Les robots-livreurs chinois passent à l'équipe de nuit : là où l'autonomie déraille

Les développeurs chinois de coursiers autonomes visent sérieusement le service de nuit. Selon Bloomberg Tech, le secteur considère que la livraison après la tombée de la nuit ouvre un marché important, mais seulement si les difficultés techniques sont surmontées. La source primaire ne fournit aucun chiffre public sur le chiffre d'affaires, la taille de la flotte ou la part des courses nocturnes. Nous détaillons donc ci-dessous pourquoi la nuit attire les entreprises et où les machines rencontrent des difficultés.

Pourquoi la nuit est avantageuse

De jour, les fourgons autonomes et les petits robots-livreurs circulent dans les mêmes rues que les scooters, les piétons, les taxis et les voitures garées en double file. Chacune de ces situations oblige le système à la prudence et ralentit la course. La nuit, les routes sont plus libres, les vitesses plus élevées et les itinéraires plus simples.

L'économie joue aussi. Une machine équipée d'un ensemble de capteurs coûteux et d'un calculateur n'est rentabilisée que si son taux d'utilisation est élevé. Si elle reste à l'arrêt du soir au matin, l'amortissement pèse davantage et aucun revenu ne rentre. Les courses de nuit peuvent combler ces temps morts : navettes entre entrepôts, réapprovisionnement des magasins, commandes tardives de repas et de produits. Pour des livreurs humains, c'est un horaire peu commode ; pour un robot, c'est un horaire comme un autre.

Ce qui déraille dans le noir

Les problèmes d'ingénierie commencent par la perception. Dans une lumière faible, les caméras produisent du bruit et perdent des détails. Les phares des véhicules qui arrivent en face éblouissent l'image, et l'asphalte mouillé ajoute des reflets. Le lidar ne dépend pas de l'éclairage, mais il a ses propres limites : pluie, brouillard et surfaces réfléchissantes.

Il y a aussi un problème de données. Si le modèle de reconnaissance s'est entraîné surtout sur des enregistrements de jour, il se heurte la nuit à une autre distribution des données. Une personne en vêtements sombres, un cycliste sans lumière, une barrière non éclairée, un carton posé sur la chaussée : ce sont autant de scénarios rares, et c'est sur les scénarios rares que les systèmes autonomes se trompent le plus souvent.

Principaux goulets d'étranglement :

• la qualité de l'image des caméras en faible luminosité et en cas de forts éblouissements ;
• la reconnaissance des personnes et des petits obstacles sans éclairage d'appoint ;
• le manque de données nocturnes annotées pour l'entraînement et la validation des modèles ;
• le comportement imprévisible des gens : piétons ivres, adolescents en trottinette, animaux ;
• le vandalisme et le vol de marchandises, quand il n'y a ni passants ni gardiens à proximité ;
• le bruit des moteurs et des haut-parleurs dans les quartiers résidentiels.

Réglementation et argent

La maturité technique ne suffit pas. Les villes chinoises délivrent les autorisations pour les véhicules sans conducteur par zones et par types de machines et, à en juger par la logique du marché, assez souvent avec des restrictions horaires. Une extension à la nuit exigera soit de nouvelles autorisations, soit des preuves de sécurité capables de convaincre les responsables. Il faudra donc plus de kilomètres d'essai et plus de statistiques d'interventions que pour une exploitation de jour.

Par ailleurs, le mode nocturne n'est pas forcément plus coûteux à exploiter en soi. Si le système fonctionne avec assurance dans l'obscurité, le coût de livraison par course baisse, car la flotte est mieux utilisée et les routes sont plus dégagées. En revanche, s'il faut faire appel fréquemment à un opérateur à distance, l'avantage disparaît.

Les points à surveiller

Pour les entreprises de logistique, la question centrale n'est pas de savoir si le robot sait rouler la nuit, mais combien de kilomètres nocturnes il parcourt sans intervention humaine. Il faut demander aux fournisseurs des statistiques distinctes pour le jour et pour la nuit, et non des moyennes lissées.

Pour les investisseurs et les analystes, trois indicateurs méritent d'être suivis : la part des courses nocturnes dans le volume total, le nombre d'interventions manuelles pour mille kilomètres de nuit, et la liste des villes où des autorisations nocturnes ont réellement été délivrées. Les développeurs doivent constituer leurs propres jeux de données nocturnes et ajouter à la simulation de la pluie, des éblouissements et des objets rares. Celui qui prouvera le premier un fonctionnement stable dans l'obscurité obtiendra un avantage net sur le taux d'utilisation de la flotte, et donc sur le prix de la livraison.