So in 1885, Karl Benz invented the automobile. Later that year, he took it out for the first public test drive, and -- true story -- crashed into a wall. For the last 130 years, we've been working around that least reliable part of the car, the driver. We've made the car stronger. We've added seat belts, we've added air bags, and in the last decade, we've actually started trying to make the car smarter to fix that bug, the driver.
En 1885, Karl Benz a inventé l'automobile. Quelques mois plus tard, il l'a testée publiquement, et, c'est véridique, l'a envoyée dans un mur. Depuis 130 ans, nous travaillons sur l'élément le moins fiable des autos, le chauffeur. Les voitures sont plus robustes. On a ajouté des ceintures de sécurité, des airbags. Cette décennie-ci, on a progressivement rendu la voiture plus intelligente, pour résoudre ce défaut, le chauffeur.
Now, today I'm going to talk to you a little bit about the difference between patching around the problem with driver assistance systems and actually having fully self-driving cars and what they can do for the world. I'm also going to talk to you a little bit about our car and allow you to see how it sees the world and how it reacts and what it does, but first I'm going to talk a little bit about the problem. And it's a big problem: 1.2 million people are killed on the world's roads every year. In America alone, 33,000 people are killed each year. To put that in perspective, that's the same as a 737 falling out of the sky every working day. It's kind of unbelievable. Cars are sold to us like this, but really, this is what driving's like. Right? It's not sunny, it's rainy, and you want to do anything other than drive. And the reason why is this: Traffic is getting worse. In America, between 1990 and 2010, the vehicle miles traveled increased by 38 percent. We grew by six percent of roads, so it's not in your brains. Traffic really is substantially worse than it was not very long ago.
Aujourd'hui, je vais vous parler de la différence entre résoudre les problèmes avec des systèmes d'assistance à la conduite, et concevoir des véhicules entièrement automatisés, et leur impact sur le monde. Je vais aussi vous présenter notre véhicule, et vous inviter à voir le monde comme lui, comment il réagit et ce qu'il fait. Permettez-moi d'abord de vous parler du problème. C'est un sérieux pépin : tous les ans, 1,2 million de personnes sont tuées dans le monde. Aux États-Unis, 33 000 personnes perdent la vie sur les routes. A titre de comparaison, c'est l'équivalent d'un Boeing 737 qui s'écrase 5 fois par semaine. C'est impensable. On nous vend les voitures ainsi, mais la réalité ressemble à ceci. Il n'y a pas de soleil, il pleut, et on a envie de faire tout sauf conduire. La raison est la suivante : le trafic augmente. Aux États-Unis, entre 1990 et 2010, le nombre total de km parcourus a augmenté de 38%. Mais les routes ont grandi de 6%. Ce n'est pas qu'une impression. Le trafic s'est nettement aggravé depuis un certain temps.
And all of this has a very human cost. So if you take the average commute time in America, which is about 50 minutes, you multiply that by the 120 million workers we have, that turns out to be about six billion minutes wasted in commuting every day. Now, that's a big number, so let's put it in perspective. You take that six billion minutes and you divide it by the average life expectancy of a person, that turns out to be 162 lifetimes spent every day, wasted, just getting from A to B. It's unbelievable. And then, there are those of us who don't have the privilege of sitting in traffic. So this is Steve. He's an incredibly capable guy, but he just happens to be blind, and that means instead of a 30-minute drive to work in the morning, it's a two-hour ordeal of piecing together bits of public transit or asking friends and family for a ride. He doesn't have that same freedom that you and I have to get around. We should do something about that.
Ça a un coût humain. Le temps de trajet maison - travail est de 50 minutes aux USA. Multipliez ça par les 120 millions de travailleurs. Ça donne 6 milliards de minutes gaspillées en voiture, tous les jours. C'est astronomique. Tentons de le mettre à notre échelle. Reprenons nos 6 milliards de minutes, et divisons-les par l'espérance de vie moyenne des gens. On obtient 162 vies passées, gaspillées, tous les jours, pour aller du point A au point B. C'est inimaginable. Il y a aussi ceux qui n'ont pas le privilège de rester assis dans les bouchons. Des personnes comme Steve. C'est un type absolument brillant, mais qui est aveugle. Au lieu de passer 30 minutes dans sa voiture pour aller travailler, ça lui prend deux heures, et plusieurs transports en commun. Il peut solliciter un ami ou un membre de sa famille. Il ne jouit pas de la même liberté de mouvement que vous ou moi. On doit trouver une solution.
Now, conventional wisdom would say that we'll just take these driver assistance systems and we'll kind of push them and incrementally improve them, and over time, they'll turn into self-driving cars. Well, I'm here to tell you that's like me saying that if I work really hard at jumping, one day I'll be able to fly. We actually need to do something a little different. And so I'm going to talk to you about three different ways that self-driving systems are different than driver assistance systems. And I'm going to start with some of our own experience.
La sagesse populaire nous dit de partir des systèmes d'assistance à la conduite et de les améliorer progressivement, pour les transformer en véhicules autonomes. C'est un peu comme si je vous disais que si je m'entraîne suffisamment à sauter, je pourrais voler un jour. On doit faire les choses autrement. Les systèmes d'assistance à la conduite sont différents des voitures autonomes sur trois plans différents. Je vais commencer par vous présenter notre expérience.
So back in 2013, we had the first test of a self-driving car where we let regular people use it. Well, almost regular -- they were 100 Googlers, but they weren't working on the project. And we gave them the car and we allowed them to use it in their daily lives. But unlike a real self-driving car, this one had a big asterisk with it: They had to pay attention, because this was an experimental vehicle. We tested it a lot, but it could still fail. And so we gave them two hours of training, we put them in the car, we let them use it, and what we heard back was something awesome, as someone trying to bring a product into the world. Every one of them told us they loved it. In fact, we had a Porsche driver who came in and told us on the first day, "This is completely stupid. What are we thinking?" But at the end of it, he said, "Not only should I have it, everyone else should have it, because people are terrible drivers." So this was music to our ears, but then we started to look at what the people inside the car were doing, and this was eye-opening. Now, my favorite story is this gentleman who looks down at his phone and realizes the battery is low, so he turns around like this in the car and digs around in his backpack, pulls out his laptop, puts it on the seat, goes in the back again, digs around, pulls out the charging cable for his phone, futzes around, puts it into the laptop, puts it on the phone. Sure enough, the phone is charging. All the time he's been doing 65 miles per hour down the freeway. Right? Unbelievable. So we thought about this and we said, it's kind of obvious, right? The better the technology gets, the less reliable the driver is going to get. So by just making the cars incrementally smarter, we're probably not going to see the wins we really need.
En 2013, on a réalisé le premier test de notre véhicule autonome, avec des passagers normaux. Disons presque normaux - nos employés Google, qui ne travaillaient pas sur le projet. On leur donné la voiture, et demandé de l'utiliser dans leur vie quotidienne. Mais ce véhicule n'est pas encore vraiment autonome. Ils doivent être concentrés car ils sont dans un véhicule pilote. On l'avait déjà beaucoup testé, mais il pouvait avoir un problème. Les passagers ont reçu deux heures de formation. Ils sont montés dans la voiture. Leurs réactions furent stupéfiantes. Ils voulaient acheter ce véhicule. Tous nous ont affirmé adorer ça. Un de nos passagers avait une Porsche. Le premier jour, il avait affirmé : « C'est une idée stupide. A quoi pensez-vous ? » Mais en fin de test, il avait changé d'avis : « J'en veux une ! Et tout le monde devrait en avoir une. Il y a tant de mauvais conducteurs. » Nous buvions du petit lait. Ensuite, on s'est intéressé aux actions des passagers. Ce fut une révélation. Mon passager préféré est un homme qui jette un coup d'œil sur son téléphone, constate qu'il est presque à plat, se retourne ainsi, et fouille son sac à dos. Il sort son PC portable, le pose sur le siège, va dans son sac à dos à nouveau, fouille et sort le câble pour recharger son téléphone. Il le déroule, le branche sur sa machine, et sur son téléphone. Son téléphone est en train de charger. Pendant tout ce temps, il roule à 100 km/h sur l'autoroute. Et voilà ! C'est incroyable. Ça nous a fait réfléchir. Une évidence nous est apparue. La fiabilité du conducteur est inversement proportionnelle à la fiabilité de la technologie. En améliorant les voitures progressivement, on ne peut pas arriver à faire une avancée significative.
Let me talk about something a little technical for a moment here. So we're looking at this graph, and along the bottom is how often does the car apply the brakes when it shouldn't. You can ignore most of that axis, because if you're driving around town, and the car starts stopping randomly, you're never going to buy that car. And the vertical axis is how often the car is going to apply the brakes when it's supposed to to help you avoid an accident. Now, if we look at the bottom left corner here, this is your classic car. It doesn't apply the brakes for you, it doesn't do anything goofy, but it also doesn't get you out of an accident. Now, if we want to bring a driver assistance system into a car, say with collision mitigation braking, we're going to put some package of technology on there, and that's this curve, and it's going to have some operating properties, but it's never going to avoid all of the accidents, because it doesn't have that capability. But we'll pick some place along the curve here, and maybe it avoids half of accidents that the human driver misses, and that's amazing, right? We just reduced accidents on our roads by a factor of two. There are now 17,000 less people dying every year in America.
Permettez-moi de vous parler technique quelques instants. En abscisse de ce graphique, le nombre de fois qu'un véhicule freine inutilement. On peut ignorer cet axe car vous n'achèterez jamais une auto qui s'arrête à l'improviste quand vous roulez en ville. Sur l'ordonnée, le nombre de fois que le véhicule freine quand il est supposé freiner, pour éviter un accident. En bas à gauche, dans le coin, on a les voitures conventionnelles. Elle ne freine pas à votre place, elle ne fait rien de maladroit, mais elle n'évite pas les accidents. Quand on ajoute un système d'assistance à la conduite, un système anti-collision, par exemple, on augmente la technologie embarquée. En voici la courbe. Le système a des propriétés spécifiques, mais il n'évitera jamais tous les accidents. Il n'en a pas la capacité. Prenons un point au hasard sur la courbe. Le système évite la moitié des accidents potentiels. C'est formidable, non ? On vient juste de réduire de moitié les accidents. 17 000 personnes qui ne meurent plus sur nos routes.
But if we want a self-driving car, we need a technology curve that looks like this. We're going to have to put more sensors in the vehicle, and we'll pick some operating point up here where it basically never gets into a crash. They'll happen, but very low frequency. Now you and I could look at this and we could argue about whether it's incremental, and I could say something like "80-20 rule," and it's really hard to move up to that new curve. But let's look at it from a different direction for a moment. So let's look at how often the technology has to do the right thing. And so this green dot up here is a driver assistance system. It turns out that human drivers make mistakes that lead to traffic accidents about once every 100,000 miles in America. In contrast, a self-driving system is probably making decisions about 10 times per second, so order of magnitude, that's about 1,000 times per mile. So if you compare the distance between these two, it's about 10 to the eighth, right? Eight orders of magnitude. That's like comparing how fast I run to the speed of light. It doesn't matter how hard I train, I'm never actually going to get there. So there's a pretty big gap there.
Mais avec une voiture autonome, notre courbe doit ressembler à ça : on a besoin d'embarquer plus de capteurs. On choisit un point sur notre courbe, où le véhicule n'aura jamais d'accident. Il y en aura, mais avec une fréquence très basse. Nous pourrions maintenant avoir une discussion, sur la progressivité. Je parlerai de la règle « 80-20 », de combien il est difficile de passer à la 2e courbe. Mais observons ça d'un autre angle, pendant un instant. Regardons la fréquence avec laquelle la technologie doit agir correctement. Ce point vert représente un système d'assistance à la conduite. Il s'avère que les conducteurs, aux États-Unis, commettent des erreurs qui entraînent un accident, une fois tous les 160 000 km. En revanche, un système de conduite autonome prend environ 10 décisions par seconde. En d'autres mots, on parle de 1 000 décisions sur 1,6 km. Si on compare la différence, on arrive à 100 millions. C'est une magnitude de facteur 8. C'est comme comparer ma vitesse de course à la vitesse de la lumière. Même si je m'entraîne beaucoup, je n'y arriverai jamais. Il y a donc un ravin à traverser.
And then finally, there's how the system can handle uncertainty. So this pedestrian here might be stepping into the road, might not be. I can't tell, nor can any of our algorithms, but in the case of a driver assistance system, that means it can't take action, because again, if it presses the brakes unexpectedly, that's completely unacceptable. Whereas a self-driving system can look at that pedestrian and say, I don't know what they're about to do, slow down, take a better look, and then react appropriately after that.
Enfin, comment le système gère-t-il l'incertitude ? Ce piéton va peut-être traverser. Ou peut-être pas. Je ne sais pas. Nos algorithmes non plus ne savent pas le prédire. Si on a un système d'assistance à la conduite, ça signifie qu'il ne va pas réagir, car ce n'est pas acceptable qu'il freine inopinément. Alors qu'un système autonome va détecter le piéton et dire : « Je ne sais pas ce qu'il va faire, je vais ralentir, observer, et réagir ensuite de manière adéquate. »
So it can be much safer than a driver assistance system can ever be. So that's enough about the differences between the two. Let's spend some time talking about how the car sees the world.
C'est donc bien plus sûr que n'importe quel système d'assistance. Voilà pour les différences entre les deux. Passons un peu de temps sur la vision de la voiture.
So this is our vehicle. It starts by understanding where it is in the world, by taking a map and its sensor data and aligning the two, and then we layer on top of that what it sees in the moment. So here, all the purple boxes you can see are other vehicles on the road, and the red thing on the side over there is a cyclist, and up in the distance, if you look really closely, you can see some cones. Then we know where the car is in the moment, but we have to do better than that: we have to predict what's going to happen. So here the pickup truck in top right is about to make a left lane change because the road in front of it is closed, so it needs to get out of the way. Knowing that one pickup truck is great, but we really need to know what everybody's thinking, so it becomes quite a complicated problem. And then given that, we can figure out how the car should respond in the moment, so what trajectory it should follow, how quickly it should slow down or speed up. And then that all turns into just following a path: turning the steering wheel left or right, pressing the brake or gas. It's really just two numbers at the end of the day. So how hard can it really be?
Voici notre véhicule. D'abord, il se localise par rapport à son environnement, en alignant la carte et les données des capteurs, et ensuite, on ajoute ce que le véhicule voit en temps réel. Les objets mauves qui apparaissent, ce sont les autres véhicules, l'objet rouge, sur le côté, c'est un cycliste, et au loin, vers le haut, si on est attentif, on aperçoit des cônes. On sait où se trouve la voiture à un moment précis. Mais on doit faire mieux : on doit prédire ce qui va se passer. Le pick-up en haut à droite, va changer de bande, vers la gauche, parce que la route est barrée devant. Il doit donc dégager. C'est super de prédire ça. Mais ce qu'on doit vraiment savoir, c'est ce que tout le monde pense. C'est un peu plus compliqué. On peut maintenant déterminer la réaction du véhicule sur le moment, la trajectoire à suivre, sa vitesse d'accélération ou de décélération. Ensuite, il s'agit juste de suivre le chemin : tourner à gauche ou à droite, accélérer ou freiner. En fin de compte, il ne reste que deux chiffres. Est-ce vraiment difficile ?
Back when we started in 2009, this is what our system looked like. So you can see our car in the middle and the other boxes on the road, driving down the highway. The car needs to understand where it is and roughly where the other vehicles are. It's really a geometric understanding of the world. Once we started driving on neighborhood and city streets, the problem becomes a whole new level of difficulty. You see pedestrians crossing in front of us, cars crossing in front of us, going every which way, the traffic lights, crosswalks. It's an incredibly complicated problem by comparison. And then once you have that problem solved, the vehicle has to be able to deal with construction. So here are the cones on the left forcing it to drive to the right, but not just construction in isolation, of course. It has to deal with other people moving through that construction zone as well. And of course, if anyone's breaking the rules, the police are there and the car has to understand that that flashing light on the top of the car means that it's not just a car, it's actually a police officer. Similarly, the orange box on the side here, it's a school bus, and we have to treat that differently as well.
Quand on a commencé le projet en 2009, notre système ressemblait à ça : on voit notre voiture au centre, et les autres objets sur la route, Le véhicule doit comprendre sa position, et celle des autres véhicules. C'est une compréhension géométrique du monde. Dès qu'on a commencé à rouler en ville, la difficulté a pris des proportions incroyables. Il y a des piétons qui traversent devant, des voitures qui traversent, et vont dans toutes les directions, les feux, les passages piétons. C'est extrêmement compliqué. Dès qu'on a résolu ce problème, le véhicule doit gérer les chantiers. Voici les cônes à gauche, qui obligent à rouler à droite. Ce n'est évidemment pas un chantier isolé. On doit gérer les autres véhicules qui négocient le même passage. Si quelqu'un enfreint une règle, la police veille. Et donc, notre voiture doit comprendre que ce gyroscope sur cette auto signifie qu'il s'agit d'une voiture de police Pareillement, la boîte orange, sur le côté, c'est un bus scolaire. On doit donc le gérer différemment.
When we're out on the road, other people have expectations: So, when a cyclist puts up their arm, it means they're expecting the car to yield to them and make room for them to make a lane change. And when a police officer stood in the road, our vehicle should understand that this means stop, and when they signal to go, we should continue.
Sur la route, les autres ont des attentes : quand un cycliste lève le bras, il s'attend à ce que les voitures lui cèdent le passage, pour lui permettre de changer de voie. Et quand un officier de police est sur la route, notre véhicule doit savoir que ceci signifie l'arrêt, et que ce signal l'invite à avancer.
Now, the way we accomplish this is by sharing data between the vehicles. The first, most crude model of this is when one vehicle sees a construction zone, having another know about it so it can be in the correct lane to avoid some of the difficulty. But we actually have a much deeper understanding of this. We could take all of the data that the cars have seen over time, the hundreds of thousands of pedestrians, cyclists, and vehicles that have been out there and understand what they look like and use that to infer what other vehicles should look like and other pedestrians should look like. And then, even more importantly, we could take from that a model of how we expect them to move through the world. So here the yellow box is a pedestrian crossing in front of us. Here the blue box is a cyclist and we anticipate that they're going to nudge out and around the car to the right. Here there's a cyclist coming down the road and we know they're going to continue to drive down the shape of the road. Here somebody makes a right turn, and in a moment here, somebody's going to make a U-turn in front of us, and we can anticipate that behavior and respond safely.
Pour y arriver, on échange les données entre les véhicules. Voici le premier modèle, imprécis : quand un véhicule détecte un chantier, il transmet l'information aux autres véhicules pour éviter toute difficulté. Mais on a une compréhension plus profonde. On pourrait intégrer toutes les données détectées au fil du temps, les centaines de milliers de piétons, de cyclistes, et de véhicules sur les routes, et analyser leur apparence pour déduire les caractéristiques supposées des autres véhicules, des autres piétons. Plus important, on pourrait utiliser ça pour modéliser nos prévisions sur leurs mouvements. Ici, l'objet jaune est un piéton qui traverse devant nous. L'objet bleu est un cycliste, et nous anticipons qu'ils vont contourner la voiture sur la droite. Un cycliste vient en sens opposé. On sait qu'il va continuer tout droit et longer la route. Une voiture tourne à droite, dans un instant, une autre va s'engager dans le carrefour devant nous. On peut anticiper ces comportements et les gérer avec prudence.
Now, that's all well and good for things that we've seen, but of course, you encounter lots of things that you haven't seen in the world before. And so just a couple of months ago, our vehicles were driving through Mountain View, and this is what we encountered. This is a woman in an electric wheelchair chasing a duck in circles on the road. (Laughter) Now it turns out, there is nowhere in the DMV handbook that tells you how to deal with that, but our vehicles were able to encounter that, slow down, and drive safely. Now, we don't have to deal with just ducks. Watch this bird fly across in front of us. The car reacts to that. Here we're dealing with a cyclist that you would never expect to see anywhere other than Mountain View. And of course, we have to deal with drivers, even the very small ones. Watch to the right as someone jumps out of this truck at us. And now, watch the left as the car with the green box decides he needs to make a right turn at the last possible moment. Here, as we make a lane change, the car to our left decides it wants to as well. And here, we watch a car blow through a red light and yield to it. And similarly, here, a cyclist blowing through that light as well. And of course, the vehicle responds safely. And of course, we have people who do I don't know what sometimes on the road, like this guy pulling out between two self-driving cars. You have to ask, "What are you thinking?" (Laughter)
Ça marche très bien pour tout qu'on à déjà vu. Mais il y a évidemment plein de choses inédites. Il y a quelques semaines, nos véhicules roulaient à Mountain View, et voici ce qui est arrivé. Une dame en chaise électrique qui pourchassait un canard sur la route. (Rires) En fait, il n'y a aucun paragraphe dans le code de la route qui nous explique comment gérer ça. Cependant, nos voitures y sont parvenues : elles ont ralenti et roulé prudemment. Il n'y a pas que les canards. Cet oiseau vole juste devant nous. La voiture réagit en conséquence. Voici un cycliste, qu'on ne peut rencontrer qu'à Mountain View. Bien entendu, il y a les autres conducteurs, même s'ils sont tout petits. A droite, quelqu'un va sauter de son camion vers nous. Regardez à gauche, la voiture avec le cube vert, décide de tourner à droite au tout dernier moment. Au moment où on veut aller sur la bande du milieu l'auto sur la gauche décide de faire pareil. Une voiture brûle le feu rouge, et continue sa route. Ici de même, un cycliste brûle le feu. Notre véhicule a géré ça en toute sécurité. Il y a aussi plein de gens qui font je ne sais quoi, parfois même sur la route, comme ce type, entre deux voitures autonomes. On se demande à quoi pensent les gens ! (Rires)
Now, I just fire-hosed you with a lot of stuff there, so I'm going to break one of these down pretty quickly. So what we're looking at is the scene with the cyclist again, and you might notice in the bottom, we can't actually see the cyclist yet, but the car can: it's that little blue box up there, and that comes from the laser data. And that's not actually really easy to understand, so what I'm going to do is I'm going to turn that laser data and look at it, and if you're really good at looking at laser data, you can see a few dots on the curve there, right there, and that blue box is that cyclist. Now as our light is red, the cyclist's light has turned yellow already, and if you squint, you can see that in the imagery. But the cyclist, we see, is going to proceed through the intersection. Our light has now turned green, his is solidly red, and we now anticipate that this bike is going to come all the way across. Unfortunately the other drivers next to us were not paying as much attention. They started to pull forward, and fortunately for everyone, this cyclists reacts, avoids, and makes it through the intersection. And off we go.
Je vous ai montré beaucoup de choses. je vais maintenant en décortiquer une. Voici la scène avec le cycliste. Sur l'image du bas, on constate qu'on ne peut pas encore voir le cycliste. Mais la voiture peut : c'est l'objet bleu. C'est possible grâce aux données du laser. Ce n'est pas très facile à comprendre. Je vais donc changer l'angle de vue pour l'observer. Quand on a l'habitude de ces données, on voit des points sur la courbe. Juste ici. Le cube bleu, c'est le cycliste. Notre feu est rouge. Celui du cycliste vient de passer orange. En louchant, on le devine sur l'image. Le cycliste va quand même traverser le carrefour. Notre feu passe au vert, celui du cycliste est rouge. Nous anticipons que le vélo va continuer. Malheureusement, les autres conducteurs ne sont pas aussi attentifs. Ils démarrent, et heureusement pour tout le monde, le cycliste réagit et les évite, et arrive sain et sauf de l'autre côté. A ce stade, nous démarrons.
Now, as you can see, we've made some pretty exciting progress, and at this point we're pretty convinced this technology is going to come to market. We do three million miles of testing in our simulators every single day, so you can imagine the experience that our vehicles have. We are looking forward to having this technology on the road, and we think the right path is to go through the self-driving rather than driver assistance approach because the urgency is so large. In the time I have given this talk today, 34 people have died on America's roads.
Nous avons fait des progrès encourageants. Aujourd'hui, nous sommes convaincus que cette technologie ira sur le marché. Nous réalisons tous les jours 5 millions de km de test sur simulateur. Nos véhicules ont une sacrée expérience. Nous avons hâte de voir cette technologie sur les routes. Nous croyons que le chemin de la conduite autonome est le bon. Pas celui de l'assistance à la conduite. Il y a urgence. Durant mon temps de parole, 34 personnes sont décédées sur les routes américaines.
How soon can we bring it out? Well, it's hard to say because it's a really complicated problem, but these are my two boys. My oldest son is 11, and that means in four and a half years, he's going to be able to get his driver's license. My team and I are committed to making sure that doesn't happen.
Quand pourrons-nous l'utiliser ? C'est une question difficile parce que le problème est complexe. Voici mes deux garçons. L'aîné à 11 ans. Dans 4 ans et demi, il pourra obtenir son permis de conduire. Avec mon équipe, je m'engage à faire tout pour que ça n'arrive pas.
Thank you.
Merci.
(Laughter) (Applause) Chris Anderson: Chris, I've got a question for you.
(Rires) (Applaudissements) Chris Anderson : Chris, j'ai une question.
Chris Urmson: Sure.
Christ Urmson : Vas-y !
CA: So certainly, the mind of your cars is pretty mind-boggling. On this debate between driver-assisted and fully driverless -- I mean, there's a real debate going on out there right now. So some of the companies, for example, Tesla, are going the driver-assisted route. What you're saying is that that's kind of going to be a dead end because you can't just keep improving that route and get to fully driverless at some point, and then a driver is going to say, "This feels safe," and climb into the back, and something ugly will happen.
CA: L'intelligence de tes véhicules est époustouflante. C'est au sujet du débat entre assistance de conduite et conduite autonome, il y a un véritable débat. Certaines compagnies, comme Tesla, font le pari de la conduite assistée. Selon toi, c'est une impasse, parce que c'est impossible d'améliorer au point de devenir autonome. Un conducteur va penser que c'est sécurisant, monter à l'arrière, et un accident monstrueux va arriver.
CU: Right. No, that's exactly right, and it's not to say that the driver assistance systems aren't going to be incredibly valuable. They can save a lot of lives in the interim, but to see the transformative opportunity to help someone like Steve get around, to really get to the end case in safety, to have the opportunity to change our cities and move parking out and get rid of these urban craters we call parking lots, it's the only way to go.
CU : C'est exact. Cela dit, les systèmes d'assistance à la conduite continuent d'avoir beaucoup de valeur. Ils sauvent beaucoup de vies. Mais cette opportunité révolutionnaire est le seul chemin possible pour permettre à des personnes comme Steve de voyager et d'arriver à destination sain et sauf, pour transformer nos villes, et éliminer ces cratères urbains que sont les parkings.
CA: We will be tracking your progress with huge interest. Thanks so much, Chris. CU: Thank you. (Applause)
CA: On va suivre tes progrès très attentivement. Merci beaucoup, Chris. CU: Merci. (Applaudissements)