Chez Tesla, le futur de l’automobile ne passera plus par les mains du conducteur, mais par l’ordinateur. La marque dirigée par Elon Musk met un point d’orgue sur son fameux logiciel de conduite autonome FSD (Full-Self-Driving, ou conduite entièrement autonome en français). Si de nombreux couacs ont souvent fait le tour des médias, le système n’en reste pas moins l’un des plus performants du marché.
Derrière ce système de conduite, on trouve un écosystème ultra-ficelé et plutôt impressionnant. À l’occasion de la Conférence internationale sur la vision par ordinateur (ICCV) qui s’est tenue du 19 au 23 octobre 2025, le patron de l’intelligence artificielle chez Tesla, Ashok Elluswamy, a partagé sur X quelques principes de base du système FSD. Voici l’envers du décor.
Le Tesla FSD s’appuie sur un réseau neuronal pour suivre la logique humaine
Contrairement à la plupart des constructeurs qui recourent à de multiples capteurs et/ou un LiDAR, depuis 2021 la philosophie de Tesla sur la conduite autonome se concentre uniquement sur ce que la voiture voit par des caméras. C’est le principe du « Vision Only ».
Pour qu’une Tesla conduise toute seule, le logiciel utilise un réseau neuronal artificiel dit « end-to-end ». Ce réseau « utilise les pixels provenant des différentes caméras, les signaux cinématiques (tels que la vitesse du véhicule), les données audio, les cartes et la navigation pour produire les commandes de contrôle qui pilotent la voiture », explique Ashok. Selon lui, l’un des avantages majeurs de cette approche est d’apprendre facilement des données récupérées plutôt que de « codifier des valeurs humaines. »
En d’autres termes, « en s’entraînant sur des données humaines, les robots apprennent des valeurs qui correspondent à celles des humains. » En conduite autonome, les voitures font continuellement face à des scénarios uniques. Il est pris comme un exemple une large flaque d’eau recouvrant la chaussée. La voiture a deux choix : franchir la ligne au sol et rouler partiellement sur la voie d’en face ou continuer sur la flaque sans savoir ce qu’il y a dessous. Étant donné la pleine visibilité en face, le système préfère ainsi éviter l’eau. Un dilemme complexe à instruire dans « la logique de programmation traditionnelle, alors que cela semble plutôt simple pour un être humain qui observe la scène », affirme Ashok Elluswamy.
Dans un second exemple, le logiciel fait face à deux situations extrêmement similaires, mais dont la finalité ne doit pas être la même. Dans l’une une groupe de canards traverse la route et la voiture doit s’arrêter, dans l’autre un groupe d’oies attend au milieu d’un parking, mais n’a pas prévu de bouger. Le logiciel, suivant la logique humaine, comprend ainsi dans le second cas qu’il faut contourner les volatiles, car ils n’avanceront pas.
Une quantité astronomique de données pour alimenter le Tesla FSD
La grande force du système FSD de Tesla est sa capacité à étudier un grand nombre de données pour entrainer son modèle de conduite autonome puisqu’il s’appuie sur l’intégralité des véhicules de la marque en circulation. Ainsi, le constructeur peut collecter « l’équivalent de 500 ans de conduite chaque jour. »
Au sein de cette amas gigantesque, « Tesla utilise des processus sophistiqués de traitement des données pour sélectionner les échantillons de données les plus intéressants, les plus variés et les plus pertinents », afin de préparer ses véhicules aux cas de conduite les plus extrêmes. Grâce à ça, le FSD peut ainsi « comprendre » certaines situations comme un accident se produisant juste en face. Dans une vidéo exemple, on voit une voiture partir en tête à queue, et la Tesla réagit instantanément, avant même que le véhicule en cause ne heurte la barrière.
En plus de l’apprentissage en langage naturel par les images des caméras, le raisonnement du FSD peut être effectué avec deux outils :
- Le « Generative Gaussian Splatting » : une technique capable de reconstruire en 3D un environnement routier en quelques millisecondes à partir d’images, afin de simuler les routes et objets dynamiques.
- Le « Neural World Simulator » : un environnement virtuel simulant la route de manière réaliste, permettant de tester les modèles sans danger réel.
Le second outil est sans doute le plus impressionnant, car il permet de créer de toutes pièces des cas particuliers plus vrais que nature, de manière totalement numérique et donc infinie. Et contrairement à l’apprentissage traditionnel qui prédit les actions à faire selon l’état actuel, cette méthode a un coup d’avance et prédit l’état futur du véhicule en fonction de l’état actuel et l’action réalisée par la suite.
Cette approche représente donc une avancée majeure pour tester et améliorer la conduite autonome à grande échelle, sans dépendre uniquement de données réelles.
D’après Ashok Elluswamy, « une petite version du modèle de raisonnement est déjà présente dans la dernière version du FSD v14. » Les premiers propriétaires ayant fait la mise à jour du logiciel ont déjà pu constater certaines améliorations, comme la compréhension d’un véhicule qui reculait à feu rouge pour changer de voie, ou même un piéton faisant signe qu’il allait partir de sa place de parking et lui laisser. Sous cet angle, la philosophie « Vision Only » est véritablement remarquable. Les propriétaires de Tesla ne peuvent que s’impatienter de sa disponibilité en Europe.
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