Suivi des mises à jour logicielles Tesla ≥2022.44.25.1 (V11.1)

[danmichel]

Bonjour à tous, je viens de passer de la version 10 à la version 11.1 et je ne retrouve plus la fonction zoom sur la carte (+/- ), je n'ai pas trouvé dans les menus? Avez vous une astuce à me proposer?

D'avance merci

[Dordrecht]

Le 15/01/2023 à 16:57, Bart a dit :

Personne n'a annoncé d'amélioration des essuie-glaces depuis des mois ...

 

Moi aussi je trouve que ça a régressé... J'utilise plus souvent qu'à mon tour le petit raccourci des essuie-glaces en bas de l'écran... Quelqu'un a déjà utilisé Siri (les commandes vocales) pour ce faire ?

Modifié janvier 16, 2023 par Dordrecht

[alexwalker]

Le 16/01/2023 à 09:12, Bart a dit :

A chaque nouvelle version, je teste cette fonction et ça n'a jamais marché de façon utilisable sur aucune version depuis début 2021.

Je parle de bouchons où l'on va jusqu'à l'arrêt, pas de bouchons "gentils" où l'on roule régulièrement.

Maintenant, c'est très nettement mieux (pas parfait, il y a parfois quelques à-coups, mais c'est bon pour 90% du temps).

Et c'est un vrai confort, parce que le plaisir de conduite dans ces situations est nul, je préfère laisser gérer l'AP.

Oui j'avais aussi observé une nette amélioration octobre/novembre.

Mais dernièrement j'observe une regression... surtout sur les freinages. ça redevient violent... Peut être est-ce du à la baisse de la luminosité et le temps assez execrable qu'on se tape depuis décembre. (pas forcément niveau temperature mais niveau pluie) 

 

Bon apparement dans le FSD V11 , ils vont enfin utiliser l'I.A pour gérer les accélérations / Freinage.

En gros l'IA va pouvoir s'inspirer de conducteurs humains effectuant des accélérations et de décélérations considérées comme "qualitatives".  Elle va aussi s'inspirer de l'humain pour les manoeuvres genre virage, etc..

Ce qui devrait considérablement améliorer l'execution.
Apparement actuellement c'est plus un algorithme pur jus qui gère le freinage, l'accélération.. 

 

(bizarre j'croyais que c'était déjà du deep learning le contrôle du véhicule... passons)  

 

Modifié janvier 16, 2023 par alexwalker

[DidierR13]

Le 16/01/2023 à 09:12, Bart a dit :

A chaque nouvelle version, je teste cette fonction et ça n'a jamais marché de façon utilisable sur aucune version depuis début 2021.

Je parle de bouchons où l'on va jusqu'à l'arrêt, pas de bouchons "gentils" où l'on roule régulièrement.

Maintenant, c'est très nettement mieux (pas parfait, il y a parfois quelques à-coups, mais c'est bon pour 90% du temps).

Et c'est un vrai confort, parce que le plaisir de conduite dans ces situations est nul, je préfère laisser gérer l'AP.

Pareil pour l'utiliser de temps en temps dans les bouchons je trouve que c'est très convainquant (pour info je suis toujours en distance mini 1 mode Standard vielle version 2022.20.8 il me semble).

Pas d'à-coups comme je le lis à droite à gauche sur ce forum. C'est pas hyper smooth mais franchement je suis pas du tout secoué ç'est  confortable

Alors soit on a pas du tout le même niveau d'exigence sur cette fonctionalité, soit il y a des différences de hardware.

Lors des bouchons sur autoroute c'est vraiement très bon et reposant. En ville avec les rétrécissement de voix et les gens qui s'insérent comme des chacals c'est moins bien géré.  

[Bart]

Tu as du bol, pour moi (et pour beaucoup d'autres), ça n'a jamais marché correctement avant cette mise à jour de novembre.

On ne parle peut être pas des mêmes situations ...

[sebxx]

En gros l'IA va pouvoir s'inspirer de conducteurs humains effectuant des accélérations et de décélérations considérées comme "qualitatives".  Elle va aussi s'inspirer de l'humain pour les manoeuvres genre virage, etc..
Ce qui devrait considérablement améliorer l'execution.
Apparement actuellement c'est plus un algorithme pur jus qui gère le freinage, l'accélération.. 
 
(bizarre j'croyais que c'était déjà du deep learning le contrôle du véhicule... passons)  
 

Si l'apprentissage se base sur des américains (genre ceux qui s'empilent derrière la Tesla blanche qui fait l'actu), c'est pas gagné.

Pareil, entre la supposée remontée de donnée de la flotte, etc... On se demande où est la réalité.

[alexwalker]

Mais n'empêche c'est pas déconnant.

Quand je vois la façon dont la tesla freine, je me dis parfois qu'elle ne freine pas assez "humain" et c'est pour ça que c'est perçu comme trop bourrin pour nous.  
Elle détecte parfaitement la voiture devant elle à au moins 4m, mais elle freine trop. C'est "juste" ça le problème 

[DidierR13]

Le 16/01/2023 à 10:31, Bart a dit :

Tu as du bol, pour moi (et pour beaucoup d'autres), ça n'a jamais marché correctement avant cette mise à jour de novembre.

On ne parle peut être pas des mêmes situations ...

Avec Tesla je suis toujours étonné. Alors non pas du bol, soit c'est la voiture (j'ai l'impression que les Perfs par exemple ont l'air vachement plus atteinte de ce phénomène), le hardware au fil des approvisionement, les réglages conducteurs, les versions software, soit le ressenti (forcémment personnel) ET l'environement. Donc oui c'est possible que ce ne soit pas les mêmes situations ou un mix de tout cela...

 

Je me rappelle d'avoir annoncé que les phares AUTO fonctionnait enfin pour moi quasi à merveille et on m'avait parlé d'alignement des planêtes. Alors pas totalement faux car c'est pas encore parfait (j'ai relevé encore quelques problèmes subsistants depuis). 

Mais à l'époque j'avais roulé 2 fois une bonne demi heure de nuit sur des départementales avec de la circulation et en ville avec un taux de réussite très élevé (proche des 100%) J'avais vraiment été impressionné par l'amélioration de la gestion des feux de la voiture à ce moment là

 

L'idéal serait d'être dans la même région et de vouloir / pouvoir (bof on a autre choses à faire) essayer les 2 véhicules dans les mêmes conditions... 

[cornam]

Le 16/01/2023 à 08:52, MikeFr a dit :

Il a dû y avoir une régression à un moment car sur ma vieille version 2022.20.6, ça va les bouchons. Y'a quelques à coups parfois mais ça va.

 

Le plus chiant finalement c'est la voiture trop calée au milieu des lignes, ce qui gêne les motos, donc je n'utilise que le régulateur.

Tout à fait sur la voie de gauche je ne peux pas non plus l'utiliser à cause de ce centrage (pour mes amis motards^^). Donc si je n'ai pas envie de me fatiguer je reste sur une voie plus à droite. Avec le défaut que si la voie rapide n'est qu'une 2 voies, les voitures entrantes nécessite de la vigilance supplémentaire sur l'AP 

Modifié janvier 16, 2023 par cornam

[pao]

Bonjour à tous, je viens de passer de la version 10 à la version 11.1 et je ne retrouve plus la fonction zoom sur la carte (+/- ), je n'ai pas trouvé dans les menus? Avez vous une astuce à me proposer?
D'avance merci

Soit 2 doigts et on écarte les doigts. Soit la commande vocale : zoom avant ou zoom arrière.
Il n'y a plus de bouton. C'était effectivement bien pratique de pouvoir zoomer sans "accidentellement" déplacer la carte.

[Beatles17]

Le 16/01/2023 à 12:52, pao a dit :

Soit 2 doigts et on écarte les doigts. Soit la commande vocale : zoom avant ou zoom arrière.
Il n'y a plus de bouton. C'était effectivement bien pratique de pouvoir zoomer sans "accidentellement" déplacer la carte.

Je dirais plutôt qu'il m'arrive "accidentellement" de ne pas bouger la carte en voulant zoomer/dézoomer 😅 C'est un enfer ce zoom en conduisant...

[ParkerLewis]

Le 16/01/2023 à 10:20, alexwalker a dit :

Bon apparement dans le FSD V11 , ils vont enfin utiliser l'I.A pour gérer les accélérations / Freinage.

En gros l'IA va pouvoir s'inspirer de conducteurs humains effectuant des accélérations et de décélérations considérées comme "qualitatives".  Elle va aussi s'inspirer de l'humain pour les manoeuvres genre virage, etc..

Ce qui devrait considérablement améliorer l'execution.
Apparement actuellement c'est plus un algorithme pur jus qui gère le freinage, l'accélération.. 

 

(bizarre j'croyais que c'était déjà du deep learning le contrôle du véhicule... passons)  

 

Pour moi c'est justement de la connerie pur jus.

 

J'ai la flemme de traduire alors je vais me contenter / permettre de me cross-poster :

 

Citation

This to me seems dumb as fuck.

 

NNs are a tool like any other. You use them where it makes sense, where they are the better solution.

 

NNs, by their current nature, have a significant drawback - the difficulty of understanding their underlying decision process and predicting (ensuring) their behavior in actual situations. Bruteforce training on billions of situations is just "the less bad" solution used today to this issue, but it's just that - brute force with still no measurable guarantee of any kind. There is still no inherent guarantee that a very slight deviation from what you've trained with will behave "reasonably" (See "one pixel attack" for an example). (I know some techniques are used to try to prevent this, like penalizing overly large weights, but the underlying issue remains).

 

Traditional approaches are tractable and allow their designer to guarantee something and to know / set under what conditions (notably, you can set or prepare judicious (IE not random, but based on the understanding of physics) margins) it will be guaranteed, and by fully understanding / controlling the algorithm behavior, also be able to predict what kind of situation could become problematic.

 

So why use NNs at all ? Well, they do shine in one aspect : obtaining great results "easily" when the problem is tedious to analytically describe in its generality. Typically, NNs are very useful in computer Vision / analyzing images for 3D objects, because it is quite tedious to describe / write an algorithm to try to identify a given object under any pose / orientation, as you basically have a lot of different shapes to match / check for (while of course still rejecting what is not what you're looking for).

 

In short, NNs are very unwieldy and impractical tools, that do have excellent merits in some classes of problems, computer vision being one.

 

But you most certainly don't want a NN when you have an otherwise practical, efficient and natural approach to solving your problem. Do you need a NN to stimulate the effect of the gravity ? No, you fucking write it as 9.81m/s² and you're done.

 

That's the same thing here. Wtf do you want (let alone need) a NN for navigation ? Wtf do.you want (let alone need) a NN to control the car ? There are very well performing analytical and mathematical theories and tools that have been analyzed and developed to provide solutions to exactly these problems, with corresponding theories providing margin analysis, etc.

 

It was already dumb to.me to use / "discover" this magical idea of "occupancy network". Ever heard of a kalman filter ? That's how you will profitably track and estimate the state of physical objects, while even being able to trivially set physical capabilities / limits on the objects behavior.

 

Yes, yes, please use NNs for the object detection problem. It makes sense here and will provide results (at a cost, huge training effort and loss of measurable / tractable guarantees of behavior) that would be very tedious to otherwise obtain with classical approaches.

 

Yet don't "solve" everything by "hey, let's add a NN and train it and brute force will solve the problem for us !"

 

That's how you end up with a "rain net" that does not reliably do the job a 5$ piece of hardware does perfectly since the end of the previous century.

 

[cornam]

yup en effet très pertinente remarque (en anglais). Le retrait du radar pourrait tomber dans cette erreur là. La météo est mauvaise en raison de la pluie ? la nuit ? ou les deux ? Et bien utilisons un NeuralNet pour voir à travers la bouillie de pixels et identifier les lignes et objets. Peut-être que ça marchera un temps. Peut-être que dans le brouillard ça ne va plus marcher. Ici ce ne sont que des hypothèses ma part. Mais c'est surtout pour répondre à certains qui pensent que le retour du radar HD n'est pas possible car Tesla ne se "renierait" pas.

Je pense qu'ils sont bien plus pragmatiques que ça pour tirer retour d'expérience de leur programmation NeuralNet. Il faut garder à l'esprit que nous n'en sommes qu'au tout début. Donc des "1 pas en avant 2 pas en arrière" et l'inverse sont fréquents et existerons longtemps (en années).

J'ai hâte de voir comment le retour d'expérience de Tesla sur ces 2 dernières années, va se concrétiser sur le matériel.

Modifié janvier 16, 2023 par cornam

[alexwalker]

J'ai du mal à imaginer qu'ils se cherchent autant pendant 2 ans pour revenir à un radar HD et même à abandonner leur "neural network" pour certaines fonctions...

Car en gros si ils doivent se renier, ça va se concrétiser par un radar HD, le retour de capteurs à ultra sons derniers cri, un lidar, des caméras 8k...

Et Tesla va se taper une honte absolue pour avoir fait machine arrière en vantant son "tesla vision" 

 

 

C'est con d'avoir autant de milliards à disposition, et probablement des compétences folles, pour au final faire des conneries aussi basiques si on suit l'anglais qui a écrit le post juste au dessus. J'avoue les arguments du mec sont intéressants, mais c'est curieux... ce type semble connaître son sujet et si c'est si evident, pourquoi Tesla ne fait pas ce que ce mec dit qu'il faudrait faire ? ils sont si bêtes ?  

Je doute comme vous, mais j'ai tendance à faire encore un peu confiance à Tesla sur ses choix techno.

 

Wait and see donc! 

Modifié janvier 16, 2023 par alexwalker

[cornam]

Perso je ne fais "confiance" à personne (dans ce contexte). Ni les partisans du full Tesla Vision + aide NeuralNet (Elon est certains dirigeants de la division AI, mais pas tous), ni les "sans LiDAR c'est impossible" (la concurrence). C'est trop dichotomique. A très long terme peut-être que les deux voient sont viables avec avantages et inconvénients différents.

Quand au sujet de "honte" c'est un sentiment individuel. Même s'il faut pour cela avaler une couleuvre, la société Tesla continuera à vivre et prospérer. Le marketing et la langue de bois peuvent très bien retourner ça en positif tant que l'apparition de nouveaux matériel est pseudo-justifié (même par un raisonnement un peu fallacieux). Genre "ouais le super radar HD fait mieux que les USS et permet un super AP génialissime" et puis plouf voilà

 

Les politiciens le font bien tout le temps ! Et Musk aussi avec son robotaxi qui n'arrivera jamais sur les voitures vendues individuellement (au passage Musk avec Twitter est devenu un politicien : je fais un sondage pour demander si je dois rester patron. Ah c'est non? ouais mais pas grave il y avait plein de bots...). Donc à côté de ça revenir à installer un radar HD c'est pas vraiment dommageable en terme de réputation/d'image de marque  . Elon Musk, de part son pouvoir financier, pense s'ériger au dessus de ça donc ça ne lui posera aucun état d'âme. C'est pour cela qu'il a dissout la division PR (public relation) et qu'il enfin anti qu'à sa tête :). C'est la politique interne de la compagnie : c'est comme ça  .

 

Conclusion : l'argument de l'honneur/réputation pour dire qu'il n'y aura pas de nouveaux radar HD ni de retour des USS n'est pas recevable (même si je pense que les USS ne reviendront pas et que Tesla va essayer un truc +/- bancal pour compenser un peu comme Tesla Vision l'a été). Le plus probable restant : pas d'USS et p-e pas non plus de radar HD

Modifié janvier 16, 2023 par cornam

[Bart]

Le discours du mec en anglais, c’est un beau ramassis de généralités, ce mec  ne connaît pas plus que les bases de la base du machine learning…

ChatGPT aurait pu écrire la même chose…

C’est un peu comme les experts en informatique des années 90 qui disaient « Java c’est bien mais c’est lourd … »

Il a peut être raison, peut-être tort, comme n’importe qui qui bla-blatte en boucle sur un forum en répétant la même chose pour finir par passer pour un expert.

 

Modifié janvier 16, 2023 par Bart

[alexwalker]

Le 16/01/2023 à 20:27, Bart a dit :

Le discours du mec en anglais, c’est un beau ramassis de généralités, ce mec  ne connaît pas plus que les bases de la base du machine learning…

ChatGPT aurait pu écrire la même chose…

C’est un peu comme les experts en informatique des années 90 qui disaient « Java c’est bien mais c’est lourd … »

Il a peut être raison, peut-être tort, comme n’importe qui qui bla-blatte en boucle sur un forum en répétant la même chose pour finir par passer pour un expert.

 

C'est que je me disais aussi.

Le machine learning c'est pas seulement du "brute force" , en l'occurence là ils ont entrainé l'IA à bien accélérer, à bien freiner, avec des "quality examples" 

Midjourney, a été entrainé sur tout un tas d'oeuvres d'arts, mais de façon fine, ce qui lui permet de produire des résultats exceptionnels qui répondent très bien au "prompt" de l'utilisateur.

 

 

[Bart]

C’est surtout que seuls ceux qui sont vraiment au cœur de ces développements peuvent en parler. Ce n’est pas avec des notions de base que n’importe qui peut trouver en 3 secondes qu’on peut avoir un avis pertinent sur ce type de sujet.

 

Modifié janvier 16, 2023 par Bart

[ParkerLewis]

C'est moi qui ai écrit le paragraphe en anglais.

 

(Entre parenthèses, je trouve drôlastique la capacité de certain (au singulier) à affirmer la non-connaissance des autres du sujet, avant d'admettre à demi-mot qu'il n'a aucun avis technique pertinent sur le sujet. Dommage qu'ignorer les utilisateurs ne marche pas à travers les quotes...)

 

Quand je parle de brute force, je fais référence à la notion d'apprentissage par multiplication (+++++++) de scénarios d'entrée et en comptant sur le fait qu'en foutant des millions de paramètres à une grosse fonction, et en laissant l'ordinateur tourner comme un âne pendant des semaines pour essayer des combinaisons de ces paramètres, ça finira bien par faire un résultat acceptable. Je schématise à peine. Evidemment on peut être plus ou moins malin sur la structure du réseau mais à la fin le principe est bien celui-là.

 

Employer ce genre de techniques pour de la reconnaissance d'objets c'est très pertinent pour les raisons citées, à savoir qu'il est pénible et fastidieux d'exprimer analytiquement le problème dans sa généralité (principalement de par la variabilité d'apparence d'un objet 3D dans une image 2D). Là, les réseaux neuronaux ont une vraie plus-value, qui rend leurs inconvénients énormes (difficulté à comprendre le processus de décision, manque de confiance énorme dans le comportement) tolérables. Idem pour de la génération procédurale, ou du chatGPT justement (qui ne fait que chier des phrases parfaitement crédibles mais qui peuvent être totalement fausses).

 

Pour d'autres problèmes que l'on sait facilement exprimer ou modéliser, et/ou pour lesquels il existe des théories optimales (dont les conditions et limites sont connues, comprises et maîtrisées), c'est un non-sens absolu.

 

La notion de trajectographie, la notion de navigation (en fait, du guidage mais pas grave), la notion de pilotage (contrôle / asservissement), pour tout ça il existe des théories mathématiques avec des preuves mathématiques démontrées et des résultats tout autant démontrés. On (un expert du domaine) sait designer les réponses optimales sous des contraintes données (et c'est d'ailleurs aussi le rôle de l'expert de bien identifier ces contraintes d'entrées), avec des marges maîtrisées / connues et un comportement que l'on sait (normalement relativement bien) prévoir en-dehors des domaines prévus.

 

Aller faire des réseaux neuronaux sur ce genre de sujet, c'est se glorifier d'inventer une roue carrée quand la roue ronde existe depuis belle lurette.

 

Si ça peut vous rassurer ils ne sont pas les seuls, c'est une tendance un peu partout. C'est l'effet de mode IA/NN, les gens en veulent sans rien comprendre (c'est pas pour rien qu'on colle des stickers "avec de l'IA" sur tout et n'importe quoi en ce moment, parce que ça fait bien). D'ici quelques années quand l'effet de mode sera passé ça redeviendra plus calme. On continuera à en faire partout où c'est pertinent (et ce ne sont pas les domaines qui manquent), mais on arrêtera d'en coller dans les machines à café.

Modifié janvier 16, 2023 par ParkerLewis

[Leonardo]

Le 16/01/2023 à 00:42, sebxx a dit :

Évitons les niveaux qui existent pas, la conduite autonome de niveau 3 fixe des limites précises et « contraignantes ». Trois conditions doivent être réunies :

- Vitesse à 60 km/h maximum
- Conduite sur route à chaussée séparée (c’est-à-dire avec terre-plein central)
- Conduite sur route sans bande ou piste cyclable ni passage piéton.

 

Je me suis peut-être mal fait comprendre.

 

Bien que les conditions que tu mentionnes aient été réunies, je n'ai pas affirmé que je disposais d'un AP de niveau 3. J'ai simplement dit qu'à 3 ou 4 reprises ma voiture s'était comportée comme si elle disposait de l'AP niveau 3 et j'ai ajouté un "+" car elle a eu ce comportement jusqu'à 80 Km/h au lieu de 60 Km/h.

 

Vu que je ne suis jamais parvenu à reproduire cela de façon volontaire, je suis convaincu qu'il s'agissait d'un bug. Il n'en reste pas moins que cela m'a donné un avant gout de ce que pourrait être l'AP niveau 3.

[pistache]

Le 16/01/2023 à 21:19, ParkerLewis a dit :

Aller faire des réseaux neuronaux sur ce genre de sujet, c'est se glorifier d'inventer une roue carrée quand la roue ronde existe depuis belle lurette.

C'est un peu la marque de fabrique de Tesla alors que la logique voudrait que l'on choisisse le meilleur outil pour chaque tâche.

[Leonardo]

Personnellement, je n'y connais pas grand chose en matière de programmation, IA, NeuraNet, etc ... Je ne suis donc pas en mesure de porter un jugement sur les théories avancées dans ce fil.

 

Par contre, je ne pense pas me tromper en affirmant que la majorité des membres de ce fil n'en ont rien à foutre. Je vous demande de pardonner cet écart de langage qui n'entre pas dans mes habitudes mais que je n'ai pu réfréner à la lecture de toute cette diarrhée verbale👿

 

A mon sens, s'ils sont vraiment convaincus de la validité de leurs affirmations, les quelques experts qui semblent en connaitre plus que l'équipe de développeurs de Tesla (et je leur souhaite que ce soit vrai) devraient en discuter directement avec Elon Musk. Ce serait probablement le meilleur moyen de faire avancer le schmilblick.

[vanquishV12]

On s’en fous… c’est le topic des mises à jour ici. Pourquoi ne pas avoir votre débat passionnant sur un sujet à ce propos…? Le principe d’un forum quoi …

[alexwalker]

Le 16/01/2023 à 21:40, pistache a dit :

C'est un peu la marque de fabrique de Tesla alors que la logique voudrait que l'on choisisse le meilleur outil pour chaque tâche.

Après j'ai un capteur de pluie sur ma jeep de 2018 qui me fait la même chose que tesla, ne s'active plus quand il y a des micro gouttelettes sur le pare brise qui s'accumulent  

Faut croire que detecter la pluie sur un pare brise c'est pas si simple... 

[sebxx]

certains qui pensent que le retour du radar HD n'est pas possible car Tesla ne se "renierait" pas.

Alors qu'Elon a déjà expliqué en Juin 2022
"A very high resolution radar would be better than pure vision, but such a radar does not exist. I mean vision with high res radar would be better than pure vision."

J'ai du mal à imaginer qu'ils se cherchent autant pendant 2 ans pour revenir à un radar HD et même à abandonner leur "neural network" pour certaines fonctions...
Car en gros si ils doivent se renier, ça va se concrétiser par un radar HD, le retour de capteurs à ultra sons derniers cri, un lidar, des caméras 8k...
Et Tesla va se taper une honte absolue pour avoir fait machine arrière en vantant son "tesla vision" 

C'est pourtant pas la première fois qu'ils changent d'avis ou oublient ce qu'ils avaient mis en avant... Ahem Tesla Network.

Quand au sujet de "honte" c'est un sentiment individuel. Même s'il faut pour cela avaler une couleuvre, la société Tesla continuera à vivre et prospérer.

Mais une boite publique, elle peut être désavouée par ses investisseurs... Et couler en étant boudée par les acheteurs.

Je me suis peut-être mal fait comprendre.
 
Bien que les conditions que tu mentionnes aient été réunies, je n'ai pas affirmé que je disposais d'un AP de niveau 3. J'ai simplement dit qu'à 3 ou 4 reprises ma voiture s'était comportée comme si elle disposait de l'AP niveau 3 et j'ai ajouté un "+" car elle a eu ce comportement jusqu'à 80 Km/h au lieu de 60 Km/h.
 
Vu que je ne suis jamais parvenu à reproduire cela de façon volontaire, je suis convaincu qu'il s'agissait d'un bug. Il n'en reste pas moins que cela m'a donné un avant gout de ce que pourrait être l'AP niveau 3.

Je comprend, mais si c'est pas reproductible... C'est pas semi autonome.
Sinon même une voiture folle sans moteur ni frein pourrait être considérée niveau 3 brièvement (jusqu'au premier obstacle).


Bon sinon ça fait un bail que j'ai pas reçu de MAJ...