Tesla déploie depuis le 7 avril la version 14.3 de son système de conduite autonome supervisée, réservée pour l'instant aux membres du programme d'accès anticipé sur les véhicules HW4. Une réécriture complète du compilateur IA y réduit le temps de réaction du système de 20 %.
Pour Joey Klender, journaliste chez Teslarati et membre du programme d'accès anticipé, la version v14.2.2.5 FSD était la plus « déroutante » de tous les temps, avec des erreurs de voie, des manœuvres erratiques et des comportements de freinage en régression. Sur X, Elon Musk disait fin novembre que la v14.3 était potentiellement la version où « la dernière grande pièce du puzzle atterrit enfin », et il a affirmé que le véhicule donnerait l'impression d'être « conscient ».
Tesla a en effet entièrement réécrit son compilateur IA et son environnement d'exécution avec MLIR, une infrastructure de compilation open source développée à l'origine chez Google, aujourd'hui hébergée sous le projet LLVM. Le gain annoncé est de 20 % sur le temps de réaction.
À vitesse d'autoroute, cela représente plusieurs dizaines de centimètres gagnés avant un obstacle. Attention toutefois, Tesla ne précise pas si ce chiffre est mesuré par rapport à la v14.2 ou à une version antérieure, et reste le seul à communiquer ces données.
Un compilateur qui change la physique de la conduite
Chris Lattner, l'ingénieur qui a créé MLIR et qui avait brièvement dirigé l'équipe Autopilot de Tesla en 2017 avant de repartir six mois plus tard, a réagi sur X à l'annonce. Pour lui, une implémentation moderne du compilateur et du runtime est « vraisemblablement la percée » attendue pour le robotaxi et le FSD. Il connaît la pile logicielle Autopilot de l'intérieur, et il a lui-même construit l'infrastructure de compilation que Tesla utilise désormais.
Tesla a aussi mis à jour l'encodeur de vision : meilleure compréhension de la géométrie 3D, lecture élargie des panneaux, tenue améliorée dans les scénarios de faible visibilité. Les changements de voie intempestifs et les comportements de talonnage mineur sont atténués, deux irritants signalés régulièrement par les utilisateurs de la v14.2.
La flotte mondiale comme moteur d'apprentissage sur les cas extrêmes
Tesla entraîne désormais son réseau neuronal sur les événements les plus rares de sa flotte mondiale, ceux que les simulateurs traditionnels peinent à reproduire. Pour la gestion des petits animaux, l'entraînement par renforcement se concentre sur des exemples plus difficiles, avec des récompenses spécifiques liées à la sécurité proactive. Pour les intersections complexes avec feux composés et routes courbes, Tesla puise dans les exemples concrets collectés directement sur les véhicules en circulation. Idem pour les objets inhabituels qui pendent ou s'inclinent sur la trajectoire, tiré des événements peu fréquents de la flotte.
Plus la flotte grossit, plus les situations rares deviennent statistiquement exploitables. La v14.3 exploite l'apprentissage en continu : les cas difficiles vécus par des millions de Tesla dans le monde alimentent directement les corrections de comportement, y compris la récupération automatique après une dégradation temporaire du système, sans intervention du conducteur.
Tesla promet encore trois améliorations : un système d'évitement des nids-de-poule, l'extension du raisonnement à tous les comportements de conduite au-delà de la gestion de destination, et un meilleur suivi du regard dans le dispositif de surveillance du conducteur. Ce dernier point prépare vraisemblablement des phases de conduite mains libres plus longues.
Quelle que soit la progression, Tesla rappelle dans son manuel propriétaire que le FSD supervisé ne rend pas le véhicule autonome. Le conducteur doit rester pleinement attentif, les mains disponibles, et prêt à reprendre le contrôle à tout moment. En cas d'inattention répétée, le système émet des avertissements progressifs et peut aller jusqu'à ralentir le véhicule.
Pour les utilisateurs HW3, une version « Lite » est attendue autour de mi-2026, sans date confirmée.
Source : Teslarati
