Kakao Mobility a dévoilé une feuille de route visant le développement en interne de technologies de conduite autonome de niveau 4, dans le cadre de sa stratégie autour de l’« intelligence artificielle physique ». L’entreprise entend combiner ses compétences logicielles avec des briques liées à l’infrastructure et à l’exploitation opérationnelle, afin de bâtir des services de mobilité adaptés à des zones d’usage définies.

Une démarche liée à l’« IA physique »

Lors d’une présentation à Séoul, Kim Jin-kyu, responsable de la division Physical AI de Kakao Mobility, a présenté les étapes prévues pour des services d’autonomie de niveau 4. L’événement s’inscrivait dans une dynamique décrite comme plus large, centrée sur l’application de l’IA dans des secteurs industriels et physiques.

Sur le plan stratégique, Kakao Mobility indique vouloir intégrer la conduite autonome à l’environnement réel de déploiement en Corée. L’objectif affiché est aussi de contribuer à un écosystème ouvert, susceptible de soutenir la compétitivité locale.

Rappel : ce que signifie le niveau 4

Selon les définitions de référence en matière de sécurité routière, le niveau 4 correspond à des systèmes capables de gérer la conduite sur des périmètres de service limités, sans exiger de surveillance active permanente de la part des passagers. En pratique, ces solutions sont généralement prévues pour des zones spécifiées, par exemple des secteurs réservés à des services de taxis autonomes.

Trois axes technologiques pour la feuille de route

La trajectoire annoncée repose sur trois blocs : des modèles d’apprentissage, des architectures avec redondances, et des systèmes de validation.

• Modèles d’apprentissage automatique : prise en charge de la perception, de la décision et du contrôle du véhicule, avec l’ambition de réduire les interventions humaines pendant les phases de service visées.
• Redondance au niveau véhicule : utilisation d’une architecture conçue pour maintenir les fonctions clés en cas de panne d’un composant important.
• Validation : combinaison de simulations virtuelles et de données issues de la conduite réelle, afin de tester, améliorer et vérifier la qualité des performances.

L’approche met ainsi l’accent sur la robustesse technique et la capacité à valider des comportements dans des environnements variés.

Sécurité, supervision et détection d’anomalies

Kakao Mobility prévoit également une plateforme unifiée de gestion de la sécurité pour ses véhicules autonomes. Parmi les briques citées figure un outil de visualisation 3D, destiné à refléter en temps réel le champ de vision du véhicule et ce que celui-ci détecte pendant la conduite. L’objectif est de donner un contexte opérationnel lisible aux passagers.

La société évoque aussi l’ajout d’un centre de contrôle fonctionnant en continu et d’un système de détection d’anomalies s’appuyant sur des modèles combinant vision et langage. Ces dispositifs sont annoncés comme destinés à soutenir l’analyse contextuelle, l’intervention à distance et la réponse en situation d’urgence, sans détails techniques supplémentaires sur les performances ou l’architecture retenue.

Un écosystème ouvert annoncé

La feuille de route comprend une dimension d’ouverture : la mise à disposition d’actifs technologiques sélectionnés auprès d’acteurs tels que des entreprises, des startups et des constructeurs.

Parmi les éléments mentionnés : des jeux de données à grande échelle dédiés à la conduite autonome, des cartes haute définition (HD maps), ainsi que des interfaces de plateforme liées à la réservation et à l’acheminement de courses. Les cartes HD sont conçues pour fournir des informations détaillées sur les voies, utiles notamment à la localisation et à la prise de décision.

Kakao Mobility indique aussi envisager le partage de ressources opérationnelles, incluant la gestion de flotte et des capacités de réponse sur site, afin de faciliter l’émergence d’un écosystème domestique de conduite autonome.

Données de service à Séoul : un exemple en cours

La société s’appuie sur un exemple déjà déployé : un service de taxi autonome fonctionnant tard dans la nuit dans le district de Gangnam, accessible via la plateforme Kakao T. Les données rapportées font état de milliers de trajets sur une période allant du lancement fin septembre 2024 jusqu’à fin février 2026, avec l’absence d’accidents attribués à la technologie de conduite autonome sur cette période. Le service, initialement en phase test, a ensuite basculé vers une exploitation payante.

Le dispositif permet d’appeler le véhicule via Kakao T, en s’appuyant sur l’interface associée au service autonome. Il s’inscrit dans un usage intégré à l’application, où plusieurs services de mobilité coexistent.

Regards et points d’attention

Dans ce type de trajectoire vers le niveau 4, les éléments déterminants restent la validation rigoureuse (simulations et données terrain), la capacité à gérer la diversité des scénarios et la robustesse des systèmes de secours. L’insistance sur la redondance et sur la détection d’anomalies traduit une volonté de réduire le risque opérationnel, même si les détails de performance et les critères d’acceptation restent, à ce stade, peu documentés.

À titre de repères, les équipes qui développent ou testent ce genre de systèmes s’appuient souvent sur des outils de simulation et de traitement de données, ainsi que sur des équipements de stockage et de calcul fiables. Pour des besoins pratiques liés à l’infrastructure de données et de calcul, certains acteurs utilisent par exemple des solutions telles que des SSD NVMe de capacité importante ou des commutateurs réseau 10GbE, selon leurs contraintes internes.