Le simulateur de robotaxis de Baidu parcourt 1 million de km en une journée
Une flotte de robotaxis ne peut apprendre qu’à la vitesse à laquelle ses voitures roulent. La branche véhicules autonomes de Baidu a jugé ce rythme trop lent et a conçu un modèle du monde qui génère et fait tourner en temps réel des scènes urbaines entières, offrant à son logiciel de conduite autonome de niveau 4 un monde simulé où s’entraîner. La formulation de l’entreprise se veut délibérément cinématographique : le système équivaut à sa propre Matrix, où chaque véhicule, cycliste et piéton porte ses propres intentions au lieu de suivre une boucle scriptée.
L’arithmétique explique l’intérêt. Un seul véhicule d’essai de niveau 4 parcourant 150 kilomètres par jour devrait rouler plus de 6 600 jours sans interruption pour atteindre 1 million de kilomètres, soit environ 2,6 fois la distance moyenne à la Lune, ou 25 tours du globe à l’équateur. Même avec cent voitures d’essai, ce même jalon s’étirerait sur plus de deux mois, et cela avant de compter la météo, les carrefours rares et les aléas ponctuels de la route.
Le modèle du monde renverse la contrainte. Au lieu d’attendre que les voitures réelles rencontrent des situations rares, le système les synthétise, fait passer la pile logicielle de conduite dans chaque scénario et note le résultat. Baidu affirme que son dispositif peut couvrir une journée de conduite simulée équivalant à trois ans de tests dans le monde réel, comprimant ainsi la boucle entre l’exposition sur route et la mise à jour du logiciel.
L’affirmation la plus délicate concerne les piétons. La plupart des simulateurs de conduite traitent les personnes comme des obstacles mobiles sur des trajectoires fixes. Baidu décrit les agents de son modèle du monde comme dotés de leurs propres objectifs — un piéton qui décide de traverser, d’hésiter ou de faire demi-tour —, si bien que la pile logicielle du robotaxi est évaluée sur sa lecture de l’intention, et pas seulement sur sa capacité à éviter la collision. C’est le genre de comportement que les routes réelles fournissent lentement et de façon imprévisible.
Les modèles du monde sont devenus l’un des domaines les plus actifs de la recherche chinoise en IA, présentés comme un moyen de donner aux machines une compréhension de la cause et de l’effet plutôt qu’un simple appariement de motifs. La conduite est un banc d’essai inhabituellement propre pour cette idée : les règles sont physiques, le retour est immédiat et une erreur est mesurable. La même architecture qui restitue une rue crédible peut être appliquée à des robots, des entrepôts ou tout domaine où les essais dans le monde réel coûtent cher.
La logique commerciale est simple. Les opérateurs de robotaxis en Chine accumulent depuis des années des kilomètres sur route réelle, et les régulateurs se montrent plus prudents quant à la vitesse d’expansion des flottes sans supervision. La simulation permet à une entreprise de continuer à améliorer sa politique de conduite pendant que sa flotte physique reste à l’arrêt, et de démontrer sa couverture des cas limites qu’aucune ville n’accepterait de mettre en scène sur la voie publique.
La question ouverte est de savoir si la compétence simulée se transfère. Un modèle du monde ne vaut que par sa restitution des parties les plus désordonnées : un livreur à scooter qui coupe la circulation, la pluie sur des marquages usés, un enfant qui court après un ballon. Baidu assure que son simulateur est assez réaliste pour être digne de confiance comme terrain d’entraînement. Le prochain test sera de savoir si ses robotaxis gèrent ces moments mieux dans les rues réelles qu’avant l’arrivée de Matrix.