Tesla développe un modèle prédictif permettant d’anticiper les files d’attente aux Superchargers. Le système se basera notamment sur les habitudes des conducteurs afin de fluidifier au mieux l’expérience de recharge.
Tesla préfère consolider ses acquis plutôt que de sortir de nouveaux modèles. On évoquait il y a peu l’instauration de files d’attente virtuelles permettant aux conducteurs de mieux anticiper leur recharge. La marque californienne passe déjà un cap en tentant au mieux de supprimer carrément la queue aux bornes, ou au pire de la minimiser en fluidifiant le processus de recharge. Comment est-ce possible ?
Anticiper l’affluence : comment Tesla veut supprimer les files d’attente
Dans un post publié sur X, Tesla Charging a confirmé travailler sur une amélioration de l’expérience utilisateur, et notamment sur la gestion du trafic aux bornes de recharge. L’objectif clé est de suggérer aux conducteurs l’itinéraire le plus rapide en prenant en compte des conditions de circulation et des recharges. Rien de neuf jusque-là. Ce qui est effectivement nouveau est l’attention portée sur l’affluence aux bornes.
Alors qu’il est aujourd’hui aisé d’éviter les bouchons sur la route, il demeure plus compliqué d’esquiver les encombrements aux stations de recharge. C’est ce dernier point que Tesla tient à optimiser pour améliorer la vie de ses clients. Le post publié sur X explique en ce sens que « dans les rares cas où il y a une attente, nous vous donnerons les estimations les plus précises possibles afin que votre trajet soit le mieux optimisé ».
Optimisation des trajets : la fin du stress de la borne occupée ?
Le principe de fonctionnement du système est simple : la circulation dans une zone géographique délimitée autour de chaque Supercharger sera scrutée de près. Le comportement de chaque véhicule électrique, y compris hors Tesla, sera analysé afin de prédire si telle ou telle voiture a effectivement l’intention de se brancher. L’estimation du temps de charge extraite du planificateur de chaque véhicule sera ensuite donnée.
Le défi des arrêts parasites : différencier la pause-café de la recharge
Cela apparaît facile dit comme ça. Sauf que dans certains cas, les Superchargers se trouvent à proximité de commodités bien pratiques comme des toilettes ou un restaurant. Prédire un temps d’immobilisation précis devient alors bien plus périlleux. Mais là encore, Tesla semble avoir trouvé la parade avec un modèle d’apprentissage éprouvé, même lorsque des éléments parasites comme les sanitaires entrent en jeu.
Un itinéraire intelligent qui calcule même votre temps d’attente
Après 14,4 millions de kilomètres compilés à proximité des Superchargers, le système est aujourd’hui capable de réduire son taux d’erreur dans l’estimation de la longueur des files d’attente à 20 %. « Cela veut dire que dans de rares cas où une attente est constatée, il est désormais possible de prédire une file d’attente avec une marge d’erreur de seulement 1 à 2 véhicules », conclut le post.
👉🏻 Suivez l’actualité tech en temps réel : ajoutez 01net à vos sources sur Google, et abonnez-vous à notre canal WhatsApp.
Source :
Heise.de