Nous présentons Pylot, une plateforme dédiée à la recherche et au développement de véhicules autonomes (AV), conçue pour permettre aux chercheurs d’étudier l’impact de la latence et de la précision de leurs modèles et algorithmes sur le comportement global du véhicule autonome. Cette capacité est rendue possible grâce à une architecture modulaire fondée sur un système de flux de données haute performance, qui représente les composants du pipeline logiciel du véhicule autonome (détections d’objets, planificateurs de mouvement, etc.) sous la forme d’un graphe de flux de données d’opérateurs interagissant via des messages temporisés. Pylot s’interface facilement avec des simulateurs AV populaires tels que CARLA, et peut être déployé sur des véhicules réels avec des modifications de code minimales. Pour réduire la charge liée au développement d’un pipeline complet afin d’évaluer un seul composant, Pylot propose plusieurs implémentations de référence de pointe pour les différentes étapes du pipeline AV. Grâce à ces implémentations, un pipeline AV basé sur Pylot est capable de piloter un véhicule réel et obtient un score élevé lors du CARLA Autonomous Driving Challenge. Nous présentons également plusieurs études de cas facilitées par Pylot, notamment des preuves de l’importance de composants contextuels et de l’allocation temporelle par composant. Pylot est open source, et son code est disponible à l’adresse suivante : https://github.com/erdos-project/pylot.