Nvidia présente une technologie pour que les constructeurs rattrapent Tesla.

Nvidia a récemment présenté Alpamayo-R1, un nouveau logiciel open source destiné à combler le retard de l’industrie automobile face à Tesla. Cette transparence arrive alors que les régulateurs réclament de plus en plus des systèmes explicables, auditables et standardisés.

Pour ne pas laisser la place à Tesla et son FSD, Nvidia a récemment révélé une technologie essentielle : un modèle d’IA capable d’expliquer ses propres décisions de conduite. Cette brique logicielle, accessible à tous les constructeurs, pourrait accélérer l’arrivée de la conduite autonome sur nos routes.

Si vous pensiez qu’Nvidia se limitait à vendre des cartes graphiques pour faire fonctionner ChatGPT, détrompez-vous. L’entreprise la plus valorisée au monde joue également un rôle clé dans le secteur automobile. Nvidia a présenté Alpamayo-R1 dans un article de blog, un nouveau logiciel open source destiné à rattraper le retard de l’industrie face à Tesla.

L’objectif est clair : fournir aux constructeurs « traditionnels » (Mercedes, Jaguar, Hyundai, Volkswagen, etc.) les outils nécessaires pour ne pas être distancés par Elon Musk, qui compte vendre ses licences de FSD (Full Self-Driving) de conduite autonome à la concurrence.

Alpamayo-R1, tel est le nom de ce modèle « vision‑langage‑action » conçu pour les véhicules autonomes. L’idée est que la voiture analyse ce que perçoivent ses capteurs, transforme cette information en description en langage naturel, puis effectue une action concrète (freiner, changer de voie, contourner un obstacle, etc.).

Le modèle a été entraîné pour raisonner étape par étape, comme une IA de type ChatGPT qui expliquerait son raisonnement en temps réel, mais appliqué ici aux trajectoires, piétons, pistes cyclables et chantiers.

Nvidia met à disposition le modèle, une partie des données et un cadre d’évaluation, le tout en open source, permettant à tous de l’analyser, de le tester et de l’améliorer.

Une des nouveautés majeures, comme le rapporte Reuters, est que la voiture ne se contente pas de réagir : elle « pense à voix haute ». Par exemple, si elle détecte une piste cyclable sur la droite, elle peut émettre un commentaire interne du type : « je vois une piste cyclable, je m’écarte légèrement pour laisser plus de marge », puis ajuster sa trajectoire.

Pour les ingénieurs, cela fournit des informations bien plus précieuses qu’un simple « la voiture a tourné ici ». En cas de comportement anormal, ils peuvent retracer le raisonnement logique de l’IA pour comprendre pourquoi elle a freiné, hésité ou mal anticipé un piéton. C’est exactement ce qui fait défaut aux systèmes actuels, souvent comparés à des boîtes noires.

Cette transparence arrive à un moment opportun. En Europe, Tesla cherche toujours la validation de son FSD, mais l’autorité néerlandaise a récemment démenti une annonce d’approbation et rappelé le constructeur à l’ordre concernant sa communication sur la conduite autonome. Les régulateurs exigent de plus en plus des systèmes explicables, auditables et standardisés.

En ouvrant Alpamayo-R1, Nvidia envoie un message clair : les autorités, les laboratoires et les constructeurs peuvent tous examiner les détails, établir ensemble des scénarios de test communs, et mieux comprendre le comportement des futurs véhicules autonomes.

Cela constitue un moyen efficace de rassurer ceux qui, pour l’instant, perçoivent encore l’IA de conduite comme une boîte noire difficile à certifier.

Concrètement, pour les conducteurs européens, cette compétition entre Nvidia et Tesla pourrait engendrer deux effets intéressants : davantage de concurrence dans la conduite assistée avancée et, à terme, des systèmes plus transparents et plus faciles à réguler.

Il convient cependant de ne pas trop anticiper : Nvidia éprouve des difficultés à intégrer ses solutions logicielles dans les véhicules des constructeurs, qui préfèrent souvent conserver le contrôle et développer leurs propres solutions.

Toutefois, sur un marché où le FSD suscite encore des débats et rencontre des obstacles réglementaires, l’approche d’une IA « explicative » pourrait faire pencher la balance.

Cela pourrait ouvrir une nouvelle phase : non seulement « la voiture conduit pour vous », mais « la voiture vous montre comment elle réfléchit », potentiellement générant plus de confiance et moins d’angoisse lors de décisions surprenantes.