Le géant Uber accélère sa transition vers la mobilité autonome grâce à un partenariat stratégique avec Nvidia, le leader mondial de l’intelligence artificielle appliquée au calcul haute performance.
Objectif : déployer un réseau mondial de robotaxis et de véhicules de livraison autonomes, avec une flotte estimée à 100 000 véhicules dès 2027.
L’annonce a été officialisée lors du GTC (GPU Technology Conference) de Nvidia, confirmant la convergence entre mobilité, IA et data.
L’intelligence artificielle devient le moteur central de la mobilité de demain, où data, capteurs et algorithmes remplacent peu à peu la conduite humaine.
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Les étudiants y explorent concrètement comment l’IA et la data construisent les innovations du futur, de la voiture autonome à la logistique intelligente.
Stellantis, premier partenaire constructeur
Le groupe Stellantis sera le premier à fournir 5 000 véhicules autonomes de niveau 4 à Uber, destinés aux services de robotaxis aux États-Unis et à l’international.
Uber assurera la gestion complète des flottes : assistance à distance, recharge, maintenance et support client.
« Nvidia est le pilier de l’ère de l’IA », déclare Dara Khosrowshahi, PDG d’Uber, convaincu que cette alliance transformera la mobilité urbaine à grande échelle.
De son côté, Antonio Filosa, DG de Stellantis, promet « une mobilité plus intelligente, plus sûre et plus efficace ».
Une collaboration étendue entre constructeurs
Outre Stellantis, Lucid et Mercedes-Benz travaillent également sur des véhicules autonomes compatibles avec la plateforme Drive AGX Hyperion 10 de Nvidia.
Cette architecture IA avancée permet d’atteindre le niveau 4 d’autonomie (sans intervention humaine dans la majorité des situations) et peut être adaptée à tout type de véhicule : voiture, camion ou fourgon.
Parallèlement, Aurora, Volvo Autonomous Solutions et Waabi étendent l’autonomie au transport de fret longue distance, ouvrant la voie à une logistique repensée par l’intelligence artificielle.
Une usine de données pour entraîner les IA des robotaxis
Afin d’accélérer l’évolution des modèles d’IA, Nvidia met à disposition un ensemble de données multimodales inédit :
plus de 1 700 heures de données issues de caméras, radars et lidars, collectées dans 25 pays.
Ces données serviront à entraîner, valider et perfectionner les modèles fondamentaux de conduite autonome.
Uber exploitera de son côté 3 millions d’heures de données de conduite spécifiques aux robotaxis, afin d’alimenter son propre modèle L4.
Nvidia fournira les GPU, le moteur Cosmos, et l’infrastructure nécessaire pour la collecte, la simulation et la formation à grande échelle des IA embarquées.
