Les robotaxis Waymo ont eu 68% d’accidents police-rapportables en moins que des conducteurs humains, à distance comparable, selon une étude de l’IIHS.
Le chiffre est solide sur le papier, mais la performance varie fortement selon les villes, et l’institut souligne des limites de suivi quand la technologie se déploie à grande échelle.
Autrement dit, l’autonomie progresse, mais la lecture des données reste un sport de précision, surtout quand on compare des flottes encore petites à des milliards de miles humains.
L’IIHS mesure 80 millions de miles, Waymo reste minoritaire
L’étude de l’Insurance Institute for Highway Safety s’appuie sur des parcours réalisés par Waymo en mode totalement autonome dans plusieurs zones urbaines américaines. Le cur de la méthode, c’est un calcul par vehicle mile traveled, pour comparer des taux d’accidents à distance équivalente, et éviter l’illusion du plus on roule, plus on crash. L’IIHS parle d’accidents police-rapportables, c’est-à-dire suffisamment sérieux pour être consignés.
Le contraste de volume est frappant. Les véhicules autonomes de Waymo ne représenteraient qu’environ 0,02% des miles parcourus dans les zones étudiées, face à un trafic humain gigantesque, évoqué à l’ordre de 222 milliards de miles. Mais l’échantillon autonome reste conséquent, avec des dizaines de millions de miles, l’IIHS évoquant des ordres de grandeur autour de 50 millions pour tirer ses conclusions principales.
Résultat global, à zones et périodes comparables, le taux d’accidents par mile est plus bas de 68% pour Waymo. Dit autrement, l’autonomie afficherait environ un tiers du risque mesuré chez l’humain, dans ce cadre précis. L’IIHS insiste sur un point, ces chiffres décrivent une flotte et des zones ciblées, pas la conduite autonome en général.
Le débat n’est plus seulement technologique, il devient statistique. Comparer une flotte instrumentée, opérant sous règles strictes, à la totalité des comportements humains, c’est utile, mais cela exige un suivi public plus homogène pour éviter les angles morts.
Phoenix et Los Angeles, les robotaxis dominent sur le terrain
Dans le détail, certaines villes donnent à Waymo une avance nette. À Phoenix, l’IIHS rapporte une baisse de 76% des accidents par rapport aux véhicules conduits par des humains, sur les mêmes zones et périodes. À Los Angeles, la baisse atteint 71%. Deux chiffres qui suggèrent une conduite autonome particulièrement à l’aise dans des environnements où la flotte est installée, cartographiée, et probablement mieux habituée aux scénarios locaux.
Une partie de l’explication tient à ce que l’ordinateur ne reproduit pas les classiques du facteur humain. Pas de somnolence, pas d’alcool, pas de distraction au smartphone. David Harkey, président de l’IIHS, résume l’idée dans la communication de l’institut, les systèmes automatisés évitent des erreurs liées à l’inattention ou à l’altération du jugement.
Mais il y a aussi un élément opérationnel. Waymo déploie ses services sur des périmètres définis, avec des règles de fonctionnement, des vitesses, des procédures de prise en charge, et une supervision à distance. Cette combinaison, géorepérage plus capteurs plus process, peut produire une sécurité industrielle dans des contextes répétitifs, embouteillages, intersections connues, itinéraires fréquentés.
Pour le grand public, le message est simple, dans ces villes, monter dans un robotaxi ressemble statistiquement à un pari moins risqué que de compter sur un conducteur humain moyen. Mais l’IIHS rappelle que ce moyen masque une variété immense de comportements, du conducteur prudent au chauffard.
San Francisco et Austin, la carte postale se brouille
La même étude montre des performances moins spectaculaires ailleurs. À San Francisco, Waymo n’obtient que 35% de réduction des accidents. Ce n’est pas anodin, mais l’écart est bien plus faible que dans le désert de l’Arizona ou sur certains axes de Los Angeles. La ville cumule densité, cyclistes, rues étroites, doubles files, et une signalisation parfois atypique, autant de situations où la conduite automatisée peut devenir plus conservatrice, ou plus exposée à des interactions imprévisibles.
Le cas d’Austin attire encore plus l’attention. L’IIHS indique une implication légèrement plus fréquente des véhicules Waymo, à hauteur de 4% de plus que les humains. Pris brut, cela ressemble à un contre-exemple. Mais l’institut tempère, l’échantillonnage serait trop faible pour conclure, ce qui ouvre deux lectures, soit une simple fluctuation statistique, soit un signal faible qui mérite d’être surveillé.
Cette variabilité rappelle une évidence de terrain, la sécurité ne dépend pas seulement du cerveau du véhicule, mais du contexte. Un même logiciel peut briller dans une ville et se heurter à des frictions dans une autre, travaux routiers, comportements locaux, météo, agressivité du trafic, règles implicites aux carrefours.
Dans ce type d’analyse, le mot-clé est transférabilité. Une performance démontrée dans une zone ne garantit pas une performance identique dès qu’on élargit le périmètre, ou qu’on change la proportion de scénarios rares.
Tableau, les écarts par ville racontent une autre histoire
Les chiffres agrégés donnent un titre. Les chiffres par ville racontent la mécanique. Voici les variations citées par l’IIHS entre Waymo et des conducteurs humains, en taux d’accidents par mile, dans les zones et périodes étudiées. Cette lecture met en avant la notion de déploiement progressif, et la nécessité d’éviter les généralisations rapides.
| Ville | Écart Waymo vs humains | Lecture rapide |
|---|---|---|
| Phoenix | -76% | Avance marquée sur un périmètre mûr |
| Los Angeles | -71% | Réduction nette malgré un trafic dense |
| San Francisco | -35% | Gain réel, mais environnement plus complexe |
| Austin | +4% | Signal fragile, l’IIHS évoque un faible échantillon |
Ce tableau souligne une question pratique pour les autorités locales et les assureurs, à partir de quel volume de miles une ville devient-elle lisible statistiquement. Tant que les flottes restent limitées, une poignée d’accidents peut déplacer fortement un pourcentage, surtout dans une comparaison par mile.
Il met aussi en lumière un point souvent oublié, les accidents ne sont pas tous équivalents. Un accrochage à basse vitesse et un choc grave entrent dans la même catégorie rapportable, mais pas dans la même réalité pour les victimes, les coûts, et l’acceptabilité sociale.
Suivi fédéral, l’IIHS réclame des données plus comparables
L’IIHS ne se contente pas d’un classement. L’institut pointe les limites du système américain de suivi des véhicules automatisés, jugé insuffisant pour accompagner un déploiement plus large. Le problème n’est pas seulement de compter les accidents, mais de les compter de façon standardisée, avec des définitions, des niveaux de gravité, et des contextes comparables entre opérateurs.
Dans la pratique, une flotte comme Waymo génère énormément de télémétrie, mais tout ne remonte pas de manière homogène dans les bases publiques. Entre les rapports locaux, les exigences fédérales, et les communications des entreprises, le paysage peut devenir hétérogène. Pour l’IIHS, améliorer la collecte permettrait de distinguer les progrès réels des effets de périmètre, et d’identifier plus vite les scénarios problématiques.
La question devient politique autant que technique. Les villes veulent des garanties, les assureurs veulent des courbes de risque, et le public veut une réponse simple, est-ce plus sûr. Le chiffre 68% donne une direction, mais l’IIHS rappelle que la sécurité se juge aussi dans les cas rares, interventions d’urgence, chantiers, comportements agressifs d’autres usagers.
Le prochain test se jouera probablement dans l’extension géographique. Plus les robotaxis sortent des zones maîtrisées, plus les métriques devront suivre, avec des règles de reporting robustes, pour que la comparaison avec l’humain reste crédible et utile.
