Les initiés de Tesla affirment qu'Elon Musk a optimisé les itinéraires du logiciel Full Self-Driving pour lui-même et certains influenceurs,

Ce qui expliquerait les divergences dans l'efficacité du système

Les initiés de Tesla affirment qu'Elon Musk a optimisé les itinéraires du logiciel Full Self-Driving pour lui-même et certains influenceurs
ce qui expliquerait les divergences dans l'efficacité du système

Tesla donnerait la priorité aux données de conduite du PDG Elon Musk et d'autres conducteurs "VIP" lors de la formation de son logiciel Full Self-Driving (FSD). Des employés actuels et anciens de Tesla ont rapporté que les images et les vidéos provenant des Tesla conduits par Elon Musk et son cadre fidèle d'influenceurs sont minutieusement examinées et annotées, ce qui permet au constructeur automobile d'ajuster son logiciel pour résoudre les problèmes sur certains itinéraires. En conséquence, l'Autopilot et FSD peuvent mieux naviguer sur les itinéraires empruntés par Musk et d'autres conducteurs célèbres, ce qui rend leurs trajets plus fluides et plus directs.

Tesla présente son logiciel de conduite autonome Full Self-Driving (FSD) comme une merveille d'apprentissage automatique. Mais un nouveau rapport de Business Insider révèle qu'en réalité, le constructeur automobile concentre le développement des logiciels de l'Autopilot et du FSD sur Elon Musk et son fidèle groupe d'influenceurs. Le PDG et son élite de vidéastes bénéficieraient d'un traitement spécial, car le FSD est adapté à leurs cas d'utilisation, ce qui, en théorie, donne une bonne image à tous. Autrement dit, le FSD aurait été optimisé sur les itinéraires empruntés par le milliardaire lui-même et ses plus fidèles soutiens.

Le rapport est basé sur les témoignages de plus d'une douzaine d'employés actuels et anciens de Tesla. Selon le rapport, presque tous les répondants ont déclaré que les images et les clips vidéo des voitures Tesla de Musk ont fait l'objet d'un examen minutieux, tandis que les données provenant de conducteurs célèbres tels que les YouTubers ont bénéficié d'un traitement VIP dans l'identification et la résolution des problèmes liés au FSD. Cela signifie que les ressources de Tesla sont réparties de manière inégale et que cela pourrait détourner Tesla de sa mission plus large, à savoir la conduite véritablement autonome.


En conséquence, les logiciels Autopilot et FSD de Tesla peuvent mieux naviguer sur les itinéraires empruntés par Musk et d'autres conducteurs célèbres, ce qui rendra leurs trajets plus fluides et plus directs. John Bernal, un ancien analyste et pilote d'essai de l'Autopilot, et trois autres anciens travailleurs ont déclaré qu'ils avaient reçu l'ordre de travailler sur des données provenant de la voiture de Musk et qu'on leur avait spécifiquement dit de traiter les clips avec soin. Selon certains experts, l'attitude de Tesla pourrait expliquer les divergences dans l'efficacité de l'Autopilot (ou du FSD) pour cette élite et les utilisateurs lambdas.

Depuis des années, Musk ne tarit pas d'éloges sur les efforts de Tesla en matière de conduite autonome, et notamment sur le FSD. Musk incite souvent les conducteurs à l'essayer ou à regarder des vidéos en ligne pour constater à quel point il est incroyable. Toutefois, ni l'Autopilot ni le FSD n'est aussi efficace que Musk le prétend, les deux systèmes étant impliqués dans des milliers de collisions avec des véhicules d'urgence en stationnement et de nombreux accidents mortels. Le rapport sur la façon dont l'IA du FSD est formée suscite un tollé sur la toile, plusieurs utilisateurs affirmant qu'ils ont été leurrés par Tesla et Musk :

« Il semble évident que l'expérience d'Elon serait meilleure que celle de n'importe qui d'autre. Il voyait le logiciel sous son meilleur jour », a déclaré un ancien employé. Les répondants ont déclaré que l'analyse des données des voitures de Musk est une priorité depuis le début du programme FSD. Alors que les annotateurs de données sont généralement évalués sur la rapidité avec laquelle ils peuvent annoter les données, Bernal affirme qu'on avait demandé à son groupe de prendre plus de temps avec les données des véhicules de Musk, ajoutant que les clips passeraient aussi par un cycle supplémentaire d'assurance qualité.

Huit travailleurs ont déclaré qu'ils se souvenaient avoir étiqueté des données qu'ils pensaient être associées au milliardaire. Deux travailleurs ont déclaré avoir étiqueté un itinéraire en 2021 qui entrait et sortait de l'allée d'un manoir à Hillsborough, en Californie. Ils ont découvert plus tard qu'il appartenait à Musk. Le PDG de Tesla a vendu la maison en novembre 2021 pour 32 millions de dollars. Plusieurs employés auraient déclaré avoir passé beaucoup de temps à établir des itinéraires pour entrer et sortir des usines de Tesla à Austin et à Fremont, en Californie, ainsi que des bureaux de SpaceX à Hawthorne, en Californie.


Alors que les annotateurs auraient pu visionner des données d'autres employés de Tesla ou de SpaceX qui possédaient des Teslas, ils ont déclaré que la même attention n'avait pas été accordée à d'autres parkings d'usines ou de bureaux en Californie ou ailleurs. L'un d'entre eux s'est souvenu avoir étiqueté une série de vidéos datant de la fin 2022 et du début 2023 qui impliquaient le siège de Twitter à San Francisco. Il a déclaré qu'il avait été demandé à l'équipe de se concentrer sur des données provenant de zones proches du siège de Twitter au cours de la période où Musk a pris le contrôle de l'entreprise de médias sociaux.

« On avait l'impression que nous faisions exprès d'améliorer sa voiture pour que l'Autopilot ait l'air différent de ce qu'il était. Cela semblait malhonnête », a déclaré un autre ancien employé. Sur la toile, un utilisateur partageant son expérience avec le FSD sur les routes d'Austin, au Texas, affirme : « il échoue lamentablement sur ma route. Mon itinéraire quotidien fait que le régulateur de vitesse baisse la vitesse 4 fois par rapport à la vitesse que j'ai réglée, en l'espace de quelques centaines de mètres. Mon camion de 20 ans est plus utile ». Les utilisateurs affirment que leur expérience reste médiocre malgré les mises à jour.

Quatre autres travailleurs ont déclaré qu'ils pensaient avoir étiqueté des itinéraires associés à Musk, mais que leurs supérieurs ne le leur avaient pas expressément dit. Lorsque les annotateurs visionnent les données, ils peuvent voir l'horodatage de la prise de vue et la géolocalisation, mais ils ne peuvent rien voir qui identifie explicitement le véhicule ou le conducteur. Au lieu de cela, les annotateurs ont déclaré qu'ils pouvaient s'appuyer sur des indices contextuels, en particulier les itinéraires et les lieux visités par le véhicule. D'autres ont déclaré que le coût d'un étiquetage incorrect des données de Musk pouvait être élevé.

Deux anciens employés interrogés se sont souvenus d'un incident au cours duquel un annotateur de données a été licencié peu après avoir étiqueté un clip qui, selon eux, provenait de la voiture de Musk. L'employé a été escorté hors du site de Tesla à Buffalo, dans l'État de New York, après que l'annotateur de données n'a pas correctement étiqueté un panneau de sortie d'autoroute. Un ancien travailleur a déclaré qu'il était très inhabituel qu'une personne travaillant dans l'annotation de données soit licenciée sans avertissement et que les employés étaient généralement mis en demeure s'ils n'atteignaient pas leurs objectifs.


En ce qui concerne les influenceurs, les travailleurs interrogés ont souligné : « leurs vidéos ne passent pas inaperçues auprès du personnel de Tesla. En fait, l'entreprise a créé un système pour donner la priorité aux données des conducteurs les plus susceptibles de partager leur expérience en ligne. Ces conducteurs sont désignés en interne comme des utilisateurs VIP et leurs données sont parfois placées dans des files d'attente VIP ». Le commentaire d'un conducteur de Tesla indique : « cela explique pourquoi le FSD fonctionne mieux pour Musk et les youtubeurs VIP comme Whole Mars que pour le reste d'entre nous ».

Les conducteurs qui envisagent d'acheter une Tesla doivent depuis longtemps tenir compte des particularités de l'Autopilot et du FSD, mais un nouveau paramètre vient de s'ajouter : "le produit que vous voyez n'est peut-être pas celui que vous pouvez acheter". Les consommateurs qui ont pris la décision d'acheter le FSD sur la base de vidéos YouTube risquent d'être déçus lorsque leur propre expérience ne correspondra pas tout à fait à ce qu'ils ont vu. C'est peut-être la raison pour laquelle peu d'utilisateurs de la version d'essai gratuite ont acheté le logiciel. Le prix du FSD a été revu à la baisse plusieurs fois ces derniers mois.

Par ailleurs, Tesla fait l'objet d'un examen de plus en plus minutieux de la part des autorités de réglementation en ce qui concerne le FSD et la commercialisation du service par l'entreprise. En avril, l'enquête de la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) des États-Unis sur l'Autopilot et le FSD de Tesla a établi un lien avec des centaines d'accidents et des dizaines de décès, citant des mesures inadéquates pour garantir l'attention du conducteur.

En outre, le ministère américain de la Justice enquête pour déterminer si Tesla a commis une fraude sur les titres ou une fraude électronique en raison d'allégations selon lesquelles il aurait trompé les investisseurs et les consommateurs sur les capacités d'autoconduite de ses véhicules électriques. Entre-temps, Musk a déclaré à plusieurs reprises que Tesla se rapprochait de son objectif en matière de conduite autonome, et prévoit de dévoiler un robotaxi cette année.

Pour Musk, l'Autopilot et le FSD revêtent une importance existentielle pour Tesla. Il a déclaré lors d'une interview en 2022 que la conduite autonome est "la différence entre une Tesla qui vaut beaucoup d'argent et une Tesla qui ne vaut pratiquement rien". Mais pour l'instant, l'Autopilot et le FSD peinent à convaincre.

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Tesla a-t-il trompé ses clients en optimisant le FSD pour les itinéraires de Musk et des influenceurs ?
Les données de conduite provenant de ce groupe de privilégiés sont-elles plus utiles que celles des autres clients ?
Cette approche peut-elle permettre au constructeur automobile de rendre sa technologie de conduite autonome meilleure ?

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