J'ai fait un tour en tant que passager dans le véhicule autonome pilote de Nvidia. Il prenait de meilleures décisions que moi.

“C'était plutôt bien géré,” me dit Ali Kani, vice-président de l'équipe automobile de Nvidia, depuis le siège arrière.

Il n’a pas tort.

Pendant presque une heure, la voiture — utilisant le système d'assistance au conducteur de Nvidia — gère avec confiance tout ce que la route lui impose sous la supervision du conducteur : depuis le Ferry Building, le long de l'Embarcadero, en montant les collines de Fillmore Street, et jusqu'à Union Street, où les magasins sont adorables et les rues bondées. Nous voyons des robotaxis Waymo. Nous voyons des Teslas en mode Conduite Autonome Totale. Nous voyons des conducteurs qui ne devraient probablement pas être au volant de quelque chose de plus compliqué qu’un caddie. Nous changeons de voie, faisons un virage à gauche sans protection, traversons des intersections, cédons beaucoup d’espace aux piétons et aux cyclistes, arrivons à des arrêts faciles et naviguons facilement à travers tout ce que la ville — et ses conducteurs — veulent nous lancer un vendredi après-midi.

Je demande comment la voiture se débrouille en créneau — « très bien », dit Kani, « nous en sommes très fiers » — ce qui est une excellente nouvelle pour quiconque (moi) a grandi en conduisant dans la région de la baie et qui se réveille encore en sueur froide à l'idée de se garer dans un espace trop petit sur une colline trop raide dans une ville trop bondée.

Lucas garde une main au-dessus du volant pendant que la voiture « conduit ». Les capteurs de la voiture recueillent constamment des données ; pour chaque entrée, le système exécute 10 simulations rapides « Et ensuite, que se passe-t-il ? ». Lorsque huit d'entre elles s'accordent sur la même action sûre, la voiture s'engage et l'exécute. Pourtant, le système de Nvidia dispose de boutons de personnalité de conduite réglables — accélération, décélération, moment de changement de voie, degré d'engagement — plus une « direction coopérative », où le conducteur peut influencer les décisions sans tout compromettre. La ville avait déjà essayé de me tuer trois fois cette semaine — une fois avec un conducteur qui est monté sur un trottoir — donc mes normes pour une « prise de décision fiable » en arrivant à la démonstration n'étaient pas très élevées, mais la technologie ne m'a jamais laissé méfiant. Certains conducteurs pourraient en tirer des leçons.

Plus d'une fois, la voiture nous « parle » parce qu'à chaque fois que quelqu'un dans l'habitacle dit « Mercedes », cela déclenche l'assistant du véhicule, qui répond comme un collègue trop zélé qui a entendu son nom lors d'une réunion et veut maintenant contribuer. « Ce sera toujours le mot en M », plaisante Kani lorsque je demande si l'on peut renommer la technologie avec un nom moins commun, comme Amazon $AMZN l'a fait avec son Echo et « Alexa ». Mais cette communication est un argument clé de vente. Le projet de Nvidia pour la prochaine ère est que l'autonomie n'a pas seulement besoin de voir, elle doit comprendre — le langage, l'intention, le contexte et tout le reste — pour que le logiciel se comporte moins comme une fonctionnalité et plus comme un conducteur. Il devrait y avoir une conversation entre la voiture et le passager, dit Nvidia, une phase « faire réfléchir la voiture » où vous pourrez lui dire ce que vous voulez — aller plus vite, contourner la voiture devant vous, s'arrêter — ce que Nvidia voit comme un autre chemin (plus rapide) pour la progression des AV.

Les rues de San Francisco posent des problèmes à répétition. Mais la Mercedes CLA continue de faire les bons choix : vérifier, prédire, s'engager — puis avancer. Je me sens à l'aise dans le siège, oubliant complètement que je suis transporté par un ordinateur et une série de probabilités et de cas limites. C'était une navigation en douceur — ou plutôt, une conduite en douceur.

Photo courtesy of Nvidia

Cette fluidité est le point central — et aussi l'argument de vente. Pour l'instant, Nvidia n'essaie pas de surpasser Waymo en dirigeant un empire de robotaxis, ou de surpasser Tesla $TSLA en transformant chaque client en un testeur bêta ambulant. Nvidia essaie de faire quelque chose de plus en ligne avec sa propre identité : transformer l'autonomie en infrastructure — une pile que les constructeurs automobiles peuvent brancher, régler et expédier, sans réinventer toute la tige cérébrale à partir de zéro.

La version de cette pile sur laquelle j'étais a été construite avec Mercedes, et l'équipe de Nvidia est claire sur ce que cela signifie en coulisses : le logiciel de conduite, de stationnement et de sécurité active a été développé par Nvidia avec l'aide de Mercedes, formé sur l'infrastructure de Nvidia, puis testé dans le cloud et sur route à travers les processus des deux entreprises — avec le principe que rien n'approche un client tant que les deux parties n'ont pas confirmé que c'est sûr. C'est le discours du fournisseur — le même ton que Nvidia utilise quand il apparaît au CES ressemblant au Département de l'informatique.

Nvidia parle de sa voiture de démonstration comme d'une « Level 2 » améliorée (L2++) — un système point à point conçu pour gérer les autoroutes et les rues de la ville sous surveillance, les mains du conducteur planant, un humain encore légalement responsable — même si le niveau 4 est le but ultime. Le niveau 4 est entièrement sans humain. Mais même au niveau L2, le volant de données tourne vite, et Nvidia doit rendre le système suffisamment solide pour gérer le monde réel sous surveillance, collecter les cas limites bizarres, alimenter le modèle, générer plus de données difficiles synthétiquement et revenir plus affûté. Kani est prudent quant au postulat. C’est une voiture de niveau 2, dit-il, et elle « vous dit qu’elle est une voiture de niveau 2 », et que « vous ne pouvez pas me faire confiance ». Une Waymo, en revanche, est un trajet de niveau 4 — et « elle vous dit que vous pouvez me faire confiance ». Le but de l'approche de Nvidia semble être de gagner le droit de monter de niveau, pas de déclarer la victoire et espérer que le public soit d'accord.

Pour que Nvidia atteigne le L4, dit Kani, la voiture a besoin de plus de puissance de calcul que la seule puce Orin qu'elle utilise actuellement. Il évoque la puissance de calcul élevée de Nvidia et la redondance des capteurs — y compris le lidar — comme des enjeux de table pour un système qui ne nécessite pas de main humaine planante. Ensuite, mardi, le fabricant de lidar Hesai a déclaré avoir été sélectionné comme partenaire lidar pour l'« architecture de calcul et de capteur de référence » de Nvidia visant à rendre les véhicules prêts pour le L4. Le système est le matériel coûteux, ceinture et bretelles dont parle Kani — un « écosystème de capteurs » complet (caméras, radar, lidar, ultrason) fusionné par deux systèmes Thor, Nvidia présentant Hyperion comme « la colonne vertébrale » pour la transition vers l'autonomie.

Lors de la présentation pré-conduite, Xinzhou Wu, vice-président de l'automobile de Nvidia, a rendu la feuille de route moins ambitieuse et plus planifiée. Dans son cadrage, 2026 concerne l'expansion de l'enveloppe L2 (autoroute et urbain), ajoutant plus d'automatisation autour du stationnement et poussant vers une couverture plus large des États-Unis — tout en commençant un « essai à petite échelle » d'une piste « alpha » L4 en 2026 pour élargir l'enveloppe L2++ sur la conduite en ville et sur autoroute. Le « déploiement partenaire » d'un « robotaxi alpha L4 » est prévu pour 2027, avec un arc plus long vers les véhicules grand public L3 sur autoroute et L3/L4 en 2028.

La raison pour laquelle Nvidia pense pouvoir jouer ici est la partie qui ressemble le plus à Nvidia : la pratique à grande échelle. J'ai demandé à Wu comment Nvidia peut combler l'écart avec les acteurs évidents quand Waymos est partout dans les rues de San Francisco. La simulation, dit-il. Wu a déclaré que la simulation Nvidia fonctionne à un volume industriel — « un million de tests par jour », « 100 000 scénarios uniques » et « 2 000 GPU » dédiés, avec des plans pour augmenter ces chiffres par ordres de grandeur sur la route vers le L4.

Kani traduit la même idée en une histoire avant-après : il dit qu'ils ont parcouru une version de cet itinéraire quelques semaines plus tôt et « c'était vraiment mauvais ». Ils ont décomposé les scénarios les plus difficiles, ajouté plus de données, généré des versions synthétiques des cas extrêmes à longue traîne et sont revenus pour constater que c'était « beaucoup mieux en six semaines ». Il trace également une ligne sur la façon dont Nvidia a l'intention de se développer : il ne s'agit pas de « cartographier une ville » à l'ancienne, car ces voitures doivent fonctionner « partout dans le monde ». Les kilomètres manquants à Nvidia dans les rues publiques, il semble vouloir les fabriquer en silicium.

« Nous sommes proches », dit Kani — alors qu'il admet que le projet « était un peu un projet scientifique » pendant longtemps. La différence maintenant, dit-il, est qu'« il y a les pièces technologiques de base » : « un modèle Vision Language Action avec un raisonnement qui peut vraiment gérer les longue traînes » plus un moteur de données synthétiques « assez bon pour créer ces longues traînes », suffisamment précis pour former à partir de.

Mais le chemin de L2 à L4 a tendance à manger les calendriers — voir : la vision grandiose et les promesses plus grandioses d'Elon Musk de Nvidia. Nvidia affirme qu'il n'a fallu qu'un an pour passer de la conduite sur autoroute à la conduite en ville — alors que Tesla a pris huit ans. Tesla a commencé à déployer la FSD Beta en octobre 2020 et décrit encore son FSD actuel comme supervisé, explicitement non autonome. Waymo a ouvert son service entièrement sans conducteur au public dans la région métropolitaine de Phoenix en octobre 2020 et a passé des années à transformer « sans conducteur » d'un adjectif de démonstration en une discipline d'opérations. Nvidia reconnaît qu'elle a des contraintes différentes : les Robotaxis peuvent se permettre des configurations de capteurs et de calculs qui sont beaucoup plus coûteuses que ce qui appartient à une voiture particulière de consommation, a noté Kani — ce qui rend « le résoudre dans une voiture particulière » un problème plus difficile et commercialement plus portable.

Mais Nvidia essaie de résoudre ce problème avec la confiance d'une entreprise qui peut se permettre d'être patiente, verticalement utile — et obstinée. Elle travaille à l'autonomie « depuis plus de 10 ans », dit Kani, même si elle ne l'a pas fait avec la visibilité de Waymo ou l'énergie de personnage principal de Tesla. L'empire de Nvidia a été construit en vendant les pioches et les pelles pour les ambitions d'IA des autres. L'automobile, en comparaison, est encore petite — Nvidia a annoncé un chiffre d'affaires trimestriel de 592 millions de dollars pour l'automobile (automobile et robotique) au cours du trimestre le plus récent. Maintenant, avec Nvidia au sommet de la chaîne alimentaire de la capitalisation boursière, le discours ressemble moins à une quête secondaire et plus à un mandat d'entreprise — une entreprise qui a déjà mangé l'IA décidant qu'elle aimerait aussi manger le monde physique.

Nvidia veut vendre l'autonomie, pas des trajets

Le paysage du marché des véhicules autonomes était présent à chaque feu de signalisation de cette ville. Au cours des deux jours passés avec Nvidia — et des 27 kilomètres parcourus à pied dans les collines de San Francisco — j'ai compté 96 Waymos. J'ai aussi pris place dans l'un d'eux pour la première fois, afin de le comparer avec le Mercedes de Nvidia.

Le premier problème était simple et immédiat : dans quel siège m’asseoir. Je m’installe toujours à l’arrière d’un Uber $UBER ou d’un Lyft $LYFT, car je ne suis pas un monstre et que je ne veux pas toujours discuter avec un inconnu qui connaît mon adresse personnelle. Mais quand il n’y a pas de conducteur, la logique sociale s’effondre. J’ai hésité, puis je me suis glissé sur le siège passager avant pour regarder le volant bouger tout seul — ce qui est à la fois très cool et, sur un plan instinctif, un peu perturbant. Ensuite, mon esprit a fait ce qu'il fait toujours : il a sauté directement des aspects techniques aux questions logistiques. Que se passe-t-il si quelqu'un vomit dedans ? Pas moi, avec ma note de covoiturage parfaite et ma peur pathologique d'être un problème — mais, statistiquement, quelqu'un. Qui nettoie ? Est-ce que la voiture s'arrête et envoie discrètement un SMS à son responsable ?

Voici ce qu’il faut savoir sur Waymo : la technologie est impressionnante, mais c’est le business qui est musclé. Il s’agit d’un véritable produit grand public, dans de vraies villes, réalisant de vrais trajets. Nvidia, en revanche, vend l'idée que la partie difficile de l'autonomie peut être emballée — non pas comme une flotte mais comme un cerveau que d'autres entreprises peuvent acheter.

La stratégie de Nvidia se lit à la fois comme ambitieuse et prudente. Elle est ambitieuse car les acteurs déjà en place possèdent ce que Nvidia n’a pas : des kilomètres sur route publique, la confiance du public, et l'apprentissage rigoureux qui découle de la mise en avant du produit devant de véritables clients payants. Elle est prudente car Nvidia ne cherche pas à posséder tout le bazar. Elle veut être la plateforme en dessous du bazar.

Waymo est une entreprise de robotaxi. Tesla est une entreprise de voitures grand public qui se commercialise comme une entreprise de logiciels. Nvidia est une entreprise de chaîne d'approvisionnement vêtue d'une veste en cuir. Elle veut vendre une solution à ce que Wu a décrit comme le problème central « trois ordinateurs » de l'industrie — l'ordinateur dans la voiture, l'ordinateur qui entraîne le modèle, et l'ordinateur qui simule le monde. Nvidia veut fournir une pile intégrée que tout fabricant automobile peut brancher, qu'il s'agisse de construire une fonctionnalité d'assistance au conducteur supervisée ou une flotte entièrement sans conducteur. Nvidia ne peut pas prétendre avoir l'empreinte de Waymo dans la rue, et elle ne peut pas prétendre avoir la machine de distribution de Tesla. Mais elle peut revendiquer quelque chose dont elles ont toutes besoin : l'ADN informatique, les outils, la simulation, le réseau de partenaires, la capacité de traiter l'autonomie comme un produit industriel reproductible plutôt qu'une quête monastique d'une seule entreprise.

Waymo et Tesla devraient être nerveux à propos de la route de Nvidia vers les AV. Wu a affirmé que Nvidia est « très proche » du système supervisé de Tesla, disant que les taux de reprise internes lors de tests comparatifs sont dans le même voisinage. Nvidia n’a pas besoin de gagner la course des robotaxis pour gagner l’ère autonome. Waymo et Tesla oui. BYD, Zoox, Cruise, et qui d'autre aussi. Sinon, ils pourraient se réveiller un jour pour découvrir que le reste de l’industrie a même un chemin « assez bon », plus rapide et moins cher vers l’autonomie qui ne nécessite pas de construire une voiture à partir de zéro. Et Nvidia a déjà une place dans la voiture — ses puces se trouvent à l’intérieur de millions de véhicules sur la route aujourd’hui, y compris les Teslas, travaillant discrètement bien avant que Nvidia ne lui ait jamais demandé de faire la conduite.

Wu a décrit son mandat du PDG Jensen Huang d’une manière presque comiquement typique d'une entreprise qui pense en plateformes : Huang a dit à Wu que son travail est « de rendre tout ce qui bouge autonome. » Les voitures sont la version la plus réglementée, la plus judiciarisée des « choses qui bougent. » Les robots sont l'acte adjacent — et Nvidia vend la « physique IA » comme la prochaine frontière de la pile. La poussée d’autonomie de Nvidia est plus grande que les berlines ; la berline est juste l’endroit où les enjeux sont les plus faciles à comprendre.

Dans une voiture de démonstration, il est facile de tomber amoureux de la fluidité. Dans le monde réel, la fluidité doit survivre aux intempéries, aux mauvais panneaux, aux décisions humaines bizarres et au genre de journée malchanceuse qui se transforme en dossier d'assurance. Mais à la fin de mon trajet, j'ai vu ce que les dirigeants de Nvidia continuent de tourner autour : Cela ne ressemblait pas à un futur de science-fiction ; ça ressemblait à demain.

Je continuais à penser à ce premier problème de Waymo — où s’asseoir — car c’est le même problème que l’industrie a avec l’autonomie : Lorsque les anciens rôles disparaissent, tout le monde doit renégocier les règles en temps réel. Le discours de Nvidia est que la renégociation n’a pas besoin d’être existentielle. L’autonomie peut être achetée, intégrée, testée, approuvée et expédiée comme tout autre système critique dans une voiture moderne. C’est une fantaisie très Silicon Valley — et peut-être la façon la plus plausible dont ces choses évoluent réellement.