Le PDG de Wayve révèle des secrets à la mise à l'échelle de la technologie de conduite autonome

Alex Kendall, cofondateur et PDG de Wayve, est optimiste quant à la mise sur le marché de la technologie de sa startup de véhicules autonomes. Il estime que le respect de leur stratégie de développement de logiciels de conduite automatisée économiques et indépendants du matériel sera essentiel. Ce logiciel peut être utilisé non seulement pour les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) mais aussi pour les robotaxis et la robotique.

Lors de la conférence GTC de Nvidia, Kendall a présenté une stratégie axée sur une approche d’apprentissage basée sur les données de bout en bout. Cela signifie que le système traduit directement ce qu’il « voit » à travers des capteurs comme les caméras en actions de conduite, telles que le freinage ou le virage. Cette méthode élimine le besoin de cartes HD ou de logiciels basés sur des règles, qui étaient courants dans les premières technologies de véhicules autonomes (AV).

Cette approche a attiré l’attention des investisseurs. Depuis son lancement en 2017, Wayve a levé plus de 1,3 milliard de dollars au cours des deux dernières années. L’entreprise prévoit de licencier son logiciel de conduite autonome à des partenaires automobiles et de flottes, y compris des entreprises comme Uber. Bien qu’aucun partenariat automobile n’ait encore été annoncé, un porte-parole de Wayve a déclaré à TechCrunch qu’ils sont en « discussions avancées » avec plusieurs fabricants d’équipements d’origine (OEM) pour intégrer leur logiciel dans différents types de véhicules.

L’accessibilité financière du logiciel de Wayve est un argument de vente majeur dans ces négociations. Kendall a mentionné que les OEM peuvent intégrer l’ADAS de Wayve dans les nouveaux véhicules de production sans avoir à investir dans du matériel supplémentaire, car la technologie fonctionne avec les capteurs existants comme les caméras surround et le radar.

Le logiciel de Wayve est également « agnostique au silicium », ce qui signifie qu’il peut fonctionner sur n’importe quel GPU déjà utilisé par les partenaires OEM dans leurs véhicules. Cependant, la flotte de développement actuelle de la startup utilise le système sur puce Orin de Nvidia.

« S’engager dans l’ADAS est vraiment crucial car cela permet de construire une entreprise durable, de développer une distribution à grande échelle et d’obtenir l’exposition aux données nécessaires pour entraîner le système jusqu’au niveau 4 », a déclaré Kendall lors de sa présentation de mercredi. Un système de conduite de niveau 4 peut naviguer de manière autonome dans un environnement sous certaines conditions sans intervention humaine.

Wayve prévoit de commercialiser son système d’abord au niveau de l’ADAS. Le conducteur AI de la startup est conçu pour fonctionner sans lidar, un capteur qui utilise la lumière laser pour créer des cartes 3D détaillées, que de nombreuses entreprises développant des technologies de niveau 4 considèrent comme essentiel.

L’approche de Wayve en matière d’autonomie est similaire à celle de Tesla, qui utilise également un modèle d’apprentissage profond de bout en bout pour améliorer son logiciel de conduite autonome. Comme Tesla, Wayve vise à utiliser un déploiement généralisé de l’ADAS pour collecter des données qui aideront son système à atteindre une autonomie complète. Le logiciel « Full Self-Driving » de Tesla peut gérer certaines tâches de conduite automatisée mais n’est pas totalement autonome, bien que l’entreprise prévoit de lancer un service de robotaxi cet été.

Une différence clé entre Wayve et Tesla est que, tandis que Tesla repose uniquement sur des caméras, Wayve est ouvert à l’utilisation du lidar pour atteindre une autonomie complète à court terme. « À plus long terme, il y a certainement une opportunité lorsque vous construisez la fiabilité et la capacité à valider un niveau d’échelle pour réduire davantage cette suite de capteurs », a déclaré Kendall. « Cela dépend de l’expérience produit que vous voulez. Voulez-vous que la voiture conduise plus vite dans le brouillard ? Alors peut-être que vous voulez d’autres capteurs comme le lidar. Mais si vous êtes prêt à ce que l’AI comprenne les limites des caméras et soit défensive et prudente en conséquence ? Notre AI peut apprendre cela. »

Kendall a également présenté GAIA-2, le dernier modèle de monde génératif de Wayve conçu pour la conduite autonome. Ce modèle entraîne le conducteur en utilisant de vastes quantités de données réelles et synthétiques à travers diverses tâches. En traitant la vidéo, le texte et d’autres actions ensemble, Kendall affirme que cela permet au conducteur AI de Wayve d’être plus adaptatif et semblable à un humain dans son comportement de conduite.

« Ce qui est vraiment excitant pour moi, c’est le comportement de conduite semblable à celui d’un humain qui émerge », a déclaré Kendall. « Bien sûr, il n’y a pas de comportement codé à la main. Nous ne disons pas à la voiture comment se comporter. Il n’y a pas d’infrastructure ou de cartes HD, mais au lieu de cela, le comportement émergent est basé sur les données et permet un comportement de conduite qui gère des scénarios très complexes et divers, y compris des scénarios qu’il n’a peut-être jamais vus auparavant pendant l’entraînement. »

Wayve partage une philosophie similaire avec la startup de camionnage autonome Waabi, qui poursuit également un système d’apprentissage de bout en bout. Les deux entreprises se concentrent sur la mise à l’échelle de modèles d’AI basés sur les données qui peuvent se généraliser à différents environnements de conduite et utilisent des simulateurs d’AI générative pour tester et entraîner leur technologie.