L’équipementier automobile français Valeo, aidé par Natix et son réseau de caméras, veut développer un modèle capable d’analyser, d’anticiper et d’interpréter les mouvements et les interactions du monde réel qui servira de base aux secteurs de l’automobile et de la robotique.
Si de plus en plus d’acteurs de l’IA s’intéressent au développement de world foundation models (WFMs), ces systèmes d’intelligence artificielle capables d’apprendre par l’interaction directe avec le monde physique, en combinant langage, vision et données issues de capteurs, ils ne sont pas les seuls sur ce terrain de jeu. L’équipementier automobile français Valeo a également décidé de s’attaquer au sujet, aidé par Natix Network.
Cette start-up, connue pour construire un réseau mondial décentralisé de caméras (installées dans des véhicules) pour collecter des données vidéo réelles à 360°, utilisées pour entraîner des IA de conduite autonome et de robotique, se distingue en collectant vite, à grande échelle et partout, via un modèle DePIN, plutôt que par des flottes propriétaires ultra-contrôlées. Ensemble, ils souhaitent donc créer “un des plus grands world foundation model open source et multi-caméras”.
Un duo qui a tout pour plaire
Plus concrètement, Valeo apporte son savoir-faire industriel en ADAS/conduite autonome, ainsi que ses modèles d’IA déjà existants – VaViM (pour prédire la suite d’une scène vidéo) et VaVAM (relier ce qui est vu à des actions (freiner, tourner…)) – combinés à une vraie capacité à transformer un modèle de recherche en système utilisable dans une voiture.
Le point fort de Valeo réside dans sa capacité à comprendre comment une IA doit fonctionner dans la vraie vie, avec des contraintes de sécurité, de fiabilité, d’homologation. Via Valeo.AI, son centre de recherche en IA, l’équipementier travaille en effet depuis 2018 sur la recherche en IA appliquée à l’industrie automobile, en particulier dans les domaines de la conduite assistée et autonome.
De son côté, Natix apporte énormément de données réelles, très variées, issues de véhicules en circulation, pas de flottes ultra contrôlées, et surtout des données multi-caméras (360°). Pour offrir un aperçu de son expertise et de cette machine à capter le réel, Natix affirme avoir capté 100 000 heures de données de conduite multi-caméras (600 000 heures de données vidéo) en 7 mois, et enrichit en continu son jeu de données à partir de véhicules réels en circulation aux États-Unis, en Europe et en Asie.
Poser les fondations pour l’avenir de l’automobile et de la robotique
Cette approche à quatre mains permet aux deux acteurs d’avancer sur un marché en pleine croissance. Avant, la plupart des modèles n’avaient qu’une caméra frontale, donc une vision partielle et peu réaliste. Avec plusieurs caméras, l’IA comprend ce qui se passe sur les côtés et derrière, elle peut raisonner comme un vrai système embarqué et est capable de reconstruire une scène complète (position, vitesse, trajectoires).
C’est indispensable pour la conduite autonome crédible, la robotique mobile, ainsi que les systèmes de simulation réalistes. Le choix de l’open source est par ailleurs stratégique. Concrètement, Valeo et Natix veulent poser un standard, attirer chercheurs, start-up, laboratoires, et ambitionnent de devenir la base commune sur laquelle d’autres construiront.
