Waymo : l’entreprise qui veut conquérir la mobilité autonome

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.

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.

OpenPodcar2 : un véhicule ROS2 robuste pour la recherche en conduite autonome

Une équipe de chercheurs vient de publier les spécifications complètes d'OpenPodcar2, une plateforme de véhicule autonome open source construite à partir d'un scooter de mobilité électrique du commerce, équipé d'un toit rigide. Ce projet, qui fait suite à une première version baptisée OpenPodcar, intègre désormais une électronique renforcée et une interface complète avec ROS2, le système d'exploitation robotique de référence. La plateforme repose sur trois composants principaux : des instructions de montage détaillées accompagnées d'une liste complète de matériaux, une intégration avec la carte mécatronique généraliste OSH R4 ainsi qu'un environnement de simulation Gazebo, et enfin des implémentations logicielles de haut niveau incluant la pile nav2, qui assure la cartographie autonome (SLAM) et le pilotage du véhicule entre deux positions en évitant les obstacles. Le coût total de construction est estimé à environ 7 000 dollars avec des composants neufs, ou 2 000 dollars en réutilisant un scooter d'occasion. Le véhicule peut transporter un passager humain ou une charge équivalente à une vitesse maximale de 15 km/h. L'intérêt d'OpenPodcar2 réside dans l'équilibre qu'il propose entre utilité réelle, sécurité, coût et robustesse, un compromis rarement atteint dans ce domaine. Concrètement, le véhicule est suffisamment compact pour être garé dans un laboratoire de recherche standard, tout en étant assez solide pour envisager des cas de déploiement réels, comme un service de taxi autonome dit "dernier kilomètre" ou le transport de conteneurs de livraison dans des centres-villes. Cela ouvre des perspectives directes pour les chercheurs qui cherchent à tester des algorithmes de navigation sur un vrai véhicule sans investir des centaines de milliers de dollars. Le projet s'inscrit dans une tendance plus large de démocratisation des plateformes de recherche en véhicules autonomes. La montée en puissance de ROS2 comme standard dans la robotique mobile a rendu possible des intégrations logicielles plus stables et interopérables qu'avec la génération précédente. En abaissant drastiquement le seuil d'accès matériel et logiciel, OpenPodcar2 pourrait permettre à des laboratoires universitaires disposant de budgets limités de mener des travaux qui étaient jusqu'ici réservés à des acteurs industriels ou à de grands centres de recherche. La publication complète des plans et du code source favorise également la reproductibilité scientifique et la collaboration communautaire autour de ces systèmes.

MACHINA by RAISE 2026, Paris veut devenir l’un des centres européens de la “physical AI”

Le 7 juillet 2026, Paris accueille MACHINA by RAISE, un événement dédié à la robotique et à la "physical AI" organisé au sein de l'écosystème RAISE, l'un des principaux acteurs du capital-risque technologique en France. L'initiative se distingue des grands rendez-vous sectoriels en adoptant délibérément une perspective européenne, à rebours des formats dominants encore largement pilotés depuis les États-Unis et l'Asie, notamment la Chine et le Japon qui concentrent l'essentiel des investissements mondiaux en robotique industrielle et humanoïde. La "physical AI" désigne la convergence entre l'intelligence artificielle générative et les systèmes robotiques capables d'agir dans le monde réel : bras industriels, robots humanoïdes, véhicules autonomes. Ce segment connaît une accélération spectaculaire depuis 2024, portée par les annonces de Tesla, Figure AI ou encore 1X Technologies, et représente selon plusieurs analystes le prochain front compétitif majeur après les grands modèles de langage. Pour l'Europe, l'enjeu est de ne pas reproduire le décrochage observé dans les LLMs face aux acteurs américains. RAISE, qui gère plusieurs milliards d'euros d'actifs et finance des startups deeptech françaises, positionne MACHINA comme une plateforme de rencontre entre investisseurs, industriels et chercheurs pour structurer un écosystème européen cohérent. La France dispose d'atouts réels dans ce domaine, notamment via des laboratoires comme l'INRIA et des startups en robotique chirurgicale ou logistique, mais la compétition internationale reste féroce et les besoins en capitaux considérables pour atteindre une masse critique industrielle.

💬 Paris qui se positionne sur la physical AI, c'est le genre de pari qu'on peut pas se permettre de rater. On a déjà vu ce qui se passe quand on laisse les Américains structurer l'écosystème LLM sans contre-poids européen. Reste à voir si MACHINA sera vraiment un lieu de décision ou juste un beau networking event avec des robots en démo.