Nvidia remet en question les leaders des pilotes automatiques – Tesla et Waymo.

Nouvelle approche de l’autopilote par NVIDIA

Tous les six mois, le chef du département automobile de la société – Xinzhou Wu – invite le directeur général Jensen Huang à un test pilote, mais seulement si le premier lui fait entièrement confiance au système. Lors du dernier voyage, ils ont utilisé une Mercedes CLA pour parcourir Woodside jusqu’au centre de San‑Francisco. Le véhicule était piloté par «MB.Drive Assist Pro», un système d’assistance à la conduite développé conjointement avec NVIDIA et similaire à Tesla Full Self‑Driving. La vidéo de 22 minutes montre le véhicule franchissant des chantiers, des rues à forte densité de stationnement et des passages étroits bordés de cônes orange. Pendant le test, le système n’a jamais été désactivé.

Pourquoi NVIDIA investit dans la conduite autonome
* Partenariats – elle travaille déjà avec Mercedes, Jaguar Land Rover et Lucid.

* À CES 2024, l’entreprise a présenté «Alpamayo» – un ensemble de modèles d’IA, de simulateurs et de données pour créer des autopilotes de niveau quatre (l’humain n’intervient pas dans la conduite sous certaines conditions).

NVIDIA utilise des modèles intégrés qui prennent immédiatement des décisions à partir de signaux externes. En même temps, l’entreprise maintient des schémas de vérification traditionnels afin que le processus de prise de décision puisse être observé et contrôlé. Résultat : les systèmes combinent un style de conduite «humain» (avec une fluidité de réaction) et une robotique vérifiable.

> *«Les modèles intégrés réagissent mieux aux piétons couchés ou aux changements de voie, sans donner l’impression d’un robot au volant», – déclare Wu.*

> «C’est pourquoi le moment de ChatGPT est arrivé» (sous-entendu que l’autopilote pourrait réaliser une véritable percée).

Technologies et sécurité
* Diversité des capteurs – contrairement à Tesla, NVIDIA ne se limite pas aux caméras. Dans son système Drive Hyperion, on peut utiliser caméras et radars, et pour les modèles plus coûteux (entre 40 000 $ et 50 000 $) un ensemble complet de capteurs est ajouté.

* Apprentissage sur des scènes virtuelles – au lieu de se fier uniquement aux trajets réels, NVIDIA génère des scènes virtuelles à partir d’enregistrements réels. Cela permet de tester l’autopilote dans des situations extrêmes rarement rencontrées en réalité.

* Soutien partenaire – l’entreprise reçoit des vidéos radar et caméra de ses partenaires pour créer des modèles plus précis.

L’idée est de créer une architecture unique où la perception visuelle, la compréhension du langage et les actions physiques sont réunies sous un même toit. Cela se compare à l’apprentissage d’une personne à conduire : d’abord on apprend à voir la route, puis à comprendre les règles et enfin à piloter le véhicule.

Conclusion

NVIDIA cherche à devenir un acteur clé dans le domaine de la conduite autonome en proposant des solutions flexibles qui combinent une IA avancée avec un système de vérification fiable. Leur approche permet non seulement de réagir «en douceur» aux événements routiers, mais aussi d’assurer un niveau élevé de sécurité grâce à une large gamme de capteurs et à des tests virtuels.