Le discours autour des technologies automobiles a récemment été bouleversé par la publication du brevet WO 2025/193615 par Tesla. Derrière ce numéro se cache une avancée significative dans l’architecture d’intelligence artificielle qui équipe désormais les caméras de Tesla d’une précision équivalente à celle du LiDAR, mais sans le matériel onéreux souvent associé à cette technologie.
Une avancée logicielle sans précédent
Ce nouveau brevet révèle un progrès logiciel révolutionnaire qui permet à Tesla de réaliser une cartographie environnementale 3D en haute fidélité en utilisant uniquement des caméras 2D standard. Traditionnellement, la détection précise d’objets en trois dimensions nécessitait des capteurs de profondeur coûteux comme le LiDAR ou le radar. Cependant, grâce à cette innovation, un tel matériel n’est plus indispensable. La transition opérée par Tesla va au-delà de la simple détection d’objets et s’oriente vers la prédiction de réseaux d’occupation volumétriques complexes, rendant la navigation autonome et le stationnement assisté plus fluides et plus précis.
Le cœur de la nouvelle technologie
Au cœur de cette technologie se trouve un modèle d’intelligence artificielle spécialisé. Ce modèle utilise les données brutes d’images 2D provenant des caméras des véhicules, sans avoir besoin d’informations sur la profondeur provenant de capteurs matériels. Contrairement aux méthodes traditionnelles s’appuyant sur des nuages de points issus de radars, ce modèle divise l’espace autour du véhicule en une grille de pixels tridimensionnels appelés voxels. L’intelligence artificielle prédit un attribut d’occupation pour chaque voxel, permettant au véhicule de comprendre la structure de son environnement uniquement à partir des flux visuels.
Un apprentissage en profondeur
Un aspect fascinant de ce système est sa capacité à percevoir la profondeur sans capteurs explicites grâce à une méthodologie d’apprentissage rigoureuse utilisant des données de référence « ground truth ». Durant la phase d’apprentissage, le modèle d’IA est entraîné avec un ensemble de données couplant des séquences de caméra 2D standard avec des données 3D haute précision issues de capteurs comme le LiDAR. En comparant les images à plat avec la réalité 3D connue, le modèle apprend à corréler des indices visuels spécifiques, tels que la texture, la perspective et les contours des objets, avec la profondeur et l’état d’occupation réels.
Précision inégalée avec les valeurs de distance signées
Un autre aspect crucial décrit dans le brevet est la prédiction d’une « valeur de distance signée » pour ces voxels occupés, ce qui permet une représentation beaucoup plus fidèle que le simple statut binaire « occupé » ou « vide ». Plutôt que de simplement indiquer si un voxel est occupé, le modèle calcule la distance entre le voxel et la surface d’un objet voisin, offrant ainsi une compréhension précise des obstacles.
Applications pratiques dans la vie quotidienne
Ce flux continu de données de distance signée permet la création d’une grille de champ de distance signée, supportant le rendu de formes d’objets lisses et réalistes au lieu d’approximations grossières. Cette technologie s’applique non seulement à la détection d’obstacles mais aussi à l’analyse de la surface de conduite, permettant au véhicule de distinguer différents matériaux de surface et de lire la topographie avec précision.
En fin de compte, cette innovation de Tesla représente un pas de géant vers l’avenir des véhicules autonomes, où la vision par caméra pourrait remplacer les capteurs coûteux, rendant ces technologies plus accessibles et plus efficaces pour les consommateurs. Ce développement est une nouvelle étape marquante dans la quête d’une conduite véritablement autonome.
