Conduite autonome : entre science fiction et réalité

© Oliver Wyman

MARS 2017

CONDUITE AUTONOME :ENTRE SCIENCE FICTION ET RÉALITÉ

CONFIDENTIALITY Our clients’ industries are extremely competitive, and the maintenance of confidentiality with respect to our clients’ plans and

data is critical. Oliver Wyman rigorously applies internal confidentiality practices to protect the confidentiality of all client

information.

Similarly, our industry is very competitive. We view our approaches and insights as proprietary and therefore look to our clients to

protect our interests in our proposals, presentations, methodologies and analytical techniques. Under no circumstances should

this material be shared with any third party without the prior written consent of Oliver Wyman.

© Oliver Wyman

2© Oliver Wyman

4

2016

24 743

2015

12 353

2011 2012

1 149

2013

2 600

2014

4 755

Parutions médiatiques

2011 à 2016

Source : Recherche en texte libre Factiva pour « voiture autonome » OU « conduite autonome », analyse Oliver Wyman.

Entreprises les plus citées

2011 à 2016

Nombre de reportages / articles

7,5%

Alphabet

4,9%

Uber

4,7%

GM

4,1%

Tesla

4,1%

Apple

2,9%

Ford

2,9%

Daimler

2,1%

Toyota

2,0%

Volvo

1,8%

BMW VW

24,5%

Couverture médiatiqueLa conduite autonome est un thème d’actualité suscitant un intérêt croissant

Nombre de reportages / articles citant l’entreprise

3© Oliver Wyman

BrevetsLe nombre de brevets déposés en lien avec la conduite autonome reflète cet intérêt croissant

Cessionnaire d’origine

● Google 11 %

● Ford 3,4 %

● Daimler 2,7 %

● Bosch 2,4 %

● Volvo 1.8 %

● Toyota 1,6 %

● Hyundai 1,5 %

● Nissan 1,2 %

● VW 1,1 %

Brevets en lien avec la conduite autonome par date de dépôt

Couleurs attribuées par le cessionnaire d’origine

1 656 brevets au total

Source : Données de l’indice Thomas Reuter « Derwent World Patent Index », analyse réalisée avec l’algorithme d’analyse sémantique QUID

Juin 1999 Fév. 2002 Oct. 2004 Juin 2007 Fév. 2010 Oct. 2012 Juin 2015

Qu’est-ce que la conduite autonome ?

5© Oliver Wyman

Les voitures actuelles possèdent déjà des fonctionnalités de conduite autonome

Évitement

de collisions

• Systèmes reposant sur la

détection par radar, laser

ou caméra pour avertir le

conducteur d’un accident

imminent

• Certains systèmes peuvent

détecter la présence d’un

piéton sur la chaussée

• Si le conducteur ignore les

avertissements, certains

systèmes actionneront les

freins automatiquement

Avertissement

de dérive

• Quand la voiture

commence à dévier de sa

voie, certains systèmes

alertent le conducteur

avec un signal sonore et

lumineux et appliquent

une force légère sur le

volant pour corriger le

trajectoire.

Détecteurs

d’angle mort

• Détection par radar ou

des caméras de la

présence de véhicules

dans l’angle mort hors du

champ de vision du

conducteur.

• Avertissement sonore ou

lumineux dans le

rétroviseur ou dans le

montant vertical du pare-

brise.

Régulateur de

vitesse intelligent

• Permet de maintenir une

distance prédéfinie avec

le véhicule devant. Si

celui-ci ralentit, votre

voiture ralentit également.

• Si un véhicule emprunte

votre voie, votre voiture

maintient la distance avec

celui-ci. Utile lors des

bouchons.

Stationnement

autonome

• La voiture se gare grâce à

des systèmes de

positionnement reposant sur

des caméras ou du sonar.

• Le conducteur doit

généralement toujours

actionner les freins et suivre

les indications du système.

• Ce système est apparu pour

la première fois en 2003 sur

le Prius de Toyota.

• Cette fonctionnalité est

désormais proposée par

BMW, Ford et beaucoup

d’autres marques.

Source : How Self Driving Cars Work, New York Times, Déc. 2016. Google Car est un Lexus modifié par Google.

6© Oliver Wyman

La conduite autonome est encore à ses débuts, avec des fonctions d’automatisation isolées mais peu d’ensembles fonctionnels d’automatisation proposées par les constructeurs automobile

Niveau 0 Niveau 1 Niveau 2 Niveau 3 Niveau 4 Niveau 5

Conduite assistée

Le conducteur exerce

continuellement le

contrôle longitudinale

et latérale du véhicule

Le conducteur exerce

continuellement le

contrôle longitudinale

ou latérale du

véhicule

Le contrôle latéral ou

longitudinal est exercé

par le système

Conduite assistéeConducteur seul Automatisation

partielle

Automatisation

conditionnelle

Niveau élevé

d’automatisation

Automatisation

complète

Le conducteur doit

suivre le système

continuellement

Le système exerce le

contrôle latérale et

longitudinal dans des

cas précis

Le conducteur n’a pas

besoin de suivre le

système

continuellement, mais

doit rester prêt à

reprendre le contrôle

si nécessaire

L’intervention du

conducteur n’est pas

nécessaire dans des

cas précis

Le système exerce le

contrôle latérale et

longitudinal dans des

cas précis.

Le système reconnaît

ses limites et

demande au

conducteur de

reprendre le contrôle

à temps.

Le système peut gérer

automatiquement

toutes les situations

dans un cadre précis

Le système peut gérer

automatiquement

toutes les situations

pendant tout le trajet.

Aucun conducteur

nécessaire

Conduite autonome

AUJOURD’HUI AUJOURD’HUI BIENTÔT À L’AVENIR À L’AVENIR À L’AVENIR

Source : a16z. NHTSA, SAE

7© Oliver Wyman

Capteurs / interfaces

Comment fonctionne la conduite autonome ?Les véhicules autonomes traitent les informations collectées sur l’environnement ou utilisent des interfaces pour déclencher des actions de conduite

Source : Daimler, Oliver Wyman

Intelligence artificielle Actionneurs

Exemple : Structure du système de conduite intelligente Mercedes S500

Données collectées

sur l’environnement

ou auprès de sources

dans le Cloud

Données traitées par des

algorithmes / applications afin

de prendre des décisions sur

les actions à déclencher

Interagissent avec le

véhicule pour déclencher

les actions décidées par

l’intelligence artificielle

Émulation RDU

Groupe de capteurs ABS

Radars DISTRONIC

Caméra de détection

des feux tricolores

Traitement radar

Carte des feux tricolores

Emplacement des voies

Carte des voies

Caméra de détection de la position

des entités géographiquesPosition des entités géographiques

Carte de planification

Détection des objetsImageur stéréoscopique

Détection des feux tricoloresVisualisation

Capteurs de détection de la position

du véhiculeLocalisation Planification SPE

Carte des entités géographiquesABS

Radars à 360°

8© Oliver Wyman

CamérasUtilisent la parallaxe pour calculer la distance

entre le véhicule et les objets environnants.

Détectent également les feux tricolores et les

panneaux de signalisation, et aident à reconnaître

des objets en mouvement, tels que des piétons ou

des cyclistes.

Capteurs radarMesurent la distance du

véhicule aux obstacles.

Unité LiDAR(détection et localisation par la lumière)

En rotation continuelle, utilise des faisceaux

laser pour générer une image à 360° de

l’environnement du véhicule.

Ordinateur central

(placé dans le coffre)Analyse des données des

capteurs et les compare aux

cartes stockées pour évaluer les

conditions ambiantes.

Unités LiDAR

complémentaires

Source : How Self Driving Cars Work, New York Times, Déc. 2016. Google Car est un Lexus modifié par Google.

Comment fonctionne la conduite autonome ?Les solutions actuelles de conduite autonome reposent sur une combinaison très coûteuse de capteurs radar à 3D, de caméras et de puissance informatique

9© Oliver Wyman

Solutions de communicationLa conduite autonome fonctionne grâce à des informations captées directement de l’environnement, auprès de sources dans le Cloud ou d’autres véhicules

Véhicule-environnement

(Balayage) (V2E)

Véhicule-Cloud (V2C) Véhicule-véhicule (V2V)

Aujourd’hui

• Le véhicule balaie

l’environnement pour obtenir

des informations nécessaires

aux systèmes de conduite

assistée, grâce aux dispositifs

tels que :

– des caméras

– des capteurs radar

– la technologie laser

– des capteurs ultrasoniques

• Le véhicule communique

continuellement avec les services

et les bases de données du Cloud

pour recueillir des informations,

requises, telles que :

– des données de positionnement

– des données de circulation

– L’état de la signalisation

routière

• Le traitement intensif des données

peut donc être effectué dans le

Cloud

• Les véhicules échangent des

informations en temps réel, sur :

– l’accélération / le freinage

– les changements de direction /

de voie

– les conditions routières et de

circulation ailleurs

• Les services du Cloud offrent des

capacités de traitement et d’accès

aux bases de données si besoin

• Utilisé aujourd’hui dans les systèmes

de conduite assistée dans des voitures

fabriquées en série

• Les technologies autonomes les plus

courantes sont basées sur ce principe

• Google utilise ce principe

pour sa voiture autonome

• Des technologies en cours d’essai

• Pas encore utilisées

Source : Oliver Wyman

Véhicule-infrastructure (V2I)

• La communication entre le véhicule et

les infrastructures routières peut

fournir :

– des alertes feu rouge (calculés

selon les cycles et durées de

signalisation)

– des alertes de vitesse à l’approche

de virages

– une assistance pour s’arrêter à la

bonne distance des panneaux stop

– des alertes d’infraction aux

passages à niveau

– des alertes sur les conditions

météo

10© Oliver Wyman

Pénétration

du marché

0 % 4 % 13 % 25 % 37 % 44 % Niveau 2

0 % 0 % 3 % 15 % 28 % 40 % Niveau 4

Selon le scénario de référence, 25 % des véhicules neufs vendus en 2030 seront au moins partiellement automatisés, et 15 % seront complètement automatisés

Note : Scénario sans mandat fédéral ou ruptures radicales, montrant le taux de croissance sous-jacent des ventes de nouveaux véhicules

Source : LMCA, Navigant, Victoria Transport Policy Institute, Just Auto, estimations Oliver Wyman, modèle de pénétration de la conduite autonome

Vente de véhicules autonomes neufs

Nombre de véhicules, véhicules particuliers et utilitaires légers

2015 2020 2025 2030 2035 2040

60

15

45

30

75

0

90

Niveau 4 – véhicules

complètement automatisés

Niveau 2 – véhicules

partiellement automatisés

Scénario optimiste / pessimiste selon des études et travaux de recherche

2030 : 25 % des véhicules vendus

• ~31,5 millions de véhicules équipés

avec des fonctionnalités autonomes

Niveau 2

• ~18,9 millions de véhicules

complètement ou hautement

automatisés

Estimation Oliver Wyman

Estimations provisoires

Qui sont les acteurs clés

et que font-ils ?

12© Oliver Wyman

« L’écosystème des véhicules autonomes » 4 types d’acteur

Illustration

Non exhaustive

Constructeurs OEM Acteurs technologiques

Fournisseurs automobile de premier rang

Spécialistes en VA

13© Oliver Wyman

Valeur

boursière

en mds

d’euros1

Introduction

au marché

Partenaires

clés

Origine

Niveau 3 Niveau 4/5

92 ~2018 – NASA

129 – ~2021

Intel,

Mobileye,

Nvidia

178 ~2020 ~2025 Nvidia

152 ~2020 ~2025LG,

Quanergy

287 ~2020 –

Plusieurs

universités,

Microsoft

Les géants du numérique bouleversent le secteur automobile en annonçant le développement de véhicules autonomes dans un proche avenir

1. Thomson Reuters le 30 août 2016 – taux de change du même jour; 2. Deux jeunes entreprises sous le nom Future Mobility; 3. Uniquement pour un nombre restreint de villes et de routes;

4. Activité à confirmer.

Source : Thomson Reuters, Factiva, Forbes, sites internet des entreprises

Des entreprises technologiques avec des moyens de

financement importants militent en faveur de véhicules

complètement automatisés…

Valeur

boursière

en mds

d’euros1

Introduction

au marché

Partenaires

clés

Origine

Niveau 3 Niveau 4/5

417 – ~2020 Fiat, Chrysler

29 ~2018 ~2020 Nvidia

201 – ~20203 Foxconn,

Harmony

536 – ~20214 –

49 ~2018 ~2021 A confirmer

– – ~2021 Volvo

…tandis que les constructeurs automobile traditionnels

se focalisent sur une démarche progressive avec des

objectifs généralement moins ambitieux

2

14© Oliver Wyman

Jeunes entreprises réparties selon une analyse sémantique de leurs activités

(couleurs par segment, taille selon le degré de similarité avec d’autres)

Zoom sur les spécialistes en VA (véhicules autonomes)Des spécialistes en conduite autonome peuvent être répartis en sept segments principaux

segments

●Solutions de

conduite autonome20 %

●Algorithmes &

applications 18 %

●Systèmes analytiques

& télématiques16 %

● Capteurs 18 %

● Traitement 11 %

● Cartographie 10 %

● Cybersécurité 7 %

Source : CrunchBase, Capital IQ, analyse Oliver Wyman

Note : L’algorithme sémantique recherche des mots clés dans la description des activités et crée des liens sur la base de sim ilarités du lexique employé. Les connexions indiquent la présence

d’une lexique similaire, la densité représente le degré de similarité du lexique, les nœuds et segments centraux sont essentiels au réseau global, tandis que les nœuds et segments

périphériques représentent des créneaux plus marginaux.

Solutions de conduite autonome

Algorithmes / Applications

Capteurs

Systèmes analytiques & télématiques

Traitement

Cartographie

Cybersécurité

15© Oliver Wyman

Segmentation des spécialistes en VA~ 170 entreprises dans le monde dans les différents segments

Solutions

de conduite

autonome

33 entreprises

Traitement

18 entreprises

Capteurs

31 entreprises

Systèmes

analytiques &

télématiques

27 entreprises

Cartographie

17 entreprises

Algorithmes &

applications

31 entreprises

Cybersécurité

11 entreprises

• Véhicules autonomes :

voitures, navettes, utilitaires

• Solutions/systèmes de conduite autonome

• Technologies clés de conduite autonome


• Processeurs avec des

capacités en matière

de superinformatique,

permettant

l’apprentissage en

profondeur,

algorithmes de vision

artificielle …

• Technologie de

capteurs LiDAR,

capteurs de détection,

systèmes de vision

artificielle en 3D,

caméras 3D, …

• Connectivité entre

les différents

systèmes et plates-

formes, applications

de sécurité

• Cartographie

numérique, cartes 3D

à haute résolution /

définition

• Applications de

détection intégrant une

combinaison de

capteurs, des solutions

applicatives pour le

développement de

systèmes ADAS, et

l’apprentissage en

profondeur

• Systèmes de

cybersécurité pour des

véhicules autonomes

connectés

16© Oliver Wyman

Jeunes entreprises innovantes créées chaque année par segment

Monde, 2000 – Jan 2017

33

30

31

28

31

29

27

26 18

8 17 13

11 11

2

1 10

Total

4

23

Avant 2000

33

Après

2000

Solutions de

conduite

autonome

Algorithmes &

applications

Systèmes

analytiques &

télématiques

Capteurs

Traitement

Cybersécurité

Cartographie

168 23 145

Source : Crunchbase, Capital iQ, analyse Oliver Wyman

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016

Capteurs

Solutions de conduite autonome

TotalAlgorithmes & applications

Systèmes analytiques & télématiques

Cartographie/positionnement

Traitement

Cybersécurité

4 3 3 4 5 2 4 9 3 4 4 8 14 20 20 25 13 /an

DynamiqueLa création de jeunes entreprises innovantes s’accélère depuis 2011

17© Oliver Wyman

1 316M$#73

148M$#31

547M$#32

132M$#8

598M$#16

74

M$

58

M$

9,5

M$

3,5

M$

2,7

M$5

5

3 1

0,2

M$72

Empreinte géographique des voitures autonomesLes États-Unis, l’Asie et l’Israël mènent le jeu en termes des investissements reçus et du nombre de jeunes entreprises innovantes

Exclusivement des données investissement ouvertes au public

Source : CrunchBase, Capital IQ, analyse Oliver Wyman. Note : Fonds propres + financement par emprunt

18© Oliver Wyman

Traitement$58M 4

Systèmes

analytiques &

télématiques

$3,5

M 4

Cybersécurité $2M 1

Capteurs $18M

10

Algorithmes &

applications

$9,5

M

$2,7

M

8

Solutions de

conduite

autonome

$38M $14M 3

Capteurs de vision

artificielle

Navette autonome

Toutes les entreprises

EuropeLe montant global des investissements est plus limité en Europe que dans d’autres régions, mais des jeunes entreprises innovantes ont été créées dans tous les segments

Navette autonome

Source : CrunchBase, Capital IQ, analyse Oliver Wyman. Note : Fonds propres + financement par emprunt. LF : Dernier cycle de financement

19© Oliver Wyman

Description

d’activité

• Entreprise de

robotique

pionnier en

matière de

mobilité

autonome en tant

que service

• Entreprise essaimée

de MIT qui développe

des voitures

autonomes et des

robots mobiles

autonomes

• Système

technologique pour

véhicules autonomes

reposant sur un

réseau de caméras

connectés alimenté

par l’intelligence

artificielle et un

système de Cloud

intelligent

• Utilisant des

smartphones

connectés ainsi que

des caméras et

capteurs embarqués,

Nexar fournit des

alertes en temps réel

pour éviter des

collisions avec des

véhicules, cyclistes

ou piétons.

• Entreprise

d’apprentissage en

profondeur fondée

par des anciens du

laboratoire IA de

Stanford (Stanford AI

Lab), qui développe

des applications

intelligentes pour

véhicules autonomes.

• Fabrique une boîte à

outils applicatifs

permettant de combiner

différents capteurs

embarqués, systèmes

GPS et données

cartographiques avec la

vision artificielle pour

assister la conduite,

destinée pour des

systèmes autonomes ou

semi-autonomes.

Segment • Solutions de conduite autonome • Capteurs • Systèmes

analytiques &

télématiques

• Algorithmes & applications

Année de

création

• 2014 • 2013 • 2015 • 2015 • 2015 • 2015

Montant global

investi

• 290M$ • 19,6M$ • 14,9M$ • 14,5M$ • 12M$ • 9,45M$

Dernier cycle de

financement

• 250M$ en 2016 • 19,6M$ en 2016 • Inconnu en 2016 • 10,5M$ en 2016 • 12M$ en 2016 • 6,7M$ en 2016

Investisseurs

principaux

• AID Partners

Capital Holdings,

Draper Fisher

Jurvetson,

Blackbird

Ventures, …

• Samsung Ventures,

Fontinalis Partners,

Signal Ventures, …

• Toyota Research

Institute, BMW i

Ventures, Allianz

Ventures

• Mosaic Ventures,

Expansion Venture

Capital, …

• InnoSpring Seed

Fund, Northern Light

Venture Capital,

Oriza Ventures

• Robert Bosch Venture

Capital, Nvidia, …

URL • zoox.com • nutonomy.com • nauto.com • getnexar.com • drive.ai • aimotive.com

Localisation • Menlo Park, USA • Boston, USA • Palo Alto, CA, USA • Tel Aviv, Israël • SF, CA, USA • Budapest, Hongrie


Exclusivement des données investissement ouvertes au public

Jeunes entreprises spécialisées dans l’intelligence artificielleDe jeunes entreprises prometteuses appliquent l’intelligence artificielle à des problématiques de conduite autonome, ZOOX étant la mieux financée de toutes ces jeunes pousses IA

20© Oliver Wyman

OEM Partenaire

/Cible

Objectifs Action Dates clés

• Investissement de 75M$ dans l’un des leaders technologiques spécialisé en matière de

capteurs temps réel LiDAR• Investissement • Oct. 2015

• « La coalition de conduite autonome pour une meilleure sécurité routière » (“Self-Driving

Coalition for Safer Streets”) créée pour assurer la représentation des intérêts des voitures

autonomes

• Coalition de

lobbying

• Avril 2016

• Partenariat établi pour apporter l’intelligence artificielle aux modules d’apprentissage de son

système de conducteur virtuel pour véhicules autonomes• Accord de

licence

• Aug. 2016

• Investissement d’un montant inconnu dans la vision artificielle et l’apprentissage artificiel • Investissement • Aug. 2016

• Investisseur principal (cycle 650M$) dans cette jeune pousse spécialisée dans les plates-

formes logicielles et systèmes analytiques

• Prévoit d’utiliser la prochaine génération des plates-formes Cloud et des capacités d’analyse

de Pivotal pour soutenir le programme de développement des voitures autonomes

• Investissement • Aug. 2016

• Université de

Michigan

• Partenariat en matière de R&D sur les véhicules autonomes, l’entreprise prévoit d’installer

une équipe de plus de 100 salariés sur le campus et d’ouvrir un centre de robotique avant

2020

• Partenariat • Sept 2016

• Développement d’un système intelligent hautement sécurisé qui alimentera les voitures du

futur• Partenariat • Oct. 2016

• Investisseur (cycle de financement 6,6M$) dans la jeune entreprise de cartographie 3D

s’appuyant sur l’intelligence artificielle• Investissement • Oct. 2016

• Investissement d’1 md de $ sur les 5 prochaines années dans cette jeune entreprise IA

focalisée sur les logiciels qui alimentent les véhicules autonomes.• Investissement • Fév. 2017

• Investissement de 500M$ dans Lyft, la plate-forme de transport P2P (2015)

• Programme d’essai d’une flotte de voitures électriques autonomes pour le service de

covoiturage

• Investissement

• Alliance

• Déc. 2015

• Nov. 2016

• Acquisition au prix de 1,3 mds de $ de cette jeune entreprise de conduite autonome créée

en 2013 qui développe un système de conduite autonome pour des voitures existantes.

• Cruise garde une unité de R&D basée à San Francisco

• Acquisition • Mars 2016

• Développement de prototypes de conduite autonome basés sur le minivan prototype

hybride qui sera utilisé par Google pour tester sa technologie de conduite autonome• Partenariat

ingénierie

• May 2016

Source : Articles d'actualité QUID/LexisNexis. analyse Oliver Wyman.

Les fournisseurs et constructeurs OEM investissent massivementFord et GM, par exemple, ont récemment réalisé des investissements d’environ 1 md de $ chacun dans l’intelligence artificielle et dans des jeunes entreprises de la conduite autonome et ont annoncé des alliances à venir

21© Oliver Wyman

Illustration : Partenariats R&D internes du Hyundai GroupHyundai Kia travaille en collaboration avec les filiales du groupe Hyundai Motor et investit 1,8 mds de $ pour développer des capacités de conduite autonome avant 2018

• Sujet : Techniques de conduite autonome

• Objectifs : Compléter les capacités de conduite autonome

• Partenaires impliqués : Hyundai Mobis, Hyundai Autron,

Hyundai MNSoft, autres filiales du groupe Hyundai Motor

• Modèle opérationnel :

– Hyundai-Kia travaille en collaboration avec les filiales du

groupe Hyundai Motor pour développer la conduite

autonome :

- Hyundai Mobis : Développement de systèmes

d’assistance active de maintenance de la trajectoire et de

régulation adaptive de vitesse ainsi que de solutions

intelligentes d’aide au stationnement; des recherches

avancées en matière de stationnement autonome et

d’assistance en cas de bouchon

- Hyundai Autron : Développement de châssis & systèmes

de contrôle ADAS, recherches avancées sur les capteurs

- Hyundai MNSoft : Développement de logiciels

Description

Paramètres clés

ÉTAPE R&D CONCERNÉE

Une partie des 2 000 mds de KRW (1 8 mds de $) investis par

Hyundai Kia avant 2018 sur la conduite autonome

Période : 4 ans (2014-2018)

Recherche fondamentale

Recherche avancée

Développeme

nt

Illustration

Sources : Entretiens, sites internet des constructeurs OEM, articles de presse

22© Oliver Wyman

Illustration : Le partenariat de Toyota et Preferred NetworksToyota investit dans un projet d’apprentissage intelligent dans l’espoir de mettre des voitures complètement autonomes sur les routes avant 2020

• Sujet : Conduite autonome/intelligence artificielle

• Objectif : Faciliter l’impact de nouvelles technologies :

– Conduite intelligente

– Intelligence connectée

– Intelligence interactive

• Partenaire : Preferred Networks (start-up)

• Modèle d’exploitation :

– Investissement dans les start-up pour renforcer les

capacités de l’entreprise en matière de recherche

– Développement d’équipes de recherche conjointes

Paramètres clés

Description À propos de Preferred Network

• Jeune entreprise innovante créée en 2014

• A l’intention d’appliquer des technologies

d’apprentissage intelligent en temps réel aux nouvelles

applications dans les domaines émergents de l’IdO

• Les technologies clés comprennent :

– des technologies d’apprentissage en profondeur

– l’informatique basée sur un modèle collaboratif Edge

– des interactions en temps réel



Recherche

fondamentale

Recherche avancée

Développement

• Investissement 1 mds de yen (8 M€) pour l’ acquisition

d’une participation de 3 %

• Date du lancement du projet : Octobre 2014

23© Oliver Wyman


Recherche fondamentale

Recherche avancée

Développement

Illustration : Partenariat de Hyundai Kia avec QuanergyHyundai a établi un partenariat technologique avec Quanergy pour le développement de technologies de conduite autonome

• Sujet : Développement de la technologie de détection 3D par

réflexion de faisceaux lumineux (LiDAR)

• Objectifs : Développer des technologies rentables de

balayage et d’imagerie 3D pour les véhicules autonomes

• Partenaires impliqués : Quanergy

• Description du modèle d’exploitation :

– Hyundai et Quanergy ont établi un partenariat

technologique où Hyundai fournit des pièces de conduite

autonome et partage sa technologie avec Quanergy, et

Quanergy développe la technologie de détection LiDAR1

pour des véhicules autonomes Hyundai

– Le partenariat avec Hyundai permet également à

Quanergy de tester l’intégration du LiDAR dans les

véhicules particuliers de Hyundai

Paramètres clés

Description Aperçu de la technologie LiDAR

1. LiDAR fait référence à une technologie de modélisation d’imagerie en 3D, composée d’un logiciel caméra et d’un capteur embarqué, développé par Quanergy pour permettre aux

véhicules d’identifier des objets en mouvement utilisant des faisceaux laser.


Comment ça marche :

Les impulsions de lumière sont générées puis réfléchies par des

objets, et ensuite renvoyées au système pour interprétation.

Ce que la technologie peut apercevoir :

Le jour comme la nuit, La technologie peut identifier des objets

précis et leur distance du véhicule. Les objets colorés, tels que les

marquages au sol, peuvent être identifiés par le reflet des

couleurs.

IMPULSIONS

DE LUMIERE

LES IMPULSIONS

DE LUMIERE SONT

REFLECHIES PAR

LES OBJETS

24© Oliver Wyman

Illustration : Uber et TeslaTesla and Uber s’attaquent au secteur automobile, en investissant des centaines de millions d’euros dans la R&D de différentes stratégies commerciales

• « Aujourd’hui, le modèle parfait est Tesla (…) Les

applications représentent la vraie proposition de valeur

développée par cette entreprise. Ses voitures sont

quasiment des ordinateurs sur roues. La plupart des

constructeurs OEM n’ont pas compris cela ». (Ford)

Source : Entretiens, articles de presse, rapports annuels Tesla

Uber a lancé son premier centre R&D

focalisé sur la conduite autonome

465

232

274

209

20122011 20142013

+31% p.a.

Dépenses R&D Tesla Motors

2011-2014, en M$

Tesla investit dans la R&D pour

développer une proposition de valeur

différente pour ses voitures• Uber a lancé un centre R&D à Pittsburgh, le centre des

technologies avancées d’Uber (Uber Advanced

Technologies Center) concentré sur la cartographie, la

sécurité des véhicules et des technologies de conduite

autonome

• Le budget R&D est monté à 94,7 millions de $ dans la

première moitié de 2015 de 65,9 millions de $ pour 2014

(année pleine).

• Uber a engagé des ingénieurs, des spécialistes en matière

de conduite autonome et la grande partie de l’unité de

recherche en robotique de l’université Carnegie Mellon

pour développer des capacités de pointe

25© Oliver Wyman

Note : La réglementation exige toujours le contrôle à distance par un opérateur humain

Source : Sites internet des entreprises, presse Oliver Wyman

• Projets pilotes :

– 2 navettes autonomes pour

une période d’essai de deux

ans dans la ville de Sion

– Exploitées par Postbus, le

principal exploitant d’autobus

public en Suisse

– Logiciels développés par la

jeune pousse BestMile

• Caractéristiques :

– 11 passagers par bus

– Vitesse max : 20 km/h


– Projets pilotes dans des

parcs à Singapore et en

Californie

– D’autres essais en cours :

Finlande, France, Italie et

Suisse (EZ10 bus)




– Conçu pour le dernier

kilomètre ou des zones

confinées

– Portée de 80 km


– Exploité actuellement sur la

voie public à Washington DC

– Olli bus sera étendu au comté

de Miami-Dade et Las Vegas

plus tard dans l’année




– Le superordinateur IBM

Watson parle aux passagers

– La plupart des composants

sont imprimés en 3D


– Un CityPilot a suivi un circuit

de transport en commun

rapide de 20 km entre

l’aéroport Schipol et Harleem

– Future Bus est la première

navette du système de

transport en commun



– Relié au réseau urbain

– Basé sur Citaro bus

Des véhicules autonomes pour le transport en commun Quelques acteurs ont pénétré le marché des bus autonomes et ont lancé des projets pilotes à travers le monde

26© Oliver Wyman

Des start-up en tant que laboratoires R&D pour les constructeurs automobileLes constructeurs automobile achètent des start-up pour acquérir leur technologie et pour s’en servir en tant que laboratoires R&D

• Acquis par GM en mars 2016 pour un montant inconnu,

qui serait plus de 1 md de $

• Cruise est devenu un filiale indépendante de GM

• Ses dirigeants sont incités à rester :

Du prix de vente d’1 md de $,

– 300 M$ en liquide

– encore 300 M$ en actions GM

sont conditionnés sur la capacité de Cruise à fidéliser ses

talents clés et à atteindre certains jalons technologiques

Cruise Automation

Technologies de pilotage

automatique et de conduite autonome

Source : Fortune. Forbes. Tech Crunch. analyse Oliver Wyman

• Un plan d’investissement d’1 md de $ sur les 5

prochaines années a été annoncé en février 2017

• Fondée par d’anciens dirigeants de Google et d’Uber

dotés d’une expertise en matière de robotique et de

logiciels d’intelligence artificielle

• Grâce à son partenariat avec Argo AI, Ford s’attend

également à développer des technologies qui peuvent

ensuite être cédées en licence à d’autres acteurs du

secteur

ARGO AI

Entreprise spécialisée dans

l’intelligence artificielle

Défis pour l’avenir

28© Oliver Wyman

Toute la valeur potentielle de la conduite autonome ne sera récoltée qu’avec l’émergence de véhicules hautement ou complètement autonomes

Valeur créée selon le degré d’autonomie

Illustration• Dans les premiers stades de la conduite autonome

(Niveau 1 et 2), la valeur sera principalement générée

par la vente d’options et de voitures aux

consommateurs. Les constructeurs OEM et les

fournisseurs pertinents (par exemple, dans le

domaine de la technologie des capteurs) devraient

écrémer le marché.

• Dans les stades suivants (Niveau 3), la valeur

complémentaire sera créée grâce à la génération et

l’utilisation massive des données et à la

consommation de services complémentaires par

les conducteurs. Des acteurs numériques hors du

secteur de la construction OEM seront probablement

les gagnants.

• Toute la valeur potentielle de la technologie ne se

révélera qu’au Niveau 4 (voitures hautement /

complètement autonomes). Bien qu’il sera toujours

possible de générer des recettes par la vente

d’options et de voitures, de nouvelles

opportunités importantes de création de services

émergeront, ouvrant la voie à la restructuration du

secteur

• Dans ce contexte, les acteurs numériques et les

nouveaux arrivants visent probablement le

contrôle de l’interface client, laissant les

constructeurs automobile avec le risque de

banalisation du produit.

Remarques

Source : Communiqué de presse Oliver Wyman, analyse Oliver Wyman

Niveau 1 Niveau 2 Niveau 3 Niveau 4/5

• Sécurité

améliorée

• Plus de confort

• Sécurité

améliorée

• Plus de confort

• Du temps libéré

• Utilisation des

données

• Meilleure

productivité

• Nouveaux

concepts de

mobilité

• Nouveaux

concepts

logistiques

• Nouvelles

exigences

urbaines

• Nouvelles

utilisations

• Consommation

d'essence réduite

• Sécurité

améliorée

• Plus de confort

• Consommation

d'essence réduite

• Du temps libéré

• Utilisation des

données

• Meilleure

productivité

• Sécurité

améliorée

• Plus de confort

• Consommation

d'essence réduite

29© Oliver Wyman

La vision de conduite autonome de Google

Les voitures ne sont utilisées généralement

qu’une ou deux heures par jour. Le reste du

temps, elles sont garées dans la rue, dans des

parkings ou devant les maisons.

Si les voitures étaient autonomes, les gens

n’auraient pas besoin d’en être propriétaires.

Une flotte de véhicules autonomes pourraient

servir de système personnalisé de transport en

commun, en allant chercher les gens et en les

déposant individuellement, se garant dans des

parkings entre les appels. Il y aurait moins de

circulation, moins d’autoroutes, et des parkings

rendus en parcs.

– Sergey Brin, Google”

“

1. “Reinventing the automobile, Personal urban mobility for the 21st century”, W. J. Mitchell, C.E. Borroni-Bird, L. D. Burns, The MIT press, 2010

Source : Analyse Oliver Wyman. “The mobility revolution” Lukas Neckermann, Matador Publishing, 2015

Concept de la

voiture urbaine

intelligente de MIT

(MIT smart city car

concept) (20101)

• Voiture électrique

connectée pour les

espaces urbaines

• Projet concept,

prototypes

développés

Voiture autonome

de Google (2015)

• Voiture électrique

connectée à

Mountain View,

Californie en 2015

Entreprises technologiques – Une nouvelle vision pour redéfinir le secteur automobileLa vision annoncée de nombreuses entreprises technologiques est un monde où les limites entre le transport particulier et public seront floues, voire inexistantes

30© Oliver Wyman

Cinq grandes entraves à surmonter

Technologie

• Bien que la faisabilité générale n’est pas remise en cause, il reste des ruptures technologies

fondamentales comme la nouvelle interface homme-machine (IHM) et des capteurs renforcés

• Pour atteindre une autonomie de niveau 4, des recherches plus avancées sont nécessaires en

matière d’intelligence artificielle, d’apprentissage en profondeur, de cartographie 3D en temps

réel de haute précision et de télématique

Règlementation

& responsabilité

• L’autorisation généralisée de la conduite autonome, la responsabilité juridique en cas

d’accidents et de contravention à la réglementation, et des débats locaux concernant les

systèmes de permis de conduire

• Plusieurs états aux Etats-Unis (par ex. la Californie) ont adopté des lois en la matière, et

l’Allemagne et la Suède ont autorisé des essais pilotes.

Cybersécurité &

Vie privée

• Des publications récentes évoquent la possibilité de cyberattaques sur des voitures et des

données du Cloud, ainsi que d’attentats commis au moyen de voitures autonomes

• Les exigences en matière de la vie privée des utilisateurs doivent également être prises en

compte

Normes

internationales

• Des véhicules autonomes seront par nécessité en partie ouvertes pour permettre aux voitures

de communiquer entre elles (V2V), à l’infrastructure (V2I), et à d’autres entités (V2X).

• L’élaboration de normes et de protocoles internationales semble donc essentielle

Demande des

consommateurs

& acceptation

sociale

• De nombreuses études démontrent que les consommateurs sont disposés à payer pour des

fonctionnalités de conduite autonome (~1 000 – 1 500 €1), des services complémentaires

(~190 € par mois1) et du temps libéré (16 € par heure libérée1).

• Ceci dit, le prix des fonctionnalités autonomes est toujours au-dessus du montant que les

consommateurs sont prêts à payer (plutôt > 2 200 €).

• L’acceptation sociale est brisée par des évènements tels que la première fatalité impliquant

une voiture en mode autonome le 30 juin 2016

1 Fraunhofer IAO – The Value of Time – Avril 2016

Source : Analyse Oliver Wyman, Fraunhofer IAO, échanges partenaires, articles de presse Factiva

……

…

31© Oliver Wyman

• Scénarios du futur : A quoi ressemblera le scénario du futur ? Quelles sont les hypothèses à adopter

en matière de taux de pénétration du marché ? Quelles seraient les implications d’un scénario radical

pour les constructeurs OEM ?

• Création de valeur et offres de service : Comment les constructeurs OEM peuvent-ils participer à la

création de valeur potentielle, en matière de génération et d’utilisation des données, par exemple ?

Comment les constructeurs OEM peuvent-ils garder le contrôle de l’interface client ou préparer une

nouvelle stratégie avec des interactions client limitées ?

• Capacités R&D : Comment préparer le marché plus rapidement (accélérer la R&D) ? Quelles

évolutions de l’organisation et de la culture seront nécessaires ?

• Stratégie de déploiement : Quelles fonctionnalités faut-il introduire sur quel marché, quand, et sous

quelles conditions (stratégie de déploiement sur le marché selon le niveau du marché, tenant compte

de la demande des clients et des exigences légales) ?

• Vie privée / sécurité des données : Comment traiter les problématiques de la vie privée et de la

sécurité des données ? Des compétences internes dans des domaines tels que l’informatique

dématérialisée (Cloud computing) seront-elles nécessaires ? Comment définir la stratégie à déployer en

matière de données ?

• Préparation des acquisitions / alliances : Quelles entreprises faut-il viser pour des acquisitions ou

des partenariats potentiels (pour exercer le contrôle stratégique ou acquérir des compétences clés…) ?

Comment préparer et déployer la stratégie d’acquisition ou d’alliance (vérifications préalables, …) ?

Des questions importantes restent à résoudre par les acteurs du secteur automobile

QUALIFICATIONS,

ASSUMPTIONS AND LIMITING

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Conduite autonome : entre science fiction et réalité

Automotive

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