NVIDIA veut devenir le socle commun des robotaxis, de l’entraînement des modèles jusqu’au calcul embarqué. Le groupe détaille une architecture en trois étages adoptée par des opérateurs et constructeurs présents en Amérique du Nord, en Europe, en Asie et au Moyen-Orient.
Cette pile réunit les systèmes DGX pour l’entraînement, Omniverse et Cosmos pour la simulation, puis Hyperion et DRIVE AGX Thor dans les véhicules. NVIDIA affirme que tous les grands programmes de robotaxis déjà exploités à une échelle commerciale utilisent au moins une partie de cet ensemble.
Trois ordinateurs pour une même flotte
Le premier étage transforme les données collectées par les véhicules en modèles de conduite. NVIDIA y ajoute Alpamayo, une famille ouverte de modèles vision-langage-action, de jeux de données et d’outils de raisonnement. Sur une évaluation citée par l’entreprise, l’ajout de données de raisonnement a réduit l’écart moyen minimal entre trajectoire prévue et trajectoire de référence de 2,08 à 1,18, soit une baisse de 43 %.
Le deuxième étage sert à reconstruire puis varier des situations rares. Omniverse NuRec convertit les données des capteurs en scènes, tandis que Cosmos modifie le trafic, la météo, la lumière ou le comportement des usagers. L’intérêt est de soumettre le logiciel à des millions de variantes sans attendre que chaque situation apparaisse dans la circulation réelle.
Le troisième étage est installé dans le véhicule. La référence Hyperion 10 combine deux puces DRIVE AGX Thor avec 14 caméras haute définition, neuf radars, trois lidars et 12 capteurs ultrasoniques. La redondance doit permettre au système de continuer à fonctionner lorsqu’un capteur ou un calculateur tombe en panne.
Uber, Waymo et les constructeurs convergent
NVIDIA cite une longue série de programmes. Uber prévoit des flottes utilisant Hyperion dans 28 villes d’ici 2028 et construit avec NVIDIA une usine de données basée sur Cosmos. Waymo s’appuie sur le groupe pour une partie de son système de calcul autonome. WeRide veut déployer son GXR en Asie du Sud-Est avec Grab, tandis que May Mobility mène notamment un pilote avec Lyft à Atlanta.
Du côté des développeurs, Wayve, Nissan et Uber associent un véhicule Nissan, l’IA incarnée de Wayve et Hyperion. Autobrains travaille avec Uber à Munich et avec VinFast en Asie du Sud-Est. Zoox, Pony.ai, Waabi et plusieurs autres entreprises utilisent aussi DRIVE pour le calcul, l’entraînement ou la simulation.
Les constructeurs ne sont pas absents. Mercedes-Benz prépare avec NVIDIA et Uber un écosystème autour de la Classe S. Stellantis, Hyundai, Kia, Geely et Zeekr figurent également dans les programmes recensés.
Une plateforme ouverte, mais très intégrée
NVIDIA insiste sur le caractère modulaire de son offre : chaque acteur conserve ses modèles et peut choisir les éléments utiles. En pratique, l’entreprise couvre désormais presque toute la chaîne, du centre de données au véhicule. Cette profondeur réduit les intégrations entre fournisseurs, mais elle accroît aussi la dépendance à une architecture unique.
La liste publiée mélange des services commerciaux, des pilotes et des projets encore en développement. Elle ne permet donc pas de comparer directement leur maturité. Elle montre toutefois que la bataille du robotaxi se joue autant dans les outils d’entraînement et de validation que dans le véhicule visible par le public.
Source : NVIDIA.
