Une technologie n’est pas saine ou nocive par naissance, mais elle peut être prometteuse à certains égards tout en présentant des problèmes à résoudre. La conduite autonome n’échappe pas à ce principe, même si les véhicules de niveau 5, c’est-à-dire capables d’avancer dans n’importe quel contexte sans assistance humaine, n’arriveront guère sur le marché avant plusieurs décennies. Pourtant, avec une vision prospective, certains commencent à s’inquiéter d’un aspect négatif qui pourrait émerger avec la diffusion de la conduite autonome sur la route. L’automatisation de la conduite implique en effet l’acquisition d’informations du milieu environnant à l’aide de radars et de caméras haute résolution à traiter en temps réel pour fournir à l’algorithme de conduite des données utiles au traçage de la trajectoire. Or, le traitement informatisé nécessite de l’énergie qui, l’approvisionnement énergétique étant encore largement dépendant des véhicules fossiles, implique des émissions de gaz à effet de serre.
Les centres de données actuels pour le stockage et le traitement des données informatiques dans le monde sont responsables de 0,3 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre, soit l’équivalent de l’empreinte carbone annuelle de l’Argentine, selon l’Agence internationale de l’énergie. Il est estimé que une flotte mondiale de véhicules entièrement automatisés pourrait doubler ces émissions simplement par la quantité de puissance de calcul nécessaire. Le Massachusetts Institute of Technology a publié une recherche sur le sujet, écrite par l’étudiant diplômé Soumya Sudhakarpar le professeur Vivienne Mer qu’en est-il du professeur Sertac Karaman. Les éditeurs ont estimé qu’un milliard de véhicules autonomes, chacun utilisé une heure par jour et consommant une puissance de calcul moyenne de 840W, suffirait à doubler les émissions actuelles de gaz à effet de serre des centres de données mondiaux.
Cependant, l’estimation est bien plus complexe qu’un simple calcul direct, car l’équation comprend plusieurs variables, comme le nombre de véhicules autonomes dans la flotte mondiale, la puissance de calcul de chacun d’entre eux, leur utilisation quotidienne et le mix énergétique par alimentation. l’électricité aux ordinateurs de bord. Ce sont des paramètres difficilement prévisibles sur le long terme, avec le temps d’utilisation qui pourrait par exemple augmenter, avec la possibilité de travailler directement à bord en voyageant ce qui inciterait à se déplacer en voiture, ou diminuer grâce au une gestion plus efficace du trafic et des itinéraires grâce à la communication entre les véhicules et les infrastructures. Les chercheurs ont ainsi construit un modèle statistique, en supposant également que les réseaux de neurones profonds sont utilisés comme algorithme de pilotage, qui sont très populaires en ce moment. Sudhakar explique : «En soi, tout cela ressemble à une équation d’une simplicité trompeuse. Cependant, chaque variable est associée à une grande incertitude, car nous considérons une technologie et une application émergente qui est encore absente ».
Les chercheurs ont donc estimé la puissance de calcul qui serait consommée pour acquérir et traiter les informations provenant des différents capteurs, dont les caméras à haute résolution. En supposant un véhicule autonome qui, avec dix réseaux de neurones profonds, traite les images d’autant de caméras, avec une utilisation quotidienne d’une heure, il y aurait 21,6 inférences chaque jour, qui multipliées par un milliard de véhicules équivalent à 21,6 billions d’inférences quotidiennes. Ce sont des volumes de calcul impressionnants si l’on considère, par exemple, que les centres de données de Facebook dans le monde effectuent chaque jour une poignée de billions d’inférences. Le modèle statistique a montré que, dans 90 % des scénarios, pour éviter de doubler les émissions mondiales actuelles des centres de données, une consommation de puissance de calcul pour chaque véhicule inférieure à 1,2 kW serait nécessaire. Pour atteindre cet objectif il faudrait que l’efficacité du matériel sur le marché double tous les treize mois environ.
Le modèle développé ne prend pas non plus en compte la consommation d’énergie provenant des capteurs ou les émissions associées à la production de voitures plus complexes telles que les voitures autonomes. Sudhakar commente : « Si nous maintenions les tendances actuelles de l’industrie en matière de rythme de décarbonation et d’amélioration de l’efficacité du matériel, il ne semble pas que cela suffirait à limiter les émissions de l’informatique embarquée dans les véhicules autonomes. Il y a un risque que cela devienne un énorme problème. Mais si nous anticipons le problème, nous pourrions concevoir des véhicules autonomes plus efficaces qui ont une empreinte carbone plus faible dès le départ”. Ajoute le professeur Sze : «Nous espérons que les gens considéreront les émissions et l’efficacité carbone comme un paramètre important à prendre en compte lors de la conception. La consommation d’énergie d’un véhicule autonome est critiquenon seulement en termes d’autonomie, mais aussi de durabilité ».