Libérer le "goulot d'étranglement" cognitif dans les véhicules autonomes
En mars 2018, le deuxième accident mortel de Tesla impliquant son système d'autoguidage autopilot s'est produit sur l'autoroute 101 à Mountain View, en Californie (The Guardian Staff 2018). Les rapports de collision ont montré que le conducteur, Wei Huang, ingénieur logiciel chez Apple, avait reçu des signaux visuels et auditifs du système d'autoguidage avant que son véhicule ne s'écrase contre un terre-plein en béton, ce qui l'a tragiquement tué. Apparemment, Huang avait 150 mètres du terre-plein en vue, soit cinq secondes pour réagir et éviter la barrière s'il avait été pleinement attentif à la situation.
Bien que les systèmes de véhicules autonomes aient sauvé plus de vies qu'ils n'en ont perdu (Marshall 2017), devons-nous nous attendre à ce que d'autres incidents de ce type se produisent au cours de leur production continue ? De plus, le fait que des accidents se produisent encore dans les systèmes autonomes d'autoguidage (qui sont conçus pour améliorer la sécurité du conducteur) nécessite-t-il une étude plus approfondie de la relation entre la perception du danger, les signaux automatisés et le multi-tâches ?
Bien qu'ils représentent une part importante du progrès technologique, les véhicules autonomes introduisent toujours des perturbations pour les conducteurs, qui pourraient les considérer comme un moyen de se détendre et de porter leur attention ailleurs. Le fait d'accorder une telle confiance aux systèmes d'aide à la conduite peut exposer les conducteurs à un risque dangereux, au lieu de rendre la conduite plus facile et plus sûre. Selon les sciences du comportement, cette capacité accrue à mener plusieurs tâches de front au volant peut entraîner d'autres problèmes pour les autres conducteurs et la sécurité routière en général, car des études montrent que nos systèmes cognitifs de prise de décision ne sont pas aussi sophistiqués que nous le pensons.
Pour atténuer ces risques, l'industrie des véhicules autonomes peut tirer parti de ces connaissances en sciences du comportement et en découvrir davantage sur l'architecture cognitive et les processus de prise de décision du conducteur. En comprenant quand, où et comment les conducteurs sont le plus optimalement multitâches, l'industrie peut aider à concevoir des politiques et des interventions technologiques qui améliorent la synchronisation dans le domaine des transports autonomes.
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Hanna Haponenko
Hanna a obtenu son diplôme de premier cycle en sciences de la santé avant de s'orienter vers la cognition et la perception. Elle est actuellement candidate au doctorat en psychologie cognitive à l'université McMaster. Ses travaux de recherche actuels portent sur le codage d'un simulateur de conduite afin de tester l'efficacité des indices lors de l'exécution de tâches multiples.
