Différence de technologie entre Autopilot (AP) et Full Self-Driving (FSD)

[Jack56]

Bonjour,

Je propose de poursuivre ici la discussion initiée par @Zougaille ici Re: Mise à jour 2025.2 puis là Re: Mise à jour 2025.2
dans l'idée de tirer au clair la différence de technologie entre l'Autopilot (AP) de base sur tous les véhicules Tesla et le Full Self-Driving (FSD) optionnel.

D'abord, je te remercie @Zougaille pour tes indications et tes références. Mais je ne suis pas d'accord sur les points suivants :

"Autopilot
. Fonctionne avec un logiciel basé sur des règles fixes."

"Full Self-Driving (FSD)
. Utilise un logiciel plus avancé, basé sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique."

Tu sous-entends que l'AP ne serait pas basé sur l'IA et l’apprentissage automatique. Or aussi bien le FSD que l'AP utilisent Tesla Vision pour interpréter la scène à l'aide des caméras : la "vision" elle-même ne change pas en fonction du niveau d'autonomie activé. Dans certains cas, la version de Tesla Vision peut-être plus avancée avec l'option FSD mais dans tous les cas l'AP fonctionne avec de l'IA et de l’apprentissage automatique (ce qui n'exclut pas des règles fixes pour prendre des décisions).

"Autopilot et FSD ne reposent donc pas sur la même technologie et ne doivent pas être confondus."

Bien sûr qu'il ne faut pas confondre AP et FSD, mais ils reposent sur la même technologie, à savoir Tesla Vision. C'est vraiment la base car la difficulté principale dans la conduite autonome est d'avoir un modèle fiable de l'environnement de la voiture, et c'est cela que réalise Tesla Vision.

"Pour ajouter à ce que j'ai dit, le FSD utilise un réseau neuronal (neural network en anglais) pour l'interprétation de l'environnement et la prise de décision. C'est une forme avancée d'intelligence artificielle. L'Autopilot, quant à lui, repose sur un système plus traditionnel basé sur des règles prédéfinies."

Oui et non : c'est Tesla Vision qui réalise la base de l'interprétation de l'environnement comme la reconnaissance des objets, à l'aide d'un réseau de neurones. Il ne faudrait donc pas laisser croire que l'AP ne reposerait que sur un système "traditionnel".

Dans les discussions sur les erreurs d'interprétation comme les "freinages fantômes", il est difficile de savoir si l'erreur persisterait ou non avec le FSD : une erreur de Tesla Vision pourrait effectivement être corrigée par le FSD qui croise plus d’informations contextuelles (vitesse, trajectoire, position sur la route) pour affiner la reconnaissance d'un véhicule. Mais cela dépend certainement des situations.

[Lyapounov]

L'Autopilot, comme le FSD, reposent sur des réseaux de neurones convolutifs (une invention d'un français, Yann Le Cun, qui est actuellement le patron de l'IA chez facebook). Sauf à me tromper, il n'y a pas de moteur de règles dans l'AP.

https://www.tesla.com/AI

[Jack56]

@Lyapounov : ce n'est pas ce que dit ChatGPT. Certes comme toujours il ne faudrait pas lui faire aveuglément confiance, mais en l'occurrence sa réponse semble faire sens. En résumé et selon ChatGPT, une fois l'environnement reconnu par Tesla Vision (qui lui est basé sur un réseau de neurones profond), la prise de décision en AP est essentiellement basée sur un moteur de règles, contrairement au FSD.

Ci-après la copie de la sortie donnée par ChatGPT :

La prise de décision en Autopilot (AP) après la reconnaissance de l’environnement par Tesla Vision repose sur un mélange de réseaux de neurones et de règles algorithmiques. Voici comment cela fonctionne en détail :

1. Étape 1 : Perception de l’environnement (Tesla Vision)
Tesla Vision utilise un réseau de neurones profond (deep learning) pour analyser les images des caméras et identifier :
Les véhicules, piétons, panneaux de signalisation, marquages au sol, etc.
La vitesse et la trajectoire des objets autour du véhicule.
Les conditions de route (ex. état de la chaussée, luminosité).

2. Étape 2 : Fusion des données et modélisation du monde
Une fois les objets détectés, Tesla Vision construit une représentation 3D dynamique de la scène routière. Contrairement aux véhicules équipés de LIDAR, Tesla utilise exclusivement des caméras et des algorithmes d’inférence pour estimer les distances et vitesses.

3. Étape 3 : Prise de décision (hybride entre IA et règles)
C’est ici que l’Autopilot et le FSD se différencient en termes de sophistication :

Dans l’Autopilot (AP), la prise de décision repose encore largement sur un jeu de règles programmé basé sur des lois physiques et des algorithmes classiques (ex. distance de sécurité, maintien dans la voie, arrêt en cas d’obstacle).

Dans le FSD, la prise de décision est beaucoup plus pilotée par des réseaux de neurones, qui apprennent de nombreux scénarios à partir des données collectées par la flotte Tesla.

Exemple concret : Si un véhicule freine brusquement devant toi :

AP applique une règle simple : "si distance < seuil, alors freiner".

FSD pourrait anticiper en fonction du comportement du trafic, en apprenant de situations similaires observées dans le passé.

4. Améliorations progressives via mises à jour

Tesla entraîne continuellement ses réseaux de neurones en collectant des milliards de kilomètres de données de conduite réelles. Même pour l’Autopilot de base, certaines décisions s’améliorent avec les mises à jour logicielles.

Conclusion

Oui, des réseaux de neurones sont bien utilisés pour la perception, mais la prise de décision en Autopilot repose encore beaucoup sur des règles classiques. Le FSD, lui, est plus avancé et s’appuie davantage sur l’intelligence artificielle pour prendre des décisions plus complexes.

[Lyapounov]

ChatGPT a été entraîné sur des données jusque avril 2024 (cut-off date).

Le FSD actuel est bien plus récent.

Tu peux donc jeter à la poubelle ce que chatGPT raconte, et plutôt regarder le lien de Tesla sur l'IA que j'ai mis en commentaire.

[Jack56]

Bien sûr j'ai regardé le lien de Tesla sur l'IA que tu mentionnes. Mais je ne vois pas en quoi cette description contredirait les dires de ChatGPT sur le FSD.

Concernant l'AP, la phrase "A full build of Autopilot neural networks involves 48 networks that take 70,000 GPU hours to train" peut donner à penser que l'AP n'utiliserait que des réseaux de neurones et donc pas de moteur de règles pour la prise de décision. Mais cette page ne mentionnant jamais Tesla Vision, je pense qu'il y a une petite confusion dans l'emploi des termes, "Autopilot" désignant ici plutôt la base Tesla Vision laquelle, comme je l'écrivais précédemment, est nécessaire au fonctionnement de l'AP mais ne comprend pas l'étage de prise de décision propre à l'AP et différent du FSD.

À ce stade la version donnée par ChatGPT me semble toujours la plus claire et la plus pertinente.

[Lyapounov]

Le FSD est un end to end neural net, ça c'est sûr.

Il me semble avoir lu que, depuis quelques mois, l'autopilot aussi. Je vais continuer de rechercher.

Je rejette chatGPT car bien évidemment il n'est pas à jour, tu devrais au moins être d'accord la-dessus, il me semble.

[Jack56]

Effectivement depuis la v12 du FSD, l'expression "end to end neural net" a fait son apparition avec quelques variantes, comme
"end to end neural networks" et "end to end AI". Le "s" me semble important car il y a clairement plusieurs réseaux de neurones en jeu : la phrase que j'ai citée plus haut et qui vient du lien que tu as donné mentionne 48 réseaux de neurones pour l'"Autopilot". Ce que regroupe le terme d'Autopilot n'est ici pas clair, je soupçonne qu'il s'agisse plutôt de Tesla Vision + FSD, mais même si ce n'était pas le cas je vois mal comment on pourrait passer de 48 à 1 réseau de neurones. Après, il est possible que ces réseaux de neurones soient concaténées (la sortie de l'un mise en entrée d'un autre) et le résultat pourrait alors être qualifié d'unique réseau de neurones. Mais l'apprentissage n'est sûrement pas réalisé sur le réseau concaténé mais indépendamment sur chacun des 48 réseaux, suivi éventuellement d'un réglage de précision (fine-tuning) sur les dernières couches du réseau concaténé.

Concernant la mise à jour de ChatGPT, les choses me semblent aussi plus nuancées. D'abord il me dit que sa base de connaissances date de juin 2024 (et non pas avril) et que, depuis GPT-4 déployé pour tous en 2024, il peut de lui-même effectuer une recherche sur le web pour vérifier des informations récentes.

Si tu arrivais à dégoter des infos techniques sur l'AP ce serait très intéressant...

[nicolas.13310]

bonjour je suis entrain de commander une modele Y ancien modele neuve et je me pose la question de quel option prendre en autopolit ou non
ne pas prendre l'option?
prendre la 1ere a 3800€
ou celle a 7500 €
ou la prendre apres avoir acheter la voiture

[Axolotl]

Pour avoir utilisé le FSD aux États Unis, je peux t’assurer que le logiciel est différent de celui de l’AP.
Exemple simple, en AP dans les bouchons, l’accélération pour repartir est brutale, c’est finalement un simple et pauvre régulateur adaptatif avec maintiens dans la voie.
En FSD, la conduite est fluide et souple, rien à voir, STRICTEMENT rien.

[nicolas.13310]

et en france ?

[Axolotl]

Pas de fsd en Europe donc y'a pas débat pour le moment, aucun intérêt de prendre ces options...

[nicolas.13310]

merci
je vais avancer sur la commande de la voiture

[Nounou74]

Au pire tu as 24h ou 48h d'essai gratuit de mémoire.

[Manu7531]

L'EAP, bien qu'un peu cher par rapport à la concurrence, a deux avantages selon moi :

- le changement de file automatique, qui est très confortable sur autoroute (le maintien dans la voie de l'autopilot de base se désactive à chaque changement de voie, il faut le réactiver, ce qui n'est pas très compliqué, mais pénible sur les longs trajets, je trouve).
- l'autopark qui est très bien en stationnement en bataille, mais un peu trop prudent pour les créneaux.

Pour ce qui est des accélérations brutales du régulateur adaptatif qu'est l'autopilot de base lors des bouchons, la parade que j'ai trouvé, faute de mieux, et de lancer moi-même l'accélération en douceur quand la voutre devant redémarre (il ne se désactive pas si tu touches l'accélérateur).