Proposition de signalisation lumineuse
Le National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) a publié une proposition de normes d’éclairage destinée aux véhicules autonomes (AV). La spécification recommande l’usage de feux cyan, c’est‑à‑dire bleu‑vert, allumés en continu et visibles à l’avant, à l’arrière et sur les côtés. La proposition précise l’emplacement des luminaires et indique que les feux doivent remplacer les clignotants, feux de route et feux de détresse manuels, supprimant ainsi les commandes physiques habituelles.
Cette approche vise à offrir une identification visuelle uniforme au public, tout en simplifiant le câblage des systèmes de signalisation. En éliminant les contrôles manuels, les constructeurs peuvent réduire le poids et la complexité du tableau de bord, mais ils doivent garantir que les logiciels de gestion des feux respectent les exigences de visibilité à 300 m selon les normes FMVSS.
Refonte électronique et IA de GM
General Motors a annoncé une refonte complète de l’architecture électrique et computationnelle de ses futurs modèles, avec un lancement prévu pour 2028 sur le Cadillac Escalade IQ. Le nouveau système intègre un processeur haute performance capable de délivrer des mises à jour logicielles plus rapides et d’exécuter des fonctions de conduite autonome avancées, dont une conduite sur autoroute sans intervention du conducteur.
Parallèlement, GM introduira un assistant conversationnel basé sur l’IA, destiné à remplacer le service OnStar existant depuis trois décennies. L’assistant s’appuie sur des modèles de langage entraînés sur les données du véhicule et les services Google, offrant une interaction vocale contextuelle. L’entreprise affirme que l’adoption de l’IA d’entreprise a réduit son cycle de développement de quatre à cinq ans à environ deux ans, ce qui implique une automatisation accrue des tests et de la validation du code.
Simulation 3D et acquisitions stratégiques
Rivian a finalisé l’acquisition de Third Dimension, une start‑up britannique qui utilise l’IA pour transformer images et vidéos en environnements 3D réalistes. Cette technologie cible le « sim‑to‑real gap », c’est‑à‑dire la différence entre les données de simulation et les conditions du monde réel, un facteur limitant la robustesse des modèles d’apprentissage automatique des AV.
Third Dimension avait levé un financement seed de 7 M $, emploie une quinzaine d’ingénieurs, et son intégration devrait enrichir les pipelines de simulation de Rivian. D’autres accords notables incluent le partenariat entre inDrive, Pony.ai et Nvidia pour tester des robotaxis au Kazakhstan en 2027, ainsi que la levée de 115 M $ par Reliable Robotics, portant son financement total à 275 M $ et sa valorisation au‑delà du milliard de dollars. Ces mouvements illustrent une concentration de capitaux sur les outils de simulation et les plateformes de vol autonome, renforçant la capacité de l’industrie à générer des scénarios de test à grande échelle.
