NVIDIA ne se contente pas d’être un leader dans le domaine du matériel pour l’intelligence artificielle. La société s’oriente maintenant vers le secteur de la conduite autonome. Avec sa nouvelle plateforme DRIVE AGX Hyperion 10, elle souhaite s’imposer dans ce secteur en pleine expansion. Pour y parvenir, NVIDIA collabore avec plusieurs grands noms de l’automobile, dont Uber, qui prévoit de déployer une flotte de 100 000 robotaxis.
La plateforme DRIVE AGX Hyperion 10 promet une conduite autonome de niveau 4 pour tout véhicule l’adoptant. Avec cette technologie, NVIDIA ouvre la voie non seulement pour les taxis autonomes, mais aussi pour les transports de passagers et les livraisons de marchandises sur de longues distances. L’essor des nouvelles technologies apporte aussi son lot de questionnements. Qui n’a jamais pensé aux implications de l’usage de ces véhicules autonomes dans nos vies quotidiennes, par exemple ?
Les fabricants qui choisissent d’adopter cette architecture auront la possibilité d’implémenter n’importe quel logiciel de conduite autonome compatible. Cela peut représenter un changement significatif pour le secteur automobile, offrant aux fabricants la possibilité d’innover sans avoir à développer leur propre plateforme depuis le début. Un bon moyen de rester compétitif sur un marché de plus en plus saturé.
Les intentions de NVIDIA semblent avoir suscité l’intérêt de plusieurs acteurs majeurs. En plus d’Uber, les marques Volvo, Aurora, Mercedes-Benz, Lucid et des entreprises du groupe Stellantis envisagent également d’intégrer cette plateforme sur leurs modèles futurs. Mais qu’est-ce qui rend cette initiative si séduisante pour autant d’entreprises différentes ?
DRIVE AGX Hyperion 10, une architecture innovante
Le cœur de la solution DRIVE AGX Hyperion 10 réside dans plusieurs éléments clés. D’abord, il intègre deux SoC DRIVE AGX Thor, capables d’offrir un impressionnant rendement de 2000 teraflops FP4 en matière de calcul en temps réel. Cela pourrait bien changer les règles du jeu pour les véhicules autonomes.
En termes d’équipement, la structure comprend quatorze caméras haute définition, un capteur LiDAR, douze capteurs ultrasoniques et neuf radars. De quoi offrir une visibilité et une perception de l’environnement nettement améliorées. Cela peut paraître complexe, mais chaque fabricant a la possibilité d’adapter ces capteurs selon ses besoins spécifiques. La modularité devient alors un atout considérable dans cette quête de perfectionnement technologique.
Le système d’exploitation NVIDIA DriveOS permet également la compatibilité avec divers logiciels de conduite autonome de niveau 4. Une flexibilité qui pourrait faciliter l’adoption de ces technologies par davantage de fabricants. Est-ce que cela signifie que l’intelligence artificielle deviendra un savoir-faire commun dans l’industrie automobile ?
L’intelligence artificielle joue un rôle central ici. La plateforme exécute des modèles VLA (vision, langage, action), qui sont essentiels pour une conduite autonome sécurisée. Ce type de système est capable d’interpréter des conditions réelles parfois inattendues — comme des variations soudaine dans le trafic ou des comportements humains imprévisibles.
Enfin, il convient d’évoquer les mesures de sécurité mises en place. Le système Halos permet de traiter non seulement les problématiques de cybersécurité mais aussi de développement sûr pour l’intelligence artificielle. Ce système fait l’objet d’évaluations par des tiers, un gage de confiance particulièrement précieux dans un domaine aussi sensible.
La conduite autonome pourrait donc bien transformer notre manière de concevoir le transport. Des réflexions se portent sur les conséquences d’une telle évolution et sur ce qu’elle pourrait signifier pour nos vies. Un plateau de cinéma ? Non, un futur qui semble se rapprocher chaque jour un peu plus.
