Depuis plusieurs années, Elon Musk répète que Tesla devrait résoudre la conduite autonome de leurs véhicules électriques (VÉ) dans l’année qui suit. C’est un peu comme le dicton du garçon qui crie « au loup » et que le loup ne vient pas. À force de récidiver, sans que le loup n’apparaisse, les gens n’y croient plus. En transposant cette histoire à l’annonce répétée de l’arrivée imminente de la conduite autonome des VÉ Tesla, sans qu’elle ne se concrétise, les gens sont devenus sceptiques et ont commencé à entrevoir l’avènement des robotaxis Tesla dans un avenir plus lointain. Mais, et si le « loup » arrivait vraiment en 2025…
Il faut bien dire que Waymo (initialement Google) dispose d’environ 700 véhicules autonomes dans quelques villes aux États-Unis, offrant un service de taxis autonomes payants, sans conducteur à bord. Mais, les véhicules Waymo coûtent environ 100 000 $ avec la panoplie de caméras, de radars et de lidars dont il est équipés. De plus, pour que leur système fonctionne, les villes ou les quartiers où doivent opérer leurs robotaxis doivent être cartographiés précisément en trois dimensions. En circulant, les véhicules établissent en permanence une carte 3D de leur environnement immédiat, grâce à leurs lidars, et l’ordinateur de bord la compare à celle préalablement enregistrée pour toute la ville ou le quartier. C’est de cette manière que le véhicule se localise au centimètre près, mieux qu’avec un GPS. Toutefois, les cartes 3D de référence doivent être renouvelées régulièrement pour tenir compte des changements qui surviennent (démolitions, constructions, changement de signalisations…). C’est donc une technologie coûteuse, difficilement généralisable à des millions de véhicules. De plus, les robotaxis Waymo doivent circuler à l’intérieur de territoires prédéterminés restreints, déjà cartographiés.
Le système de conduite autonome de Tesla est différent. Il se base uniquement sur des caméras, sans lidars, sans radars et sans cartographie 3D. Comme le dit Elon Musk, les gens ne conduisent pas en émettant des faisceaux laser, mais uniquement avec deux caméras (leurs yeux) et leur intelligence. Le défi est reporté sur la performance de l’intelligence artificielle requise. Cela demande beaucoup plus de puissance de calcul. Mais, on peut aller n’importe où, sans restriction, et le coût est bien moindre. Les nouveaux robotaxis Tesla (Cybercab), présentés en octobre 2024 à l’évènement We, Robot, vont coûter moins de 20 000 $ à produire, incluant les caméras et l’ordinateur de bord (système FSD, Full Self Driving), car les futurs Cybercabs sont minimalistes, avec bien moins de pièces : pas de volant, pas de pédales, deux sièges seulement et deux portes, système de chauffage de la cabine réduit, moins de hauts parleurs, pas de fenêtre arrière, pas de toit vitré, pas de miroirs… De plus, ils vont être assemblés avec leur nouveau procédé en parallèle que Tesla appelle « unbox », apte à réduire les coûts de fabrication d’environ 40%. Enfin, la légèreté et l’aérodynamisme accru des Cybercabs va permettre une efficacité énergétique exceptionnelle et donc une plus petite batterie (moins chère).
Photo du Cybercab présenté à l’évènement «We, Robot», le 10 octobre 2024. À noter la partie arrière plus étroite que la partie avant, ce qui améliore l’aérodynamisme et l’efficacité. Source : Tesla.
Photo du Cybercab avec le coffre ouvert. À noter le mur entre la cabine passager et le coffre, qui diminue le chauffage ou la climatisation requise pour la cabine, rendant le Cybercab plus efficace. Source : Tesla.
Lors de la présentation des résultats financiers de Tesla du dernier trimestre 2024, Elon Musk a annoncé dans le podcast qu’ils allaient démarrer un service payant de robotaxis sans conducteur en juin 2025, dans la ville de Austin au Texas! C’est dans quelques mois. Les véhicules utilisés vont être ceux existants, mais avec un logiciel FSD ne requérant pas de supervision par le conducteur, contrairement aux versions actuelles. Le Cybercab à deux passagers, quant à lui, ne va pas sortir des chaines de montage avant la fin 2026. La cadence de production initiale prévue est de 2 millions de Cybercabs par année, lorsque la chaine de montage aura été graduellement débuguée et emmenée à sa vitesse de croisière, vers la fin 2027.
Mais, qu’est-ce qui fait que cette fois serait la bonne? Dans ce qui suit, je vais vous montrer à quel point l’évolution du logiciel FSD de Tesla a été rapide depuis deux ans. Principalement, c’est dû à un changement radical de la méthode de programmation, en faveur d’une IA graduellement mur à mur depuis 2022, et également dû à un nouveau centre de calcul, CORTEX, bien plus performant pour entrainer l’IA à la conduite autonome.
L’évolution explosive du logiciel FSD de Tesla en 2024 et 2025
Au dernier trimestre de 2024, Tesla a complété l’installation de son supercentre de calcul de Austin au Texas, abritant CORTEX, le deuxième plus puissant ordinateur au monde dédié à l’entrainement de l’intelligence artificielle (IA). Le plus puissant étant COLOSSUS de xAI, qui opère depuis quelques mois à Memphis au Tennessee. Rappelons que xAI a été fondé récemment par Elon Musk pour entraîner, entre autres, le modèle GROK d’IA qui devrait surpasser ChatGPT de OpenAI.
Dans son rapport d’activité pour le 4e trimestre 2024 ainsi que pour l’année 2024, intitulé Q4 and FY 2024, Tesla mentionne d’entrée de jeu, à la page 3, que la puissance de calcul pour entrainer leur IA a augmenté d’un facteur 5 en 2024! À la page 10 de ce même rapport, on retrouve le graphique ci-dessous qui fait état des progrès majeurs de la sécurité des véhicules Tesla depuis 2019, lorsqu’ils fonctionnent avec leur logiciel FSD actionné. Il est impressionnant de constater qu’en 2024 les véhicules Tesla avec le logiciel FSD activé avaient, en moyenne, un accident à tous les 6 millions de miles (9,6 millions de kilomètres), alors que la moyenne des véhicules aux États-Unis avaient un accident aux 700 000 miles (1 120 000 km)! C’est presque 6 fois moins d’accidents! À noter, toutefois, que le conducteur peut prendre le relais du FSD dans les situations ambiguës, dans ces statistiques.
Graphique illustrant les miles parcourus entre deux accidents, en moyenne, tiré du document Q4 and FY 2024 faisant le bilan des résultats de Tesla au 4e trimestre et pour l’année entière 2024. Source : Tesla.
Par ailleurs, dans leur document Big Ideas 2025, la société bien connue Ark Invest précise l’évolution de la sécurité des véhicules Tesla en mode autonome (FSD à ON) sans intervention humaine. On retrouve à la page 9 de ce document le graphique suivant.
Graphique illustrant les miles parcourus entre deux interventions du conducteur, en moyenne, pour les différentes versions du logiciel FSD, montrant également les différentes puissances du Centre de calcul utilisé par Tesla. Tiré du document Big Ideas 2025 de la compagnie d’investissement Ark Invest. À noter que les versions 13.4 et 13.6 sont anticipées. Source : Ark Invest.
Les points du graphique correspondent aux différentes version du logiciel FSD. Bien sûr, les deux derniers sont des projectionss. L’axe horizontal est calibré en nombre de GPU (Graphic Processing Unit) de type H100 (compagnie NVIDIA) que comporte le centre de calcul qui entraine l’IA. L’axe vertical indique le nombre de miles entre deux interventions humaines pour corriger la conduite autonome de l’ordinateur de bord. On constate qu’au début janvier 2024 on en était à une intervention aux 10 miles (16 km) avec la version 11.5 du logiciel FSD, alors qu’à la fin octobre 2024 (FSD 12.5) les véhicules pouvaient parcourir 1 000 miles (1 600 km) sans intervention, 100 fois plus en dix mois! En utilisant un ordinateur plus puissant pour l’entrainement, la version 13.4 du FSD devrait atteindre 20 000 miles (32 000 km) entre les interventions, au premier trimestre de 2025. Avec un ordinateur encore plus puissant, il est prévu qu’au deuxième trimestre de 2025 la version 13.6 atteindra la barre des 700 000 miles (1 120 000 km) sans intervention, soit la distance moyenne entre deux accidents pour les véhicules étatsuniens. C’est à ce moment que les robotaxis Tesla devraient entrer en service à Austin au Texas. Même s’il y avait quelques mois de retard, cela ne serait pas réellement préjudiciable, compte tenu de l’énormité de l’enjeu. Un tournant historique!
À noter qu’à partir de là, les véhicules Tesla sur FSD conduiront mieux que l’homme, éventuellement 10 fois mieux dans quelques années, voire 100 fois mieux dans huit à dix ans, peut-être avant!
Mais, que s’est-il passé pour en arriver là soudainement?
Répondre à cette question c’est comme répondre à la question « pourquoi le iPhone de Apple est entré sur le marché en 2007 et pas en 2005 ou 2009? ». Pour le téléphone intelligent, c’est à cause d’une convergence de technologies : écrans tactiles, processeurs numériques suffisamment puissants et peu énergivores, batteries légères et durables à un prix acceptable, caméras et senseurs suffisamment performants à un prix abordable.
Pour la conduite autonome des véhicules Tesla, uniquement basée sur des caméras, le système FSD devrait dépasser en 2025 les performances d’un conducteur humain en ce qui a trait à la sécurité, pour les raisons suivantes. Tout d’abord, la puissance de l’intelligence artificielle a atteint un niveau adéquat, autant au niveau des logiciels que des processeurs et centres de calcul, avec un prix acceptable. De plus, pour entrainer correctement l’IA, il fallait que les véhicules aient parcouru des milliards de kilomètres. Or, ce qu’il faut savoir, c’est que le système FSD des véhicules Tesla fonctionne en permanence, même lorsqu’il n’a pas été activé par le conducteur. Il est alors dans ce qu’on appelle le mode shadow, c’est-à-dire que ses caméras envoient les images à l’ordinateur de bord qui les traite et en déduit les actions que le système FSD aurait prises s’il avait été en opération. Le système compare alors ses déductions avec ce que fait le conducteur, et les disparités sont envoyées à l’ordinateur central qui gère l’apprentissage de la conduite autonome. Bien sûr, les données des mauvais conducteurs sont écartées. Ainsi, des millions de propriétaires de Tesla travaillent pour améliorer la conduite autonome sans le savoir. Le graphique ci-dessous montre le nombre de miles parcourus par les véhicules de différentes compagnies, avec leur système de conduite autonome au travail (mode actif ou shadow), au 29 janvier 2025.
Miles cumulés parcourus par les véhicules de différentes compagnies, en conduite autonome, au 29 janvier 2025. Tiré du document Big Ideas 2025 de la compagnie d’investissement Ark Invest. Source : Ark Invest.
L’énorme avantage de Tesla saute aux yeux! Ses véhicules ont parcouru 3,5 milliards de miles (5,6 milliards de kilomètres). Le plus proche compétiteur est Waymo avec 37 millions de miles (59 millions de kilomètres). La complexité requise pour l’IA du système de conduite autonome de Tesla est plus grande, car, ses véhicules n’utilisent que des caméras (plus d’analyse et de calculs qu’avec des lidars) et peuvent rouler partout (sans cartes 3D), comme nous l’avons vu. Tesla a besoin également de plus de kilomètres parcourus par ses véhicules, pour entrainer leur IA convenablement. Mais, ces deux critères sont largement rencontrés par la compagnie. Voici une photo de leur centre de calcul Cortex inauguré à leur giga-usine de Austin, au Texas, au dernier trimestre 2024. Cortex est le deuxième plus puissant centre de calcul au monde. Ça prend ça pour traiter les images des 8 caméras de chacun de leurs véhicules sur des milliards de kilomètres, afin d’entrainer leur IA! On est loin des fabricants traditionnels d’automobile!
Superordinateur CORTEX de Tesla à leur giga-usine de Austin, au Texas, le deuxième plus puissant au monde, après celui de xAI, autre compagnie récemment fondée par Elon Musk. Source Tesla.
Il y a un autre élément clé qui a fait évoluer rapidement les performances du système FSD de Tesla. Au début, avant 2023, la programmation était effectuées en apprenant tout à l’ordinateur avec des centaines de milliers de lignes de codes du logiciel. Il fallait d’abord lui montrer comment étiqueter chaque élément des images : voiture, camion, vélo, piéton, animal de compagnie, arbre, panneaux et lignes de signalisation, feux de circulation, cône des chantiers de construction etc. Ensuite, il fallait dire à l’ordinateur comment le véhicule doit se comporter dans certains cas ambigus lorsqu’il rencontre ces éléments dans les images. Ce faisant, le système FSD s’est amélioré graduellement mais a frappé un plafond dans ses performances. C’est alors que Tesla a décidé de tout recommencer la programmation, en la basant presque uniquement sur l’intelligence artificielle mur à mur. Cela s’est fait graduellement depuis 2022. Avec les versions 12 du logiciel, l’IA a pris le contrôle dans de plus en plus de situations, un contrôle devenu impressionnant avec la version 13 (IA mur à mur avancé), sortie en décembre 2024. Fini les lignes de code pour dire quoi faire. L’IA apprend toute seule en regardant des milliards d’heures de conduites par des millions de conducteurs. Sa directive est d’éviter les accidents en respectant les règles de circulation, tout en conduisant le véhicule comme les meilleurs conducteurs humains, sans à-coups, à la bonne vitesse, pas trop lentement, pas trop vite.
L’évolution rapide du système FSD depuis janvier 2024, que nous avons vu plus haut, est le résultat des améliorations décrites dans les paragraphes précédents.
L’évolution fulgurante de L’IA depuis deux ans
Lors du lancement de ChatGPT pour le public, le 30 novembre 2022, en quelques jours des millions de personnes ont pu constater la puissance de cet outil d’intelligence artificielle basé sur les gros modèles de language (Large Language Models, LLMs). ChatGPT, de la compagnie OpenAI, a totalement révolutionné la compréhension du language écrit, en interprétant les nuances et le contexte des écrits, de façon inédite. Doublé d’un engin de recherche puissant sur Internet, du jour au lendemain, les créateurs de contenu on vite utilisé ChatGPT pour synthétiser des articles ou des livres, écrire des comptes-rendus, faire des comparaisons en profondeur, rédiger des essais ou romans sur une thématique donnée ou encore produire des scripts de scénarios, ou même composer de la poésie! La réalisation d’images de synthèse particulièrement impressionnantes et artistiques a suivi, pour illustrer les demandes les plus déconcertantes des utilisateurs. Ma fille, qui est productrice de téléséries, me disait récemment que leurs équipes utilisaient ces outils IA quotidiennement. Ces outils peuvent faire bien d’autres choses également, comme programmer des lignes de code pour des applications ou résoudre des problèmes complexes. Et, ce n’est qu’un début. Le potentiel économique est immense.
Une course effrénée se déroule présentement, avec des investissements de centaines de milliards de dollars par année! Elon Musk a fondé la compagnie xAI en juillet 2023 et vient de mettre en opération le plus gros centre de calcul en intelligence artificielle au monde, appelé Colossus, à Memphis au Tennessee, au quatrième trimestre 2024. Colossus comportait 100 000 processeurs graphiques (GPU) H100 de Nvidia à son ouverture en septembre 2024 et en a atteint 200 000 en décembre 2024, consommant aujourd’hui 250 MW d’électricité! Ce superordinateur a été planifié et installé dans une usine existante désafectée en 122 jours pour sa première phase (100 000 H100) au lieu de 3 à 4 années comme c’est le cas normalement, et la deuxième phase (200 000 H100) en 92 jours!! C’est la première fois qu’un aussi grand nombre de GPU est utilisé pour entrainer une IA. Mais, ce n’est pas fini, en 2026 1 000 000 de GPU Nvidia sont prévus, qui nécessiteront 1,2 GW de puissance électrique (75% de la centrale hydroélectrique Manic 5, ci-dessous) pour fonctionner et être refroidis! Une bonne partie de l’électricité sera fournie par des mini centrales au gaz naturel de 16 MW chacune (turbines), installables très rapidement (proximité d’un gazoduc)! Voir l’article de Brian Wang du 18 février 2025 sur NextBigFuture.com pour plus de détails.
Barrage Daniel Johnson abritant la centrale Manic 5. Source Hydro-Québec.
Ce qu’il faut savoir c’est qu’il y avait un consensus comme quoi il était impossible de mettre en cohérence plus de 33 000 GPU dans un centre de calcul, car, chaque GPU doit savoir ce que tous les autres font ou « pensent », pratiquement instantanément, ce qui devient exponentiellement complexe au niveau des communications. Mais, Elon Musk n’en est pas à une impossibilité près. Son équipe a résolu le problème et repoussé grandement la limite de puissance des centres de calcul pour l’IA.
L’agent conversationnel (chatbot) GROK 3 de xAI, entrainé sur Colossus, va sortir dans quelques semaines et compétitionner ChatGPT 4. GROK 2 est déjà intégré à la plateforme X (autrefois Tweeter) et sera mis à jour très bientôt dans sa nouvelle version. GROK 3 sera également installé dans les véhicules Tesla d’ici quelques semaines. Les passagers pourront alors demander n’importe quoi verbalement et obtenir une réponse verbale, comme l’a annoncé Elon Musk le 17 février 2025 lors de la présentation de GROK 3 (Version originale anglaise ou version française doublée).
Par ailleurs, en janvier 2025, la startup chinoise DeepSeek a fait une percée impressionnante avec son application du même nom, qui rivalise ChatGPT à un coût beaucoup plus faible, dû à une efficacité largement accrue de leur logiciel. Cette bien meilleure performance est due à une innovation majeure du processus de raisonnement de l’IA, rendu public grâce à son logiciel open source. On peut donc s’attendre à ce que ce nouveau type de programmation de l’IA se retrouve un peu partout dans les mois qui viennent. Les conséquences sont énormes : possibilité d’utiliser des processeurs moins chers en moins grand nombre, temps de traitement de l’information bien inférieurs, consommation bien moindre d’énergie. Tous des facteurs vont contribuer à diminuer les coûts de l’IA de façon importante et amoindrir substantiellement l’empreinte écologique des centres de calculs qui lui sont dédiés.
Revenons à la conduite autonome et aux robotaxis Tesla
Comme le dit Elon Musk, ceux qui ne croient pas que le logiciel FSD est très près d’être autonome, sans conducteur à bord, c’est qu’ils n’ont pas essayé la version 13 du logiciel de conduite et n’ont pas réalisé toute la puissance de calcul dont dispose Tesla depuis quelques mois.
Alors, faisons un essai virtuel grâce aux tests du FSD 13 des meilleurs commentateurs. En voici deux : un de Whole Mars Catalog et un autre de AI DRIVR.
Capture d’écran de la vidéo YouTube «FSD 13 handles chaotic cities so well that $TSLA should be trading at $500+» du canal Whole Mars Catalog.
Capture d’écran de la vidéo YouTube «Tesla AI Delivered. FSD 13 is MIND BLOWING» du canal AI DRIVR.
Et, n’oublions pas qu’avec la rapidité actuelle du progrès du logiciel FSD, comme nous l’avons vu plus haut, sa sécurité devrait être multipliée par un facteur 10 d’ici juin 2025, si l’évolution continue au rythme actuel.
CONCLUSION
Nous avons vu pourquoi il est fort probable que la conduite autonome à grande échelle (2 millions de véhicules neufs par années en 2027-2028) fasse ses débuts sans conducteur en 2025, avec le système FSD (Full Self Driving) de Tesla. Il y a trois raisons qui convergent pour que cela se produise.
La première raison. C’est la refonte totale du logiciel FSD avec l’IA mur à mur. En 2023, Tesla a remplacé des centaines de milliers de lignes de code pour dire au véhicule quoi faire par un réseau neuronal (IA) qui apprend par lui-même, en regardant des milliards d’heures de conduite par les propriétaires des véhicules Tesla. La première approche (lignes de codes) avait plafonnée et les progrès étaient devenus trop lents. Avec la version 12 du logiciel FSD, en 2024 la distance moyenne sans intervention humaine a augmenté d’un facteur supérieur à 200! Et, ça continue avec la version 13.
La deuxième raison. La mise en place du superordinateur CORTEX, le deuxième plus puissant au monde pour entrainer l’IA. Digérer et analyser autant d’heures de vidéos haute résolution (8 caméras par véhicules) enregistrées par les millions de véhicules Tesla sur les routes nécessitait énormément de puissance de calcul. Avec l’arrivée de CORTEX en 2024, cette puissance a été multipliée par 5!
La troisième raison. Avoir le bon logiciel et un ordinateur ultra puissant n’est pas suffisant. Ça prend aussi énormément de données pour entrainer l’IA et dépasser la conduite humaine. Or, Tesla a accumulé les données de conduite sur 5,6 milliards de kilomètres, 100 fois plus que n’importe quel de ses compétiteurs, comme nous l’avons vu dans un graphique très explicite de Ark Invest.
Service de robotaxis Tesla en 2025. Avec le taux de croissance actuel des progrès de son logiciel FSD, Tesla prévoit dépasser les performances humaines en matière de sécurité au milieu de l’année 2025. C’est pour cela que la compagnie a annoncé qu’elle lançait un service de robotaxis sans conducteur à Austin au Tesxas en juin 2025.
Les robotaxis Tesla 5 fois moins chers. Contrairement aux autres compagnies comme Waymo ou ZOOX qui utilisent des lidars et des radars en plus des caméras, Tesla n’utilise que des caméras. Comme nous l’avons vu, le futur robotaxi Tesla, le Cybercab (2026), coûtera moins de 20 000 $ à fabriquer en millions d’unités (2 millions par années sont prévus en 2027), comparativement aux 100 000 $ environ des véhicules Waymo avec leurs systèmes complexes et coûteux de senseurs. Il faut comprendre que Tesla va fabriquer leur Cybercab eux-mêmes, avec des innovations majeures pour réduire les coûts de fabrication, comme le giga-moulage et l’assemblage en parallèle (unbox). Ils ont donc un énorme avantage en partant.
Les robotaxis Tesla peuvent rouler partout. Un humain avec ses deux yeux peut rouler partout, comme un robotaxi Tesla avec ses huit caméras. Ce n’est pas le cas des robotaxis fonctionnant avec des lidars (appareils qui émettent des impulsions laser pour déterminer la position et la distance des objets) qui doivent circuler dans une ville ou un quartier qui a été préalablement cartographié en 3D, au centimètre près. La cartographie coûte cher, surtout qu’il faut mettre à jour les cartes régulièrement pour tenir compte des changements (constructions, démolitions…).
Compétitionner Tesla va être très difficile. Les robotaxis Tesla vont coûter beaucoup moins cher et vont pouvoir aller partout. Un meilleur service à plus bas prix! Comment compétitionner contre ça quand tu n’as pas la technologie? Il semble très vraisemblable que plusieurs compagnies vont devoir demander une licence à Tesla pour leur système FSD.
Dans le présent article, j’ai mis l’emphase sur l’évolution du logiciel FSD de Tesla, basé uniquement sur des caméras, de même que sur l’évolution explosive des superordinateurs dédiés à l’IA. Il fallait le faire pour comprendre pourquoi les robotaxis à grande échelle devraient avoir de fortes chances de débuter en 2025.
Dans le prochain article je me pencherai de plus près sur le Cybercab de Tesla, proprement dit, et les gigantesques impacts sur la mobilité qui vont s’en suivre. Dans un autre article, j’aborderai l’avenir du transport en commun avec des mini robobus ou robovans.
Nous sommes à l’aube d’une révolution sans précédent des transports terrestres.
