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L’attente à la borne fait parfois partie des craintes au sujet de la voiture électrique… Pour remédier à cela, Tesla a mis au point un nouveau modèle d’apprentissage automatique capable de mieux prévoir l’utilisation de ses Superchargeurs.
Avec l’augmentation du nombre de voitures électriques sur les routes et l’ouverture de son réseau à d’autres marques, la gestion des flux devient un sujet central pour Tesla. Prévoir l’affluence avant même l’arrivée des conducteurs pourrait permettre d’éviter d’avoir des stations saturées et de mieux répartir les véhicules entre les différents points de recharge. C’est exactement l’ambition de l’entreprise d’Elon Musk !
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Tesla Cybercab : la production du robotaxi a démarré, Elon Musk va-t-il tenir ses promesses ?Pour y parvenir, Tesla cherche à distinguer les voitures qui ne font que passer à proximité d’une station de celles qui se dirigent réellement vers un Superchargeur. Beaucoup de bornes sont installées près de restaurants, commerces ou grands axes routiers… Le trafic autour d’un site ne suffit donc pas à mesurer son niveau d’occupation potentiel. Pour affiner ses prévisions, le constructeur a entraîné un modèle d’IA à partir de données de déplacement agrégées et anonymisées, collectées autour de ses stations dans plusieurs pays.
Ce modèle est capable d’analyser les trajectoires des véhicules dans une zone géographique donnée afin d’estimer combien d’entre eux sont susceptibles de venir se brancher. Tesla affirme avoir utilisé l’équivalent de 14 millions de kilomètres de données pour améliorer la fiabilité de son système. Derrière cette initiative, l’idée serait évidemment d’intégrer ces prévisions au planificateur d’itinéraire des Tesla.
En clair, si une station risque d’être saturée au moment où un conducteur doit s’y arrêter, le système pourra recommander une autre borne, même si elle n’est pas forcément la plus proche. Bientôt, le critère retenu ne sera pas uniquement la distance, mais le temps total du trajet, recharge comprise. Selon le constructeur, « cela signifie que dans les cas très rares où plus de 10 véhicules attendent, nous pouvons désormais prédire la longueur de la file d’attente avec une marge d’erreur de seulement 1 à 2 véhicules ».
Reste à voir comment cette précision se traduira dans les usages réels, notamment lors des grands départs en vacances. Mais sur le papier, cela semble tout à fait pertinent.
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