Conduite autonome : les économies sur l'assurance peuvent-elles compenser le prix du FSD ?

En effet, le FSD n'est pas encore autorisé en Europe, merci de le souligner. Et l'arrogance affichée de Musk quand il en parle (même s'il se désintéresse de plus en plus des voitures), irrite tout le monde.
Cependant, il est extrêmement probable que ce soit plutôt pour des raisons politiques et de délais administratifs. Les lobbys automobiles européens ont peur, car peu de constructeurs semblent prêts par rapport à Tesla ou aux Chinois (peut-être Mercedes). D'ailleurs les réactions officielles des Pays-Bas et de Bruxelles (lorsque Musk a, de façon très idiote, demandé aux utilisateurs de faire pression sur les autorités) montrent clairement qu'il n'y a aucun argument sécuritaire ou technique dans leur position actuelle, seulement un "attentisme" volontaire.
Concernant le stockage des données, vous confondez apprentissage et usage. En effet, il faut une quantité faramineuse de données pour l'apprentissage, et Tesla a d'ailleurs un énorme avantage sur ce point, à la fois sur la quantité de données disponibles et sur les capacités d'analyse.
A cela on peut ajouter quelques données choisies ou manuelles diverses, comme le fait Tesla via les voitures test pour les données lidar, entre autres. C'est aussi ce que font tous les constructeurs qui ne disposent pas d'une base native de données aussi importante. Mais une fois que l'apprentissage est intégré dans une version du FSD (ou autre), il n'a plus besoin de toutes ces données ; il ne travaille plus qu'avec les données en direct qu'il analyse au fur et à mesure.
Mes comparaisons sont parfois hasardeuses, mais c'est comme pour les études : une fois le diplôme obtenu, on n'a pas besoin de toute la bibliothèque universitaire dans le sac. Ici, il s'agit de construire les réseaux neuronaux de l'IA. Chaque nouvelle version d'un système autonome est comme un nouveau niveau de diplôme, avec des nouvelles compétences acquises pour analyser les données captées en direct.
Rappelons que tous ces systèmes, quels qu'il soient, ont besoin d'avoir une destination pour s'enclencher. Il serait donc très facile s'il manque quelques données très particulières de les lier à la géo-localisation.
(d'ailleurs, je n'ai pas pris le temps de vérifier mais il n'y a pas de raison que ça ne se fasse pas déjà : nos vieux GPS recevaient déjà les données des autorités concernant les travaux il y a 20 ans, et ne téléchargeaient que les données nécessaires, sur des espaces ridiculement faibles. Mettre à jour en une fraction de seconde, n'importe quand sur le trajet -donc avec la quasi certitude que la 4G passera à un moment- des micro données, c'est d'une simplicité enfantine à faire). Ça ne consommera quasiment pas d'espace ni de bande passante... tout en sachant que le réseau neuronal reste autonome de toute façon en absence de données.
Car un diplômé malin, qui a compris ce qu'il a appris, sera toujours bien meilleur qu'un diplômé saturé de données qu'il essaie de recracher par cœur.
Les seules données à récupérer seraient (au conditionnel car non obligatoire) des données qui viennent ajouter une information pertinente, sur le moment et pour ce trajet ; ce qui n'a aucune comparaison possible avec les données d'apprentissage, même à l'échelle d'une large zone s'il fallait anticiper l'absence de connectivité.

Les comparaisons, les simplifications (oui j'utilise souvent FSD pour parler de tous les systèmes, mais je précise full caméra quand nécessaire), et maintenant la longeur du texte : tout est prétexte pour ne pas répondre aux faits.
Vous demandiez des sources, et maintenant vous critiquez quelques chapitres (divisés par thème), pourtant bien plus courts que les études. C'est navrant de mauvaise foi.
Même si les données de Tesla ne sont pas complètement détaillées au public, les autorités de plusieurs gouvernements y ont eu accès. Des associations ont compilé les données accessibles et déterminé entre 80 et 90% d'accidents en moins : même en prenant le minimum (car ça mélange les données des anciennes Tesla qui n'étaient pas full cams), ça reste bien meilleur que l'humain.

D'ailleurs, le choix du terme "hérésie" est assez drôle, car vous êtes en effet comme un religieux qui répète "ce n'est pas possible" tandis que les principaux éléments disponibles démontrent l'inverse. C'est d'ailleurs plutôt à vous d'apporter des preuves, puisque même si les données sont parfois difficiles d'accès (si on cible précisément le full caméra de Tesla, sinon il y a beaucoup de données), elles vont cependant dans le sens que le full caméras reste bien meilleur que l'humain seul.
Quand on prétend quelque chose qui va à l'encontre des premiers éléments, il faut en apporter les preuves et ne pas inverser la charge de la preuve. C'est justement un sophisme utilisé par les religieux, du genre "Démontrez moi que Dieu n'existe pas" ; ce qui est évidemment illogique donc impossible (et hypocrite).

D'ailleurs, il n'y a pas de "bullshit In" avec du full caméras, mais il peut y en avoir avec des lidars. Les données brutes correspondents à la réalité avec des caméras, pas toujours avec un lidar. Pour éviter le "bullshit out", en cas de doute les algos s'appuient sur les caméras. Ca a déja été abordé mais vous ne cessez de l'igorner et n'y répondez pas avec de l'argumentaire, mais avec du jugement.

Je conseille cette vidéo, qui contient 15 minutes d'explications techniques et 10 minutes qui résument un test FSD niveau 3 sous légère pluie en conditions urbaines en France : https://www.youtube.com/watch?v=ghb0wVXbb20

Ce n'est pas aussi impressionnant que les hurluberlus que leur voiture ramène toute seule sur la neige ou en ville en pleine nuit, ou que les vidéos officielles en plein Paris.. mais c'est bien plus sérieux et détaillé.

Point intéressant dans cette vidéo, que nous n'avions pas abordé : des systèmes full cams peuvent être entraînés avec des lidars pour s'améliorer, sans mettre un lidar dans chaque voiture, mais uniquement sur quelques unes pour récolter des données. Ainsi, l'absence de lidar permanent évite les dissonances cognitives et augmente la réactivité (moins de calculs à faire), tout en bénéficiant d'une partie des données associées. C'est finalement semblable à remettre le lidar à sa place quand il faut trancher (déjà abordé), mais en le faisant en amont, plutôt qu'en attendant un bug en pleine conduite.

* Les sources sont déjà fournies aux autorités depuis des années, mais ça ne me dérange pas de mettre quelques liens si vous avez la flemme de chercher.
Par exemple celles de Waymo sont disponibles très facilement, car ils jouent la transparence totale : https://waymo.com/safety/research
Une étude indépendante récente confirme leurs résultats : https://www.sciencedirect.com/org/science/article/pii/S1538958825000815
D'ailleurs, comme pour les études de Tesla, la méthodologie respecte les critères du NHTSA, à savoir :
https://www.nhtsa.gov/laws-regulations/standing-general-order-crash-reporting

* Rien d'étonnant à ce que les dirigeants de Waymo défendent leur système et critiquent celui de la concurrence. Il n'y a cependant aucune source (pas même dans les études publiées par Waymo eux-mêmes) qui permette de l'affirmer, car ils ne testent pas de système full caméras. Ca reste donc un jugement partial.
D'ailleurs, cette myopie supposée du FSD ne l'empêche en rien d'être bien meilleur que l'humain. C'est une gueguerre entre technologies qui ne change rien aux faits : tous les FSD, même full caméras, sont plus sûrs que l'humain seul. Il y a peut-être quelques pourcentage d'efficacité en moins pour le full caméras pour l'instant ; mais il reste quoi qu'il arrive largement meilleur que l'humain seul. Et à terme ils pourront l'activer par tous temps et sur presque toutes les routes, là où Waymo est bloqué sur le même plafond de verre depuis 3 ans à cause des hallucinations natives des lidars, qu'aucun algo ne pourra jamais corriger. Enfin si, pour être précis ils pouront les corriger... avec des caméras.

* J'ai comparé une caméra à un œil humain, car elles reçoivent des données de même type (longueurs d'ondes semblables). J'ai détaillé ce point car vous parliez du défaut supposé des caméras seules, j'essayais donc d'illustrer mes propos.
Par contre je n'ai pas l'impression d'avoir comparé le FSD dans son ensemble (même si je trouvais important de préciser que les algorithmes agissent au même moment que le cerveau dans l'analyse, c'est à dire APRES la réception des données ; en réponse à votre sophisme sur "redonner la vue à un aveugle", hors sujet). D'ailleurs il n'y a pas que capteurs et algos pour faire un FSD, il y a toute la réactivité liée à la puisance de calcul, parfois la connectivité, etc.

* Il y a déjà eu des accidents graves pendant que le FSD était en fonctionnement, alors pourquoi dire "quand" ? Là encore vous changez de sujet, car même si des accidents peuvent arriver (d'ailleurs aucun constructeur n'a jamais prétendu le contraire), leur fréquence reste largement inférieure à la proportion d'accidents sans FSD.

Le coeur du sujet est pourtant simple, prouvé par plusieurs études dont les données sont parfois publiques et parfois non (mais toujours fournies aux autorités) : tous les systèmes FSD améliorent la sécurité globale, même full caméras en même dans de mauvaises conditions. Après, vous pouvez continuer à cibler des détails pour pour nier ces faits... n'empêche que les faits restent les faits.