RobotiqueLe Big Data12sem· 2 min de lecture

Waymo : l’entreprise qui veut conquérir la mobilité autonome

Waymo, filiale d'Alphabet, a franchi en 2026 un seuil décisif dans la course aux véhicules autonomes. L'entreprise opère désormais une flotte de près de 3 000 robotaxis dans 10 métropoles américaines, dont San Francisco, Orlando et Houston, et revendique 500 000 courses payantes par semaine. En février 2026, elle a bouclé une levée de fonds record de 16 milliards de dollars, portant sa valorisation à 126 milliards. Son système de conduite, baptisé Waymo Driver et arrivé à sa sixième génération, combine 13 caméras, 6 radars et un lidar capable d'envoyer des millions de pulsations laser par seconde pour cartographier l'environnement en trois dimensions jusqu'à 500 mètres. Un modèle d'IA embarqué traite ces données en temps réel pour anticiper les comportements des autres usagers de la route.

L'impact sur l'industrie du transport est considérable. À San Francisco, le tarif moyen d'une course Waymo s'établit autour de 17,25 dollars, soit deux à trois dollars de plus qu'un Uber classique, un écart appelé à se réduire à mesure que les volumes augmentent. L'objectif affiché est d'atteindre le million de courses hebdomadaires avant 2027, seuil à partir duquel le modèle économique deviendrait rentable malgré le coût élevé des capteurs. Pour les chauffeurs de taxi et les plateformes comme Uber ou Lyft, la menace est structurelle : Waymo contrôle verticalement la technologie, la flotte et la maintenance, ce qui lui confère un avantage compétitif durable sur des acteurs qui dépendent de conducteurs humains.

Waymo n'est pas né en 2026. Le projet a démarré en 2009 au sein de Google X avant de devenir une entité indépendante d'Alphabet en 2016. Pendant des années, l'entreprise a accumulé des millions de kilomètres de tests sans parvenir à déployer un service commercial à grande échelle. Le tournant s'est produit avec le lancement de Waymo One à San Francisco, puis l'accélération vers d'autres villes, transformant ce qui ressemblait à une expérimentation permanente en véritable offre de mobilité urbaine. La concurrence reste présente, Tesla promettant son propre robotaxi et des acteurs chinois comme Baidu avançant sur leur marché intérieur, mais aucun n'a encore atteint la profondeur de déploiement de Waymo aux États-Unis. Avec 126 milliards de valorisation et le soutien financier d'Alphabet, l'entreprise aborde la prochaine phase, celle de la rentabilité, avec des moyens que ses rivaux peinent à égaler.

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ANYbotics : l’entreprise porte le marché en avant de la robotique autonome

ANYbotics, entreprise suisse fondée en 2016 comme spin-off de l'ETH Zurich, s'impose comme l'un des acteurs de référence de la robotique quadrupède industrielle. Sa technologie phare, le robot ANYmal, est conçue pour inspecter de manière autonome des installations complexes, usines, raffineries, centrales électriques, sites chimiques, sans intervention humaine directe. La machine se déplace sur des terrains accidentés, grimpe des escaliers, traverse des couloirs étroits et des surfaces humides, et embarque des capteurs capables de détecter des anomalies thermiques ou des fuites de gaz en temps réel. ANYbotics commercialise plusieurs versions de ce robot, dont l'ANYmal X, certifié ATEX pour les zones à risque d'explosion. En décembre 2024, la société a finalisé une levée de fonds de série B de 60 millions de dollars, lui permettant d'accélérer son expansion internationale et de renforcer sa capacité de production. L'enjeu dépasse la simple prouesse mécanique : dans les environnements industriels à haut risque, les robots d'ANYbotics remplacent des rondes humaines régulières par des inspections automatisées continues. Les données collectées permettent d'anticiper les pannes avant qu'elles ne deviennent critiques, réduisant les arrêts non planifiés et les coûts de maintenance. Pour des secteurs comme la pétrochimie, l'énergie ou la chimie, où une défaillance peut avoir des conséquences graves sur la sécurité des travailleurs et la continuité de production, cette approche représente un changement opérationnel concret. L'intérêt des grands groupes industriels pour cette technologie confirme que la robotique d'inspection autonome est en train de passer du stade expérimental à celui de standard industriel. La trajectoire d'ANYbotics illustre la montée en puissance d'un écosystème européen de la robotique avancée, porté par la recherche académique suisse. Les fondateurs ont mis plusieurs années à transformer un prototype de laboratoire en produit fiable pour des environnements réels, validant progressivement leur technologie sur le terrain avant de lever des financements significatifs. L'entreprise évolue dans un marché en pleine consolidation, où elle affronte notamment Boston Dynamics et ses concurrents américains et asiatiques. La levée de 60 millions de dollars en 2024 lui donne les moyens de tenir ce rythme, d'ouvrir de nouveaux marchés géographiques et de diversifier ses certifications réglementaires. Les prochaines étapes concerneront probablement l'intégration plus poussée de l'intelligence artificielle dans l'analyse des données collectées, et l'extension vers de nouveaux secteurs comme les infrastructures d'énergie renouvelable.

UEANYbotics, spin-off suisse de l'ETH Zurich, renforce l'écosystème européen de la robotique industrielle avec des robots d'inspection certifiés ATEX, directement applicables aux installations pétrochimiques et énergétiques en Europe.

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Kakao Mobility dévoile sa feuille de route pour la conduite autonome de niveau 4

Kakao Mobility, la filiale mobilité du groupe sud-coréen Kakao, a présenté sa feuille de route pour le développement en interne de technologies de conduite autonome de niveau 4. Kim Jin-kyu, vice-président et directeur de la division Physical AI de l'entreprise, a détaillé ce plan lors du World IT Show 2026, organisé au centre de conférences COEX de Séoul, un événement réunissant 460 entreprises et organisations issues de 17 pays. La stratégie repose sur trois piliers technologiques : des modèles de machine learning capables de gérer la perception, la prise de décision et le contrôle du véhicule sans intervention humaine ; des architectures de véhicules avec systèmes redondants garantissant la continuité des fonctions critiques en cas de défaillance d'un composant ; et une plateforme de validation combinant simulations virtuelles et données de conduite réelle. En parallèle, Kakao Mobility développe un outil de visualisation 3D appelé Autonomous Vehicle Visualizer, qui retransmet en temps réel le champ de vision du véhicule aux passagers, ainsi qu'un centre de contrôle opérationnel 24h/24 et un système de détection d'anomalies basé sur des modèles vision-langage pour permettre une intervention à distance en cas d'urgence. La conduite autonome de niveau 4, telle que définie par la National Highway Traffic Safety Administration américaine, désigne des systèmes capables d'assurer l'intégralité de la conduite dans des zones de service délimitées sans que les passagers n'aient à surveiller la route ni reprendre le contrôle. Atteindre ce seuil représente un enjeu industriel majeur : c'est à ce stade que les services de taxi sans conducteur deviennent commercialement viables à grande échelle. Pour Kakao Mobility, qui opère déjà un service de véhicules autonomes en soirée dans le quartier de Gangnam à Séoul, cette feuille de route vise à transformer son infrastructure de mobilité existante en fondation pour des services entièrement autonomes, et à renforcer la compétitivité locale de la Corée du Sud face aux acteurs mondiaux du secteur. Le gouvernement sud-coréen a d'ailleurs positionné le World IT Show 2026 comme un signal fort de sa transition vers une économie d'IA physique, où l'intelligence artificielle s'intègre directement aux infrastructures industrielles et urbaines. Dans ce contexte, Kakao Mobility entend ne pas rester un utilisateur de technologies développées ailleurs : l'entreprise prévoit de partager avec des startups, fabricants et partenaires industriels ses jeux de données de conduite autonome à grande échelle, ses cartes haute définition et ses API de plateforme pour le covoiturage et la dispatch. Cette stratégie d'écosystème ouvert cherche à éviter que chaque acteur du secteur reconstruise seul l'infrastructure de base, tout en positionnant Kakao comme orchestrateur central du marché autonome coréen.

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Nvidia sur la touche ? BYD sort sa puce autonome maison et veut reprendre le volant

Le 28 mai 2026 à Shenzhen, BYD a présenté la Xuanji A3, une puce de conduite autonome conçue entièrement en interne et gravée en 4 nm, une première revendiquée pour l'automobile chinoise. Le composant est annoncé en production de masse et atteint 700 TOPS par unité, soit plus de 2 100 TOPS lorsque trois puces sont combinées dans un même véhicule, avec une bande passante de 273 Go/s, un processeur 16 cœurs cadencé à 420 000 DMIPS et une certification de sécurité ASIL-D. BYD affirme une consommation énergétique inférieure de 20 % aux solutions concurrentes équivalentes. Le groupe revendique plus de 7 000 ingénieurs dédiés aux semi-conducteurs et plus de 100 milliards de yuans investis dans la filière. La puce est conçue pour gérer des niveaux d'autonomie 3 et 4, et sera intégrée au système d'aide à la conduite maison de BYD, baptisé God's Eye. L'enjeu industriel dépasse largement la fiche technique. En développant son propre SoC, BYD cherche à s'affranchir de sa dépendance à Nvidia, dont les puces DRIVE AGX Thor dépassent les 1 000 TOPS INT8 mais restent soumises aux aléas géopolitiques et aux restrictions américaines sur les exportations vers la Chine. Maîtriser la conception de bout en bout permet au constructeur de réduire ses coûts, sécuriser ses approvisionnements et déployer des fonctions avancées sur des modèles d'entrée de gamme : BYD annonce ainsi une option God's Eye B à 12 000 yuans sur certains véhicules accessibles, ainsi qu'une prise en charge des sinistres liés à la navigation urbaine assistée en Chine. Si la promesse tient, cela représenterait un avantage concurrentiel décisif face à Tesla, Toyota ou Volkswagen sur le marché intérieur. Plusieurs zones d'ombre tempèrent toutefois l'annonce. BYD ne précise pas quelle fonderie fabrique effectivement ce 4 nm, un silence lourd de sens dans un secteur où l'accès aux nœuds avancés reste une contrainte géopolitique majeure, notamment depuis les restrictions imposées à SMIC. Les TOPS affichés constituent un repère utile, mais les performances réelles en conduite de nuit, sous la pluie ou dans des intersections complexes ne se mesurent pas en salle de presse. L'Europe n'a reçu aucun calendrier de déploiement, et la conduite autonome y reste étroitement encadrée par des réglementations qui avancent plus lentement que les puces. BYD a posé une pièce forte sur l'échiquier des semi-conducteurs automobiles, mais la validation commerciale et réglementaire de la Xuanji A3 s'écrira sur des milliers de kilomètres, pas sur une scène de keynote.

UEBYD, déjà présent sur le marché européen des véhicules électriques face à Volkswagen et Stellantis, pourrait intégrer cette puce dans ses modèles vendus en Europe, accentuant la pression technologique sur les constructeurs européens, mais aucun calendrier de déploiement n'est annoncé et les réglementations européennes sur la conduite autonome freinent toute adoption à court terme.

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4IEEE Spectrum AI

L'IA de conduite autonome entraînée 50 000 fois plus vite qu'en temps réel

General Motors développe une infrastructure d'entraînement pour ses systèmes de conduite autonome capable de simuler des scénarios à 50 000 fois la vitesse réelle. L'entreprise combine simulation à grande échelle, apprentissage par renforcement et modèles de fondation pour préparer ses véhicules aux situations rares et imprévisibles — ce que les ingénieurs appellent la « longue traîne » : une panne généralisée de feux de signalisation à San Francisco, un matelas sur la chaussée, un chantier de construction guidé par des ouvriers qui font des gestes. Pour traiter ces scénarios complexes, GM développe des modèles Vision-Language-Action (VLA), issus des grands modèles de vision par langage, auxquels sont ajoutées des têtes de décodage spécialisées pour la conduite. Ces modèles permettent au véhicule de comprendre, par exemple, qu'un geste d'un policier a priorité sur un feu rouge, ou d'identifier visuellement une zone de chargement dans un aéroport. Face au problème de latence inhérent aux modèles de grande taille, GM a conçu une architecture dite « Dual Frequency VLA » : un grand modèle tourne à basse fréquence pour les décisions sémantiques de haut niveau (« cet objet est-il une branche ou un parpaing ? »), tandis qu'un modèle léger gère en temps réel le contrôle spatial — direction et freinage. Cette séparation permet de bénéficier du raisonnement profond sans compromettre les temps de réaction nécessaires à la sécurité. Les modèles génèrent également des traces de raisonnement lisibles par les ingénieurs, facilitant le débogage et la validation des comportements du véhicule. La conduite autonome reste l'un des défis les plus exigeants de l'intelligence artificielle physique : un système doit interpréter un environnement chaotique en temps réel, anticiper le comportement humain et fonctionner de manière fiable dans une infinité de configurations. GM, qui vise d'abord la conduite autonome sur autoroute sans surveillance avant d'atteindre une autonomie totale, mise sur la simulation massive pour compenser l'impossibilité de collecter suffisamment de données réelles sur ces situations exceptionnelles.

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