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

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1AI News

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

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2arXiv cs.RO

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.

UELes laboratoires universitaires européens à budget limité pourraient adopter cette plateforme open source pour conduire des recherches en navigation autonome sans investissement matériel prohibitif.

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Nvidia étend son emprise sur la conduite autonome

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3AI Business

Nvidia étend son emprise sur la conduite autonome

Nvidia accélère sa conquête du marché de la conduite autonome, consolidant sa position de fournisseur de référence en matériel et logiciels IA pour l'industrie automobile. Le géant des semi-conducteurs, déjà dominant dans l'IA générative et le calcul haute performance, ouvre un nouveau front stratégique dans la mobilité intelligente. Ce mouvement s'inscrit dans une logique d'expansion verticale : en s'imposant comme la colonne vertébrale technologique des véhicules autonomes, Nvidia cherche à reproduire dans l'automobile le monopole de fait qu'il a établi dans les datacenters. Pour les constructeurs et les startups de l'autonomie, dépendre de la plateforme Nvidia, notamment DRIVE, devient de plus en plus difficile à éviter, tant sur le plan du matériel que des outils de simulation et d'entraînement des modèles. La stratégie repose sur un écosystème intégré : puces dédiées à l'inférence embarquée, suite logicielle DRIVE OS, et environnements de simulation Omniverse pour la validation des systèmes. Des acteurs majeurs comme Mercedes-Benz, Volvo ou BYD ont déjà noué des partenariats avec le groupe, tandis que des entreprises spécialisées comme Waymo et Zoox s'appuient sur ses infrastructures de calcul pour entraîner leurs modèles de perception. À mesure que la réglementation sur les véhicules autonomes se précise, notamment en Europe et en Chine, et que les investissements du secteur repartent à la hausse après une période de consolidation, Nvidia se positionne pour capter une part déterminante de la chaîne de valeur. La question reste de savoir si des concurrents comme Qualcomm ou Mobileye parviendront à contester sérieusement cette emprise.

UEL'expansion de Nvidia dans la conduite autonome pourrait influencer les fournisseurs européens du secteur automobile, notamment les constructeurs allemands et français.

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CARLA-Air: infrastructure unifiée pour drones et agents autonomes aériens et terrestres dans CARLA

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4arXiv cs.RO

CARLA-Air: infrastructure unifiée pour drones et agents autonomes aériens et terrestres dans CARLA

Des chercheurs ont publié CARLA-Air, une plateforme de simulation open source qui permet, pour la première fois, de faire voler des drones multirotor directement dans l'environnement urbain de CARLA, le simulateur de référence pour la conduite autonome, développé initialement par Waymo et maintenu par la communauté. La plateforme tourne au sein d'un unique processus Unreal Engine, garantissant une cohérence spatiale et temporelle stricte entre les agents au sol et les drones, tout en capturant simultanément jusqu'à 18 modalités de capteurs à chaque pas de simulation. Elle préserve les API Python natives de CARLA et d'AirSim, ainsi que les interfaces ROS 2, ce qui permet de réutiliser du code existant sans aucune modification. L'enjeu est considérable pour les équipes qui travaillent sur les systèmes robotiques mixtes air-sol, un domaine en pleine expansion avec le développement des économies à basse altitude, livraisons par drone, inspection d'infrastructures, mobilité urbaine aérienne. Jusqu'ici, les simulateurs de conduite manquaient de dynamique aérienne réaliste, tandis que les simulateurs de drones proposaient des environnements urbains trop simplifiés. Les solutions de co-simulation par pont introduisaient des décalages temporels incompatibles avec l'entraînement de politiques de navigation ou de perception multi-modale. CARLA-Air supprime ces compromis en offrant un seul environnement avec trafic conforme aux règles de circulation, piétons à comportement social, et dynamique aérodynamique cohérente. Le projet répond aussi à une urgence pratique : Microsoft a archivé le développement d'AirSim, le simulateur de drones le plus utilisé dans la recherche académique, laissant orphelines de nombreuses équipes. CARLA-Air reprend cet héritage et l'intègre dans une infrastructure moderne et activement maintenue. La plateforme est déjà conçue pour accueillir des charges de travail avancées : coopération air-sol, navigation incarnée, actions guidées par le langage, construction de jeux de données et entraînement par renforcement. Le code source complet et des binaires précompilés sont disponibles sur GitHub, ce qui devrait faciliter son adoption rapide dans la communauté robotique et autonome.

UELes équipes de recherche européennes en robotique et mobilité urbaine aérienne disposent d'une alternative open source maintenue à AirSim pour développer et entraîner des systèmes autonomes mixtes air-sol.

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