En bref
La société de véhicules autonomes Zoox, filiale d’Amazon, a décidé de lancer un rappel logiciel volontaire touchant 332 robotaxis circulant sur la voie publique. Cette action fait suite à l’identification de comportements de conduite près des carrefours pouvant soulever des préoccupations de sécurité, selon des documents déposés auprès de la NHTSA (l’agence fédérale américaine en charge de la sécurité routière). Aucun accident n’a été attribué à ces écarts, mais l’entreprise reconnaît un risque accru dans certaines configurations.
Où et qui est concerné
- Les véhicules en question sont des robotaxis Zoox déjà utilisés en service public dans certaines zones de San Francisco et de Las Vegas, où des trajets gratuits en conduite entièrement autonome sont proposés.
- Le rappel couvre les véhicules ayant circulé sur la voie publique entre le 13 mars et le 18 décembre.
- Il s’agit d’un rappel logiciel: aucun passage en atelier ni intervention matérielle ne sont nécessaires.
Comment le problème a été mis au jour
À la fin du mois d’août, Zoox a observé un virage à droite trop large effectué près d’une intersection. Le robotaxi a empiété sur la voie opposée et s’est brièvement arrêté face à la circulation arrivant en sens inverse. Cet événement a déclenché un audit interne plus large:
- Analyse de données de conduite sur plusieurs semaines.
- Identification de 62 occurrences (du 26 août au 5 décembre) où des véhicules franchissaient des marquages au sol de façon non nécessaire à proximité d’intersections.
- Certains franchissements étaient partiels, d’autres allaient complètement sur la voie d’en face.
Pendant cette période, Zoox est restée en dialogue continu avec la NHTSA pour partager la fréquence, la gravité et les causes profondes des cas observés.
Quels comportements posaient problème
Les analyses ont fait ressortir des actions qui ne respectaient pas les standards internes de sécurité de Zoox, notamment:
- Des arrêts à l’intérieur des passages piétons afin d’éviter de bloquer l’intersection au feu rouge.
- Des virages finalisés trop tard, entraînant des trajectoires larges.
- À proximité des intersections: franchissement de lignes jaunes centrales, blocage de passages piétons, ou arrêts devant un trafic arrivant en sens inverse, comme l’a relevé la NHTSA.
Correctifs logiciels et déploiement
Zoox indique avoir corrigé ces points par des mises à jour logicielles:
- Un premier lot de correctifs a été déployé le 7 novembre, puis un second à la mi-décembre.
- Le rappel formalise ces mises à jour et ne requiert pas de réparation physique.
- Selon Zoox, ces améliorations ciblées adressent les causes racines et empêchent désormais les comportements relevés.
L’entreprise souligne que la transparence et la sécurité sont au cœur de sa démarche et qu’elle souhaite informer le public comme les régulateurs des ajustements continus apportés à sa technologie.
Un rappel parmi d’autres mesures prises en 2024
Ce rappel s’ajoute à une série d’évolutions logicielles menées cette année:
- En mars, Zoox a rappelé des véhicules à la suite de signalements de freinages brusques inattendus, après deux collisions arrière impliquant des motocyclistes.
- En mai, des mises à jour ont visé de meilleures prédictions des trajectoires des piétons et autres usagers.
- Une mise à jour a suivi un accident en avril à Las Vegas impliquant un robotaxi inoccupé et un autre véhicule.
Du côté réglementaire, plusieurs enquêtes ont été closes récemment: la NHTSA a mis fin en avril à une investigation sur le freinage et a certifié en août des véhicules Zoox pour des démonstrations, clôturant une procédure de conformité ouverte en 2022.
Le secteur sous surveillance accrue
Zoox n’est pas un cas isolé. Les développeurs de conduite autonome subissent un examen renforcé:
- Waymo (groupe Alphabet) a récemment rappelé des véhicules après des signalements d’infractions liées à des bus scolaires au Texas, déclenchant une enquête de la NHTSA en octobre.
- Avec l’extension des services autonomes, les régulateurs surveillent de près les performances logicielles, surtout dans des environnements urbains denses et complexes.
Ce qu’il faut retenir
- Rappel logiciel volontaire, couvrant 332 robotaxis Zoox.
- Comportements problématiques repérés près des intersections, sans accidents signalés mais avec un risque potentiel.
- Correctifs déployés en novembre et décembre; suivi continu avec la NHTSA.
- Contexte sectoriel: scrutin renforcé des régulateurs et ajustements fréquents des logiciels.
FAQ
Qu’est-ce qu’un rappel logiciel et en quoi diffère-t-il d’un rappel classique ?
Un rappel logiciel consiste à mettre à jour le programme qui pilote le véhicule afin de corriger des comportements indésirables. Contrairement à un rappel matériel, il ne nécessite généralement ni pièces ni passage en atelier: la mise à jour peut être déployée à distance ou lors d’une fenêtre de maintenance planifiée.
Les passagers doivent-ils faire quelque chose pendant un rappel logiciel ?
En règle générale, non. Les opérateurs gèrent la planification des mises à jour et peuvent suspendre temporairement un véhicule le temps d’appliquer et de vérifier le correctif avant de le remettre en service.
Comment les correctifs sont-ils validés avant d’être diffusés à grande échelle ?
Les entreprises testent d’abord en simulation, puis sur des pistes fermées, avant d’étendre progressivement aux routes publiques avec un suivi rapproché. Des métriques de sécurité et de performance servent à décider du déploiement global.
Un rappel logiciel affecte-t-il la disponibilité du service ?
Il peut y avoir des interruptions ponctuelles ou une réduction temporaire de la flotte le temps d’appliquer les mises à jour et d’effectuer des contrôles. L’objectif est de minimiser l’impact pour les utilisateurs tout en priorisant la sécurité.
Pourquoi les intersections sont-elles particulièrement délicates pour les véhicules autonomes ?
Les intersections concentrent de nombreux acteurs (véhicules, piétons, vélos), des règles variables (priorités, flèches, marquages) et des situations changeantes en continu. Elles exigent des systèmes une anticipation fine, une gestion précise des trajectoires et une lecture contextuelle des intentions des autres usagers.
