Rivian achète une startup pour transformer 400 000 clips quotidiens en simulations 3D

Rivian souhaite reconstituer les routes empruntées par ses clients en mondes de test 3D pour son système de conduite autonome, et a récemment acheté une startup britannique de 15 personnes nommée Third Dimension pour y parvenir, comme l’a rapporté pour la première fois TechCrunch.

Cette startup a été fondée en 2024 par un ancien ingénieur en simulation Autopilot chez Tesla et un membre expérimenté de l’équipe de simulateur neuronal de Wayve. Rivian n’a pas indiqué le montant de l’achat.

Un outil de jeu vidéo réutilisé

Third Dimension se présentait comme un outil d’IA générative capable de créer des environnements 3D prêts à être utilisés dans des moteurs de jeu. Lorsqu’elle a levé 7 millions de dollars lors d’une série de financement initiale menée par Felicis en octobre 2024, ses clients cibles étaient les studios de jeux vidéo, l’industrie cinématographique, l’armée américaine et les entreprises de véhicules autonomes.

Les profils des fondateurs révèlent quelles de ces compétences intéressaient Rivian. Le PDG Tolga Kart a passé plus de deux ans chez Tesla à travailler sur la simulation d’Autopilot, après cinq ans en tant que directeur senior chez Call of Duty à Activision, puis a dirigé le département ingénierie de l’entreprise spécialisée dans les données synthétiques Parallel Domain. Le cofondateur Piotr Sokólski a passé quatre ans chez Wayve à développer des simulateurs neuronaux photoréalistes pour les voitures autonomes.

Toute l’équipe rejoint le groupe dédié à l’autonomie et à l’IA de Rivian, sous la direction de James Philbin. La plupart d’entre eux se trouvent au Royaume-Uni, ce qui permet à Rivian de renforcer sa présence à Londres.

« La simulation est au cœur de la manière dont nous formons et validons nos systèmes de conduite autonome », a déclaré Philbin à TechCrunch lors d’une interview exclusive. Il a ajouté que Third Dimension « a développé une technologie impressionnante capable de transformer des données du monde réel en environnements 3D détaillés ».

400 000 clips par jour, peu de cas limites

Rivian récupère des enregistrements de conduite provenant du R1S, du R1T, du R2 ainsi que des propriétaires de fourgons commerciaux qui acceptent le partage des données des caméras. Philbin a déclaré à TechCrunch que la flotte envoie plus de 400 000 séquences par jour.

Cependant, la grande majorité de ces enregistrements est ennuyeuse. Les événements qui perturbent réellement les systèmes de conduite autonome, tels qu’un matelas dans la voie rapide, un policier faisant signe aux véhicules de passer au feu rouge ou un enfant qui court entre des voitures garées, sont rares. Il peut falloir attendre des mois pour que votre flotte enregistre suffisamment d’exemples de ce type, ou bien vous pouvez recréer des scènes réelles en 3D et modifier vous-même les variables. C’est l’idée principale ici.

Rivian n’est pas le premier. Waymo a présenté son modèle Waymo World, basé sur Genie 3 de Google DeepMind, dès février afin de générer des scénarios que ses voitures n’ont jamais vus. Tesla a également montré son propre « simulateur de monde » neuronal pour FSD.

Le compte à rebours d’Uber continue

Rivian a besoin que cela fonctionne rapidement. Uber a accepté en mars d’investir jusqu’à 1,25 milliard de dollars dans Rivian pour déployer les robotaxis R2, mais seuls 300 millions de dollars sont versés d’emblée. Le reste dépend des étapes atteintes en matière d’autonomie, à commencer par 10 000 véhicules R2 sans conducteur sur le réseau d’Uber à San Francisco et Miami à partir de 2028.

Du côté des consommateurs, le calendrier a déjà été reporté une fois. La fonction de conduite point à point de Rivian sera mise à disposition d’un petit groupe de propriétaires d’Autonomy+ plus tard cette année, et ces testeurs doivent signer un accord de confidentialité. La conduite sans surveillance, que RJ Scaringe avait promise pour 2026 dès janvier 2025, est désormais prévue pour 2027, avec un niveau d’autonomie 4 envisagé pour 2028 sur le matériel Gen 3 présenté par Rivian lors de son AI & Autonomy Day.

Point de vue d’Electrek

Nous n’avons pas tous les détails, mais cela semble être une bonne affaire. Il s’agit d’un projet de petite envergure et ciblé, qui permet d’acquérir une équipe ayant déjà effectué ce travail précis chez Tesla et Wayve. Pour une entreprise disposant d’une fraction seulement de la flotte de Tesla, tirer le meilleur parti de chaque enregistrement collecté est le choix judicieux, et le fait que Waymo suive la même voie montre que les leaders sont d’accord.

Cependant, la simulation n’est qu’un outil de formation et de test. Ce n’est pas une preuve. Un système peut réussir des millions de cas limites générés et malgré tout échouer dans la vraie vie, et la seule façon pour le public de connaître ses véritables performances est lorsque l’entreprise partage des données issues du monde réel.

Néanmoins, c’est la meilleure façon de procéder à une « simulation », car elle ne crée pas un monde fictif avec des lois physiques simulées ; elle reconstitue une scène du monde réel à partir de données réelles. Ce n’est toujours qu’une simulation et ce n’est pas aussi bon que la réalité, mais c’est le mieux possible.