Nvidia vs Tesla : La course à la conduite autonome s'intensifie après la percée d'Alpamayo

L’ère de l’IA physique officiellement lancée - Nvidia et Tesla s’engagent dans une compétition féroce

Lors du CES Las Vegas, le CEO de Nvidia Jensen Huang a annoncé une étape importante : l’ère de l’IA physique—où les machines peuvent percevoir, raisonner et interagir avec le monde réel—a officiellement commencé. La déclaration de Huang s’est concentrée sur Alpamayo, un modèle vision-language-action (VLA) conçu spécifiquement pour la conduite autonome et robotaxi, marquant une avancée significative dans les efforts de développement de la technologie d’automatisation de l’entreprise.

Alpamayo a été conçu pour combiner la perception visuelle, la compréhension du langage et la planification d’actions en un processus fluide. Lors d’une démonstration à San Francisco, ce système a navigué un véhicule d’essai à travers des rues urbaines complexes avec une précision équivalente à celle d’un humain, sans intervention manuelle.

Nvidia vise le niveau 4, mais reste actuellement au niveau 2

Actuellement, Alpamayo fonctionne au niveau d’automatisation Level 2, permettant une conduite autonome mais nécessitant une supervision humaine. Nvidia a déclaré qu’il prévoit de mettre à niveau le système vers le niveau 4 dans un avenir proche, où le véhicule pourra fonctionner entièrement de manière autonome dans des zones désignées.

Le plan spécifique de Nvidia est d’équiper le modèle Mercedes CLA EV (prévu pour une sortie début d’année) avec la technologie de conduite autonome Alpamayo. À partir de 2027, l’entreprise prévoit de déployer un robotaxi commercial avec des partenaires tels qu’Uber et Lucid.

Tesla : Approche neuronale globale vs Nvidia basée sur le raisonnement

Pendant ce temps, Tesla reste fidèle à une stratégie différente. Son système Full Self-Driving (FSD) repose sur un réseau neuronal global, entraîné à partir d’une énorme quantité de données de conduite réelles. Cette méthode de bout en bout mappe directement les signaux des caméras et capteurs en commandes de contrôle, éliminant le besoin de modules de raisonnement explicites.

Le PDG de Tesla Elon Musk a indiqué que la dernière version de FSD utilise également une technique basée sur le raisonnement, bien que la vérification indépendante soit difficile. L’avantage de Tesla réside dans la quantité de données : près de 9 millions de véhicules produits, dont la majorité fournit des données d’images pour améliorer continuellement le modèle.

Cependant, l’approche de Tesla est une “boîte noire”—les ingénieurs ont du mal à comprendre la logique interne du processus de décision, qui ne peut être évaluée qu’à partir des résultats finaux.

Alpamayo vs FSD : Deux philosophies techniques totalement différentes

La différence fondamentale réside dans l’approche du raisonnement. Alpamayo de Nvidia est doté de la capacité d’analyser clairement une situation. Par exemple, en cas de feu de signalisation défectueux, le système peut interpréter le scénario via un raisonnement linguistique (s’arrêter, vérifier les obstacles, continuer en toute sécurité) avant d’agir.

En revanche, FSD de Tesla réagit rapidement et efficacement mais manque de capacité d’explication. Le réseau neuronal apprend à partir de millions de vidéos de conduite pour exécuter des tâches sans fournir d’explication claire.

Les experts en technologie estiment que les systèmes basés sur le raisonnement comme Alpamayo ont un avantage en termes de sécurité et de prévisibilité, mais rencontrent des défis en temps réel—le processus de raisonnement peut prendre quelques secondes, ce qui est plus lent que la décision instantanée nécessaire sur la route.

D’un autre côté, le réseau neuronal de Tesla offre une réaction plus rapide mais au prix d’un manque de transparence.

Le défi “longue traîne” et la course qui dure encore

Les deux entreprises visent un objectif commun : la conduite entièrement autonome Level 4. Mais le défi réside dans les scénarios “longue traîne” rares et complexes en pratique—ces cas difficiles à prévoir que les deux approches doivent affronter.

Musk a déjà commenté que résoudre ces situations “est aussi difficile que d’atterrir sur la lune”. Nvidia, Tesla, et d’autres entreprises poursuivent leurs efforts, chacun cherchant un équilibre entre performance, sécurité et explicabilité.

Cette compétition façonnera l’avenir de la mobilité autonome, où il n’y aura pas de solution miracle, mais une amélioration continue des deux approches.