Nvidia et Tesla visent l’autonomie automobile par des stratégies technologiques distinctes, entre IA open source et systèmes intégrés.
Nvidia et Tesla partagent une ambition commune : faire advenir la voiture autonome de grande diffusion. Pourtant, leurs trajectoires technologiques et industrielles divergent nettement. Cette opposition s’est illustrée de manière très visible lors du dernier CES de Las Vegas, où Jensen Huang, directeur général de Nvidia, a détaillé sa vision de l’autonomie automobile, provoquant une réaction remarquée d’Elon Musk. Derrière cet échange feutré se dessinent deux stratégies concurrentes pour façonner l’avenir de la conduite autonome, des véhicules particuliers aux robotaxis.
Nvidia, fournisseur de l’intelligence automobile
Lors de son intervention au CES, Jensen Huang a présenté Alpamayo, un modèle d’intelligence artificielle open source conçu pour accélérer le développement de véhicules autonomes de niveau 4. Ces véhicules sont capables de se déplacer sans intervention humaine dans des zones géographiques limitées, d’abord dans un cadre privé, puis au sein de flottes de robotaxis. Nvidia positionne Alpamayo comme un élément central d’un écosystème plus large destiné aux constructeurs automobiles.
Cet écosystème comprend des processeurs graphiques pour centres de données, utilisés pour l’entraînement des logiciels de conduite autonome, des puces embarquées jouant le rôle de cerveau électronique du véhicule, ainsi que des outils de simulation capables de générer de vastes volumes de données de conduite virtuelle. L’objectif affiché est clair : réduire le coût et le temps nécessaires au développement des systèmes d’aide à la conduite avancés et de l’autonomie complète.
Nvidia ne cherche pas à produire des voitures, mais à fournir la couche d’intelligence logicielle et matérielle indispensable à l’autonomie. En se positionnant comme fournisseur technologique, le groupe entend conserver la maîtrise des briques clés de l’intelligence artificielle automobile, tout en travaillant avec une multitude de constructeurs et d’acteurs de la mobilité.
Tesla, une approche intégrée et propriétaire
Face à cette stratégie, Tesla suit une voie radicalement différente. Le constructeur américain développe en interne l’ensemble de sa chaîne de valeur, du véhicule électrique au logiciel de conduite autonome. Son système Full Self-Driving (Supervisé) est déjà commercialisé auprès des consommateurs. Il permet une conduite automatisée de point à point, avec gestion de la navigation, des changements de voie et du trafic, tout en exigeant une surveillance constante du conducteur.
Tesla mise sur une approche exclusivement basée sur la vision, reposant uniquement sur des caméras. Selon l’entreprise, cette solution est la plus viable économiquement à grande échelle et limite les conflits entre capteurs. Cette position s’oppose à celle d’une grande partie de l’industrie automobile, qui privilégie la redondance via le lidar, le radar et les ultrasons pour renforcer la sécurité.
Elon Musk affirme que la difficulté majeure de la conduite autonome réside dans la gestion des cas extrêmes rares et imprévisibles. Il soutient que les futures mises à jour logicielles permettront à son système de « raisonner », c’est-à-dire de prendre des décisions proches de celles d’un conducteur humain dans des situations complexes.
Une rivalité technologique interdépendante
Malgré leurs divergences, Nvidia et Tesla entretiennent une relation étroite. Tesla dépend fortement des GPU de Nvidia pour l’entraînement de ses logiciels de conduite autonome dans les centres de données, même si elle développe ses propres puces pour l’exécution embarquée. Elon Musk a indiqué que Tesla aurait dépensé environ 10 milliards de dollars en matériel Nvidia pour l’entraînement de ses systèmes d’ici la fin de l’année, un montant qui aurait été supérieur sans le développement interne de puces d’IA. La société xAI, fondée par Musk, est également un client important de Nvidia, dont ce dernier est investisseur.
Cette interdépendance illustre la complexité de la course à l’autonomie. Nvidia fournit des outils susceptibles d’aider les concurrents de Tesla à progresser, tout en restant un partenaire technologique clé du constructeur. Les deux entreprises convergent également vers le marché des aides avancées à la conduite proposées aux consommateurs, avant une bascule vers les robotaxis.
Nvidia prévoit que sa technologie alimentera des flottes de robotaxis dès 2027, en collaboration avec des constructeurs automobiles et des plateformes de covoiturage. Tesla, de son côté, considère le FSD comme un tremplin vers un futur réseau de robotaxis qu’elle contrôlerait intégralement. La prochaine Mercedes-Benz CLA sera la première voiture à intégrer la pile technologique de Nvidia, avec des livraisons prévues début 2026 aux États-Unis, puis en Europe et en Asie, soulignant que l’autonomie complète reste encore hors de portée sans matériel supplémentaire, comme le lidar.
Notre avis, par leblogauto.com
Cette confrontation met en lumière deux modèles industriels opposés : l’intégration verticale de Tesla face au rôle de fournisseur universel revendiqué par Nvidia. Les deux stratégies reposent sur des paris technologiques différents, notamment sur le choix des capteurs et du degré d’ouverture des logiciels. À court terme, la dépendance de Tesla aux puces Nvidia souligne que la rivalité n’exclut pas la coopération. À plus long terme, l’issue dépendra de la capacité de chaque acteur à transformer ses solutions en standards industriels viables pour l’automobile autonome.
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Avec Bloomberg.
