L'avenir de la conduite autonome : les mondes du monde et l'intelligence artificielle révolutionnent la simulation

Le rapport « Intelligente conduite, simulation et modèles mondiaux - Rapport de recherche 2025 » publié par ResearchAndMarkets.com met en évidence l'importance croissante des outils de simulation dans le développement des véhicules autonomes, notamment en réponse aux exigences accrues pour des données de haute qualité, une couverture de scénarios variés et une réduction des coûts de développement. Avec l'avancement vers la conduite autonome de niveau L3 et supérieur, la technologie de type « end-to-end » exige des données de grande ampleur, des scénarios diversifiés et une modélisation physique réaliste, ce qui est difficile à obtenir uniquement à partir des données réelles des routes. Pour pallier ces limites, les simulateurs automatisés deviennent un outil essentiel pour les constructeurs automobiles (OEM) et les fournisseurs. Ils permettent de réduire les cycles de développement, de baisser les coûts et d'améliorer l'efficacité. Les modèles mondiaux, qui utilisent l'intelligence artificielle pour créer une représentation interne du monde physique, sont de plus en plus adoptés. Ils facilitent la prédiction de l'état de l'environnement, le raisonnement contre-factuel et la génération de scénarios à partir de données multimodales et d'apprentissage par renforcement. Cependant, ces modèles nécessitent des ressources de calcul importantes, une meilleure interprétabilité et une attention accrue aux biais de données. Les modèles mondiaux offrent également des avantages dans des domaines tels que la perception environnementale, la prédiction de l'évolution des scénarios, l'optimisation des décisions et des plans, ainsi que l'amélioration des capacités de généralisation des systèmes. Le rapport souligne également l'évolution des validations de sécurité vers une approche de chaîne complète, impliquant une collaboration interdomaines. Les OEM et fournisseurs travaillent sur l'intégration de la cabine de conduite, des systèmes électriques, de la gestion thermique, de l'IoV et des jumeaux numériques. L'un des principaux défis de la simulation est sa crédibilité. Pour y remédier, l'industrie utilise des technologies d'intelligence artificielle, des bases de données open source et des outils de simulation améliorés. En avril 2025, le standard ASAM OpenMATERIAL 3D 1.0.0 a été lancé, définissant une norme pour les propriétés physiques et les descriptions 3D des matériaux, ce qui améliore la réalisme des simulations des capteurs. Plusieurs outils de simulation ont également été mis à jour, comme PreScan 2503, HEXAGON VTD, CarMaker14.0, MATLAB/Simulink R2025a, Ansys 2025R1, aiSim UE5.5, Qianxing V3.0 et PanoCarV1.7. Ces mises à jour renforcent l'efficacité des tests et l'exactitude des modèles. L'industrie s'efforce ainsi d'améliorer la qualité des données, l'interopérabilité des outils et la réutilisation des scénarios. Des initiatives open source, comme celles de la Chine, contribuent à la diffusion de données précises et réutilisables. En termes d'évaluation, les experts soulignent que les modèles mondiaux et la simulation avancée sont des leviers majeurs pour l'industrie automobile. Les entreprises comme la Chine, avec ses plateformes de simulation et ses fournisseurs de modèles mondiaux, montrent une croissance rapide. Les acteurs étrangers, quant à eux, investissent dans des outils de pointe pour garantir la crédibilité et la sécurité des systèmes de conduite intelligente. Le rapport met en lumière l'importance de ces technologies dans l'avenir de l'automobile autonome.