L'évolution de l'assistance à la conduite urbaine en Chine : du « bachotage » à l'End-to-End en une étape

1. L'ère des règles : le piège du « bachotage » pour le NOA urbain

La première grande étape de la conduite intelligente chinoise a été de passer de l'autoroute à la ville. Le NOA autoroutier est simple : route fermée, géométrie régulière, acteurs essentiellement des voitures. Le NOA urbain est une autre paire de manches. Feux, virages non protégés, piétons, vélos électriques, livreurs qui grillent les feux, « zipper merge » sans foi ni loi — la complexité explose.

L'approche dominante au début : couvrir tous les scénarios possibles avec des règles écrites à la main. Des milliers de if-then-else : quand démarrer après un feu vert, combien freiner face à un véhicule qui se rabat, comment planifier un virage à gauche non protégé. Sur autoroute ça passe. En ville, ça casse. Les usagers chinois ne suivent quasiment aucune règle, et ces scénarios en longue traîne débordent n'importe quelle bibliothèque de règles. Une équipe de test l'a admis : « On a l'impression de bachoter — ça brille sur les routes pré-cartographiées, mais hors scénario connu, la voiture hésite et repasse la main. »

Résultat : en 2025, le NOA urbain ne représente qu'environ 15,1 % des ventes en Chine, et reste cantonné aux véhicules au-dessus de 200 000–300 000 RMB. Tant que la longue traîne ne sera pas gérée, la démocratisation est bloquée.

2. End-to-End en deux étapes : la transition maladroite

L'industrie pivote alors vers l'end-to-end (E2E) : un réseau de neurones profond remplace la pile de règles. Capteurs en entrée, commandes de conduite en sortie, le système apprend à conduire à partir de quantités massives de données humaines.

La première vague d'E2E en production est presque toujours deux étapes. Étape 1 : transformer les données brutes des capteurs en représentation intermédiaire (carte sémantique, zones roulables, objets détectés). Étape 2 : à partir de cette représentation, produire la trajectoire ou la commande.

Le E2E deux étapes a été plus rapide à mettre en production et plus explicable : les deux modules produisent des sorties intermédiaires propres, donc debugables indépendamment. Le défaut fatal est la perte d'information. La représentation intermédiaire choisie par la perception ne contient pas forcément tout ce dont la planification a besoin. La frontière entre les deux modules est, par construction, un goulot d'étranglement qui jette du signal.

En une phrase : le E2E deux étapes reste « perception d'abord, planification ensuite ». L'expérience s'améliore par rapport aux règles pures, mais la voiture reste raide — freinages secs, changements de voie hésitants, contrôle longitudinal saccadé. On a résolu le « rigide » sans résoudre le « maladroit ».

3. End-to-End en une étape : la vraie « mémoire musculaire »

Au cours des douze derniers mois, le one-stage end-to-end a déclenché une course aux armements et est devenu le consensus technique des acteurs de premier plan. L'idée est brutale : un seul modèle, du capteur à la trajectoire. Un réseau unique prend les capteurs en entrée et sort la trajectoire en sortie, sans module intermédiaire manuel, et la pile entière est optimisée de bout en bout contre un objectif de sécurité.

Le trait le plus visible : une conduite humaine.

Le modèle a, en pratique, développé une « mémoire musculaire » de la conduite. Il n'a pas besoin qu'un ingénieur écrive « si rabattement, ralentir de X ». L'entraînement sur des millions de kilomètres humains lui donne un sens du véhicule qui ressemble à l'intuition d'un chauffeur : suivi fluide, anticipation de la voiture de devant, lever de pied précoce, coordination direction/accélération fine. Pas de coup de volant brusque, pas de micro-correction, pas d'arrêt précipité. Un testeur de la Chery Exeed ET équipée de la pile Horizon HSD a résumé : « Direction et accélération sont coordonnées avec une grande finesse. Pas de braquage brutal ni de correction en va-et-vient. » C'est la signature d'un modèle qui a vraiment appris à conduire.

Aujourd'hui, le one-stage E2E a reçu le soutien explicite de Tesla, Huawei, Horizon, Momenta, Bosch, QCraft (轻舟智航) et MOVING ACT (魔视智能), chacun investissant massivement et embarquant l'architecture dans des véhicules réels.

Architecture	Logique	Expérience
Ère des règles	if-then-else écrits à la main	« Bachotage » — bon sur les routes pré-cartographiées, maladroit sur la longue traîne
E2E deux étapes	Perception + planification séparées, entraînement joint	Déploiement rapide, mais perte d'information → voiture raide
E2E une étape	Modèle unique, capteur en entrée → trajectoire en sortie	« Conduite d'intuition » — fluide, humaine, robuste sur la longue traîne

4. La nouvelle course : sécurité, explicabilité et scale

Le E2E une étape a un haut plafond, mais un nouveau problème : la boîte noire. Le processus de décision est opaque ; quand la voiture fait quelque chose d'étrange, on ne sait pas dire si la perception a échoué ou si la planification a échoué. Le diagnostic terrain devient réellement difficile.

Le régulateur bouge déjà. Le 4 août 2026, le MIIT a publié la première norme nationale obligatoire chinoise pour la conduite autonome L3 et L4 : GB 44721-2026, « Exigences de sécurité pour les systèmes de conduite automatisée des véhicules intelligents et connectés », qui doit entrer en vigueur le 1er juillet 2027. La norme impose un système d'enregistrement de données de conduite automatisée inviolable (la « boîte noire véhicule »), une responsabilité sécurité totale tout au long du cycle de vie pour le constructeur, une redondance matérielle sur la direction, le freinage et le contrôleur de conduite intelligente, et interdit les termes marketing trompeurs du type « full autonomous », « L2.999 » ou « quasi-L3 ».

Plus tôt, le 17 septembre 2025, le MIIT avait déjà ouvert la consultation publique sur une autre norme obligatoire — « Exigences de sécurité pour les systèmes d'aide à la conduite combinée » — qui vise la couche L2 (régulateur adaptatif, centrage voie, NOA) et fixe une base uniforme pour la détection mains/yeux, le changement de voie et la chaîne d'enregistrement de données.

Avec le durcissement réglementaire, la concurrence se déplace de « qui a le plus haut plafond » à « qui rend le E2E à la fois intelligent et fiable ». Les acteurs de tête investissent dans le one-stage E2E explicable et sûr : intégrer les mécanismes de sécurité dans l'architecture même du modèle, et fournir des points de surveillance intermédiaires auditables que les ingénieurs et les régulateurs peuvent inspecter.

Le scale entre dans la phase sérieuse. En 2026, le nombre de modèles de production équipés d'un one-stage E2E devrait atteindre plusieurs dizaines. En novembre 2025, Bosch a poussé la première solution de niveau avancé one-stage E2E en production de série de l'industrie sur la Chery Exeed Sterra ES. Au premier semestre 2026, ZYT (anciennement DJI Automotive) a commencé à diffuser son modèle E2E 4.0 « 高悟性 » aux propriétaires FAW Hongqi existants via OTA, à commencer par la Hongqi HS6 PHEV et la Tiangong 05.

Conclusion

L'arc de l'assistance à la conduite urbaine en Chine est net. Du « bachotage » des règles écrites à la main, en passant par la transition maladroite du E2E deux étapes, jusqu'au one-stage E2E aujourd'hui en production de série, c'est une fuite progressive hors de « comment faire apprendre la conduite à la voiture » vers « comment faire conduire la voiture comme un humain ».

La prochaine étape est plus difficile que la précédente. Il ne suffit pas que le système soit fluide ; il doit être transparent, vérifiable, et assez bon marché pour quitter le club des 200 000+ RMB. La vraie « démocratisation » du NOA urbain arrivera le jour où un modèle one-stage avec sa boîte noire sous le siège pourra être vendu, entretenu et expliqué en toute sécurité à la moitié du prix d'un fleuron actuel. Ce jour-là, et non celui d'une démo isolée, définira la prochaine décennie de la conduite intelligente chinoise.