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Voiture autonome : Les kilomètres parcourus sont-ils gage de fiabilité

L'une des questions les plus difficiles pour les voitures autonomes concerne leur sécurité: Comment pouvons-nous déterminer si un modèle particulier de voiture autonome est sécuritaire? La réponse la plus populaire à cette question est basée sur une application simple des statistiques et mène à des conclusions telles que «… les véhicules totalement autonomes devraient avoir des centaines de millions de kilomètres et parfois des centaines de milliards de kilomètres pour démontrer leur fiabilité…». Cette déclaration vient d'un récent rapport RAND de Nidri Kalra et de Susan Paddock sur le sujet. Malheureusement, ces déclarations sont insoutenables sous cette forme parce que l'argument statistique contient des erreurs et des erreurs majeures, que nous point dans ce qui suit.

7.1 Estimation du taux d'échec

L'argument est généralement présenté comme un problème d'estimation de taux d'échec où les échecs observés (accidents impliquant des voitures sans chauffeur) sont comparés à un taux d'échec connu (taux d'accidents des conducteurs humains). Les accidents sont modélisés comme des événements distincts, indépendants et aléatoires qui sont déterminés par un taux d'échec (statistiquement constant). Le taux d'échec des accidents mortels peut être calculé en divisant le nombre d'accidents mortels par le nombre de miles parcourus. Si nous considérons les 32,166 accidents avec des décès dans le trafic aux États-Unis en 2015 et les relie aux 3.113 milliards de miles parcourus par les véhicules à moteur, le taux d'échec est de 32,166/3.113 milliards = 1.03 de décès par 160 millions de kilomètres. La probabilité qu'un écrasement avec le décès se produise sur une étirement de 1 kilomètre est extrêmement faible (0,0000010273%) et le contraire, le taux de réussite, la probabilité qu'aucun accident avec mort se produit sur un tronçon de 1 véhicules-mille-parcourus (MVP) est très élevé (99,999998972%). En observant les voitures elles-mêmes, nous pouvons obtenir des estimations de leur taux d'échec. La confiance que ces estimations reflètent le taux d'échec réel augmente avec le nombre de miles parcourus. Les formules simples pour les distributions de probabilité binomial peuvent être utilisées pour calculer le nombre de kilomètres qui doivent être parcourus sans avoir atteint un certain niveau de confiance: 468 millions de kilomètres doivent être conduits par une voiture autonome sans décès pour pouvoir prétendre à un niveau de confiance de 95% que les voitures autonomes sont aussi fiables que les conducteurs humains. C'est presque trois fois la distance entre les décès qui surviennent pendant la conduite humaine. Si nous abaissons le niveau de confiance requis à 50%, alors au moins 107 millions de kilomètres doivent être conduits sans tuer avant de pouvoir être sûrs que les voitures autonomes sont sûres. Même si ce calcul est simple, la plupart des auteurs - y compris les auteurs du rapport RAND - utilisent les mauvaises mesures. Au lieu de diviser le nombre d'accidents impliquant des décès (32,166) par MVP, ils divisent le nombre de décès (35,091) par MVP. Cela exagère le taux d'échec des conducteurs humains parce qu'un seul accident peut entraîner des décès multiples et le nombre de décès par accident fatal peut dépendre de nombreux facteurs autres que la fiabilité du conducteur.


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