Naver utilise des données Street View réelles pour que son modèle IA ne fabrique pas de villes entières
Naver, le géant sud-coréen d'internet concurrent de Google en Corée du Sud, a présenté le "Seoul World Model", un modèle vidéo capable de simuler des environnements urbains réalistes à partir de données géométriques concrètes. Pour l'entraîner, l'entreprise a exploité plus d'un million d'images issues de son propre service Street View, permettant au modèle de s'ancrer dans la structure réelle des villes plutôt que dans des représentations approximatives. L'enjeu central est celui des hallucinations géographiques : les modèles génératifs ont tendance à inventer des bâtiments, des rues ou des configurations urbaines qui n'existent pas, rendant leur usage peu fiable pour des applications comme la navigation autonome, la simulation urbaine ou la planification architecturale. En contraignant le modèle avec des données de Street View réelles, Naver ancre les générations visuelles dans une géométrie vérifiable. Autre avantage notable : le modèle se généralise à d'autres villes sans nécessiter de fine-tuning spécifique, ce qui réduit considérablement les coûts de déploiement dans de nouveaux contextes géographiques. Cette approche s'inscrit dans une course plus large entre les acteurs de la cartographie et ceux de l'IA générative pour produire des jumeaux numériques urbains fiables. Naver, qui gère l'une des infrastructures cartographiques les plus denses d'Asie, dispose d'un avantage structurel rare : des données propriétaires à grande échelle. Google, avec Street View mondial, et des startups spécialisées comme Wayve ou Waymo sont également actifs sur ce terrain, où la qualité des données d'entraînement devient le facteur différenciant principal.
