La conduite autonome accélère son entrée dans la réalité
Les véhicules à conduite autonome entrent dans la réalité à une vitesse sans précédent. Au cours des dernières années, les premiers véhicules de niveau 3 ont été commercialisés, les trajets en taxis entièrement autonomes dépassent 700 000 par semaine, et les camions à conduite autonome ont également réalisé leur première démonstration sans conducteur. Cette dynamique est mondiale : plus de 35 projets pilotes de conduite autonome ont été lancés en Europe, tandis que les États-Unis et la Chine fournissent respectivement plus de 450 000 et 250 000 trajets commerciaux par semaine.
L’avance rapide du secteur ne signifie pas pour autant que la concurrence est terminée. Les développeurs s’efforcent toujours de franchir la prochaine série d’obstacles technologiques et d’investissement, et la question de l’évolution de la pile technologique reste ouverte. En d’autres termes, les systèmes avancés d’aide à la conduite et la conduite autonome disposent encore d’une grande marge de passage à l’échelle.
Des calendriers d’adoption généralement repoussés
Le McKinsey Center for Future Mobility, en collaboration avec The Autonomous, a mené une enquête bisannuelle auprès de 91 décideurs du secteur dans le monde. Les résultats montrent que, par rapport à l’enquête de 2023, les calendriers d’adoption de la plupart des cas d’usage de la conduite autonome ont été repoussés en moyenne d’un à deux ans. Par exemple, le déploiement mondial à grande échelle des robotaxis de niveau 4 ne devrait devenir une réalité qu’en 2030, contre 2029 précédemment ; les projets pilotes urbains de véhicules particuliers de niveau 4 sont repoussés de 2030 à 2032 ; et les camions entièrement autonomes n’atteindraient leur viabilité commerciale qu’en 2032, au lieu de 2031 comme prévu auparavant.
L’enquête montre également des écarts marqués dans le rythme de déploiement selon les régions du monde. Les États-Unis et la Chine ont déjà lancé des robotaxis, mais d’autres régions pourraient avoir besoin de trois à sept ans pour parvenir à un déploiement commercial à grande échelle. Les experts prévoient que les camions et les véhicules particuliers suivront un schéma similaire : la Chine et les États-Unis ouvrent la voie, la plupart des cas d’usage y étant lancés nettement plus tôt qu’en Europe et dans le reste de l’Asie. Ces écarts régionaux s’expliquent par plusieurs facteurs, notamment des cycles de développement plus rapides, des modèles économiques flexibles et une culture des start-up, un soutien réglementaire, la disponibilité de financements, de solides bases en IA et en logiciels, un environnement bâti plus favorable à la conduite autonome, une taille de marché plus grande et une plus grande volonté de tester les nouvelles technologies à grande échelle.
Le marché de masse des véhicules particuliers se tourne vers les fonctions L2+
Parmi les experts interrogés cette année, le groupe le plus important (49 %) estime qu’à l’horizon 2035, le marché de masse des véhicules particuliers (hors robotaxis) se concentrera sur les fonctions L2+. Cela contraste nettement avec l’enquête de 2023, où 52 % des experts prévoyaient que le marché se tournerait vers des systèmes de niveau L3 ou supérieur. Ces prévisions reposaient principalement sur l’hypothèse d’une baisse des coûts des systèmes L3 et sur l’avantage qu’ils offrent en permettant au conducteur de se reposer ou de s’adonner à des activités autres que la conduite, comme travailler ou jouer.
Cependant, seuls 39 % des experts prédisent désormais que le marché se concentrera sur le niveau L3 ou supérieur. Ce déclin pourrait provenir d’un manque de financement, de coûts de développement et de validation élevés, ainsi que de la lenteur des progrès technologiques. Les experts considèrent de plus en plus la conduite autonome de niveau L3 comme un produit de niche optionnel, principalement destiné aux modèles haut de gamme, plutôt qu’au marché de masse.
Des coûts estimés en hausse pour les niveaux d’automatisation plus élevésPar rapport à 2023, les experts ont révisé à la hausse leurs estimations de coûts pour les niveaux supérieurs de conduite automatisée, malgré des avancées supplémentaires dans le domaine de l’IA. Cela pourrait s’expliquer par une sous-estimation des coûts nécessaires pour passer des tests au déploiement commercial — par exemple l’industrialisation des produits, la capacité à gérer les cas limites de la longue traîne, ainsi que les coûts élevés de validation et de vérification. L’enquête montre que l’estimation des coûts des robotaxis de niveau L4 n’a que légèrement augmenté, probablement parce que les robotaxis sont déjà en phase de passage à l’échelle et que les leaders sont plus certains des conditions requises pour atteindre la maturité commerciale. En revanche, les estimations de coûts pour les camions autonomes ont été révisées plus fortement à la hausse — de 50 % à 60 % selon les cas d’usage.
Les niveaux inférieurs de conduite automatisée nécessitent généralement des algorithmes relativement simples et des configurations matérielles réduites (capteurs et calcul). Les experts estiment que cela pourrait rendre les coûts de développement logiciel, de test et de validation quatre à sept fois inférieurs à ceux des niveaux supérieurs (robotaxis et camions de niveau L4 et L5). D’un autre côté, les robotaxis urbains et autres véhicules à forte automatisation doivent faire face à des scénarios de trafic complexes et à divers cas limites. Ces barrières technologiques signifient que les robotaxis et les camions autonomes « sur l’ensemble du trajet » nécessitent plus de 3 milliards de dollars d’investissement logiciel pour atteindre un état de préparation au marché. Les coûts de développement matériel semblent liés à la forme du véhicule plutôt qu’au niveau d’automatisation : les camions (qu’ils soient destinés à du hub-à-hub ou à un trajet complet) affichent des coûts matériels nettement supérieurs à ceux des autres modes de transport.Pour les décideurs et les acteurs du secteur, l'enjeu clé n'est plus de courir après les niveaux d'autonomie les plus avancés, mais de trouver un équilibre entre coût, technologie, réglementation et acceptation du marché. Les dernières analyses d'experts fournissent des repères essentiels pour comprendre cette industrie complexe et en évolution rapide.