Spécialiste de la cartographie de très haute précision, Geosat a révolutionné son métier initial de géomètre-expert en s'impliquant dans les technologies d'acquisition de données 3D pour couvrir toute la chaîne de valeur. En très forte croissance, la société basée à Pessac travaille sur de multiples sujets tels que la détection de réseaux enterrés, la construction et les maquettes numériques, délivre des cartographies très haute définition aux collectivités... Depuis 2015, elle s'intéresse également de près aux véhicules autonomes, routiers ou ferroviaires. Les 10 M€ levés en mai dernier vont notamment permettre d'aller plus loin sur ce pan d'activité. Gérant de Geosat, Cédrik Ferrero explore pour La Tribune cette thématiques de l'autonomie - encore très relative et souvent noyée sous le marketing - des véhicules. Il soulève en particulier de nombreux points trop sous-estimés, tels que l'enjeu du contrôle et de la certification des données.

Cartes, capteurs ou les deux ?

Depuis 2015, Cédrik Ferrero identifie "deux écoles de pensée : le tout-capteur, qui considère que les capteurs résoudront tout, et un deuxième courant qui est plus proche de la robotique et qui considère que quand on donne une carte à un robot, ça lui va bien. Chez Geosat, nous appartenons à cette 2e école." Historiquement, Geosat travaille beaucoup sur les infrastructures de transport d'énergie, de biens et de personnes. Sa spécificité par rapport aux concurrents bien connus que sont TomTom ou Google : travailler sur une précision centimétrique, en particulier dans les environnements complexes comme les centres urbains, là où la plupart des autres acteurs sont sur une précision de l'ordre du mètre. "L'objectif est de donner des éléments de caractérisation de l'espace de manière à pré-informer le système autonome, précise Cédrik Ferrero. Les cartes permettent par exemple de connaître l'emplacement des éléments de mobilier urbain."

Geosat part du constat qu'il existe de nombreuses situations où les capteurs seuls sont mis en défaut, comme lors de pluies intenses. D'autres situations posent problème. A proximité de montages ou plus simplement de murs, il n'est pas rare qu'un conducteur sur l'autoroute voit son véhicule représenté sur la contre-allée, à côté de la voie qu'il emprunte... Ce qui n'est évidemment pas assez précis pour permettre à un véhicule de circuler de manière autonome. "La précision métrique n'est pas suffisante pour localiser précisément une voiture. Les constructeurs visent une précision de 10 cm", ajoute Cédrik Ferrero, qui salue néanmoins le fait que la constellation satellitaire Galileo soit désormais en ordre de marche et que les programmes délivrant des applications concrètes se mettent en branle en ce moment.

Geosat ne voit pas les différentes méthodes de positionnement des véhicules autonomes comme concurrentes mais au contraire, complémentaires. La confrontation des cartes et des données recueillies par les capteurs est ainsi prometteuse mais un des enjeux est d'éliminer ce qu'on appelle les "faux positifs" détectés en confrontant les données. Ce qui présuppose de générer une sorte de hiérarchisation, la cartographie prenant le rôle d'arbitre chargée d'écarter certaines données. On saisit de suite l'immense complexité de la tâche... Mais elle est loin d'être inutile car au-delà d'éliminer les faux positifs, l'enjeu est aussi d'éviter de sur-équiper en capteurs les véhicules, et donc de faire baisser leur coût. "Nous avons besoin de précision mais aussi de robustesse des solutions employées, le tout avec des coûts maîtrisés que permettront entre autres la diffusion de cartes à l'échelle de flottes entières de véhicules", résume Cédrik Ferrero.

Tout ceci amène à d'autres points : la capacité des systèmes à fonctionner en mode dégradé, mais aussi la production de cartes précises et utilisables à des tarifs raisonnables. Le gérant de Geosat y croit : "Depuis l'apparition de Google Maps, chacun utilise dans son quotidien de plus en plus de données géospatiales, parfois sans s'en rendre compte d'ailleurs. Et dans le même temps, les pouvoirs publics commencent à se mobiliser. Ils se disent qu'ils ont financé de la recherche sur les constellations de satellites, puis les lanceurs, mais que les usages ne sont pas assez valorisés." Le challenge est donc de produire de la donnée auditable, précise, capable d'interagir avec les systèmes autonomes, le tout à un coût raisonnable. Si possible avec la possibilité d'établir des responsabilités claires en cas d'accident. Et sans oublier non plus de traiter la vulnérabilité face au risque cyber. Or, tous les experts en cybersécurité disent la même chose : le risque zéro n'existe pas...

Le rôle de la puissance publique

Dans cette course à l'armement, les collectivités territoriales vont avoir un rôle essentiel à jouer. Bien que certaines repoussent le sujet en le délaissant aux Uber, Google et autres Tesla, un minimum de volontarisme va être nécessaire. "Les villes sont gestionnaires des infrastructures et savent ce qui se passe sur leur territoire, ou sont censées le savoir, reprend Cédrik Ferrero. Le but est de leur permettre de centraliser l'information. Mais il reste des efforts à faire car il reste des trous dans la raquette."

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Le niveau 5, inatteignable ?

Le degré d'automatisation est marqué par six niveaux au total : de 0 jusqu'au maximum, 5, dans le cas d'un véhicule parfaitement autonome qui ne réclame aucune intervention humaine. Ce dernier est-il réellement atteignable ? Les prises de parole récentes de Carlos Tavarez, patron du groupe PSA, de Steve Wozniak, cofondateur d'Apple, ou encore de Toyota instillent le doute, tant pour des raisons de limites technologiques que de coûts... et de performance du cerveau humain du conducteur.

"Certains experts disent effectivement que le niveau 5 ne sera jamais atteint. Aujourd'hui, le marketing, en particulier celui des acteurs américains, laisse penser qu'on s'en approche mais la réalité des faits est plus complexe. On voit certaines entreprises annoncer des nombres de kilomètres parcours gigantesques mais dans la très grande majorité des cas, il s'agit de conditions de route très favorables. C'est moins fun mais il faut se concentrer sur la sécurité de fonctionnement. On ne peut pas se contenter d'un véhicule autonome 75 % du temps. Imaginez-vous lire un livre et que soudain, votre voiture vous avertit qu'elle vous redonne les commandes. Le temps de remobiliser votre attention, de comprendre les différents paramètres... Ce sont les 25 % restant qui sont les plus compliqués à atteindre", affirme Cédrik Ferrero.

Après l'emballement, les sanctions du marché n'ont d'ailleurs pas tardé. En octobre, les analystes de la banque d'investissement Morgan Stanley ont amputé de 40 % la valeur estimée de Waymo, filiale d'Alphabet, elle-même maison-mère de Google. Motif : la commercialisation de ses taxis autonomes prend plus de temps que prévu, et ces derniers restent dépendants des chauffeurs humains. "Nous avons surestimé l'arrivée des véhicules autonomes", a de son côté avoué Jim Hackett, le directeur général de Ford, à l'occasion du Detroit Economic Club, un symposium qui s'est tenu en avril dans l'ex-capitale américaine de l'automobile.

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"Dans le même temps, d'autres sociétés américaines comme DeepMap, Civil Map ou Mapbox ont, elles, été en revanche fortement capitalisées sur ce sujet car elles abordent la question de la carte haute définition embarquée", tempère Cédrik Ferrero. L'implémentation de la carte dans les réseaux décisionnels se fait de manière progressive et pas à partir du niveau 5. Les cartes doivent donc être prêtes avant l'échéance d'autonomie complète ; les cibles prévisionnelles sont la première moitié de la prochaine décennie."

Pour la certification, tout reste à faire

Se dirige-t-on vers une approche normative pour encadrer le phénomène ? Pour Cédrik Ferrero, en Europe en tout cas, la réponse est oui. La première étape est déjà de bâtir des systèmes autonomes qui fonctionnent dans tous les cas de figure. La suivante sera le niveau de confiance. Comment évalue-t-on le niveau de performance d'un système autonome, comment l'indique-t-on, puis comment le certifie-t-on ? Quelle autorité doit s'en charger ? Le sujet est d'autant plus épineux que ce type de technologies s'appuient sur des techniques d'intelligence artificielle aboutissant à des résultats qui, aujourd'hui, ne sont ni explicables ni auditables. Ce sujet, tous les industriels l'ont bien en tête, Patrice Caine (Thales) en tête. "Les questions sont multiples, enchaîne le gérant de Geosat. Qui va diffuser les cartes ? Qui va les contrôler et les valider ?" L'expérience des cartographes actuels ne sera pas de la moindre aide : "Aussi étonnant que cela puisse paraître, un cartographe, aujourd'hui, n'est pas responsable des cartes et des erreurs éventuelles qu'elles contiennent. Aucune structure n'est missionnée pour les vérifier, hormis un contrôle interne aussi poussé soit-il."

Ce vaste chantier normatif, totalement structurant, est donc encore à aborder. "Depuis 2015, nous travaillons sur un cadre en Allemagne, explique Cédrik Ferrero. En France, la feuille de route présentée l'an dernier par Anne-Marie Idrac est également une avancée. Mais il faut engager des efforts significatifs. La Région Nouvelle-Aquitaine fait partie des collectivités attentives à ce sujet."

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Reste à savoir si un ou plusieurs modèles émergeront. Les acteurs tant américains qu'asiatiques étant rétifs aux normes européennes, peut-on les imaginer s'y soumettre en matière de véhicule autonome ? "Au niveau ferroviaire, on ira je pense vers un standard unique sans trop de difficultés. Dans le domaine routier, il y aura très probablement des luttes d'influence. L'Europe discute déjà avec le Japon dans l'optique de rapprocher leurs vues."

Quel rôle pour les conducteurs ?

L'application routière Waze a bâti une grande part de son succès sur sa faculté à récolter des données partagées volontairement par ses utilisateurs, de manière à signaler les dangers, les bouchons, les zones de contrôle de la vitesse... Une approche dite "crowdsourcée" qui pose un problème dès qu'on parle de conduite autonome : là encore, comment valide-t-on les données lors des mises à jour en temps réel ? Et qui valide le flux ? "Aujourd'hui avec Waze pour rester sur cet exemple, l'information est répercutée au conducteur qui joue lui-même le rôle de filtre. Ce n'est pas possible avec un véhicule autonome", affirme Cédrik Ferrero. Ce qui implique donc de bâtir d'autres stratégies pour alimenter les systèmes en données fraîches.

La donnée, c'est la souveraineté

Ici, on touche du doigt ce qui est probablement un des angles morts les plus marqués. Les efforts portent largement sur la R&D, on l'a vu, et plus timidement sur l'émergence de normes et standards. La question de la propriété de la donnée rejoint intimement celle de la souveraineté des territoires. "En s'intéressant à la Chine, on a pu se rendre compte que pour s'y installer, la règle était de créer une co-entreprise avec un acteur chinois habilité par l'Etat. Et bien sûr, cet acteur devait être majoritaire. Grosso modo, tout est sous le contrôle de l'Etat chinois. Ça ramène vite à la réalité", sourit Cédrik Ferrero. Ce qui est certain, c'est que les acteurs institutionnels doivent s'impliquer dans cette thématique car elle sera fondamentale dans la construction du véhicule autonome. "On ne peut pas laisser Google ou Uber tout dicter, juge le dirigeant de Geosat. La France a manifestement pris conscience de cet impératif de souveraineté et lance des initiatives."

La France, en retard ?

Dès que l'on parle d'intelligence artificielle et d'utilisation de la donnée, c'est le sujet qui revient et revient encore : une France jugée comme étant à la traîne par rapport aux Etats-Unis, à la Chine ou au Japon, malgré des circuits de formation réputés. Pour Cédrik Ferrero, "le vivier français de formation scientifique est de très haute qualité dont il faut continuer à favoriser les conditions pour maintenir les talents sur le territoire." Le dirigeant revient "très rassuré" de ce qu'il a vu au congrès spécialisé ITS à Singapour il y a quelques jours :

"On n'est pas du tout en retard. Je ne rentre pas du tout défaitiste par rapport à ce que j'ai pu voir là-bas. Les Européens étaient d'ailleurs assez bien représentés. On sous-estime trop la qualité de la recherche française."

L'acceptabilité de ces technologies

L'exemple extrême de certaines smart cities, villes connectées et bardées de capteurs, ne doit jamais être oublié : les habitants ont fini par détruire ces systèmes qu'ils jugeaient trop intrusifs. Comme toute technologie de rupture, la conduite autonome peut être repoussée par une partie de la société.

"En juin dernier, les Allemands nous ont annoncé que 80 % de leur population se déclarait favorable au fait de déléguer la conduite à un système autonome, ajoute Cédrik Ferrero. C'est probablement le fruit d'un marketing très offensif dans un pays très impliqué dans l'univers de l'automobile. Je pense que la France n'en est pas là. Mais l'environnement n'est pas très propice au marketing : les démonstrateurs marchent dans 75 % des cas seulement, les Gafa ont annoncé il y a quelques années qu'ils allaient massacrer les constructeurs traditionnels, mais les accidents impliquant des véhicules autonomes ont été médiatisés, particulièrement aux Etats-Unis."

Autrement dit, les avancées technologiques ne suffiront pas : il faudra aussi faire preuve de pédagogie... et d'éviter les raccourcis hasardeux.

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Mise à jour 10/12/19

Geosat a été retenue pour s'impliquer dans le projet AI4GEO, qui porte sur le développement d'une solution de production d'information géospatiale 3D automatique. Ce dernier représente un investissement de 30 M€ sur quatre ans, financé notamment par le Programme d'Investissements d'avenir.
Le programme est structuré autour de deux axes : le développement d'un ensemble de briques technologiques permettant la production automatique de cartographies 3D qualifiées et de couches d'information additionnelles, ainsi que l'adaptation de ces briques technologiques à différents services. Le consortium AI4GEO est constitué de plusieurs acteurs : CS Group, le CNES, l'IGN et l'ONERA, Airbus Defence & Space, Geosat, CLS, Quantcube et Qwant.