Conduite autonome dopée par la cognition humaine: la percée de Tsinghua

L’équipe de l’Institute for Intelligent Industry (AIR) de l’Université Tsinghua a dévoilé une avancée scientifique de premier plan en matière de conduite autonome. L’annonce, faite à NeurIPS 2025, porte sur une méthode qui permet aux pilotes automatiques d’emprunter certaines capacités cognitives du cerveau humain.

Les chercheurs ont présenté une approche baptisée conduite autonome à renfort cognitif. Elle s’appuie sur des signaux d’électroencéphalogramme (EEG) enregistrés chez des conducteurs pour entraîner les modèles d’autopilotage à prendre des décisions de façon plus proche des réflexes humains. Point clé: la méthode ne nécessite aucun capteur EEG dans les véhicules de série, ce qui maintient les coûts au niveau actuel — une démarche pragmatique qui évite d’alourdir les voitures.

L’architecture d’entraînement, nommée drive‑think, associe les flux des caméras embarquées aux signaux EEG durant la préparation afin d’extraire des réponses cognitives latentes aux situations de conduite. Grâce à l’apprentissage contrastif, le réseau de conduite apprend ensuite à reconstituer ces réponses lorsqu’il évalue la scène.

La formation se déroule en deux temps. D’abord, le système façonne des compétences cognitives à partir de données cérébrales humaines; ensuite — en usage réel — il s’appuie uniquement sur la vidéo standard des caméras. En pratique, l’expérience de conduite humaine est transférée au modèle de vision, sous une forme implicite.

Testée sur le jeu de données nuScenes et la plateforme de simulation Bench2Drive, la méthode affiche des gains nets: l’erreur de planification de trajectoire diminue et les collisions reculent d’environ 18 à 26 %. Dans des situations complexes et à haut risque — par exemple lors d’insertions brusques — le système se montre plus prudent et plus prévisible, avec un comportement rapproché de celui d’un conducteur. Pris ensemble, ces résultats donnent du poids à l’idée d’un gain de sécurité tangible.

Les chercheurs indiquent qu’il s’agit de la première étude à utiliser directement des compétences cognitives humaines pour améliorer des systèmes de conduite autonome de bout en bout. Le travail ouvre de nouvelles voies pour des pilotes automatiques plus sûrs et pour faire progresser une « intelligence physique » guidée par le fonctionnement du cerveau — un pont intriguant entre neurosciences et perception machine, sans contrainte matérielle supplémentaire.