Le géant Nvidia a dévoilé au CES 2026 sa nouvelle famille de modèles d'IA, Alpamayo. Conçue pour la conduite autonome, elle introduit une capacité de raisonnement unique pour résoudre les scénarios complexes et rares.
Cette initiative vise à standardiser une partie du développement et à accélérer l'arrivée de véhicules plus sûrs, capables de prendre des décisions quasi humaines.
Le secteur de l'automobile autonome fait face depuis des années à un obstacle majeur : le long tail, ou la longue traîne de scénarios de conduite rares et imprévisibles.
Ces situations, comme un carrefour dont les feux sont en panne, mettent en échec les architectures traditionnelles qui séparent la perception de la planification. C'est dans ce contexte que NVIDIA a présenté un écosystème complet destiné à changer la donne de manière significative.
Alpamayo, le raisonnement avant l'action
Le cœur de cette annonce est la famille Alpamayo, et plus spécifiquement son premier modèle, Alpamayo 1, un système de langage et d'action visuel (VLA) de 10 milliards de paramètres.
Sa particularité est d'utiliser un raisonnement dit en chaîne de pensée (chain of thought). Plutôt que de simplement réagir à des données perçues, le système décompose un problème complexe en étapes logiques, évalue les possibilités et choisit la trajectoire la plus sûre.
Cette transparence est cruciale pour la sécurité et la confiance. Selon Jensen Huang, PDG de Nvidia, c'est le « moment ChatGPT de l'IA physique ». L'idée n'est pas de faire tourner ce modèle massif directement dans les voitures, mais de l'utiliser comme un "modèle professeur" pour entraîner et affiner des systèmes embarqués plus légers et efficaces.
Un écosystème ouvert pour dominer le secteur ?
La stratégie de Nvidia ne repose pas uniquement sur la technologie, mais sur la promotion de modèles ouverts pour bâtir un écosystème complet. L'entreprise a publié les poids du modèle Alpamayo 1 sur Hugging Face.
Cet écosystème est complété par AlpaSim, un simulateur open source pour des tests en boucle fermée, et les Physical AI Open Datasets, une base de données de plus de 1700 heures de conduite.
En offrant ces outils, NVIDIA cherche à s'imposer comme la plateforme de référence. L'objectif est de permettre aux constructeurs et chercheurs de s'appuyer sur une base solide pour développer leurs propres solutions, tout en les intégrant de fait dans l'écosystème matériel de NVIDIA.
Des acteurs comme JLR, Lucid et Uber ont déjà manifesté leur intérêt pour cette approche collaborative.
De la théorie à la route : le partenariat avec Mercedes-Benz
Cette avancée va au-delà de la démonstration technique. NVIDIA a confirmé que la Mercedes-Benz CLA de 2025 sera le premier véhicule de série à intégrer ces nouvelles capacités de raisonnement.
Le déploiement est prévu dès le premier trimestre 2026 aux États-Unis, avant une arrivée en Europe et en Asie plus tard dans l'année.
Bien que le système soit lancé comme un Niveau 2+, similaire à ce que propose Tesla, l'ambition est clairement de progresser vers une autonomie de niveau 4.
Cette initiative place NVIDIA en compétition directe avec les systèmes fermés, en proposant une alternative plus transparente pour l'industrie des véhicules autonomes. L'avenir dira si cette ouverture parviendra à résoudre la complexité des derniers pourcents menant à une conduite totalement autonome.
