Hyundai Motor Group accélère le développement de la conduite autonome grâce à sa propre plateforme de données d'IA
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- Hyundai Motor Group organise la « HMG Autonomous Driving Media Day » et présente sa feuille de route en matière de conduite autonome ; première démonstration de la technologie de niveau 2++
- Une stratégie à deux volets accélère la production du niveau 2+ grâce à une collaboration avec NVIDIA, tandis que les technologies clés de la conduite autonome sont internalisées via la plateforme d’IA Atria développée en interne
- La production du niveau 2+ basé sur la technologie NVIDIA est prévue pour le premier semestre 2028 et celle du niveau 2++ pour le second semestre 2028, suivies par des véhicules de niveau 2++ équipés de la technologie Atria AI au second semestre 2029
- La standardisation progressive des capteurs chez Hyundai Motor, Kia, 42dot et Motional permet de regrouper les capacités en matière de conduite autonome au sein de l’ensemble du groupe
- La stratégie « Data Flywheel » crée une spirale positive de collecte de données, d'entraînement, de validation et de mise en œuvre afin d'améliorer en permanence les capacités de l'IA
- L’écosystème de données du groupe s’appuie sur des ventes annuelles de 7 millions de véhicules et sur le cadre « Data Union »
- D’ici la fin de l’année, un projet pilote de conduite autonome de niveau 4 sera lancé en Corée
- 42dot partage une technologie de conduite autonome basée sur la vision, le langage et l'action (Vision-Language-Action, VLA), qui intègre des informations visuelles et un raisonnement linguistique pour guider les décisions
- La recherche VLA vise à traiter les cas limites, tandis que le développement parallèle de l’autonomie de bout en bout (E2E) et des modèles VLA améliore la stabilité technique et l’évolutivité
- La validation du modèle VLA est actuellement en cours ; les essais sur la voie publique et l'ensemble du processus de développement devraient se poursuivre jusqu'au début de l'année prochaine
- Trois nouvelles vidéos Atria AI consacrées à la conduite en ville - un trajet avec les responsables du projet, des séquences tournées en une seule prise et la gestion des cas limites - sont disponibles sur la chaîne YouTube du Groupe
SÉOUL, le 13 septembre 2026 – Hyundai Motor Group passe à la vitesse supérieure dans le développement de la conduite autonome. Lors de la journée « HMG Autonomous Driving Media Day », le Groupe a dévoilé comment sa nouvelle approche des données, guidée par l’IA, vise à accélérer le développement, la validation et le déploiement des fonctions de conduite autonome. Grâce à une combinaison de collecte de données à grande échelle, d’intelligence artificielle et de validation sur le terrain, Hyundai entend renforcer encore sa position dans la course mondiale à la conduite autonome.
Lors de la journée « HMG Autonomous Driving Media Day », organisée au siège sud-coréen de 42dot, le Groupe a présenté sa stratégie de développement en matière de conduite autonome. La présentation a souligné la position stratégique du Groupe dans la concurrence mondiale en matière de conduite autonome et a décrit en détail comment les systèmes intégrés de données et d’IA constituent la base de la prochaine génération de technologies automobiles.
Hyundai Motor Group considère ce qu’on appelle le « Data Flywheel » comme l’un des piliers essentiels de sa stratégie en matière de conduite autonome. Ce système transforme de grandes quantités de données issues de la pratique en un cycle d’amélioration continu, dans lequel les véhicules deviennent sans cesse plus intelligents grâce aux nouvelles informations tirées de situations de circulation réelles.
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42dot a également présenté les principales technologies et les avancées dans le développement d’Atria AI, l’intelligence artificielle propriétaire du Groupe dédiée à la conduite autonome, et a exposé le contexte ainsi que les projets d’avenir de l’initiative de développement dans le domaine de la technologie Vision-Language-Action (VLA).
Dans le cadre de cet événement, le Groupe a dévoilé des images d’une plateforme d’essai SDV équipée d’Atria AI, se frayant un chemin dans un trafic urbain complexe sans intervention d’un conducteur. Le système de conduite autonome présenté dans ces images, qui fonctionne au niveau 2++, illustre comment le « Data Flywheel » permet un cycle continu d’apprentissage, de validation et d’amélioration des performances. Les images sont disponibles sur la chaîne YouTube officielle du Groupe.
« La concurrence dans le domaine de la conduite autonome ne se résume plus à la comparaison de fonctionnalités spécifiques. La compétitivité dépend de la quantité de données que l’on collecte, de la rapidité avec laquelle on apprend et de l’efficacité avec laquelle on peut traduire ces résultats en produits et services concrets. En substance, la compétitivité dans le domaine de la conduite autonome revient à disposer de systèmes permettant un apprentissage continu et rapide. Hyundai Motor Group développera une technologie de conduite autonome à laquelle les clients pourront faire confiance, fondée sur une amélioration continue des données, de l’IA et de la validation. Notre objectif est de garantir des niveaux de sécurité et de qualité sur lesquels les clients peuvent compter, tout en continuant à apprendre et à nous améliorer. » – Minwoo Park, président et directeur de la division Advanced Vehicle Platform (AVP) chez Hyundai Motor Group et PDG de 42dot
En mars, Hyundai Motor Group a annoncé une stratégie de collaboration avec NVIDIA, introduisant une approche à deux volets qui combine le déploiement rapide de technologies éprouvées en matière de conduite autonome et le développement de capacités propres en matière d’IA.
La collaboration avec NVIDIA accélère la mise sur le marché
Le groupe intégrera la plateforme informatique d’IA éprouvée pour véhicules et les logiciels de conduite autonome de NVIDIA dans son architecture SDV (Software Defined Vehicle). Ce volet donne la priorité à une mise en œuvre accélérée tout en jetant les bases d’un développement évolutif et piloté par les données.
- Des véhicules de série équipés de capacités de conduite autonome de niveau 2+ basées sur les solutions NVIDIA sont prévus pour le premier semestre 2028 ; un véhicule de sériede niveau 2++ est prévu pour le second semestre 2028
- Standardisation progressive des systèmes de capteurs utilisés chez Hyundai Motor, Kia, 42dot et Motional, sur la base de NVIDIA DRIVE Hyperion 10
- Collecte et exploitation plus cohérentes des données pour l’entraînement et la validation de l’IA
Atria AI pour l’indépendance technologique et les capacités à long terme
Parallèlement, la division AVP et 42dot continuent à travailler au développement d’Atria AI, un système de conduite autonome de bout en bout (E2E) développé conjointement par les deux organisations. Les équipes travaillent au sein d’un cadre de développement intégré.
- La production de véhicules de niveau 2++ équipés d’Atria AI est prévue pour le second semestre 2029
- Extension progressive des capacités de conduite autonome sur la base des données pratiques collectées à partir de véhicules de série
Cette stratégie à deux volets permet au Groupe d’offrir à court terme des fonctionnalités avancées à ses clients tout en se forgeant un avantage technologique durable pour l’avenir.
Comment le « Data Flywheel » accélère-t-il le processus d’apprentissage et l’amélioration des capacités ?
Le « Data Flywheel » fonctionne comme une spirale positive dans laquelle les données collectées à partir des véhicules sont utilisées pour entraîner et valider des modèles d’IA, après quoi les modèles améliorés sont à nouveau déployés dans les véhicules afin de générer de nouvelles données. Le Groupe bénéficie également d’avantages considérables dès le point de départ du « Data Flywheel » : la collecte de données.
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Collecte de données à l’échelle mondiale
Hyundai Motor et Kia vendent chaque année plus de 7 millions de véhicules dans environ 190 pays et régions à travers le monde. Cette présence mondiale constitue un atout fondamental pour la collecte de données destinées à la conduite autonome. Actuellement, le Groupe utilise environ 40 véhicules d'essai 24 heures sur 24 pour collecter des données de conduite. Les ensembles de données collectés couvrent non seulement les situations de conduite courantes, mais aussi un large éventail de situations extrêmes rencontrées dans la pratique :
- Travaux routiers et variations de l’infrastructure routière
- Conditions météorologiques difficiles
- Changements soudains de voie et manœuvres d’urgence
- Véhicules stationnés dans les rues secondaires et sur les routes étroites
- Dynamique complexe du trafic urbain
Techniques d’apprentissage avancées
Bien que les grandes quantités de données de conduite soient importantes, les progrès du modèle dépendent également de la capacité des développeurs à identifier efficacement les situations difficiles et à orienter le processus d’apprentissage vers ces scénarios.
Afin d’accélérer l’amélioration des modèles d’IA, Hyundai Motor Group intègre depuis le début de l’année de nouvelles technologies dans son « Data Flywheel ».
- Hard Example Mining – Identifie automatiquement les situations de conduite complexes, ou les cas limites que les modèles d’IA ont du mal à reconnaître ou à interpréter, et donne la priorité à ces scénarios pour l’entraînement.
- Pipeline de formation continue – Intègre en permanence les nouvelles données issues de la pratique de la conduite et des processus de validation dans la formation des modèles, ce qui permet d’améliorer les performances de manière répétée au fil du temps. Les conclusions tirées des évaluations des véhicules sont réinjectées dans la collecte de données et le développement des modèles, ce qui raccourcit les cycles de développement.
- Technologie de validation virtuelle – La validation virtuelle est un autre élément clé du « Data Flywheel ». Hyundai Motor Group reconstitue les données de conduite réelles dans des environnements tridimensionnels et utilise des technologies graphiques avancées telles que le « 3D Gaussian Splatting » pour simuler des scénarios difficiles, voire potentiellement dangereux, à reproduire lors d’essais sur le terrain. Cela permet aux ingénieurs d’évaluer les modèles à plusieurs reprises dans divers cas d’exception, tout en s’assurant que les modèles nouvellement entraînés n’altèrent pas les performances existantes.
- Développement « Follow-the-Sun » – En reliant entre eux ses centres de développement situés en Corée du Sud et aux États-Unis, le Groupe adopte un modèle de développement « Follow-the-Sun ». En tirant parti des décalages horaires, les équipes mènent successivement des activités de collecte de données, d’analyse des problèmes et d’amélioration des modèles, ce qui permet un développement continu 24 heures sur 24.
- Intégration du Special Event Recorder (SER) – Le Groupe intègre également progressivement son Special Event Recorder (SER) dans le Data Flywheel. Le SER est un système qui enregistre et stocke automatiquement les événements importants et les données associées survenant pendant la conduite autonome. Les données enregistrées sont principalement utilisées pour soutenir l’entraînement des modèles d’IA et l’amélioration des performances.
Le Groupe étudie également des moyens d’améliorer encore le SER, afin que les modèles d’IA puissent identifier plus efficacement les cas limites complexes et enregistrer automatiquement les ensembles de données pertinents nécessaires à l’amélioration des performances.
- Écosystème Data Union – Afin d’étendre l’utilisation des données au sein et à l’extérieur du Groupe, le Groupe Hyundai Motor met en place un cadre Data Union, basé sur des architectures de capteurs et des structures de données standardisées. Au lieu de se contenter d’échanger des données brutes entre les organisations, Data Union crée un écosystème de données dans lequel les données générées par plusieurs véhicules et organisations sont collectées selon des normes communes et utilisées pour l’entraînement de l’IA.
Dans un premier temps, le Groupe se concentrera sur l’amélioration de l’utilisation des données au sein de Hyundai Motor, Kia, 42dot et Motional, jetant ainsi les bases d’une expansion future.
Pourquoi la validation du niveau 4 en conditions réelles est-elle cruciale ?
Outre le développement de technologies destinées à la production de masse, le Groupe vise à valider la conduite autonome de niveau 4 en conditions réelles. En collaboration avec le ministère sud-coréen des Terres, des Infrastructures et des Transports, le Groupe prévoit de déployer, d’ici la fin de l’année, la SDV Pace Car équipée de la technologie Atria AI dans la métropole de Jeonnam-Gwangju, en Corée du Sud.
Ce projet pilote consiste à déployer des véhicules autonomes dans un environnement routier coréen réel, caractérisé par une dynamique de circulation complexe et des variables imprévisibles – des conditions qui diffèrent fondamentalement de celles des circuits d’essai contrôlés. Diverses situations de conduite et circonstances imprévues survenant lors du déploiement sur le terrain sont enregistrées et transmises en temps réel au « Data Flywheel » à des fins d’apprentissage par l’IA et d’amélioration des performances.
Grâce à cette approche, le Groupe améliore l’exhaustivité des systèmes d’aide à la conduite de niveau 2+ produits en série ainsi que la validation des capacités de conduite autonome avancées de niveau 4.
« La compétitivité dans le domaine de la conduite autonome ne dépend pas de la quantité de données collectées, mais de la rapidité avec laquelle ces données peuvent être mises à profit pour l’apprentissage, la validation et l’amélioration des performances. Grâce au système Data Flywheel, désormais pleinement opérationnel, nous prévoyons une amélioration continue des problèmes identifiés sur les routes réelles et des progrès technologiques rapides. » – Junghyun Kwon, vice-président et directeur du Centre de développement de la conduite autonome du groupe Hyundai Motor, ainsi que directeur de la division Conduite autonome de 42dot
« Une IA performante pour la conduite autonome repose en fin de compte sur des données de haute qualité. Le Data Flywheel du groupe Hyundai Motor améliore en permanence les performances et la maturité de l’IA Atria grâce à un cycle de développement intégré comprenant la collecte de données, l’entraînement des modèles et la validation en conditions réelles. » – Seonggyun Jeong, chef du groupe Atria chez 42dot
La technologie VLA constitue la prochaine étape vers l’IA physique
Outre le développement classique de la conduite autonome, 42dot travaille également sur la technologie de nouvelle génération via Vision-Language-Action (VLA) — un cadre qui combine la reconnaissance des informations visuelles, le raisonnement basé sur le langage et la génération d’actions au sein d’un cadre unique.
42dot prévoit de développer des modèles VLA parallèlement à ses modèles existants, afin d’améliorer la stabilité et l’évolutivité des technologies de conduite autonome tout en proposant une gamme de solutions adaptées aux différentes spécifications matérielles des véhicules et aux besoins des clients.
La VLA est considérée comme une technologie clé pour les applications d’IA physique, notamment la conduite autonome et la robotique. Alors que les modèles E2E conventionnels relient directement les entrées de conduite aux actions du véhicule, les modèles VLA intègrent une compréhension situationnelle et un raisonnement basés sur le langage, ce qui se traduit par une prise de décision améliorée dans des situations de conduite complexes.
42dot prévoit que la technologie VLA améliorera la capacité à réagir à des situations de conduite rares en s’appuyant sur un raisonnement basé sur le langage et sur des connaissances pré-entraînées à grande échelle, difficiles à acquérir à partir des seules données de conduite.
- Intégration du « Data Flywheel »
42dot applique également le « Data Flywheel » au développement de la technologie VLA. Lorsque des problèmes surviennent, l’équipe analyse la cause sous-jacente, renforce les règles de conduite et les données pertinentes, puis réentraîne le modèle afin d’améliorer ses performances.
- Avancement du développement du VLA
Actuellement, la technologie de conduite autonome de 42dot basée sur le VLA en est à la phase de validation du modèle par simulation.
Le Groupe prévoit de lancer l’ensemble du processus de développement, y compris les essais sur des véhicules réels, entre fin 2026 et début 2027. Les problèmes de conduite identifiés dans la pratique seront à nouveau intégrés dans les processus d’apprentissage et de validation afin d’améliorer en permanence la maturité des modèles VLA.
- Démonstration de l’explicabilité
42dot a publié des images de développement montrant comment le modèle VLA interprète les situations de conduite et expose son raisonnement en langage naturel. Dans l’exemple, un texte est apparu à l’écran pendant la conduite, décrivant à la fois l’action entreprise et le raisonnement qui la sous-tendait.
« La VLA est une technologie clé pour la mise en œuvre de l’IA physique (Physical AI), où l’IA va au-delà de la simple conduite : il s’agit de comprendre des situations, d’en tirer des conclusions et d’agir en conséquence. En commençant par la conduite autonome, elle servira de base à une extension vers divers domaines, tels que la robotique et bien d’autres encore. » – HeeSeok Lee, chef du groupe Trion chez 42dot
De nouvelles vidéos montrent Atria AI dans la circulation de Séoul
Le Groupe a également publié des séquences vidéo montrant comment un véhicule d’essai SDV équipé d’Atria AI se faufile dans la circulation urbaine de Séoul sans intervention d’un conducteur. Ces images illustrent comment le Data Flywheel apporte des améliorations mesurables en termes de performances dans des conditions réelles.
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Plutôt que de se concentrer sur des scénarios de test contrôlés, ces vidéos mettent en avant les performances des technologies de conduite autonome du groupe dans la complexité des environnements urbains quotidiens et illustrent le potentiel de progrès futurs.
Les images sont réparties en trois catégories :
Trajet avec les responsables du projet : Minwoo Park et Seonggyun Jeong se faufilent à bord d’un véhicule autonome dans le centre de Séoul, tandis que celui-ci se fraye un chemin dans des conditions de circulation réelles, notamment sur des autoroutes, des artères principales, des ponts et des ruelles étroites. Les images montrent également comment le véhicule perçoit les conditions de circulation environnantes, prend des décisions de manière autonome et réagit en temps réel à diverses situations de circulation.
Lien vers la vidéo sur la chaîne YouTube officielle du Groupe : https://youtu.be/5c5ojBJUznU
Séquences filmées en une seule prise de conduite en ville : trois extraits vidéo non montés illustrent les performances de la conduite autonome dans divers environnements, notamment :
- La circulation dense aux heures de pointe du matin à Gangnam
- Circulation dense à Jamsil, avec des interactions fréquentes avec des véhicules de grande taille tels que des bus
- Conduite sous la pluie à Pangyo
Chaque vidéo dure environ deux à quatre minutes et a été filmée en une seule prise, sans autre montage que des ajustements de la vitesse de lecture, offrant ainsi une image brute des performances de la conduite autonome dans des conditions de circulation réelles.
Les images montrent comment Atria AI reconnaît et interprète un large éventail d’éléments routiers, notamment les véhicules, les piétons, les marquages au sol, les carrefours et les feux de signalisation, tandis que le système s’adapte en permanence à l’évolution des conditions de circulation.
Liens vers les vidéos sur la chaîne YouTube officielle du groupe :
- Gangnam : https://youtu.be/-7BEzmdrlcU
- Jamsil : https://youtu.be/MxkVELIgoWE
- Pangyo : https://youtu.be/qBAFzUPKA_o
Gestion des cas exceptionnels : La troisième vidéo se concentre sur la réaction d’Atria AI face à des cas exceptionnels importants survenant en milieu urbain.
Dix scénarios représentatifs sont abordés, tels que :
- L’évitement des véhicules stationnés le long de la route
- Réagir face à des véhicules qui s’engagent soudainement sur la chaussée
- Prendre des virages à gauche non sécurisés
- La détection de piétons dans les zones très fréquentées
- La reconnaissance des véhicules venant en sens inverse sur des rues étroites de quartier
Ensemble, ces scénarios montrent comment le véhicule autonome réagit aux différentes variables qui se présentent dans des environnements de circulation urbains complexes.
Lien vers la vidéo sur la chaîne YouTube officielle du Groupe : https://youtu.be/c9DipX33EVM
« La conduite autonome constitue l’une des principales applications de l’IA physique et contribuera à façonner l’avenir de la mobilité. En combinant la présence mondiale du Groupe Hyundai Motor avec la technologie d’IA et logicielle de 42dot, ainsi que le système d’apprentissage basé sur un « Data Flywheel », nous mettrons en œuvre une technologie de conduite autonome fiable pour nos clients. La rapidité de développement et la sécurité ne sont pas nécessairement incompatibles. Plus nous identifions de situations exceptionnelles et tirons-en des enseignements, plus la conduite autonome gagne en sécurité. Hyundai Motor Group améliorera à la fois la vitesse de développement et la sécurité, tout en restant fidèle au principe consistant à n’intégrer dans nos véhicules que des technologies ayant fait l’objet de tests approfondis . » – Minwoo Park, président et directeur de la division AVP chez Hyundai Motor Group et PDG de 42dot
– Fin –
À propos de Hyundai Motor Group
Hyundai Motor Group est une entreprise mondiale qui a bâti une chaîne de valeur fondée sur la mobilité, la sidérurgie et la construction, ainsi que sur la logistique, la finance, l’informatique et les services. Le groupe emploie environ 250 000 personnes à travers le monde et ses marques de mobilité comprennent notamment Hyundai, Kia et Genesis. Forts d’une réflexion créative, d’une communication collaborative et de la volonté de relever tous les défis, nous nous efforçons de créer un avenir meilleur pour tous.
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