L’objectif ? Atteindre une mobilité autonome plus sûre, plus rapide et plus rentable qu’on ne l’avait jamais imaginé.
Le développement de la conduite autonome ne cesse de s’accélérer, et deux acteurs majeurs viennent de franchir un pas décisif dans cette course effrénée. D’un côté, Uber, qui dispose d’une mine de données sur la manière dont nous nous déplaçons; de l’autre, NVIDIA, spécialiste des supercalculateurs et de l’intelligence artificielle de pointe.
Des partenariats stratégiques pour accélérer la conduite autonome
Le secteur des véhicules autonomes n’est plus l’apanage de quelques constructeurs, tant l’enjeu financier est colossal. Uber a multiplié les partenariats avec des fabricants et des spécialistes de l’IA depuis quelques années afin de développer, d’expérimenter et de déployer plus rapidement les futures solutions de conduite autonome.
Dans ce contexte, NVIDIA apporte une brique essentielle : sa nouvelle plateforme d’IA et sa suite d’outils, notamment l’infrastructure en cloud DGX Cloud. Cette solution permet de manipuler et de traiter des quantités astronomiques de données en un temps record. Pour Uber, qui stocke déjà des milliards de points de données liés aux trajets, c’est la promesse de nouveaux algorithmes encore plus performants.
Mais la réelle nouveauté réside dans l’utilisation de Cosmos, un simulateur génératif qui produit des scénarios de conduite virtuels réalistes. Nourri par des données colossales, cet outil peut reproduire des situations complexes, par exemple des trajets urbains denses ou des environnements routiers inhabituels. En d’autres termes, Nvidia permet à Uber de tester son logiciel autonome en conditions extrêmes… sans risquer un seul accident en conditions réelles.
À la rencontre des données de terrain et de la superpuissance de calcul
Les données collectées par Uber vont bien au-delà de la simple cartographie : elles couvrent des habitudes de trajets, la densité de la circulation à différentes heures, ou même les zones où la demande de transport explose en quelques minutes. Pour faire parler ces données, il faut une puissance de calcul démesurée, capable de digérer et d’analyser cette masse d’informations en temps réel.
C’est ici que la technologie de NVIDIA s’impose. Ses GPU et ses serveurs s’avèrent indispensables pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique, lesquels cherchent à reconnaître des panneaux de signalisation, des piétons, ou encore à gérer des changements de voie sur une autoroute bondée. Dara Khosrowshahi, PDG d’Uber, estime que cette alliance pourrait « supercharger » le calendrier de déploiement de la conduite autonome, signe que l’entreprise compte avancer rapidement.
Pour Nvidia, cette coopération n’est pas un simple contrat de plus. Elle lui permet de se positionner comme le partenaire incontournable dans la mise au point des voitures autonomes, et complète ses accords existants avec d’autres acteurs de la mobilité. C’est aussi une vitrine pour démontrer la robustesse de ses solutions et rassurer les investisseurs sur la pertinence de sa stratégie dans l’automobile.
Vers une adoption plus rapide de la conduite autonome ?
À l’heure où les constructeurs traditionnels s’interrogent sur le meilleur moyen d’intégrer les systèmes autonomes, l’approche « asset-light » d’Uber – c’est-à-dire privilégier les partenariats plutôt que le développement en interne – semble porter ses fruits. À l'instar de Tesla au Texas, l’entreprise déploie déjà des robotaxis ou des camions autonomes dans certaines villes, et compte sur l’expertise de multiples partenaires pour couvrir un maximum de scénarios.
En misant sur la synergie entre l’énorme base de données d’Uber et la puissance de feu de NVIDIA, on pourrait assister à une multiplication des essais en conditions variées, ce qui accélérerait la fiabilisation de la conduite autonome à grande échelle. Reste toutefois à franchir l’obstacle réglementaire et à rassurer les futurs passagers sur la sécurité de ces véhicules de nouvelle génération.
L’alliance entre Uber et NVIDIA symbolise la rencontre de deux forces complémentaires : d’un côté, l’historique colossal d’Uber sur la mobilité urbaine ; de l’autre, la formidable capacité de calcul de NVIDIA et sa plateforme de simulation ultra-réaliste. Ensemble, ils ambitionnent d’atteindre les prochains paliers de l’autonomie automobile, avec des performances toujours plus élevées et des délais de déploiement raccourcis.
Si le secteur fourmille déjà de projets prometteurs, cette collaboration pourrait bien changer la donne. En agrégeant puissance de calcul et données de terrain, elle rapproche un peu plus la promesse d’une mobilité autonome disponible partout… et pour tous.
Source : Tech Crunch
11 octobre 2024 à 08h10
