Nissan veut mettre une Leaf dans les rues de Tokyo. Bientôt. Ou du moins, c’est le plan. Ils attendent l’approbation du gouvernement.
S’ils le font, il ne s’agit pas simplement d’un covoiturage de voiture électrique standard. Cela fait partie d’une alliance plus vaste. Nissan. Wayve. Nvidia. Uber. Le tout mutualisant les ressources pour un déploiement mondial du robotaxi.
Mais il y a un piège.
Un vrai.
Feuilles régulières que vous pouvez acheter aujourd’hui ? Ce ne sont que des voitures. La version robotaxi est construite différemment. De bas en haut. Il utilise des systèmes redondants. Pensez à la façon dont les avions volent. Ils n’ont pas qu’un seul fil. Ils ont des sauvegardes. Et des sauvegardes pour ceux-là. Si un système tombe en panne, un autre prend instantanément le relais. Pas de panique. Pas de crash. C’est ce que fait Nissan ici.
Nous parlons d’automatisation de niveau quatre.
C’est une façon élégante de dire qu’aucun volant ne pourrait même être installé. Pas de pédales. Un humain n’est pas là pour renflouer la voiture en cas d’urgence. La machine le fait. Mais ce n’est pas magique. C’est limité. Géolocalisé, essentiellement. Cela fonctionnera dans une boîte spécifique à Tokyo, ou dans un centre-ville pour les livraisons. Il connaît ses limites.
Niveau cinq ? C’est le rêve. Conduire n’importe où, dans la neige, sous la grêle, sur Mars ? Peut être. Pas aujourd’hui. Aujourd’hui, c’est la plateforme Hyperion. Caméras. Radar. Lidar. Ultrasons. Des capteurs en cabine surveillent autant les passagers que la route.
Pourquoi tout ce matériel ?
Pour que les ingénieurs restent concentrés sur la partie la plus difficile : apprendre à la voiture à réfléchir.
Entrez le pilote Wayve AI. C’est le cerveau. Il n’utilise pas de cartes HD. Ces choses vieillissent vite. La construction change, les routes bougent. Wayve affirme utiliser « l’IA de bout en bout ».
Qu’est-ce que cela signifie réellement ?
Cela signifie montrer à l’IA un objectif, pas un ensemble d’instructions. Vous lui montrez une photo d’un bureau propre. Il explique comment éliminer le désordre. Il surveille les données du monde réel. Il apprend. Il réagit. Aucun humain ne lui murmure des commandes étape par étape à l’oreille.
“Enraciné dans l’apprentissage de bout en bout… travaillant sans avoir besoin de cartes détaillées en haute définition.”
La voiture voit tout. Caméras à 360 degrés. Radar qui avance. Le Lidar coupe l’air. L’IA mange ces données. Il décide de ce qu’est un piéton et de ce qu’est une ombre. Il anticipe ce que les autres feront avant qu’ils ne le fassent. Si vous freinez brusquement, cela ne s’arrête pas simplement ; il considère pourquoi vous vous êtes arrêté et ajuste ses mouvements futurs.
C’est intelligent. Peut-être trop intelligent ?
Nissan ne construit pas seulement un bus qui se conduit tout seul. Ils peaufinent l’expérience à l’intérieur. Affichages de cabine. Systèmes de communication. Rendre le trajet intéressant, ou du moins moins effrayant lorsque personne n’est au volant.
Le but ? Développez-vous au-delà de Tokyo. Dix villes dans le monde. Le logiciel est indépendant de la plate-forme. Cela devrait fonctionner sur n’importe quelle voiture. De n’importe quel fabricant. N’importe quelle ville. N’importe quel temps.
Cela semble trop beau ? Peut être.
Nous verrons si l’IA gère mieux que nous une soudaine rafale de vent. Ou un cycliste distrait.
Pour l’instant, c’est juste une Leaf avec plus d’yeux. En attente d’autorisation. En attendant le feu vert. Ou peut-être simplement attendre que les capteurs disent que vous pouvez vous déplacer en toute sécurité.
