Le géant chinois Baidu a lancé « Apollo World », un système d'IA qui génère des environnements de conduite virtuels pour entraîner ses robotaxis Apollo Go. L'entreprise a annoncé ce modèle lors de son AI Day à Shenzhen, selon Reuters. Ce lancement intervient alors que les entreprises chinoises et internationales de conduite autonome continuent de rechercher des moyens moins coûteux de développer leurs technologies autonomes.

Une journée de conduite virtuelle, selon Baidu

L'affirmation phare concerne la capacité. Baidu indique qu'Apollo World peut simuler jusqu'à 100 000 km (62 000 miles) de conduite par jour. Selon l'entreprise, ce volume équivaut à environ trois ans d'essais routiers d'une seule voiture autonome opérant avec un conducteur de sécurité.

Cette comparaison émane toutefois de Baidu elle-même et ne constitue pas une référence indépendante. Le chiffre « trois ans par jour » ne porte que sur la conduite simulée. Il ne démontre pas la sécurité des voitures sur les routes réelles ni leur aptitude à un usage quotidien.

La question ouverte est de savoir si les simulations correspondent fidèlement à la diversité des routes et des conditions de conduite dans les villes où Apollo Go prévoit d'opérer. L'entreprise doit encore préciser les essais en conditions réelles supplémentaires que nécessiteront les véhicules.

Baidu a ajouté qu'elle utilise déjà Apollo World pour entraîner ses robotaxis Apollo Go en vue d'un déploiement dans d'autres pays. Apollo Go est le plus grand opérateur de robotaxis de Chine, avec pour concurrents WeRide, Pony.ai et Momenta Global.

Des flux de capteurs, pas seulement des scènes routières

Apollo World va au-delà de la génération d'images statiques. Il peut simuler l'évolution des routes et de leur environnement dans le temps et prédire ce qui pourrait se produire ensuite. Les données en temps réel des caméras et des capteurs lidar aident le logiciel de conduite autonome à comprendre son environnement et à s'y déplacer.

Le modèle est entraîné sur des données issues d'essais routiers réels. Baidu aurait enregistré plus de 350 millions de kilomètres de données de conduite, qu'Apollo World utilise également pour générer de nouvelles situations routières jamais rencontrées par les véhicules. Ces scénarios inédits sont importants car les événements rares et dangereux — ceux qui révèlent le plus les limites d'un système autonome — n'apparaissent que rarement dans la conduite quotidienne et ne peuvent donc être recueillis par les seuls essais sur route.

Baidu aurait également proposé une norme « 2+3 » pour tester les modèles monde — des systèmes d'IA qui modélisent l'évolution d'un environnement et génèrent des situations simulées dont d'autres logiciels, comme une pile de conduite autonome, peuvent apprendre. Si d'autres développeurs l'adoptent, Baidu pourrait contribuer à définir la manière dont ces systèmes seront évalués à long terme.

L'entreprise a décrit Apollo World comme un système d'IA capable de comprendre et d'exploiter des informations provenant de sources multiples. Elle précise que cette technologie pourrait aussi servir à développer des robots, et pas seulement des voitures autonomes.

Le problème des coûts à l'origine de cette poussée

L'un des plus grands défis du secteur des robotaxis est le coût de développement et d'exploitation de la technologie. Beaucoup d'entreprises chinoises ne possèdent pas l'intégralité des véhicules qu'elles déploient. Elles fournissent plutôt la technologie de conduite autonome et s'associent à des constructeurs automobiles, des sociétés de VTC et d'autres opérateurs étrangers. Cet arrangement limite les coûts d'exploitation, mais la construction et l'entraînement des systèmes sous-jacents restent onéreux. Le kilométrage simulé illustre cette dépense : générer des distances de conduite par logiciel évite les années qu'une voiture physique avec conducteur de sécurité mettrait à parcourir le même trajet.

Frank McCleary, expert en voitures autonomes auprès du cabinet de conseil Arthur D. Little, a déclaré à Reuters que les entreprises continuent d'investir massivement dans l'entraînement de leurs systèmes d'IA et la préparation des véhicules. Selon lui, la vitesse d'un lancement dépend de la capacité du système à apprendre à conduire dans un nouveau lieu, et il a souligné que l'IA aide les entreprises à progresser toujours plus vite.

Le marché chinois des robotaxis est appelé à croître rapidement sur une courte période. Morgan Stanley prévoit que le pays comptera 1 million de robotaxis d'ici 2035, selon Reuters. XPeng, partenaire de Volkswagen en Chine, prévoit également de lancer son service de robotaxis en 2027. Tesla suit une approche différente avec sa flotte Cybercab, en utilisant des modèles d'IA entraînés sur des vidéos de conducteurs. La tenue des simulations sur les routes réelles — et l'adoption ou non de la norme de test proposée par Baidu par d'autres développeurs — figurent parmi les indicateurs à surveiller à mesure que ce marché prend forme.