correspondant à une autonomie de niveau 2 - j’ai remarqué que l’expérience en magasin
est une étape cruciale dans l’adop=on du système par l’acheteur poten=el. C’est elle qui va valider ou
non les aZentes de l’acheteur éventuel. À travers ceZe expérience préliminaire, le commercial applique
une technique de persuasion commerciale, croisée avec l’engouement que représente la technologie.
Avant même le début de la présenta=on du véhicule, le commercial pose des ques=ons afin de cerner
le type de profil auquel on correspond. Il adapte ainsi son discours si la personne intéressée est un
early-adopter (adopteur an=cipé), un conservateur ou un usager moyen 30. Dans mon cas, le
commercial me percevait certainement comme early-adopter puisque mon intérêt dans le test était
d’expérimenter l’Autopilot. Il a d’abord expliqué les avantages de ce type de véhicule : sa propulsion
électrique, son espace à bord et l’intérêt de la conduite assistée. Il projeZe ensuite le client vers un
scénario d’usage où il le met en situa=on de planifica=on de voyage : où vais-je m’arrêter faire le pleins
; combien de temps cela va durer ; ce que je peux faire pendant le plein de carburant. Il expose
ensuite la réalité technique, les choix disponibles en terme de moteur et d’autonomie électrique. La
réalité financière est alors abordée et propose un leasing (crédit-bail) pour subven=onner l’achat sur
plusieurs années. L’essai est ensuite introduit par une présenta=on très rapide dans le véhicule des
boutons et du panneau interac=f central qui permet de configurer certaines fonc=ons du véhicule. On
peut ensuite démarrer le véhicule et le commercial côté passager nous guide à travers un i=néraire
tout en nous indiquant les condi=ons nécessaires à l’essai de l’Autopilot. Il indique comment ac=ver le
système et les précau=ons à prendre une fonc=on l’ac=va=on effectuée. À travers ceZe expérience
préliminaire, le commercial accompagne l’usager à travers un parcours adapté à son profil. Il analyse
ses besoins, ses aZentes mais surtout ses éventuelles craintes afin d’ajuster ses indica=ons lors du
premiers usage.
L’expérience précédent la mise en confiance et l’éventuelle adop=on est ainsi composée de l’influence
média=que à travers la science-fic=on dans les médias et la culture et l’approche préliminaire en
concession. Cependant, une des craintes principale ralen=ssant la confiance dans la technologie est
l’engagement de la responsabilité lors d’accidents en conduite autonome.
43

44. R E S P O N S A B I L I T É E N C O N D U I T E A U T O N O M E
L’inquiétude pour la ges=on des responsabilités entre un ou plusieurs véhicules en conduite
autonome fait aussi par=e des préoccupa=ons des usagers comme des ins=tu=ons. En effet, que cela
concerne les assurances, les assurés ou mêmes les constructeurs automobiles, la responsabilité est
engagée à différentes échelles dès l’ac=va=on du système autonome. À l’instar de l’adapta=on de
l’expérience pour l’usager, la no=on de responsabilité s’applique différemment en fonc=on de la
situa=on.
Les constructeurs automobiles devront assurer la sécurité mais aussi permeZre sa traçabilité lors
d’accidents de la route. En effet, en cas de dommages corporels ou matériels, les résultats
impliqueront systéma=quement la réputa=on du constructeur comme nous avons pu le constater avec
les accidents de Tesla 86. Si la responsabilité est en lien avec la construc=on et la concep=on du
système, déterminer la nature exacte de l’accident et qui en est responsable deviendra très important
pour la marque automobile. C’est pourquoi la plupart des véhicules équipés d’assistance à la conduite
sont équipés d’enregistreur de bord, permeZant dans la plupart des cas de déterminer les causes d’un
quelconque accident 34.
Certes à terme les accidents de la route seront moins fréquents mais l’enjeu reste cependant le même
en ce qui concerne les responsabilités des différents par=s. Et l’adapta=on de sa mise en demeure en
fonc=on du niveau d’assistance permet de définir quels sont les acteurs responsables. Par exemple,
impliquer la responsabilité du conducteur alors que le véhicule est totalement automa=sé et que celui-
ci n’a pas besoin d’interagir semble inadapté. Tout comme exclure le constructeur de toute
responsabilité alors que le système a dysfonc=onné.
Chaque assistance engage différemment l’interac=on du conducteur avec le système. Il semble donc
approprié de dissocier la responsabilité de l’usager lorsque le véhicule est équipé d’une autonomie de
niveau 1 avec un véhicule équipé d’une autonomie de niveau 2 ou 3.
La ques=on de la responsabilité est donc un frein pour la confiance et l’intérêt des usagers à adopter
ce type de véhicule. Le problème des données personnelles et leur confiden=alité est aussi un frein
puisque la connec=vité et le traçage du véhicule préoccupent les usagers.
Par ailleurs, la collabora=on entre entreprises de domaines de compétence différents permet de
crédibiliser la prise de responsabilité des constructeurs automobiles. Réunir les exper=ses des
industries en meZant en commun leur savoir-faire améliore la fiabilité perçue par le public et élargit
l’éventail de recherche sur le terrain et en laboratoire. C’est le cas avec Volvo et Ericsson qui ont
44

45. travaillé conjointement afin de produire un véhicule connecté lors d’un workshop organisé à
Stockholm 87.
La coopéra=on entre acteurs rou=ers et issus de la haute-technologie permet de meZre en avant le
sérieux de la recherche qu’ils mènent. Le partenariat avec les ins=tu=ons universitaires permet
notamment de faciliter le crédit alloué aux entreprises qui seront tôt ou tard menées à réaliser des
tests grandeur nature. C’est le cas notamment entre Uber et le Robo=cs In=tute at Carnegie Mellon
University qui ont join leurs compétences en Févrirer 2015 afin de développer un véhicule que Uber
u=liserait dans sa floZe de test 87. C’est à PiZsburgh qu’ont lieux les premiers tests de Uber qui
ob=ent l’autorisa=on d’expérimenter sa floZe de véhicules autonomes lors de trajets avec des clients
88.
Dans ceZe première par=e nous avons vus qu’un exper=se est nécessaire lorsque l’on recherche à
produire une technologie adaptée, correspondant aux besoins du marché, répondant à une
probléma=que actuelle. L’automa=sa=on a su, depuis plus de 150 ans d’existence améliorer les ou=ls
de l’Homme, la sécurité de leurs u=lisateurs (dans l’aéronau=que), la fiabilité et le rendement (dans
l’industrie et la finance).
Le développement de ceZe technologie est cependant soumis à des contraintes rela=ves à
l’appréhension de de l’automa=sa=on par l’Homme. Il a besoin d’être rassuré sur les répercussions que
peut engendrer son u=lisa=on. Pour adopter la technologie, il lui faut comprendre son mode
d’u=lisa=on en lui présentant la raison de chaque interac=on. Il est alors essen=el de cerner les
contraintes qui émergent au fur et à mesure des moments clés de l’expérience c’est-à-dire de la
découverte préliminaire, à la prise en main jusqu’au suivi d’u=lisa=on 48.
Nous verrons donc en deuxième par=e les différents éléments qui permeZent une approche adaptée
à l’u=lisa=on du système autonome. Que cela concerne la concep=on du système lui-même ou des
caractéris=ques de confiance, nous chercherons à disséquer les aspects et les points d’entrée à la
compréhension du canal conducteur / véhicule autonome.
45

46. 46

47. 47

48. 48

49. Nous nous intéresserons dans ceZe deuxième par=e aux informa=ons nous permeZant de cerner la
logique qui nourrit la concep=on des algorithmes de prise de décision du véhicule autonome. Nous
chercherons à définir les no=ons éthiques qui permeZent aux entreprises de rédiger les algorithmes
qui dirigent le véhicule autonome. Nous ferons le liens avec le comportement du conducteur à bord
du véhicule, et son rapport en tant qu’individu face à l’approche du système.
49

50. 01.
ÉTHIQUE
La responsabilité est comme nous l’avons expliqué, un accent majeur de l’automa=sa=on en
général. En effet, ce qui caractérise l’automa=on est sa concep=on originelle. L’automa=sa=on est un
disposi=f qui évalue une situa=on et se comporte en conséquence. Elle résulte d’un ensemble
d’algorithmes prélevant les informa=ons des capteurs environnementaux et animant un calcul
scien=fique ou même un mouvement mécanique.
50

51. R E S P O N S A B I L I T É A L G O R I T H M I Q U E
La source de l’automa=sa=on et des ac=ons menées est donc un code, rédigé manuellement par
des ingénieurs dans les secteurs de recherche et développement des constructeurs automobiles.
C’est ceZe méthode de concep=on qui pose alors un problème d’éthique. En effet, confier sa sécurité
et faire face au risque de percuter un piéton ou un autre automobiliste relève d’une décision qui rend
l’adop=on bien plus complexe qu’elle ne peut paraitre. Cela soulève des ques=ons rela=ves aux prises
de décision dans des situa=ons à risque. Notamment du fait que chaque constructeur automobile
développe son propre algorithme et qu’il peut donc varier d’un constructeur à l’autre.
Les prises de décision rela=ves aux sacrifies dans des situa=on d’urgence seraient donc différentes si
vous achetez votre véhicule chez Audi ou chez Toyota 41. Le sacrifice a ainsi une place importante
dans la recherche sur la prise de décision : va-t-on préférer sacrifier un piéton ou risquer de meZre en
péril le conducteur et les passagers ? C’est ce genre de ques=on que pose la plateforme internet
« Moral Machine » 90 développée par le MIT (MassachusseZs Ins=tue if Technology). Elle propose à
l’internaute de faire le choix entre trois cas de figures pour des dizaines de situa=ons différentes,
meZant en scène des acteurs de profil différents : vaut-il mieux écraser une personnage âgée ou un
enfant de 10 ans ? À la fin du test, la plateforme indique à l’internaute quels type de profil il préfère
sacrifier, et quels autres il préfère sauver. CeZe approche peut paraitre décalée mais elle est
nécessaire afin de rendre pragma=que la ques=on de sacrifice et a vise à communiquer au plus grand
nombre la nécessité de se poser ce genre de ques=on.
L’observa=on de la circula=on extérieure permet, en outre, au véhicule de s’inspirer du comportement
humain, que nous aborderons plus tard dans la sous-par=e sur le machine learning.
CeZe prise de décision permet aux AMAs (Ar=ficial Moral Agents ou Agents Moraux Ar=ficiels) 42
d’avoir la capacité d’évaluer éthiquement les facteurs environnants et d’évoluer technologiquement de
façon indépendante et adaptée aux mêmes facteurs. À l’instar des logiciels de trading abordés en
début de par=e précédente, les voitures autonomes analysent leur environnement et amassent un
ensemble d’informa=ons qui vont influencer leur prise de décision. L’analyse de l’intégralité de
l’environnement permet au système de prendre une décision adaptée. CeZe décision engendre des
conséquences qui doivent elles aussi être prises en compte lors du calcul de la décision. L’analyse des
conséquences peut dans certains cas engendrer la nécessité d’un choix entre une conséquence et une
autre. Entre une conséquence plus ou moins grave. Alors comment faire ce choix décisif, qui peut
parfois mener vers des dommages collatéraux importants ? Ne pourrions-nous pas baser la prise de
décision sur l’importance des dégâts ? C’est là toute la complexité du sujet. Les algorithmes se basent
sur la capta=on d’informa=ons environnementales qui sont traitées et engrangent un mécanisme
51

52. cyclique ou évolu=f. La sélec=on de quelles informa=ons sondées sont u=lisées dans les algorithmes
résulte d’une réflexion sur l’éthique.
Choisir qui sacrifier et quels choix lors de situa=ons cri=ques : telles sont les interroga=ons que se
posent les acteurs dans la concep=on des algorithmes de conduite autonome 100.
52

53. P R I S E D E D É C I S I O N A L G O R I T H M I Q U E
La sécurité automobile actuelle se fonde sur la capacité du conducteur à évaluer des facteurs
externes, hiérarchiser leur interpréta=on et op=miser la prise de décision d’une solu=on 43. Ces
facteurs externes sont influencés par des facteurs internes à l’usager comme par exemple le stress ou
l’aZen=on. Lors de la conduite autonome, la machine ne réagit pas de la même manière. Elle n’est pas
influencée par des facteurs internes. C’est cependant au niveau de ces facteurs internes que l’erreur
humaine prend sa source. Ainsi, la différence entre la décision humaine et la décision algorithmique
engendre une différence de scénarios d’accidents. Par conséquent, au fur et à mesure que
l’automa=sa=on se généralisera, les accidents de la route ne seront plus du même type.
L’interpréta=on de la sécurité rou=ère évoluera et c’est en cela que l’on retrouve l’u=lité des niveaux
d’autonomie. La concep=on de la prise de décision par la machine évoluera graduellement à travers
les étapes définies par la NHTSA et l’OICA. L’évolu=on progressive de l’autonomie s’appliquera alors à
la ges=on et la capacité de la machine à prendre des décisions ou superviser des fonc=ons
décisionnelles 42. En effet, ces décisions peuvent être répar=es selon différents degrés en fonc=on des
avancées techniques en ma=ère de capteurs et leur capacité à capturer le plus fidèlement la réalité et
l’intégralité des facteurs externes.
Les différentes échelles de prise de décision résultent en une interac=on dont l’impact varie sur le
véhicule et son environnement. CeZe interac=on découle d’une ini=a=ve déterminée après l’analyse
de l’environnement. Pour des décisions basées sur des facteurs simples, l’ac=on est influencée par peu
d’éléments et résulte d’une ini=a=ve élémentaire de la part de la machine. Prenons l’exemple d’un
drone qui vole autour d’un bâ=ment. On lui donne l’ordre simple de suivre les murs. L’élément
impliqué est alors le mur. Les décisions résultent ici d’une analyse simple et d’une applica=on directe.
Le drone con=nue d’avancer tant que le mur s’étend. Il s’arrête lorsqu’il aZeint le bout du mur. Par
ailleurs, si on aZribue des facteurs supplémentaires à la prise de décision, afin de parfaire son
efficacité, la décision va nécessiter un niveau d’interpréta=on supérieur.
Au fur et à mesure du développement des capacités des algorithmes à analyser l’environnement,
ceux-ci devront abou=r progressivement à la prise en compte de facteurs plus complexes à traiter et
résultant de composantes abstraites.
Le niveau d’interpréta=on approfondi abou=ra au développement d’un système plus ou moins
conscient en terme de valeurs psychologiques, morales et sociales. Ces no=ons par=cipent au
jugement de valeur et abou=ssent à la prise de décision. Les algorithmes actuellement u=lisés dans les
assistances à la conduite ne permeZent pas ce jugement de valeur 100.
Cependant, de nombreux philosophes et scien=fiques affirment qu’il est impossible que des machines
aient la capacité d’agir de façon intégralement éthique. Ces philosophes et scien=fiques doutent que
53

54. l’Homme puisse concevoir un système muni de conscience, d’inten=on et de libre arbitre. McDermoZ,
Professeur en Science Informa=que à l’Université de Yale met en évidence que même si quelqu’un
pouvait résoudre les défis de concevoir un système capable de raisonner sur l’éthique, il échouerait
dans sa capacité à prendre une décision de manière éthique. « La capacité de prendre des décisions
éthiques, cependant, requière de connaître le rapport conflictuel éthique entre deux intérêts
personnels. » Ainsi, selon le point de vue de McDermoZ, un système peut uniquement connaitre un
rapport conflictuel éthique si il dispose d’un libre arbitre lui permeZant d’agir dans son propre intérêt
et contre la morale prescrite 42. L’intérêt dans notre cas concerne celui de la sécurité des occupants du
véhicule et l’intérêt commun de la sécurité de la popula=on. Il est donc important de prendre en
compte la globalité des facteurs et de comprendre comment l’Homme réagit dans certaines situa=ons.
Même si la prise de décision humaine n’est pas toujours juste ou morale, nous avons besoin de nous
en inspirer pour concevoir des véhicules qui nous paraitront familiers en terme de comportement. Il
est nécessaire de concevoir les véhicules autonomes à l’image des u=lisateurs, tout en permeZant une
meilleure efficacité en terme de rapidité et de réac=vité. En plus de ces capacités, ces systèmes
évaluent des solu=ons simultanément. Une mul=tude de solu=ons diverses est envisagée. CeZe
diversité de scénarios permet au système automa=sé de considérer un panel varié de solu=ons, ce
que l’Homme a du mal à effectuer en situa=on d’urgence. On cherche donc ici à élaborer un système
pouvant imiter le comportement humain tout en décuplant sa capacité à trouver une solu=on adaptée
et conforme moralement.
54

55. M A C H I N E L E A R N I N G , O U A P P R E N T I S S A G E A U T O M A T I Q U E
L’intérêt du système de pouvoir reproduire notre comportement est de lui permeZre de
comprendre nos priorités en terme de valeurs et d’éthique. S’imprégner de la conduite humaine lui
permet de réaliser des décisions plus enclines à être juste face à la réalité de toute situa=on délicate
45. En effet, les véhicules actuels équipés d’assistance ont besoin de rester informés sur les décisions
que prennent les usagers et comment ils discernent et retracent les causes de ceZe décision.
Grâce à l’appren=ssage automa=que, les ordinateurs peuvent accomplir des tâches sans avoir
expressément été programmés dans ce sens 46.
En 1986, le premier prototype semi-autonome Navlab u=lisait l’analyse des mouvements du
conducteur sur le volant et l’associait à l’image de la route devant lui. Lorsque le véhicule repasse par
une route similaire, le système dirige le volant en piochant dans la base de donnée les mouvements
associés à ce type de route. S’il observe par exemple l’u=lisateur en train de conduire sur une route
comportant un virage, le système associera la façon de tourner le volant avec la courbe discernée par
les capteurs dont le véhicule est équipé. C’était, à l’époque une façon de faciliter la programma=on et
éviter la détec=on manuelle de chacun des objets aux alentours. Cela lui permeZait de se passer
d’interpréter chacune des lignes détectées sur les images enregistrées. Par ailleurs, dans le cas d’une
u=lisa=on dans un véhicule semi-autonome, ceZe technique permet d’apprendre de l’u=lisateur quels
sont ses réflexes et comment les interpréter afin d’an=ciper une réac=on de la part de l’homme
lorsqu’il est au volant. Le système observe les réac=ons du conducteur et les accumule afin de
construire une bibliothèque de comportements qui correspondent à des situa=ons. À l’issu de l’analyse
de ces différentes données, le système peut, lors de toute situa=on, prévoir la réac=on des
automobilistes extérieurs. Es=mer la réac=on d’un conducteur face à un véhicule qui s’engage
dangereusement va permeZre au système de corriger la trajectoire du véhicule. La rapidité de calcul
que les ordinateurs peuvent aZeindre actuellement permet de raccourcir le temps de réac=on (de
l’ordre de milisecondes au lieu de quelques secondes).
Lors de la période d’appren=ssage du comportement du conducteur humain par l’assistance
automa=sée, l’échange est considéré comme unilatéral. Le système enregistre toutes les données
rela=ves à la conduite de l’u=lisateur. Cependant l’u=lisateur n’est pas impliqué pendant ceZe période
puisqu’il ne fait que conduire. Si l’u=lisateur enseigne à la machine et vis-versa, son aZen=on sera
s=mulée grâce à l’échange.
Afin de cerner les capacités de ceZe période d’appren=ssage, nous allons nous intéresser aux no=ons
comportementales du conducteur. Nous allons voir comment l’appren=ssage peut être coopéra=f, et
en quoi il peut s’adapter à l’expérience dans la conduite automa=sée du conducteur.
55

56. 02.
COMPORTEMENT
U=liser une période d’adapta=on de la machine à l’u=lisateur et inversement permet d’introduire le
nouvel usage proposé par l’assistance. Il est nécessaire de proposer une média=on entre l’usager et la
machine à travers l’accompagnement progressif de l’u=lisateur tout au long de l’intégra=on de
nouvelles fonc=onnalités. Cet accompagnement est une étape permeZant au système de comprendre
les aZentes, frayeurs et la rela=on qu’a l’usager avec la technologie et l’assistance.
À travers ceZe sous-par=e, nous nous préoccuperons de l’aspect béhavioriste du conducteur, en nous
aZachant toujours à l’expérience vécue. CeZe expérience doit permeZre une adapta=on au cours de
l’appren=ssage, des phases antérieures à l’u=lisa=on ainsi que tout au long de ses u=lisa=ons. Le plaisir
à l’usage va par ailleurs nous permeZre de comprendre les besoins essen=els lors de la conduite et
l’apprécia=on nécessaire à un changement d’habitudes.
56

57. A P P R E N T I S S A G E P R O G R E S S I F C O O P É R A T I F
L’assistance à la conduite consiste à assister le conducteur dans sa conduite de tous les jours.
CeZe assistance va varier en fonc=on des profils. Par exemple, un conducteur n’en verra pas l’u=lité
car il es=me que sa conduite est irréprochable. Un autre réagira de façon posi=ve face aux ini=a=ves
de la conduite autonome.
Avant de pouvoir u=liser l’assistance à la conduite, le système doit donc observer la conduite de
l’u=lisateur sur certains critères tels que le temps de réac=on, la souplesse de direc=on ou même les
pra=ques habituelles que le conducteur pourrait avoir développé. L’aspect progressif de
l’appren=ssage permet au conducteur de ne pas se sen=r envahi par le système et de l’accepter plus
facilement dans sa zone de confort. L’appren=ssage va en effet pénétrer au fur et à mesure dans le
rôle décisionnel du conducteur. Afin de favoriser l’accepta=on de ceZe cohabita=on, le conducteur
doit accorder et déléguer lui-même la responsabilité de tourner le volant ou d’ac=onner les pédales.
Malgré ceZe déléga=on, le conducteur devra rester aZen=f et capable d’intervenir dans la conduite
assistée s’il est nécessaire. Il ne faut donc pas marquer une transi=on trop neZe entre la conduite
manuelle et assistée. Le système peut, par exemple, prendre le contrôle du volant tout en indiquant au
conducteur de garder ses mains sur le volant. Même si la sensa=on de tenir le volant et de le voir
bouger tout seul peut être perturbant au début, il est nécessaire de modifier progressivement la
posture et la méthode de conduite. Cela permet dans le même temps à l’u=lisateur de comprendre
réellement ce que le système fait 41. La surveillance du comportement de l’u=lisateur pendant ces
phases d’introduc=on permet d’interpréter sa capacité à confier la conduite au système.
Avant de pouvoir assister la conduite, le système doit avant tout assister le conducteur en indiquant
par exemple les zones proches du véhicule afin d’es=mer des obstacles éventuels. En lui signalant et
indiquant des dangers que le conducteur lui-même n’avait pas vus, le système peut crédibiliser ses
compétences et meZre en avant sa rapidité de détec=on, d’analyse et d’ini=a=ve. Introduire le
système comme une aide plutôt qu’un remplacement au début de son u=lisa=on favorise son
accepta=on. En donnant son avis, le système se présente comme on le connait aujourd’hui c’est-à-dire
en tant que spectateur et n’intervient pas dans la conduite. Il va pouvoir analyser les informa=ons
concernant la conduite, interpréter des messages importants et éventuellement recommander une
décision 49.
Inversement, lorsque le système a le rôle du conducteur dans les niveaux d’autonomie supérieure,
l’u=lisateur prend le rôle de spectateur et peut donner son avis ou influencer les décisions prises par le
système. Passer du niveau 2 au niveau 3 requiert aussi l’u=lisa=on de l’appren=ssage progressif. Ce
type de méthode est u=lisé dans l’instruc=on au pilotage d’aéronef. L’instructeur commence la
57

58. forma=on du pilote constamment de la même manière : il va lui présenter les bases du tableau de bord
et des fonc=onnalités de celui-ci.
Au fur et à mesure de la forma=on, l’instructeur va adapter la vitesse de forma=on en fonc=on des
acquis du pilote et de ce qu’il re=ent du vol précédent. À travers les débriefings, l’instructeur va
répéter les tâches vues dans la leçon et insister sur celles qui sont importantes et décisives dans le
main=en de la sécurité de l’aéronef. Au cours suivant, il va vérifier que le pilote gère correctement telle
fonc=on (qui peut concerner la ges=on des instruments de naviga=on, des éléments permeZant la
modulabilité de l’aérodynamisme, etc.) pour lui en présenter une autre souvent plus complexe.
L’adapta=on dans l’appren=ssage permet de vérifier les compétences du pilote au travers de
l’implémenta=on progressive des différentes fonc=onnalités de l’avion.
La forma=on au pilotage d’avion partage les même fondements que celui des systèmes autonomes. En
effet, les capacités de pilotage d’un avion ne résident pas dans le maniement de la vitesse ou bien de
l’évalua=on de l’environnement rou=er. Les compétences pour maîtriser le pilotage demeurent dans
l’analyse de l’environnement du véhicule, et donc dans le paramétrage correct de l’avion. CeZe
similitude nous permet de faire le liens entre ces deux types de forma=on. Nous permeZant d’établir
l’importance d’étapes clefs lors de la forma=on 101.
Le récapitula=f joue un rôle marquant dans cet appren=ssage puisqu’il permet d’insister sur certaines
no=ons en rappelant les informa=ons importantes pour l’appren=ssage au système autonome. Ces
rappels peuvent d’autre part rythmer l’expérience, l’harmonisant ainsi avec la progressivité de
l’appren=ssage. Graduer l’implémenta=on des fonc=onnalités permet aussi de récompenser
l’u=lisateur de l’effort que représente l’appren=ssage. Il voit un apport direct, un bénéfice clair au
travail d’adapta=on qu’il a accompli 41.
CeZe phase de transi=on, comme nous l’avons vu permet d’emmagasiner un panel d’informa=ons
concernant l’u=lisateur, sa conduite et led es analyser pour en développer une phase d’appren=ssage
adaptée et basée sur l’échange entre l’u=lisateur et la machine. Plus l’adapta=on au conducteur est
efficace, plus il va s’approprier l’assistance et l’inclure dans ses habitudes de conduite.
58

59. A P P R O P R I A T I O N E T A C C E P T A T I O N
La transi=on entre la conduite manuelle et assistée est une des par=e les plus importante de
l’expérience. Du moins il est primordial que ceZe transi=on permeZe à l’u=lisateur de comprendre les
principes, objec=fs et limites du système 47. L’adapta=on ne passe pas uniquement à travers la
compréhension du profil de l’u=lisateur et de ses habitudes de conduite. Adapter l’expérience à la
situa=on en temps réel est aussi primordial pour offrir une expérience harmonisée. Par exemple, les
phases d’appren=ssage ne devraient pas avoir lieu quand le conducteur semble pressé, avec une
conduite brusque et peu aZen=ve aux messages vocaux. Il est adapté de lui proposer des messages
d’explica=on lorsqu’il est dans une situa=on d’ennui, de lassitude ou même dans une situa=on comme
les embouteillages où l’assistance pourrait prendre son sens et illustrer son u=lité. Contextualiser les
interac=ons, op=miser leur u=lité dans la situa=on permet de limiter la frustra=on du conducteur
d’une certaine invasion à des moments qui ne sont pas opportuns 102.
De la même manière, proposer un entrainement dans la forma=on de l’u=lisateur vérifie d’une part ses
acquis et permet de les appliquer, d’autre part illustre concrètement une no=on théorique qu’on lui a
transmis sur des écrans ou vocalement 47. Les phases d’entrainement accompagnent l’u=lisateur à
travers l’essai d’une assistance à la conduite. CeZe mise en applica=on permet de construire une
connaissance appliquée. L’u=lisateur gagne en confiance lorsqu’il est en situa=on où il connait les
conséquences, cerne les manipula=ons à éviter et à terme cela lui permet de coopérer efficacement
avec le système. Afin de changer la nature de la conduite, le rôle du conducteur doit évoluer
conjointement avec le système tout en l’intégrant dans son habitude de conduite 41. CeZe évolu=on
est caractérisée par la no=on d’appropria=on.
L’appropria=on est selon Marx assimilée à la possession d’un espace, d’une fonc=on ou bien des
facultés propres à l’Homme. D’après Marx, la propriété de l’Homme se prolonge au-delà du corps
organique et parvient au corps social, c’est-à-dire la rela=on entre « l’Homme et la société avec ses
différents types d’organisa=on au cours de l’Histoire » 103. En s’appropriant le système autonome, la
propriété de l’individu le corps inorganique de l’Homme c’est-à-dire le prolongement du corps
organique à l’ensemble de son environnement naturel et ar=ficiel. En d’autres termes, l’u=lisateur a la
capacité d’étendre sa zone personnelle vers des interfaces de ges=on du véhicule. C’est le cas avec les
voitures actuelles, le conducteur maîtrise si bien le volant au bout d’un certain nombre d’années
d’u=lisa=on qu’il s’approprie son usage simple mais aussi son u=lisa=on technique 48.
La compréhension du comportement habituel de l’usager, permet de prévenir dès ses premières
u=lisa=ons. Il est alors possible d’influencer le comportement en promouvant ou inhibant certains
59

60. aspects de celui-ci 49. An=ciper le comportement de l’u=lisateur permet de contextualiser de façon
cohérente les recommanda=ons du système au conducteur afin d’assurer un plaisir à l’usage.
60

61. P L A I S I R À L ’ U S A G E
L’expérience d’usage est une préoccupa=on majeure en ce qui concerne les véhicules autonomes
et semi-autonomes : 58% des conducteurs interrogés par EY 51 sont inquiets à l’idée que le véhicule
autonome re=re le plaisir de la conduite. Par ailleurs, l’expérience doit doit joindre l’efficacité et le
plaisir d’usage. La mo=va=on hédoniste est définie comme l’amusement ou le plaisir issu de l’usage
d’une technologie et joue un rôle direct pour déterminer l’accepta=on de ceZe technologie 52.
En terme d’agrément d’usage, le plaisir de conduire représente pour certains une occupa=on qui ne
peut être remplacée. Ces usagers ont associé à ceZe tâche la capacité de pouvoir se déplacer où bon
leur semble. Ils veulent être les uniques responsables de leur mobilité et ressentent une sensa=on de
liberté lors de l’usage 50. Cet usage est d’autant plus lié à son ou=l la voiture puisque beaucoup
d’usagers la considèrent comme une pièce de la maison 33. Le conducteur est responsable de sa
mobilité et propriétaire de son moyen de locomo=on. Le contrôle et la ges=on de son habitat lui
confèrent un plaisir et une implica=on personnelle.
Il est donc nécessaire de confier à l’u=lisateur le contrôle et la ges=on plus ou moins étendus des
fonc=onnalités, des choix, de la sécurité et l’état du véhicule. CeZe évolu=on est encore une fois
rythmée par la gradua=on de l’appren=ssage.
Quand l’u=lisateur commence à u=liser une technologie, il fait plus aZen=on à sa nouveauté et
l’u=liserait même pour sa nouveauté. Cependant, plus l’expérience de l’u=lisateur augmente, plus
l’aZrac=vité de la nouveauté contribuant à la mo=va=on d’usage diminue et les consommateurs
commencent à u=liser la technologie à des fins plus réalistes 52. Il est donc nécessaire après
l’introduc=on où l’u=lisateur assimile la nouveauté de canaliser son aZen=on sur des par=es de l’usage
qui sont plus pragma=ques et rappellent les avantages réels de son u=lisa=on sur le quo=dien de
l’u=lisateur.
61

62. I M P R É V U
Le plaisir à l’usage, l’appropria=on et l’appren=ssage élaborent à travers un contexte une réponse
adaptée à la situa=on. Afin de répondre de façon appropriée dans un environnement donné, il est
nécessaire de prendre en compte l’imprévu. En plus de rendre l’expérience u=lisateur plus fluide,
l’accepta=on des situa=ons anormales rassure l’u=lisateur sur son intégrité et facilite son accepta=on.
En effet, rassurer le conducteur sur la capacité de la machine à prévoir un évènement avant lui permet
de rendre le système plus crédible et plus apte à conduire et faire face à des évènements rapides 102.
Afin d’assurer la prise en compte de l’imprévu, le système doit être capable en permanence d’évaluer
la situa=on, reconnaître quand et quels buts appropriés il faut choisir, créer des plans pour aZeindre
ces buts et les exécuter 53. Pendant l’exécu=on, le système peut rencontrer des opportunités et des
obstacles pouvant affecter l’accomplissement de ce but. Prenons l’exemple d’un véhicule en mode
HAC (Highway Automated Chauffeur). Si ce véhicule d’autonomie de niveau 4 est aver= que sur sa
route, 100 kilomètres plus loin, un accident a eu lieu et encombre l’accès, il aura la capacité de
déterminer un nouvel objec=f consistant à trouver une autre voie.
MeZre en avant la reconnaissance des imprévus pouvant se produire sur le trajet de tous les jours
permet à l’u=lisateur de considérer le système en tant qu’élément fiable et approprié à chaque
situa=on. Développer ceZe rela=on quo=dienne avant même la première u=lisa=on de la conduite
autonome permet de créer un lien où le conducteur comprends de lui-même le fonc=onnement du
véhicule et ses inten=ons. Intensifiant ou diminuer la présence de l’assistance en fonc=on de
l’appréhension du conducteur permet de s’assurer d’une rela=on cohérente entre le conducteur et son
pilote autonome 102.
Comment nouer ceZe rela=on alors que le système, s’il est mal interprété, peut troubler l’expérience
de la conduite ?
62

63. 03.
CONFIANCE
La confiance est perçue d’un point de vue philosophique comme un mécanisme de réduc=on des
risques où l’u=lisateur ressent une sérénité au regard de son intégrité dans l’environnement 54. La
probléma=que de la confiance pour l’automa=sa=on naît dans le domaine de la ges=on d’unités
industrielle et robo=que. Il a été avancé que dans le contrôle de processus complexes, en prenant
pour exemple les centrales nucléaires, « l’opéra=on humaine n’était pas de confiance ». Cependant,
l’inquiétude pour la confiance dans l’automa=sa=on est aussi compréhensible, étant donné que les
technologies sont limitées dans leur capacité à comprendre et évaluer une situa=on 55. Prenons par
exemple les distributeurs automa=ques, qui, lorsqu’un produit est coincé entre le support et la vitre,
ne vont pas réagir de façon adaptée afin de résoudre la situa=on. Ce type de frustra=on que nous
connaissons avec les ordinateurs provoquant des incompréhensions permanentes face au
comportement parfois inaZendu de ces machines. Ce type d’expériences mène des usagers à être
vigilant face aux technologies, les entraînant parfois à éviter l’u=lisa=on de certaines d’entre elles suite
à un incident les ayant marqué.
Dans certains cas, si le système est mal interprété, la confiance est difficile à obtenir. Elle peut être
inhibée par l’appréhension de son mal-fonc=onnement ou l’incompréhension de son usage. Pour
comprendre le déroulement de l’expérience lors d’une u=lisa=on novice, nous allons nous intéresser
aux différentes étapes générant la confiance.
63

64. A P P R É H E N D E R
Prenons l’exemple d’un conducteur dont le véhicule est équipé d’une autonomie de niveau 3.
Imaginons qu’il est en conduite manuelle classique,. Il a déjà u=lisé à plusieurs reprises le Traffic Jam
Assist mais n’est jamais allé plus loin. Il se rend en vacances avec sa famille pour rejoindre une sta=on
balnéaire. Il pourra bientôt accéder à l’autoroute et pense qu’u=liser ceZe assistance serait une bonne
idée pour éviter d’être trop fa=gué à l’arrivée 56.
Objec&f
Le conducteur iden=fie d’abord ses objec=fs : il doit aZeindre sa des=na=on en 4h20, de manière à
dîner en arrivant. Pour accomplir son but, le conducteur envisage d’u=liser l’assistance Highway
Automated Chauffeur. Il espère ac=ver et u=liser l’assistance correctement. Pour cela il doit
comprendre son fonc=onnement.
Moyens
Il va donc analyser les moyens nécessaires afin de comprendre l’u=lisa=on du système. Ce qui lui
importe c’est de savoir s’il doit appuyer sur le même bouton que pour le TJA ou bien s’il faut régler un
paramètre depuis l’affichage central du véhicule. Il va déterminer un plan composé de tâches à
accomplir, plus ou moins longues à accomplir. Comment envisage-t-il l’exécu=on de ce plan ? Quelles
sont les priorités déterminant le parcours d’u=lisa=on du système ?
Obstacles
Afin d’élaborer intégralement l’expérience qu’il s’apprête à entreprendre, le conducteur cerne les
obstacles qui pourraient s’interposer face à l’accomplissement de ses objec=fs. Que cela concerne
l’ac=va=on du système ou même un problème en cours d’u=lisa=on. il envisage toutes les difficultés
qui lui permeZent d’évaluer l’effort nécessaire à l’inves=ssement en fonc=on des avantages qu’il en
=re. Cela vaut-il le coup de meZre la sécurité de sa famille en jeu pour éviter la fa=gue ? Il espère ne
pas effrayer sa femme en u=lisant l’assistance. Si quelque chose se passe mal, comment le savoir ?
Si le conducteur est informé des solu=ons à ces obstacles avant même d’y avoir pensé, il pourra être
conforté dans le crédit qu’il alloue à la technologie. Si le conducteur rencontre des difficultés à
déterminer des solu=ons à ces obstacles, il risque d’être sujet à une appréhension de l’usage de la
technologie.
Au-delà des appréhensions issues de ce qu’il an=cipe par rapport à ceZe expérience précise,
l’u=lisateur connait une expérience passée avec la technologie dans le sens général du terme. Selon le
profil c’est-à-dire l’âge, la profession, le cadre social, l’u=lisateur sera plus ou moins à même
64

65. d’appréhender ce qu’il es=me réaliser. Ainsi les obstacles peuvent provenir d’expériences avec une
technologie différente. Elle peut troubler par exemple l’usager sur un mode d’usage parce qu’il
appréhende celui-ci. Beaucoup d’usagers n’u=lisent pas les systèmes de reconnaissance vocale car la
frustra=on créée par de précédentes expériences leur ont montré l’inefficacité du système à
reconnaitre des noms propres pour les adresses par exemple 104.
Suivant l’importance des obstacles, l’u=lisateur va peser le poids et les bénéfices liés à ceZe
expérience et es=mer ses aZentes et craintes vis-à-vis du résultat escompté.
65

66. D É L É G U E R
Quelles sont les aZentes qui mo=vent l’expérience ? Si ces espoirs sont comblés, ils peuvent
enrichir l’expérience sur le long terme, ou bien améliorer l’accessibilité à la technologie et la
connaissance de l’usage pour les fois suivantes. Au contraire, les peurs, si elles viennent à s’accomplir,
pourraient ôter le gout de l’u=lisa=on. L’échec d’accéder à l’usage espéré pourrait mener l’usager
jusqu’à l’incompréhension du système, de son fonc=onnement et finalement de son u=lité.
Il est donc important de répondre efficacement aux besoins du conducteur. Comment le système
peut-il connaître ces besoins sans interférer dans la fluidité de l’expérience à l’usage ? Par quel moyen
l’u=lisateur peut-il communiquer ses appréhensions ? Quel modèle permeZrait de capter ces
informa=ons et lesquels seraient capables de mener l’u=lisateur vers ses objec=fs ? Communiquer la
localisa=on géographique de la des=na=on permet au véhicule d’établir un i=néraire où l’on indique les
zones où le véhicule peut proposer une assistance à la conduite. Connaître les contraintes de l’usager,
c’est-à-dire ce qui encadre son désir d’expérience permet de cerner d’une façon plus cohérente
l’adapta=on de l’expérience. Par exemple lors d’un trajet, si un usager est pressé ou s’il préfère un
voyage confortable, il peut l’indiquer via une interac=on vocale, visuelle ou tac=le 105.
Le véhicule peut adapter L’expérience de l’u=lisateur à travers la prise en compte de ses besoins et
contraintes tout au long du trajet. C’est à travers ceZe communica=on que le conducteur délègue
l’autorité de contrôle du véhicule, qu’il lui délègue la naviga=on. Cependant, il est nécessaire d’assurer
une coopéra=on entre les deux acteurs 105. Ainsi ceZe déléga=on n’est pas absolue. Elle a lieu
progressivement grâce à la valida=on ou l’invalida=on de choix sur lesquels le conducteur peut influer
afin de disposer d’une expérience conforme à ses aZentes.
Le retour d’expérience permet à l’u=lisateur de valider le modèle d’interac=on qu’il a u=lisé pour
diriger l’assistance. Ce retour d’expérience va assurer l’interpréta=on correcte de l’interac=on et de son
résultat. Il peut alors rendre cohérent les échanges entre les informa=ons cogni=ves et la supervision
du système : ce qu’on voit doit correspondre à ce qu’on espérait voir. Le résultat doit être en accord
avec ce que l’on aZend de la déléga=on du contrôle 40.
La confiance repose principalement sur l’interpréta=on de ce retour. L’u=lisateur l’entreprend comme
une communica=on dont il dégage une sensa=on posi=ve ou néga=ve qu’il va associer à l’expérience
et qui va s=muler ou inhiber les inten=ons d’u=lisa=on futures 57. En effet, après chaque u=lisa=on,
une émo=on symbolisant l’expérience vécue ressort des sensa=ons éprouvée. CeZe émo=on sera
alors éprouvée à chaque fois qu’il envisage de renouveler ceZe expérience.
66

67. A D O P T E R
L’issue de l’expérience et son évalua=on, interprétés par l’usager à la fin de l’expérience permet
d’évaluer le gain de l’inves=ssement. Le résultat est-il à la hauteur des aZentes ? Vaut-il l’effort
accompli et inves= dans l’accomplissement des tâches ?
Les sensa=ons résultant marquent le plaisir d’usage et influencent l’appréhension lors des usages
suivants.
Cependant, l’impression de perte de contrôle du véhicule est, selon une étude de cas réalisée par le
Département Géographique de l’Université de Humboldt de Berlin rencontrée dans 56% des cas où
un usager entreprend d’ac=ver une assistance comme le HAC 58. La machine est une extension de la
capacité du conducteur à prendre les décisions. Il est donc nécessaire d’établir une rela=on permeZant
ceZe coopéra=on. L’u=lisateur doit garder la même impression de supervision et de responsabilité
lorsqu’il délègue à la machine le contrôle physique du véhicule.
Les résultats générés par ceZe expérience peuvent susciter une améliora=on de l’u=lisa=on mais ne
doivent pas provoquer un sen=ment de sécurité excessif où l’u=lisateur évalue mal les capacités du
système. Il est nécessaire de transmeZre précisément les limites de l’assistance 55. L’accoutumance est
le calibrage erroné de la confiance envers les capacités dispropor=onnées du système. Elle peut
provoquer une mauvaise u=lisa=on ou bien fausser l’aZente de l’u=lisateur face au système qu’il a
l’inten=on d’u=liser et ainsi donc créer une frustra=on qui empire la rela=on créée
Afin de permeZre à l’u=lisateur d’accepter et d’adopter la technologie, reconnaître son effort permet
de valoriser son inves=ssement. C’est de ceZe manière que les applica=ons pour apprendre une
langue comme Babbel 106 qui fidélise et rend accessible une tâche qui représente pour certains un
fardeau complexe et long dont le dénouement est pra=quement inaccessible. La récompense permet
de valider posi=vement l’expérience vécue et d’y associer un bénéfice dont l’u=lisateur se souvient et
peut parfois prendre le dessus sur des appréhensions issus de son profil. C’est le moyen aussi
d’inscrire sur le long terme une progression rela=ve à l’appren=ssage du système autonome. En
récompensant l’u=lisateur, il est possible de lui transmeZre ses compétences vis-à-vis de
l’appren=ssage. Il sait alors où il en est dans les différentes phases que composent la progression de la
forma=on 107.
La récompense par la gamifica=on facilite le transfert d’informa=ons entre l’u=lisateur et la
technologie 100. Les informa=ons sont captées par l’applica=on qui rend l’expérience ludique. La
ludifica=on peut prendre la forme de mini jeux, quizz, mémos, avec l’obten=on de badges et de
67

68. niveaux 108. Elle assure un dialogue régulier avec l’u=lisateur. La communica=on permanente entre
l’u=lisateur et le véhicule est nécessaire afin d’assurer une con=nuité et une expérience adaptée. Cet
échange peut être interac=f ou passif. Dans le premier cas, l’usager est impliqué dans l’échange et il
peut apporter ac=vement des informa=ons nécessaires au bon déroulement de l’expérience. Comme
par exemple via un ques=onnaire rapide à la fin de chaque u=lisa=on, à l’instar de Uber qui affiche une
page de nota=on du chauffeur à la fin de la course 109.
Il peut par ailleurs recevoir des données afin d’évaluer l’efficacité du plan qu’il avait envisagé à l’origine.
Dans le second cas, le véhicule u=lise ces données afin d’adapter l’expérience en recoupant à chaque
instant le contexte mis en jeu dans l’apprécia=on et l’adapta=on de l’expérience. Lors d’un dialogue
passif, l’usager ne transmet pas d’informa=ons lui-même, c’est le véhicule qui prélève directement les
informa=ons auprès du comportement du passager. Possible à l’aide de caméras liées à des
algorithmes de face-tracking, l’analyse du comportement peut évaluer les réac=ons et les ini=a=ves
mises en oeuvre à chaque instant. À travers ceZe capta=on, le système peut prévoir le comportement
à venir du conducteur et des véhicules externes 49.
Comme nous venons de le voir, afin que l’u=lisateur envisage l’u=lisa=on de la conduite autonome,
l’expérience qu’il vit doit lui être adaptée et correspondre à ses compétences en terme d’accès à la
technologie. Pour cela, divers moyens comme l’appren=ssage coopéra=f ou la gamifica=on peuvent
être u=lisés. Afin d’adapter l’expérience à bord et hors du véhicule, il nous a été nécessaire de
comprendre les enjeux de l’expérience et cerner la logique qui gouverne les algorithmes. Nous avons
étudiés les éléments qui ont mis en perspec=ve le déroulement des prises de décision. En d’autre
terme, nous nous sommes intéressés dans ceZe seconde par=e au fond qui régit le système
autonome ainsi qu’aux différentes no=ons qui dirigent le fonc=onnement du véhicule ainsi que celui
du conducteur. Nous allons désormais nous pencher au pont qui lie ces deux acteurs : les interac=ons
homme-machine.
68

69. 69

70. 70

71. Développer un canal cohérent liant l’u=lisateur avec le véhicule représente un défi majeur pour la
voiture autonome. Comment les interac=ons peuvent-elles être compréhensibles, en fonc=on de
situa=ons variables, avec des usagers de tout type ? Nous allons voir comment répondre à ces
probléma=ques, alors que la quan=té d’informa=ons à échanger est de plus en plus importante.
71

72. 01.
AFFICHAGES
Lors de la conduite assistée, la supervision du véhicule doit être conservée par le conducteur. Les
affichages permeZent d’assurer ceZe supervision au travers d’écrans ou de bouton lumineux. Cet
échange d’informa=ons permet au véhicule d’aver=r le conducteur de l’état du véhicule, des données
rela=ves à celles-ci comme la vitesse ou bien la consomma=on et le niveau de carburant. L’affichage
permet notamment à l’u=lisateur de répondre aux différentes ques=ons qui lui seront posées par le
tac=le ou la voix. Les paramètres du système sont accessibles par commande vocale et par les écrans
tac=les.
72

73. C O M M U N I C A T I O N
Afin de permeZre une supervision cohérente et d’afficher les informa=ons adaptées en fonc=on
de la situa=on, il est nécessaire de capter les informa=ons environnementales. Cependant, quelles
informa=ons faut-il capter et comment les capte-t-on ? La connexion V2V (Vehicle to Vehicle ou
Véhicule à Véhicule) ou V2I ( Vehicle to Infrastructure ou Véhicule à Infrastructure) est déterminante
pour améliorer la sécurité et l’efficacité des fonc=onnalités d’automa=sa=on. La connexion avec
d’autres acteurs comme les piétons, les cyclistes ou les agents de la ville permeZrait d’obtenir des
niveaux élevés de percep=on de l’environnement du véhicule. Diffuser une synthèse de ces
informa=ons à l’u=lisateur lui permeZrait d’être conscient des dangers éventuels. Il faut donc montrer
que le système prend en compte la présence de ces possibles dangers. TransmeZre le niveau de
compréhension et la capacité d’analyser des choix permet d’assurer au conducteur que le véhicule
évalue correctement la naviga=on d’une manière cohérente et sécurisée. Le choix des informa=ons à
transmeZre est décisive pour ne pas inquiéter l’u=lisateur sur des objets proches mais qui ne
représentent pas un danger. Inversement, des obstacles plus éloignés peuvent représenter un plus
grand danger. Ainsi, il est nécessaire de hiérarchiser ces informa=ons et leur interpréta=on par le
système. Comment savoir si celui-ci a bien pris en compte tel danger ? Par exemple, comment
comprendre que le véhicule a bien vu le véhicule qui se déporte sur ma file ?
La transmission d’informa=ons à bord concerne aussi bien la communica=on avec d’autres acteurs que
la détec=on et l’analyse de l’environnement. Le conducteur a aussi besoin de visualiser le niveau de
compréhension de l’environnement de la part du véhicule. La prise de décision de la machine suit la
méthode suivante : elle exécute la décision qui mène à la solu=on la moins mauvaise. C’est-à-dire
qu’elle évalue empiriquement les décisions à éviter absolument puis celles qui sont acceptables et
enfin celles qui sont préférables. C’est en déterminant les conséquences de chaque ac=on que la
machine évalue une décision. Il faut cependant transmeZre le niveau d’assurance que la machine a en
prenant la décision à chaque instant. Ainsi, à l’instar du tableau de bord du bolide autonome dans la
série K2000, une jauge pourrait illustrer le niveau de confiance de la machine envers ses propres
décisions. C’est ce principe qu’u=lise l’Audi A7 qui affiche sur l’écran central le mouvement qu’il
s’apprête à réaliser 111. L’u=lisateur est prévenu plusieurs dizaines de secondes à l’avance, ainsi il peut
s’assurer lui-même que la voie est libre et que le véhicule réalise une manœuvre sûre. D’autre part, il
est impliqué dans la décision finale d’exécuter la manœuvre ou non car le conducteur peut refuser
celle-ci.
L’affichage de l’environnement peut varier en fonc=on de la situa=on actuelle et s’adapter au contexte.
Comme sur certains véhicules aujourd’hui où lorsque l’on est en marche arrière la caméra de recul
s’affiche directement. L’affichage s’adapte à la situa=on et donc au besoin de l’usager. Par ailleurs, afin
73

74. que le conducteur comprenne la capacité du véhicule à percevoir les objets environnementaux et à les
dissocier les uns des autres, il est nécessaire d’afficher ceZe analyse. C’est le cas avec Uber qui, dès les
premiers tests du transport avec chauffeur équipé de conduite autonome, les clients avaient la
possibilité de voir à travers un écran la percep=on des caméras analysant l’environnement. Les clients
sont ainsi rassurés sur la confiance décernée à la conduite autonome 112.
La communica=on avec les acteurs externes est donc un point essen=el afin d’informer
convenablement le conducteur des éventuelles décisions à prendre et des futurs manœuvres
envisagées. TransmeZre ce type d’informa=on fournit au conducteur un sen=ment de sécurité
supplémentaire. Afin de cerner les appréhensions du conducteur tout au long de l’expérience, il est
notamment important de traiter les situa=ons non prévues et les intégrer à l’écosystème autonome
comme un évènement inaZendu mais acceptable.
74

75. S I T U A T I O N D ’ I M P R É V U
À l’issue d’un évènement soudain ou progressif, l’ordinateur de bord envisage une manœuvre
permeZant de subvenir à ceZe situa=on 53. Ici encore, les informa=ons rela=ves aux acteurs externes
sont primordiales afin d’éviter un accident. Par exemple, un véhicule A roule sur un axe à deux voies, il
rencontre un obstacle sur sa voie et pour l’éviter, il a besoin de se déporter sur l’autre voie. Le véhicule
nécessitera de ceux sur l’autre voie qu’ils lui libèrent un espace suffisant afin de procéder à la
manœuvre d’évitement. La communica=on entre les véhicules peut donc permeZre à gérer des
situa=ons inhabituelles 113. Il est alors nécessaire dans ces cas de figure, d’aver=r le conducteur de
l’éventuel danger.
Dans certains cas, il est possible d’aver=r le conducteur avant que l’évènement ait lieu. Par exemple, si
les condi=ons météorologiques ne semblent pas favorables à une conduite sécurisée, le véhicule peut
aver=r le conducteur de ce phénomène 102. Il peut ainsi être informé que la sérénité de la conduite
autonome n’est pas absolue par le biais d’écran ou de jauge dont nous parlions dans la par=e
précédente. Il est ainsi plus vigilant et la qualité de son éventuel réengagement dans la conduite se
verra être améliorée, car il est prêt à reprendre le contrôle.
Après avoir aver= le conducteur d’une reprise de contrôle ou d’une manœuvre opérée par le véhicule,
celui-ci doit rassurer le conducteur sur les mesures prises. Cet apaisement est nécessaire afin de
cer=fier au conducteur de l’intégrité de l’écosystème composé du véhicule physique, du système
autonome régi par les algorithmes et les acteurs externes. Alerter de façon dispropor=onnée
conduirait en effet à une réac=on inadaptée de la part de l’usager. Pendant certaines étapes du trajet
autonome, il est primordial de garder le conducteur impliqué dans la tâche de conduite et par= du
statut du véhicule et de la situa=on rou=ère 102.
Ainsi, en intégrant l’imprévu au sein d’un ensemble qui cons=tue l’expérience de conduite, le
conducteur perçoit l’imprévu et la ges=on de l’imprévu comme des tâches ordinaires. C’est avec ce
genre de réflexion que la SNCF a développé son expérience de voyage. Dans un TGV, l’annonce de
train retardé est introduite par le même type de son qu’une annonce d’arrivée à une gare. Ainsi,
l’annonce d’une situa=on inhabituelle est normalisée à l’échelle d’un message ordinaire.
La crainte de la mauvaise u=lisa=on de la conduite autonome est décisive. En effet, l’u=lisa=on de la
conduite autonome influence le comportement du conducteur dont l’aZen=on est parfois nécessaire,
dans le cas où comme nous l’avons vu le système autonome ne serait pas totalement serein dans sa
conduite et celle des autres conducteurs.
75

76. En effet, le comportement entraîné par l’u=lisa=on de la conduite autonome est variable en fonc=on
des situa=ons et le véhicule requiert parfois l’aZen=on du conducteur. La surveillance de son
comportement est donc nécessaire afin de s’assurer qu’il ne se met pas en danger. À l’instar du
capteur de ceinture de sécurité dans les véhicules actuels, la technologie de l’eye-tracking (ou suivi du
regard) capte des données concernant l’a‡tude de l’u=lisateur. Ainsi lorsque le conducteur porte son
regard sur la route, l’écran central s’éteint pour ne pas le distraire inu=lement 114. Par ce procédé, il est
possible d’ac=ver uniquement les écrans que le conducteur regarde, permeZant d’adapter l’interac=on
entre l’usager et le véhicule en fonc=on de son contexte.
Autrement que par l’affichage alterné des écrans, les véhicules peuvent adapter leurs interfaces en
fonc=on de la situa=on, par exemple les affichages qui équipent le véhicule en mode manuel évoluent
lorsqu’il est en mode autonome. En effet, les informa=ons n’ont pas la même importance dans un
mode de conduite que dans un autre. La vitesse par exemple est moins importante lorsque la conduite
autonome est ac=vée. En revanche, l’i=néraire et les réglages alloués à la conduite autonome sont
primordiaux et doivent être accessibles aisément.
Afin d’afficher ces informa=ons de façon cohérente et intelligible, les HUDs (Heads-Up Displays ou
Affichages tête-hautes) permeZent d’indiquer de façon contextuelle les données importantes lors de
la conduite manuelle ou même lors de la conduite autonome 114. Comment ces interfaces permeZent
d’améliorer l’appréhension et la confiance de l’u=lisateur en accord avec la situa=on ?
76

77. I N T E R F A C E S
Comme nous l’avons exprimé dans la sous-par=e précédente, les interfaces permeZent à
l’u=lisateur de contrôler l’état du véhicule. C’est à travers les différents disposi=fs équipés d’interfaces
que le conducteur pourra superviser la conduite autonome. La cohérence de la hiérarchisa=on des
interfaces est cruciale afin de déterminer quelles informa=ons afficher en priorité dans une situa=on
donnée.
Au terme de la collecte des informa=ons issues de l’environnement, du comportement du conducteur
et du véhicule en lui-même, il est nécessaire de délivrer au conducteur les informa=ons cruciales pour
qu’il saisisse avec cohérence l’ensemble des éléments qui caractérisent la situa=on 116. Les disposi=fs
qui affichent ces interfaces jouent un rôle majeur en fournissant au conducteur les informa=ons liées à
la conduite et permeZent au conducteur d’interagir avec ceZe dernière 115. Les Interfaces Graphiques
U=lisateurs (GUI ou Graphical User Interfaces) donnent la possibilité à l’usager d’accéder aux
informa=ons nécessaires au bon déroulement de l’expérience u=lisateur.
Ces interfaces u=lisateurs doivent d’une part rencontrer l’aZente du conducteur, éviter la confusion en
affichant les informa=ons appropriées en fonc=on de l’état du conducteur. Cependant, il n’est pas
aberrant d’admeZre que toutes les aZentes de l’u=lisateur ne peuvent être sa=sfaites puisque le
conducteur n’a pas nécessairement conscience des informa=ons cruciales à la conduite 116.
Afin d’afficher les informa=ons appropriées, il est nécessaire de comprendre comme nous l’avons vus
dans la par=e du comportement les différentes étapes rela=ves aux réac=ons du conducteur face à
une situa=on donnée. En effet, en saisissant le processus de réac=on du conducteur, il est possible
d’influencer sa prise de décision afin qu’elle corresponde éthiquement à une conduite sûre,
confortable et harmonieuse 57.
Cependant, il est important de noter que « l’améliora=on du confort et des interfaces hommes-
machines pourrait générer un syndrome d’excès de confiance, conduisant à une sous-reprise en main
du véhicule pour les niveaux d’automa=sa=on intermédiaires », c’est-à-dire lorsque le conducteur
reprend le contrôle 74. Ainsi, superviser la teneur des informa=ons affichées, afin de ne pas engendrer
d’excès de confiance est primordial et permet d’assurer une con=nuité sécurisée pour l’u=lisa=on de la
conduite autonome.
La mul=tude d’assistances autonomes que nous avons étudiées en début de ce travail peut en
revanche troubler le conducteur. Est-il réellement nécessaire qu’il connaisse l’existence des différentes
77

78. assistances à la conduite ? Comment simplifier leur coexistence tout en informant le conducteur des
différences, parfois cruciales entre chaque assistance à la conduite ? L’enjeu de ces probléma=ques
réside également dans les ques=onnements que nous avons émis concernant l’appren=ssage
progressif et coopéra=f. Il est important d’accompagner le conducteur tout au long de l’appren=ssage
des différentes assistances afin que celui-ci saisisse les différences liées à chacune d’entre elles.
L’apport soudain d’informa=ons en trop grande quan=té est un risque concernant la compréhension
de l’intégrité de l’écosystème. Cet appren=ssage est transmis par des ques=onnaires et des no=ces
d’instruc=on par page, en glissant les pages ou en répondant à des ques=ons rela=ves aux assistances
souvent avec deux choix uniques représentés par deux gros boutons. Il faut donc transmeZre les
informa=ons en suivant le procédé progressif, c’est-à-dire en intensifiant par étapes les niveaux
d’appren=ssage.
En suivant le cycle de Norman 117 des étapes d’interac=on d’un u=lisateur, il est possible d’évaluer les
objec=fs que doit aZeindre l’u=lisateur avant qu’il puisse intenter une ac=on. L’u=lisa=on d’une
applica=on permeZant le suivi de l’appren=ssage en dehors du véhicule peut être un moyen d’instruire
efficacement les no=ons importantes de la conduite autonome. Des rappels ou mini-ques=onnaires
peuvent de temps à autre vérifier la capacité du conducteur à assimiler les connaissances. Cet
appren=ssage sur mobile s’effectue en répétant des informa=ons apprises lors de l’expérience vécue
dans la journée ou dans la semaine. Des ques=onnaires rapides de deux à quatre ques=ons testent
ensuite l’u=lisateur sur ce qu’il vient de réapprendre. À la fin des tests, un résumé final permet de
synthé=ser ce qui a été vu. L’intensité des tests varie en fonc=on des assistances. La quan=té
d’informa=ons pour le Park Assist (vu dans la par=e Automa=sa=on) est bien moins importante que
pour des assistances comme le Highway Pilot où les informa=ons rela=ves à la responsabilité et aux
précau=ons sont plus nombreuses.
Malgré l’intérêt évident d’insister durant l’appren=ssage sur les informa=ons importantes, il faut
cependant ne pas être trop intrusif de peur de décourager le conducteur face à l’interven=on
excessive de l’assistant. CeZe interven=on ne contribuait pas dans ce cas à l’améliora=on du mode de
vie de l’u=lisateur 74. Adapter ce niveau d’interven=on semble ici crucial afin de préserver la confiance
de l’u=lisateur vis-à-vis de l’interac=on avec la machine.
Ajuster l’expérience aux contraintes liées à l’environnement, aux informa=ons et aux alertes à afficher
est une priorité dans la concep=on d’un paradigme d’interac=on. La disposi=on, le rythme, la lisibilité
et la hiérarchisa=on sont autant de caractéris=ques à considérer pour adapter le mode d’usage et
l’interac=on au type de conducteur, d’environnement et de situa=on 118.
Le concept iDriver 119 présente une interface u=lisée via un iPad dans le véhicule où le conducteur a
accès à différentes fonc=onnalités et informa=ons en rela=on avec le système autonome : l’arrêt
d’urgence, le tableau de bord, la carte GPS, un mode où des alentours détectés par les radars ainsi
78

79. qu’une liste d’i=néraires sous forme de checkpoints (points de passage) pour le trajet du véhicule. Les
tests du concept avaient lieu sur l’ancien aéroport de Tempelhof, d’où l’intérêt de pouvoir paramétrer
des checkpoints à parcourir. La possibilité d’accéder aux informa=ons depuis une tableZe propre à
l’u=lisateur et non au véhicule facilite son implica=on et appropria=on. L’iPad personnel, propre au
conducteur permet d’accéder aux caractéris=ques de son véhicule lui conférant un statut de
superviseur de la conduite autonome. En lui aZribuant ce rôle, le conducteur a désormais la possibilité
de vérifier les caractéris=ques du trajet. Un bouton d’arrêt d’urgence est notamment disponible afin
d’intervenir à tout moment en cas d’urgence. La portabilité de la tableZe confère une facilité d’usage
et d’accès : il est moins probable de déraper lorsque l’on essaie de toucher un bouton de l’interface et
l’écran est directement face au conducteur, il a donc les informa=ons accessibles sous ses yeux.
La prise en main de l’objet confère physiquement la no=on de contrôle, ou du moins de supervision de
la conduite au conducteur. CeZe prise en main subs=tue celle du volant que l’on a alors délégué au
véhicule.
Le concept de Mercedes-Benz 120 présente un poids lourd ayant la capacité de conduire de façon
autonome sur les voies rapides. Il est équipé, à l’instar d’iDriver d’une tableZe qui permet d’accéder
aux informa=ons sur la conduite autonome ou de s’occuper en discutant avec les autres chauffeurs
rou=ers. En revanche, la tableZe est par=e intégrante du tableau de bord ce qui permet de la détacher
et l’insérer facilement et d’y associer psychologiquement les fonc=ons de contrôle du véhicule au
disposi=f.
The Long-Haul Autonomous Mercedes-Benz Truck, 2013.
79

80. Nous venons de le voir, la capacité d’adapter l’expérience réside notamment dans la faculté d’allier les
interfaces en fonc=on de la situa=on. Les interfaces adaptées harmonisent l’expérience et facilitent
l’accès à l’u=lisa=on que le conducteur soit novice ou habitué de la conduite autonome. À travers les
no=ons d’évolu=on, de prise en main et de ges=on de l’imprévu, la modularité des interfaces et des
écrans de l’habitacle fournit des éléments de réponse permeZant d’accompagner de façon cohérente
le conducteur. Les écrans et interfaces doivent être capables de s’adapter en fonc=on des différentes
étapes et évènements inhabituels ou non qui peuvent avoir lieu au cours de l’expérience de conduite
autonome ou manuelle. C’est dans la par=e suivante que nous nous intéresserons aux différents
éléments de réponse pouvant subvenir à la modularité de l’espace de conduite.
80

81. 02.
MODULARITÉ ET
USAGE
CONTEXTUEL
Nous allons voir comment la modularité du poste de pilotage peut apporter des éléments de
réponse à la probléma=que de la ges=on des évènements inhabituels et de l’adapta=on de l’évolu=on
de l’autonomie au fil des années. Quels facteurs contextuels définissent la con=nuité de l’expérience
et comment fluidifier celle-ci en adaptant les interfaces tout au long ?
81

82. M O D U L A R I T É
À l’instar des interfaces, moduler l’architecture du véhicule dépend de caractéris=ques comme la
hiérarchisa=on de la décomposi=on du tout en fonc=ons, composants et tâches dis=ncts.
L’organisa=on de ces éléments respecte actuellement des normes, définies en fonc=on de la conduite
manuelle. Cependant, l’évolu=on de la conduite vers une conduite autonome force ceZe organisa=on
à être renouvelée et repensée, tant par son arrangement que par la méthode u=lisée pour u=liser les
différentes composantes de ceZe structure. La disposi=on doit lier la fonc=on à son composant, c’est-
à-dire que sa posi=on par rapport au conducteur doit être rela=ve à la fonc=on que désigne le
composant u=lisé 82.
CeZe disposi=on doit par ailleurs respecter les habitudes que connaissent les conducteurs actuels et
correspondre à la disposi=on qu’ils connaissent avec la conduite manuelle. Tout l’intérêt de la
modularité réside dans la capacité de permeZre une architecture transitoire, rejoignant l’habitacle
ordinaire et celui que l’on connaîtra lorsque les véhicules autonomes de niveau 5 seront dépourvus de
volant 102.
La transi=on à long terme, c’est-à-dire permeZant de transformer à long-terme le poste de pilotage du
véhicule semi-autonome doit respecter les éléments d’implica=on dont nous avons parlé dans la par=e
sur l’appropria=on. Impliquer le conducteur grâce à des composants l’incitant à être aZen=f lors de
certaines phases, alors qu’à certains moments, il n’aura pas besoin de l’être est nécessaire afin de
développer un ensemble interface-habitacle cohérent et favorisant l’appropria=on posi=ve de la
conduite autonome.
Remédier à la distrac=on lors de phases cruciales lors de la conduite autonome est une probléma=que
majeure. En effet, le rapport de l’accident mortel de la Tesla du 7 mai 2016 dans le Colorado aux
États-Unis 121 met en avant la distrac=on du conducteur lorsque l’Autopilot était ac=vé, alors qu’il est
indiqué d’être constamment alerte lors de son ac=va=on. CeZe tragédie soulève l’importance de
meZre en avant le rôle de superviseur du conducteur lors de phases autonomes où son aZen=on est
requiert. CeZe mise en avant peut s’opérer par une disposi=on des composants du poste de pilotage
qui engagea le conducteur lors de phases cruciales. Cet engagement réside dans la sélec=on des
composants et leur hiérarchisa=on, en fonc=on de leur u=lité dans la situa=on donnée. Par exemple, si
la conduite autonome est ac=vée, mais que le conducteur doit rester vigilant, il est cohérent de ne pas
rétracter le volant puisqu’il est possible qu’il en ait besoin en cas d’urgence 122.
La disposi=on de l’habitacle et la modularité doivent donc répondre à une cohérence en fonc=on de la
situa=on, et permeZre une con=nuité et une fluidité de l’expérience. Moduler l’architecture du poste
82

83. de pilotage permet d’engager et impliquer le conducteur durant des phases cri=ques et le laisser se
diver=r lors des phases où son aZen=on n’est pas requise.
83

84. E X P É R I E N C E C O N T I N U E
Nous avons préalablement abordé la capacité des véhicules autonomes à fluidifier l’expérience du
voyage et des trajets de courte et longue durée, que ça soit au travers d’interfaces qui s’adaptent ou
de l’agencement de l’habitacle selon la situa=on. Nous allons voir dans ceZe par=e en quoi la
con=nuité joue un rôle primordial dans l’expérience du voyage, et comment permeZre ceZe con=nuité
à travers les différentes étapes qui composent les trajets.
Améliorer l’usage du produit offert par la conduite autonome, la fidélité de son u=lisa=on et sa
compréhension par l’u=lisateur dépend de la con=nuité de l’expérience et la fluidité entre les
différentes ac=vités de l’u=lisateur. Par exemple, un u=lisateur qui u=lise un appareil comme une
tableZe ou son smartphone chez soi et qui va u=liser son véhicule, aime retrouver le même
écosystème qu’il u=lisait chez lui. Quel que soit le type de disposi=f (iOS, Android, Windows Phone…),
il est nécessaire d’offrir à l’u=lisateur une harmonie dans l'enchaînement des situa=ons, afin qu’il
retrouve dans son véhicule la suite de son ac=vité qu’il connaît quand il est chez lui avec sa tableZe,
son ordinateur ou son téléphone 123.
Avec l’arrivée de Windows 10, Microso‰ propose une interface graphique qui lie ses appareils issus de
différents supports par une interface unique, Con=nuum. Que ça soit sur ordinateur, tableZe ou
mobile, les applica=ons principales sont universelles et similaires et sont construites avec les mêmes
composants graphiques. Il est alors possible de brancher son téléphone à un écran et transforme
celui-ci en PC 124.
À l’instar de Con=nuum par Microso‰, il est intéressant de permeZre au téléphone d’être l’unité
centrale du système de la voiture. C’est le cas avec Android Auto 125, développé par Google qui
permet de brancher son téléphone Android au véhicule équipé d’Android Auto. Les applica=ons
installées sur le téléphone sont alors accessibles depuis le véhicule. Dans la même op=que, Apple
développe la même solu=on pour les appareils Apple avec CarPlay 126. Ainsi, en permeZant d’accéder
dans le véhicule aux données propres du conducteur comme les contacts, leurs adresses, le calendrier,
les rendez-vous, les notes, mais aussi les appels et messages, il est possible de délivrer dans le
véhicule l’expérience similaire à celle dont l’usager bénéficie dans son domicile. PermeZre ceZe
accessibilité est un point primordial afin de faciliter l’appréhension, le plaisir d’usage que la conduite
autonome tente de fournir au conducteur. Le conducteur étend ainsi sa zone de confort au véhicule.
L’u=lisa=on facilitée du téléphone dans le véhicule autonome facilite l’appropria=on de celui-ci par le
conducteur.
CeZe con=nuité, en plus de permeZre un plaisir à l’usage apporte la capacité de profiler les u=lisateurs
en fonc=on de leur mobile. Ainsi, il est possible d’accéder à une expérience adaptée en fonc=on du
84

85. conducteur dans le cas où plusieurs conducteurs partagent un véhicule. Nous verrons dans la par=e
suivante comment l’expérience peut être adaptée en fonc=on du conducteur, de la situa=on et du
type de trajet.
85

86. A D A P T A T I O N
Nous l’avons vu dans la par=e sur les nouveaux usages de la mobilité, le véhicule semi-autonome
apportera à terme la possibilité d’u=liser celui-ci comme transport en commun. Dans ce cas, l’usager le
partagera avec des milliers d’autres. Afin de se l’approprier correctement, il est nécessaire de retrouver
ses préférences pour que l’habitacle corresponde à sa configura=on préférée et propose une conduite
autonome adaptée en fonc=on de sa connaissance et ses compétences rela=ves à son u=lisa=on. Par
exemple, plus le conducteur aura u=lisé le service de voiture autonome partagée, moins on lui
indiquera de recommanda=ons et d’explica=ons.
Une ques=on majeure dans le domaine des véhicules automa=sés concerne le degré de
standardisa=on des tâches automa=sées et la complexité et l’ampleur des op=ons paramétrables. D’un
u=lisateur à un autre, en fonc=on de son âge et son intérêt pour les technologies, sa capacité et
mo=va=on à configurer le système varient du tout au tout. Il est nécessaire de proposer une
personnalisa=on par niveau afin de sa=sfaire les aZentes de chacun des différents profils d’usager :
des adeptes de la technologie aux novices. Les aspects de personnalisa=on de l’expérience pourraient
représenter une réponse clef pour l’accepta=on de l’u=lisateur, en facilitant leur appropria=on 102.
De la même manière que l’on personnalise les interfaces et interac=ons avec le système pour
correspondre aux besoins et contraintes des différents types d’usager, il est possible de modifier
l’habitacle, la disposi=on du poste de conduite et l’adapter en fonc=on de la situa=on et du
conducteur. Depuis 2000, cet aspect de personnalisa=on existe notamment avec le poste de conduite
réglable, d’abord pour améliorer la sécurité puis pour op=miser l’ergonomie 127. En se posi=onnant sur
son siège, le conducteur règle systéma=quement la posi=on du siège et du volant dans le but de
bénéficier d’une posture confortable.
La variété de modalités d’interac=ons actuellement disponibles pour interagir avec les systèmes des
véhicules permet aussi de proposer, en fonc=on des situa=ons et du profil de conducteur des moyens
d’échanger de façon adaptée avec le véhicule et la conduite autonome 114.
Depuis la fin des années 2000, BMW introduit le contrôleur i-Drive, composé d’une moleZe circulaire
permeZant de naviguer à travers les interfaces en tournant la moleZe ou en l’orientant vers le haut, le
bas, la gauche et la droite. Sa surface tac=le permet d’interagir différemment en fonc=on de
l’interac=on nécessaire pour opérer les commandes correspondantes.
86

87. Les écrans tac=les d’abord développés pour la Porsche 918 et la Tesla Model S permeZent d’interagir
directement avec l’écran comportant les interfaces graphiques. Cependant, elles distraient le regard du
conducteur qui doit vérifier visuellement l’exac=tude de l’interac=on alors effectuée 114.
Le contrôle gestuel, présenté par BMW en 2015 128, permet d’interagir rapidement avec le système
afin de l’interpeller. En u=lisant diverses combinaisons de doigts, il est possible d’assigner des
raccourcis afin d’accéder rapidement à des menus spécifiques. CeZe modalité d’interac=on permet
difficilement d’interagir en totalité avec le système, elle est donc complémentaire aux autres formes
interac=ons. Elle permet en revanche de répondre facilement à des ques=ons posées ou de réaliser
des interac=ons simples comme répondre à des prises de décision. Les possibilités de contrôles
gestuels sont nombreuses, mais sont rarement ins=nc=ves et nécessitent donc un temps
d’appren=ssage 114.
La commande vocale est très peu développée dans l’automobile du fait des nuisances sonores
omniprésentes. Elle peut par ailleurs être efficace pour interpeller le système et répondre à des
demandes simples. La conversa=on naturelle entre l’Homme et la machine est loin d’être
techniquement réalisable face aux différents accents qui existent selon les régions géographiques et
aux difficultés à développer la reconnaissance vocale pour les langues mineures. La précision de ce
type d’interac=on est d’autant plus à reconsidérer puisque les erreurs sont fréquentes lors de la dictée
d’une adresse par exemple 114.
L’adapta=on joue un rôle primordial dans l’accepta=on de la conduite autonome par les usagers.
Proposer un produit qui permet à un conducteur en conduite manuelle d’accéder à des informa=ons
qui sont aussi denses que lorsque l’on est en conduite autonome n’est pas adaptée. Lors de la
conduite manuelle, le conducteur n’a pas le temps de faire face à une densité d’informa=ons aussi
importante que lorsque la conduite est autonome. De même, les informa=ons à transmeZre lors de la
conduite autonome n’ont pas la même importance lors de la conduite manuelle. Il est donc crucial de
dis=nguer clairement les situa=ons de conduite manuelle, autonome et les périodes de transi=on. En
effet, les étapes transi=onnelles déterminent la rapidité du conducteur à réagir face à une situa=on qui
requiert une réac=on pressante ou non. Les informa=ons transmises lors de ces étapes sont décisives
dans l’appréhension du conducteur face à la situa=on à laquelle il fait face. Elles doivent transmeZre
rapidement les informa=ons nécessaires à la compréhension de la situa=on 102.
L’aspect transi=onnel représente comme nous venons de le voir un aspect primordial pour l’adapta=on
des situa=ons variables et l’importance de la présence du conducteur lors de ces transi=ons. Ces
transi=ons sont notamment permises grâce à l’interven=on cohérente d’alertes permeZant la reprise
de contrôle appropriée de la part du conducteur. Nous nous intéresserons dans la par=e suivante
comment développer un habitacle correspondant aux contraintes que présentent l’automobile telle
87

88. que nous la connaissons et en quoi la conduite autonome modifie ces no=ons qui ne cessent
d’évoluer chaque année.
88

89. 03.
ERGONOMIE
Afin de permeZre au conducteur de réagir de façon appropriée à une situa=on donnée, qu’elle soit
urgente ou non, il est nécessaire de développer un écosystème lui permeZant de comprendre
rapidement la situa=on afin qu’il ait les réflexes adéquats. Comprendre un commutateur uniquement
grâce au toucher ou par un rapide coup d’œil a été l’enjeu principal dans le domaine automobile lors
de la recherche majeure de la sécurité lors des quarante dernières années. Fournir à l’usager la
capacité de réagir par le biais de réflexes adaptés est l’objec=f de ceZe étude. En nous intéressant à la
no=on de réflexe, nous chercherons à définir le statut des différents modules permeZant d’interagir
efficacement avec le système en réagissant de façon exagérée ou insuffisante. Fournir les éléments
pour la compréhension des ac=ons envisagées est primordial afin d’assurer un réflexe adapté.
89

90. A L E R T E S
Les no=ons de réac=on et réflexe caractérisent les alertes de reprise de contrôle par le biais
d’alertes sonores, lumineuses ou de vibra=ons.
Il est primordial de comprendre l’état du conducteur afin de le faire réagir de façon adaptée à la
situa=on. C’est pourquoi, il est possible de capturer le comportement du conducteur à travers un
détecteur d’aZen=on par les yeux et le rythme cardiaque 129. En captant l’inaZen=on du conducteur
lors de périodes où son aZen=on est nécessaire, il est possible de l’informer du besoin de sa
concentra=on. La modalité de ceZe transmission d’informa=ons peut résider dans des alertes, qui
interpellent de façon adaptée le conducteur. Afin de viser convenablement le conducteur en fonc=on
de son état et de la situa=on, il faut adapter l’alerte afin que celui-ci envisage convenablement la
réac=on à exécuter. Par exemple, dans les systèmes de dépassement de file, un système vibrotac=le
émet des vibra=ons qui représentent l’effet ressen= lorsque le véhicule traverse les balises de bande
d’arrêt d’urgence 130. Les alertes de vibra=ons permeZent ainsi de focaliser le conducteur sur les
écrans qui informent alors la raison de ces vibra=ons.
Il est nécessaire d’envisager l’u=lisa=on d’un panel réduit à quelques types d’alertes, assor=es
différemment afin de définir un niveau d’aZen=on requis variable pour que l'entraînement à ces alertes
soit le plus simple possible. De plus, l’excès d’informa=ons lors de l'entraînement à ces alertes
desservirait la qualité de ce dernier. Par ailleurs, la rareté de certaines situa=ons engendre l’absence
d’u=lisa=on des alertes correspondantes les rendant alors inconnues du conducteur. C’est pourquoi
elles doivent transmeZre immédiatement leur significa=on à travers les divers types d’alertes. Il est
d’autant plus possible de localiser les vibra=ons, les signaux sonores afin de pointer directement la
localisa=on spa=ale du point d’intérêt dont l’aZen=on du conducteur est requise 130.
Mesurer l’abondance d’u=lisa=on et l’intensité des alertes est primordial afin de ne pas amener le
conducteur à réagir de façon exagérée ou sous-es=mée. Cet aspect est étroitement lié avec la
confiance excessive ou non envers le système autonome. Un usager trop confiant contre-vérifiera
insuffisamment le statut du système autonome et sous-es=mera les alertes. Ce phénomène est
synonyme d’excès de confiance envers les capacités du système et abou=t à une u=lisa=on erronée
de celui-ci 102.
Des familles de couleur permeZent de définir différents niveaux d’importance à considérer. Ces
couleurs peuvent au niveau le plus bas conseiller une ac=on puis aux niveaux suivants aver=r, alerter
et enfin annoncer une manoeuvre d’urgence réalisée par le système autonome. Afin de respecter
l’évolu=on progressive dont nous parlions dans les par=es précédentes, il est possible d’adapter les
alertes afin de les faire évoluer progressivement. En indiquant au début de l’u=lisa=on des alertes très
90

91. souvent, elles permeZent de rassurer le conducteur sur la présence du système autonome dans
l’aspect et ses inten=ons préven=ves et sécuritaires du véhicule autonome 100.
Une ambiance lumineuse éclaire le tableau de bord, indiquant le type de conduite ac=vée ou bien le
niveau d’aZen=on que le conducteur doit allouer à la route et aux environs. La signalisa=on lumineuse
survient de manière ponctuelle avec un code couleur correspondant aux autres types de signaux
visuels, permeZant de compléter le niveau d’informa=on transmis au conducteur 111.
Il est possible d’u=liser les semi-alertes, issues de l’analyse de l’environnement et de la conduite des
véhicules extérieurs et prédire l’éventualité de crashs et donc d’une possible collision. Ces semi-alertes
préviendraient d’un comportement dangereux de la part de conducteurs extérieurs et permeZraient
de transmeZre à l’usager du système autonome d’être prêt à intervenir. Par ailleurs, ces semi-alertes
peuvent simplement être symbolisées par un tracé de la trajectoire es=mée, calculée en fonc=on des
obstacles se trouvant sur la route du véhicule 131.
L’objec=f à travers ces alertes est de décharger le conducteur tout en l’informant à un degré
correspondant à l’objet de l’informa=on : l’alerte peut être virulente, transmise par de mul=ples
signaux ou discrète lorsqu’il s’agit de communiquer des sugges=ons. Le transfert d’informa=on est
réalisé par des signaux vibratoires, sonores, lumineux ou des symboles visuels, représenta=fs de
l’informa=on à signaler 130.
Afin de favoriser l’expérience d’usage, il est important d’équiper le poste de conduite de
commutateurs fournissant une intui=on instantanée par sa forme et sa rugosité palpables, son aspect
visuel et son moyen d’interac=on.
91

92. P R I S E E N M A I N
L’expérience d’usage est influencée par différents types d’interac=ons des boutons : toucher,
pincer, tourner, pousser, empoigner. Le bouton peut être conçu pour être u=lisé avec la paume
comme avec le levier de vitesse ; avec plusieurs doigts à pincer avec le bouton de volume ; avec un
doigt spécifique comme le pouce avec les boutons localisés sur le volant. La taille minimale du bouton
ou commutateur doit correspondre à la taille du membre nécessaire à l’ac=ver afin que l’u=lisateur
comprenne en voyant la taille de celui-ci avec quoi l’u=liser : la taille du levier de vitesse correspond à
celle de la paume, celle des boutons de volume correspond à celle des doigts 132.
La force à exercer pour déclencher le bouton et rela=ve à son niveau d’importance et la répercussion
décisive sur le système ou non. Un bouton de marche et arrêt nécessitera plus de force pour l’ac=ver
afin qu’aucune interac=on involontaire n’ait lieu. Un degré d’exigence est alors à définir pour chaque
bouton suivant son impact sur le système. La forme et les symboles qui ornent le bouton doivent par
ailleurs symboliser la force nécessaire pour l’ac=ver et donc l’importance qui y est associée 132.
C’est la forme, la configura=on et la silhoueZe des boutons qui définissent leur « affordance » (u=lisé
par Norman 133) et permeZent à l’u=lisateur de comprendre l’u=lité du bouton, son usage et les zones
exactes sur lesquelles effectuer l’interac=on. L’u=lisa=on adéquate de ceZe affordance permet un
usage simplifié et ainsi une sa=sfac=on lors de la bonne u=lisa=on du système, favorisant une a‡tude
cohérente avec la conduite autonome. La répar==on harmonieuse des commutateurs sur le tableau de
bord, dont l’organisa=on désigne la nature du module sur laquelle ils vont avoir une répercussion
permet de fournir au conducteur la sensa=on de contrôle du véhicule. En effet, il est nécessaire de
rassembler les boutons qui concernent la conduite autonome afin qu’aucune confusion n'entraîne la
mauvaise u=lisa=on de l’un d’entre eux 133.
Le contact tac=le et la manipula=on d’une maneZe, d’un levier permeZent d’accroître l’assurance de
contrôle du véhicule à l’image du conducteur saisissant le volant. La rugosité, les mo=fs en relief sont
autant d’autres agents informa=fs pouvant être u=lisés afin de préciser l’u=lisa=on ou la finalité d’un
bouton 135.
Les zones tac=les peuvent être couplées à des niveaux de pression et des empreintes en relief
transformables permeZant de rendre interac=f l’usage de l’écran tac=le et d’incorporer la no=on de
feedback (retour d’informa=on) à l’écran qui ne permet pas ini=alement de transmeZre physiquement
ce type de retour d’informa=on. Ce type d’interac=on permet de fournir un niveau d’informa=on
supplémentaire à travers la communica=on de données d’ordre sensi=f, permeZant au conducteur de
garder son aZen=on sur la route tout en recevant des informa=ons. Ces informa=ons ne peuvent
92

93. cependant pas fournir un degré de précision aussi poussé que les interfaces graphiques, elles doivent
donc les compléter et non pas les subs=tuer. CeZe technologie n’est cependant qu’à la phase de
recherche et nous n’aZendons pas ce type d’interac=on avant plusieurs décennies 134.
93

94. 94

95. 95

96. Au-delà de l’explora=on effectuée et d’un enrichissement axé sur la rela=on
entre le véhicule autonome et l’usager, ceZe étape analy=que représente un point
crucial de mon projet de fin d’études. Elle apporte en effet les no=ons nécessaires
afin de développer un modèle d’interac=on facilitant l’accès à la confiance du
système autonome du véhicule.
Nous avons vu au travers de ce travail l’intérêt et l’importance d’une transi=on
accompagnée fournissant les éléments nécessaires au conducteur pour développer
la confiance envers le véhicule autonome. En nous intéressant autant aux no=ons
psychologiques qu’ergonomiques et sociales, nous avons cerné l’ensemble des
matériaux indispensables à l’appropria=on des nouveaux usages dans l’automobile
assistée. Nous avons démontré l’importance du suivi progressif, adapté à
l’expérience du conducteur afin de proposer une réponse appropriée qui s’inscrit
avec sens dans les habitudes actuelles de l’usager et dans les réflexions éthiques
rela=ves à la société.
Nous avons pu dans un premier temps constater comment l’automa=sa=on s’était
développée au XXème siècle, quelles interroga=ons ceZe automa=sa=on a suscité
et quels résultats on a pu en =rer. Nous avons aussi dégagé des déduc=ons
rela=ves au comportement des usagers face à l’automa=sa=on de leur
environnement tant dans les domaines industriels et financiers que de la mobilité
avec l’avia=on et les services de partage de véhicule.
Nous nous sommes interrogés en second temps sur l’importance du comportement
de l’usager dans le véhicule pour permeZre son accès à la technologie. Nous avons
vus que des no=ons comme le plaisir d’usage et la prise en compte de l’imprévu
définissent le niveau d’appropria=on et d’adop=on que l’usager peut vivre au sein
du véhicule.
Enfin, nous nous sommes intéressés au format technique de ceZe probléma=que
en nous interrogeant : comment fournir les ou=ls nécessaires au conducteur afin
d’appréhender posi=vement la technologie ? Les no=ons ergonomiques nous ont
96

97. permis de cerner avec réalisme les composants indispensables à la composi=on
d’un modèle approprié.
CeZe analyse conforte l’idée originale que l’accompagnement progressif joue un
rôle primordial dans l’accès à l’automobile autonome. J’en ai recueilli les éléments
nécessaires afin de développer mon Projet de Fin d’Étude se fondant sur la
probléma=que suivante :
COMMENT L’APPRENTISSAGE PROGRESSIF ET COOPÉRATIF
PEUT-IL PERMETTRE LA CONFIANCE DE L’UTILISATEUR AU
SEIN DU VÉHICULE AUTONOME ?
97

98. 98

99. 99

100. [1]
F. Mohamed, “La Révolu=on Industrielle Du 19ème Siècle: Les Causes,” Apr. 2010.
[2]
F. Mendels, université du Wisconsin : Industrializa=on and Popula=on Pressure in XVIIIth Century Flanders, 1969
hZps://www.jstor.org/stable/2117038?seq=1#page_scan_tab_contents
[3]
G. Le Bon, Le Déséquilibre du Monde. Ernest Flammarion Éditeur, 1923.
[4]
A. Weber, “Special Sec=on: Automa=on Pioneers”, AssemblyMag.com, May 2003.
hZp://www.assemblymag.com/ar=cles/83963-special-sec=on-automa=on-pioneers
[5]
A. Lesert, G. Alpan, Y. Frein, and S. Noiré, “Evalua=on de la Flexibilite des Postes de Travail dans une Usine
Terminale Automobile,” Logis=que & Management, vol. 18, no. 1, pp. 57–68, Aug. 2010.
[6]
A. Cirrincione, P. Dubini, S. Salvemini, “Management of cultural companies and ins=tu=ons”, Le Dispense del
Pellicano, Dept of Management and Technology.
[7]
hZp://www.investopedia.com/ar=cles/trading/11/automated-trading-systems.asp
[8]
hZp://www.investopedia.com/ar=cles/trading/07/program_trading.asp
[9]
Allan Nevins, ”Ford: The Times, The Man, The Company”.
[10]
M. Crozier and G. Friedmann, “Les Conséquences Sociales de l'Automa=on,” Bulle=n Interna=onal des Sciences
Sociales, vol. 10, no. 1, 1958.
[11]
larousse.fr
[12]
“Automated Flight Control,” Federal Avia=on Administra=on Advanced Avionics Handbook, Chapter 4, pp. 1–16,
Feb. 2009.
[13]
“Robot Air Pilot Keeps Plane on True Course,” Popular Mechanics Magazine, vol. 54, no. 6, Dec. 1930.
hZps://books.google.it/books?id=qOIDAAAAMBAJ&pg=PA950&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false
[14]
C. Tolan, T. PaZerson and A. Johnson, “Is 2014 the deadliest year for flights? Not even close” CNN Jul. 2016.
hZp://edi=on.cnn.com/interac=ve/2014/07/travel/avia=on-data/
[15]
“Vol AF 447 Rio-Paris, Recons=tu=on des Minutes qui ont Précédé le Crash” Vanity Fair France Magazine, no. 19,
Jan. 2014.
hZp://www.vanityfair.fr/actualites/interna=onal/ar=cles/vol-af-447-rio-paris-recons=tu=on-des-minutes-qui-ont-
precede-le-crash/23618
[16]
B. Anderson, “Earl Wiener's 15 ForgoZen Rules for Computerized Flight” Motherboard.com, Jul. 2013.
hZp://motherboard.vice.com/blog/earl-wieners-15-forgoZen-rules-for-computerized-flight
100

101. [17]
O. Elizalde, “Earl Wiener's 15 ForgoZen Rules for Computerized Flight”, Jul. 2011.
hZp://www.hala-sesar.net/sites/default/files/documents/04_01_CONSEQUENCES%20OF%20FLIGHT%20DECK
%20AUTOMATION.pdf
[18]
J. Wise, “What Really Happened Aboard Air France 447”, Popular Mechanics, Dec. 2011.
hZp://www.popularmechanics.com/flight/a3115/what-really-happened-aboard-air-france-447-6611877/
[19]
C. Graeber and C. E. Billigns, “Human-Centered Automa=on: Development of a Philosophy,” Avia=on Safety/
Automa=on Program Conference, pp. 1–14, Oct. 1989.
[20]
M. Crozier and G. Friedmann, “Les Conséquences Sociales de l'Automa=on,” Bulle=n Interna=onal des Sciences
Sociales, vol. 10, no. 1, 1958.
[21]
M. Deleneuville, “Voiture autonome : près d'un Français sur deux n'y voit pas un gain de sécurité”, Journal du Net,
Jun. 2016.
hZp://www.journaldunet.com/economie/automobile/1180619-sondage-securite-voiture-autonome/
[22]
J-P. Deschamps, “L’innova=on et le Leadership,” IMD Lausanne, Dec. 2012.
[23]
“L'Essen=el de la Sécurité Rou=ère”, Gouvernement République Française, Jul. 2012.
[24]
“Summary of Levels of Driving Automa=on for On-Road Vehicles”, Preliminary Statement of Policy Concerning
Automated Vehicles, cyberlaw.sanford.edu, May. 2013.
[25]
“Une conduite plus détendue avec le système Adap=ve Cruise Control”, Bosch Automo=ve Technology.
[26]
“Automated Driving Roadmap,” ERTRAC Task Force, Jul. 2015.
[27]
hZp://www.feline208.net/dossiers/equipements/park-assist/
[28]
hZp://www.toyota-global.com/innova=on/safety_technology/safety_technology/technology_file/ac=ve/lka.html
[29]
P. GORA, I. RÜB. « TRAFFIC MODELS FOR SELF-DRIVING CONNECTED CARS », 6TH TRANSPORT RESEARCH ARENA APRIL
18-21, 2016, FACULTY OF MATHEMATICS, INFORMATICS AND MECHANICS, UNIVERSITY OF WARSAW, POLAND.
[30]
KPMG, “Self-Driving Cars: the Next Revolu=on,” Center for Automo=ve Research, pp. 1–36, 2012.
[31]
hZp://www.un.org/fr/development/desa/news/popula=on/world-urbaniza=on-prospects.html
[32]
hZp://www.planetoscope.com/Mobilite/1539-deplacements-quo=diens-des-francais-en-voiture-bus-metro-.html
[33]
“The Future of Automo=ve,” Microso‰ and PSFK, Sep. 2016.
[34]
“Connected and Autonomous Vehicles: The Emerging Legal Challenges,” Pinsent Masons, Apr. 2016.
101

102. [35]
hZp://www.unece.org/?id=42459&L=1
[36]
hZps://cyberlaw.stanford.edu/wiki/index.php/Automated_Driving:_Legisla=ve_and_Regulatory_Ac=on
[37]
“Preliminary Statement of Policy Concerning Automated Vehicles,” Na=onal Highway Traffic Safety Administra=on,
pp. 1–14, May 2013.
[38]
“The Pathway to Driverless Cars Summary report and ac=on plan,” Department for Transport, UK, pp. 1–40, Feb.
2015.
[39]
hZp://autoweek.com/ar=cle/technology/us-government-sets-safety-guidelines-autonomous-autos
[40]
M. Bartl, “The Future of Autonomous Driving ,” The Making-Of Innova=on, pp. 1–7, Apr. 2015.
[41]
D. Richards and A. Stedmon, “To delegate or not to delegate: A review of control frameworks for autonomous cars,”
Applied Ergonomics, vol. 53, pp. 383–388, Mar. 2016.
[42]
W. Wallach and C. Allen, “Moral Machines - Teaching Robots Right from Wrong,” Oxford University Press, pp. 1–
288, 2009.
[43]
C. Barth, J. Funke, H. Diedam, M. Engelhart, and S. Sager, “Op=miza=on and the Psychology of Human Decision
Making,” HSPC, 2009.
[44]
I. Muntean and D. Howard, “Ar=ficial Moral Agents: Crea=ve, Autonomous and Social. an Approach Based on
Evolu=onary Computa=on,” Fron=ers in Ar=ficial Intelligence and Applica=ons, vol. 273, pp. 217–230, 2014.
[45]
hZps://www.quora.com/What-kind-of-machine-learning-algorithms-do-the-driverless-cars-use
[46]
hZps://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/zYS8T/autonomous-driving
[47]
A. L. del Bosque, “How Much Human Do We Need in a Car ?,” Ernst and Young Global Limited. pp. 1–8, Feb-2016.
[48]
G. Poizat, “Le Concept d’Appropria=on : Intérêts et Perspec=ves en Forma=on des Adultes”, Pôle Travail Forma=on,
Université de Genève, 2012, pp. 1–46.
[49]
H. Aarts, B. Verplanken, and Van Knippenberg, “Predic=ng Behavior From Ac=ons in the Past: Repeated Decision
Making or a MaZer of Habit,” Eindhoven University of Technology, pp. 1–20, Jul. 2006.
[50]
hZps://=meline.com/self-driving-cars-pleasure-56c2c23ccce2#.65u85nsb8
[51]
P. Fuß and F. M. Rinderknecht, “Who’s in the driving seat?,” Ernst and Young Global Limited, pp. 1–16, May 2015.
[52]
V. Venkatesh, J. Y. L. Thong, and X. Xu, “Consumer Acceptance and Use of Informa=on Technology: Extending the
Unified Theory of Acceptance and Use of Technology ,” MIS Quarterly, vol. 36, no. 1, pp. 157–178, Mar. 2012.
102

103.
[53]
M. Klenk, M. Molineaux, and D. W. Aha, “Goal-Driven Autonomy for Responding to Unexpected Events in Strategy
Simula=ons”, Jan. 2012.
[54]
M. Michela. « Qu'est-ce que la confiance ? », Études 01/2010 (Tome 412), pp. 53-63, Jan. 2010.
hZps://www.cairn.info/revue-etudes-2010-1-page-53.htm
[55]
R. R. Hoffman, M. Johnson, and J. M. Bradshaw, “Trust in Automa=on,” Human and Machine Cogni=on, IEEE
Intelligent Systems, pp. 1–5, Jan. 2013.
[56]
J. Shen, O. Rudovic, S. Cheng, and M. Pan=c, “Sen=ment Apprehension in Human-Robot Interac=on with NAO,”
Department of Compu=ng, Imperial College London, UK, pp. 1–6, Jul. 2015.
[57]
J. D. Lee and K. A. See, “Trust in Automa=on: Designing for Appropriate Reliance,” Human Factors, vol. 46, pp. 1–
31, Apr. 2004.
[58]
E. Fraedrich, R. Cyganski, I. Wolf, and B. Lenz, “User Perspec=ves on Autonomous Driving,” Geographisches Ins=tut,
Humboldt-Universitat zu Berlin, Feb. 2016.
[59]
V. Lebreton, “Le Trading Algorithmique,” pp. 1–10, Feb. 2007.
[60]
hZp://www.cnbc.com/id/36999483
[61]
hZp://www.lefigaro.fr/bourse/2010/05/07/04013-20100507ARTFIG00377-le-trader-qui-a-fait-paniquer-wall-
street.php
[62]
X. Dupré, “Pe=t Exposé sur les Algorithmes de Trading,” Feb. 2013.
[63]
X. Dupré, “Introduc=on aux Algorithmes de Trading,” Apr. 2013.
[64]
W. Pan, A. S. Pentland, R. Cheng, and L. Emsbo-Ma‡ngly, “High Frequency Trading: A Simula=on,” MIT Media Lab,
pp. 1–9, Dec. 2012.
[65]
O. Kaya, “High-Frequency Trading,” Deutsche Bank, pp. 1–5, May 2016.
[66]
hZps://www.fastcodesign.com/1669720/how-lousy-cockpit-design-crashed-an-airbus-killing-228-people
[67]
M. S. Young, N. A. Stanton, and D. Harris, “Driving Automa=on: Learning From Avia=on About Design Philosophies,”
pp. 1–17, Feb. 2008.
[68]
J. Shurkin, “Hap=c Technology Makes You Feel Things That Aren’t There,” Insidescience.org, 18-Dec-2014. [Online].
Available: hZp://pdf.prin”riendly.com/pdfs/make. [Accessed: 24-Dec-2016].
[69]
“Monitoring MaZers - Guidance on the Development of Pilot Monitoring Skills,” Civil Avia=on Authority, pp. 1–94,
Apr. 2013.
103

104. [70]
hZps://philippesilberzahn.com/2016/08/29/comment-automa=sa=on-cree-des-emplois-exemples-du-tex=le-et-
de-la-banque/
[71]
hZp://spectrum.ieee.org/cars-that-think/transporta=on/self-driving/driverless-cars-inspire-both-fear-and-hope
[72]
hZp://www.autoblog.com/2016/08/24/tesla-autopilot-autonomous-system-price-increase-green/
[73]
C. Thorpe, M. H. Hebert, T. Kanade, and S. A. Shafer, “Vision and Naviga=on for the Carnegie-Mellon Navlab,” IEEE
Transac=ons on PaZern Analysis and Machine Intelligence, pp. 362–373, May 1988.
[74]
A. Estable, “Véhicule à Déléga=on de Conduite et Poli=ques de Transports,” Ministère de l’Écologie, du
Développement Durable et de l’Énergie, pp. 1–199, Nov. 2015.
[75]
D. P. Venhovens, D. K. Naab, and B. Adiprasito, “Stop and Go Cruise Control,” BMW Vehicle and Traffic Research,
pp. 1–8, Jun. 2000.
[76]
J. Schloßmacher, “The New Audi A8 – The Spor=est Sedan in the Luxury Class,” audi-mediacenter.com, 01-
Feb-2010. [Online]. Available: hZps://www.audi-mediacenter.com/en/press-releases/the-new-audi-a8-the-
spor=est-sedan-in-the-luxury-class-1162. [Accessed: 29-Dec-2016].
[77]
W. W. Pulkrabek, “Engineering Fundamentals of the Internal Combus=on Engine,” Pren=ce Hall, pp. 1–426, Apr.
2005.
[78]
hZps://www.mul=city-carsharing.de/
[79]
F. Boucher-Gaulin, “GM Lance Maven, un Service de Partage de Voitures ,” Guide Auto, 21-Jan-2016. [Online].
Available: hZp://www.guideautoweb.com/ar=cles/36912/gm-lance-maven-un-service-de-partage-de-voitures/.
[Accessed: 02-Jan-2017].
[80]
S. Steinberg and B. Vlasic, “Car-Sharing Services Grow, and Expand Op=ons,” The New York Times, 25-Jan-2013.
[Online]. Available: hZp://ny=.ms/11XU6lm. [Accessed: 02-Jan-2017].
[81]
H.-W. Kaas, D. Mohr, and L. Collins, “Self-driving cars and the future of the auto sector,” McKinseyCompany,
Aug-2016. [Online]. Available: hZp://www.mckinsey.com/industries/automo=ve-and-assembly/our-insights/self-
driving-cars-and-the-future-of-the-auto-sector. [Accessed: 02-Jan-2017].
[82]
M. Sako, “Modularity and Outsourcing,” in The Business of Systems Integra=on, A. Prencipe, A. Davies, and M.
Hobday, Eds. 2002, pp. 3–10.
[83]
hZp://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs310/fr/
[84]
Vaelo, “L'Automobile et la Sécurité,” Sep. 2008.
[85]
European Comission, “C-ITS Pla”orm,” Jan. 2016.
104

105. [86]
Na=onal Transporta=on Safety Board, “Preliminary Report Highway HWY16FH018” pp. 1–3, Jul. 2016.
[87]
P. Braun, “Volvo and Ericsson Partner to Radically Reshape the ‘Connected Car’,” Digitaltrends.com, 11-Sep-2014.
[Online]. Available: www_digitaltrends_com_cars_road_rave_future_volvos_connected. [Accessed: 07-Jan-2017].
[88]
M. Römer, C. Weiss, and S. Gaenzle, “How Automakers Can Survive the Self-Driving Era,” AT Kearney, pp. 1–38,
Aug. 2016.
[89]
A. Levandowski, “PiZsburgh, your Self-Driving Uber is arriving now,” Newsroom Uber, Sep-2016. [Online].
Available: hZps://newsroom.uber.com/piZsburgh-self-driving-uber/. [Accessed: 07-Jan-2017].
[90]
hZp://moralmachine.mit.edu/
[100]
N. Goodall, “Ethical Decision Making During Automated Vehicle Crashes,” Transporta=on Research Record: Journal
of the Transporta=on Research Board, vol. 2424, pp. 58–65, Dec. 2014.
[101]
K. K. Liu, “The Highly-Automated Airplane: Its Impact on Avia=on Safety and an Analysis of Training Philosophy,” Air
Force Ins=tute of Technology, 1997.
[102]
M. Cunningham and M. A. Regan, “Autonomous Vehicles: Human Factors Issues and Future Research,” presented at
the Proceedings of the 2015 Australasian Road Safety Conference, 2015, pp. 3.
[103]
E. Hérichon, “Le Concept de Propriété dans la Pensée de Karl Marx,” L'Homme et la société, vol. 17, pp. 163–181,
1970.
[104]
L. Malta, C. Miyajima, N. Kitaoka, and K. Takeda, “Analysis of Real-World Driver’s Frustra=on,” IEEE Transac=ons on
Intelligent Transporta=on System, vol. 12, no. 1, pp. 109–118, Mar. 2011.
[105]
S. Davidsson, T. Viktor, M. Nilsson, A. Habibovic, S. Mardh, and C. PaZen, “HAV - Human Machine Interac=on for
Autonomous Vehicles,” Nov. 2012.
[106]
Babbel, “Babbel: Comment et pourquoi apprend-on une langue dans le monde ?,” 08-Jan-2016. [Online]. Available:
hZp://blog.babbel.com/wp-content/uploads/2016/01/Babbel_PRUserSurvey_A4_FRA_1.pdf. [Accessed: 16-
Jan-2017].
[107]
S. Deterding, M. Sicart, L. Nacke, K. OHara, and D. Dixon, “Gamifica=on: Using Game Design Elements in Non-
Gaming Contexts,” CHI, May 2011.
[108]
C. Pappas, “23 Effec=ve Uses Of Gamifica=on In Learning: Part 1,” Aug-2015. [Online]. Available: hZps://
elearningindustry.com/23-effec=ve-uses-gamifica=on-in-learning-part-1. [Accessed: 16-Jan-2017].
[109]
S. Cincau, “Your Driver on Demand – Uber Kuala Lumpur Review,” Nov-2013. [Online]. Available: hZp://
www.soyacincau.com/2013/11/24/your-driver-on-demand-uber-kuala-lumpur-review/. [Accessed: 16-Jan-2017].
[110]
“Volvo Cars Conducts Research Into Driver Sensors in Order to Create Cars That Get to Know Their Drivers,”
Volvocars.com. pp. 1–2, Mar.2014.
105

106. [111]
C. Kuang, “The Secret UX Issues That Will Make (Or Break) Self-Driving Cars,” Fastcodesign.com, Feb-2016.
[Online]. Available: hZps://www.fastcodesign.com/3054330/innova=on-by-design/the-secret-ux-issues-that-will-
make-or-break-autonomous-cars. [Accessed: 16-Jan-2017].
[112]
A. Davies, “Here’s What It’s Like to Ride in Uber’s Self-Driving Car,” Wired, Sep-2016. [Online]. Available: hZps://
www.wired.com/2016/09/heres-like-ride-ubers-self-driving-car/. [Accessed: 16-Jan-2017].
[113]
W. Knight, “Car-to-Car Communica=on: A simple wireless technology promises to make driving much safer.,”
Technology Review, Feb-2015. [Online]. Available: hZps://www.technologyreview.com/s/534981/car-to-car-
communica=on/. [Accessed: 16-Jan-2017].
[114]
ustwo Auto, “Looking Ahead: Designing for Car HMI,” ustwo.com, Jul-2014. [Online]. Available: hZps://ustwo.com/
blog/looking-ahead-designing-for-in-car-hmi/. [Accessed: 16-Jan-2017].
[115]
M. Wagner, P. Koopman, J. Bares, and C. Ostrowski, “Building Safer UGVs with Run-=me Safety Invariants,” Na=onal
Defense Industrial Associa=ons Systems Engineering Conference, pp. 9, Aug. 2009.
[116]
D. Sadigh, K. Driggs-Campbell, R. Bajcsy, S. S. Sastry, and S. Seshia, “User Interface Design and Verifica=on for
Semi-Autonomous Driving,” presented at the the 3rd interna=onal conference HiCoNS '14, New York, USA, 2014,
pp. 63–64.
[117]
F. Paterno, “Model-Based Design and Evalua=on of Interac=ve Applca=ons”, Springer Science & Business Media,
Dec. 2016, pp. 19.
[118]
A. G. Frey, “Qualité de l’Interac=on Homme Machine : Interfaces Auto-Explica=ves par Ingénierie Dirigée par les
Modèles,” Université de Grenoble, pp. 118, 2013.
[119]
A. Reuschenbach, M. Wang, T. Ganjineh, and D. Göhring, “iDriver - Human Machine Interface for Autonomous
Cars,” presented at the Informa=on Technology New Genera=ons ITNG Conference, 2011, pp. 435–440.
[120]
“Mercedes-Benz: the Long-Haul Truck of the Future,” Mercedes-Benz, Sep-2013. [Online]. Available: hZps://
www.mercedes-benz.com/en/mercedes-benz/innova=on/the-long-haul-truck-of-the-future/. [Accessed:
Jun-2016].
[121]
J. S=lgoe, “Tesla Crash Report Blames Human Error - This Is a Missed Opportunity,” The Guardian, 21-Jan-2017.
[Online]. Available: hZps://www.theguardian.com/science/poli=cal-science/2017/jan/21/tesla-crash-report-
blames-human-error-this-is-a-missed-opportunity. [Accessed: 21-Jan-2017].
[122]
J. Rousseau and B. ColeZe, “Envisioning the Future of Autonomous Driving”, Artefact group, 2016.
[123]
C. Gabriel and S. Hawley, “Experience Con=nuity: the Key Enabler for the Connected Car ?”, Maravedis Rethink, p.
23, Sep. 2014.
[124]
“Con=nuum: Faites-en plus en u=lisant votre téléphone comme un PC”, Microso‰, Jul. 2015.
[125]
“Android Auto”, Google, Jun. 2014. [Online]. Available: hZps://www.android.com/intl/fr_fr/auto. [Accessed: 21-
Jan-2017].
106

107. [126]
“Apple CarPlay: Le copilote dont vous rêviez”, Apple, Jun. 2013. [Online]. Available: hZp://www.apple.com/fr/ios/
carplay. [Accessed: 21-Jan-2017]
[127]
T. E=enne, “La sécurité rou=ère avance avec l’automobile”, Le Figaro, Feb. 2011.
[128]
J. Mcintosh, “How It Works: BMW’s Gesture Control,” Driving.ca, 10-Aug-2016. [Online]. Available: hZp://
driving.ca/bmw/7-series/auto-news/news/how-it-works-bmw-gesture-control. [Accessed: 22-Jan-2017].
[129]
L. Fletcher and A. Zelinsky, “Driver InaZen=on Detec=on based on Eye Gaze--Road Event Correla=on,” The
Interna=onal Journal of Robo=cs Research, vol. 28, no. 6, pp. 774–801, May 2009.
[130]
C. Spence and C. Ho, “Tac=le and Mul=sensory Spa=al Warning Signals for Drivers,” IEEE Transac=ons on Hap=cs,
vol. 1, no. 2, pp. 121–129, Jul.2008.
[131]
“Are We There Yet? Exploring the (Near) Future of Driving,” Artefact Group for Hyundai, Case Study, Oct. 2015.
[132]
B. Kapitaniak, “Ergonomie de Concep=on Produit,” Unité d’Ergonomie, Faculté de Médecine Pi=é-Salpêtrière, pp.
1–21, Apr. 2007.
[133]
D. A. Norman, The Design of Everyday Things, New York: Basic Books, 1988.
[134]
H. Ishii. « Tangible Bits : Beyond Pixels », Proceedings of the Second Interna=onal Conference on Tangible and
Embedded Interac=on (TEI’08), Bonn, Germany, 2008.
[135]
D. A. Norman. The Design of Everyday Things : Revised and Expanded EdiUon. New York: Basic Books, Chapitre 1,
2013.
107

108. 108