IA dans le transport

Le 19 octobre 2026, Noahlogy, start-up tokyoïte issue de l'université de Tokyo et spécialisée dans l'IA pour le secteur maritime, a annoncé avoir obtenu du ministère japonais du Territoire et des Transports (MLIT) une étude intitulée « appui avancé par l'IA au jugement expert dans l'inspection des navires ».

Commandé par la division de l'inspection et du jaugeage du bureau des affaires maritimes, le marché court d'août 2026 à mars 2027. Il couvre trois volets : l'analyse du travail d'examen des plans lors des inspections, la définition des exigences d'une IA d'aide à cet examen, et l'estimation du budget de développement et d'exploitation d'agents d'IA ainsi que des gains attendus.

Noahlogy développe des outils qui lisent plans et spécifications pour vérifier leur conformité aux exigences des armateurs et aux règles de l'Organisation maritime internationale ; elle a mené au cours de l'exercice 2025 des essais avec les chantiers Asakawa Zosen et Imabari Shipbuilding.

Le 16 octobre 2026, Waymo a annoncé préparer à Toronto son service de transport à la demande entièrement autonome, sa première implantation au Canada, avec l'objectif d'accueillir de premiers passagers en 2028. Ses véhicules circuleront dans les prochains jours en conduite manuelle, pour la cartographie haute définition des rues, puis en essais avec des spécialistes formés au volant.

Element Fleet Management, dont le siège est à Toronto, assurera la gestion complète de la flotte ; Waymo et ses partenaires prévoient de créer au fil du temps des centaines de postes, de la maintenance au service client. Waymo cite ses liens existants au Canada, l'Office d'investissement du régime de pensions du Canada, investisseur de long terme, et Magna International, partenaire de fabrication. L'entreprise revendique plus de 400 millions de kilomètres parcourus en mode entièrement autonome.

Le 16 octobre 2026, Mercedes-Benz et NVIDIA ont annoncé l'extension de leur partenariat pour développer ensemble la prochaine génération de systèmes d'aide à la conduite et de conduite automatisée. Le constructeur combine son système d'exploitation MB.OS avec l'architecture de calcul et de capteurs NVIDIA Hyperion, le logiciel de conduite Alpamayo Stack et le système de sûreté Halos, qui ajoute une pile de sécurité parallèle. L'ensemble doit servir au développement d'applications SAE de niveau 4, dont des « robolimousines ». La veille, le 15 octobre, Volvo Cars avait annoncé l'élargissement de sa collaboration avec NVIDIA, engagée en 2017, sur les mêmes briques Hyperion, Halos OS et Alpamayo Stack. La technologie fera ses débuts dans une voiture Volvo de prochaine génération et introduira progressivement une conduite sans les yeux sur la route puis sans attention du conducteur, de l'autoroute au stationnement.

Le 13 octobre 2026, Bot Auto, qui exploite des camions de fret sans conducteur au Texas, a choisi le contrôleur de conduite autonome AD1 de Lenovo, bâti sur la plateforme NVIDIA Hyperion, comme calculateur de production de ses poids lourds de classe 8. L'intégration commencera au premier trimestre 2027. L'AD1, de niveau SAE 4, embarque NVIDIA DRIVE AGX Thor, le système d'exploitation Halos et jusqu'à 2 000 TFLOPS en FP4. Bot Auto estime le coût matériel total de son système de conduite, calcul et capteurs compris, à 50 000 dollars par camion, trois à huit fois moins que les autres systèmes selon l'entreprise. Le fondateur Xiaodi Hou dit exploiter déjà ses trajets commerciaux avec une seule carte NVIDIA GeForce RTX 4090 par serveur. Bot Auto transporte environ 350 chargements par mois, a vu son chiffre d'affaires croître de 270 % entre mai et août 2026, et vise un milliard de miles parcourus en autonomie d'ici 2031.

Le 13 octobre 2026, Akkodis, société d'ingénierie numérique du groupe Adecco, a annoncé avoir déployé pour l'écurie Mercedes-AMG Petronas de Formule 1 une solution d'IA qui traduit en temps réel la radio des pilotes et de l'équipe, les commentaires de course et les informations pratiques à destination des invités internationaux de sa galerie d'observation.

Bâtie sur la plateforme AI-Core d'Akkodis, elle traite le son directement sur le circuit : des modèles de reconnaissance vocale transcrivent avec une latence de bout en bout inférieure à 50 millisecondes, en reconnaissant noms de pilotes, membres de l'équipe et portions de piste, puis un modèle de langage spécialisé traduit dans plus de 50 langues. Akkodis a aussi conçu le matériel installé dans le garage, qui dépasse 4 000 TOPS de puissance d'IA pour moins de 600 watts. La solution a d'abord servi au Grand Prix d'Italie à Monza.

Le 13 octobre 2026, Valeo et KE:SAI (Kyutai ELLIS Scalable Autonomous Intelligence), laboratoire de science ouverte à but non lucratif cofondé par Kyutai et l'ELLIS Institute Tübingen, ont annoncé une collaboration de recherche pour bâtir un système de conduite autonome généraliste et entièrement reproductible. Le code, les modèles entraînés, leurs poids et les jeux de données seront publiés en open source. Les partenaires visent un modèle compact capable de conduire différents véhicules, avec différents capteurs, dans différents environnements : entraîné d'abord sur de grands volumes d'enregistrements de conduite réelle, il passera ensuite par l'apprentissage par renforcement en simulation et des modèles du monde pour les situations rares. Le programme réunit valeo.ai, auteur des modèles DrivoR et VaVAM, et l'équipe fondatrice de KE:SAI, dirigée par Andreas Geiger et connue pour les bancs d'essai KITTI et NAVSIM et la pile de conduite TransFuser. Objectif affiché : égaler puis dépasser l'état de l'art sur tous les grands bancs d'essai publics de conduite.

Le 12 octobre 2026, la province autonome spéciale de Jeju a annoncé la construction pilote de deux services d'IA de ville intelligente, financés à hauteur de 2 milliards de wons dans le cadre d'un appel à projets du ministère du Territoire et des Transports remporté l'an dernier. Le premier surveille trois parkings publics couverts de la ville de Jeju : couplée aux capteurs, l'IA repère en temps réel flammes et bruits anormaux, par exemple lors d'un incendie de véhicule électrique, et alerte pompiers et police via le centre de contrôle. Le second exploite les plaintes liées au stationnement reçues notamment par le centre d'appels 120 : après retrait des données personnelles, l'IA les classe par type et produit statistiques et rapports pour les services municipaux. Les deux services doivent être construits d'ici novembre, puis testés sur le terrain.

Le 12 octobre 2026 à Mokpo, les ministères sud-coréens de l'Industrie et des Océans ont élargi leur alliance « M.AX » sur le navire autonome aux procédés de fabrication navale et lancé trois projets phares, chiffrés à 1 400 milliards de wons d'investissements publics et privés sur cinq ans. À Mokpo et Yeongam (596 milliards), HD Hyundai Samho pilotera une usine phare où l'IA s'applique à l'assemblage des moyens et grands blocs, à diffuser chez neuf sous-traitants ; l'État y apporte 160 milliards de R&D et 36 milliards d'équipements. À Geoje et Busan (500 milliards), Samsung Heavy Industries et Hanwha Ocean basculent leurs plans de conception sur l'IA et les partagent avec les équipementiers, qui automatisent tuyauterie et câblage. À Gunsan (310 milliards), J Ocean Heavy Industries développera l'assemblage des petits blocs sur un réseau 5G dédié. HD Hyundai Samho et Daea Industry ont signé le même jour un protocole de 400 milliards de wons pour un chantier autonome à Daebul.

Le 12 octobre 2026, l'autorité portuaire d'Incheon (IPA), en Corée du Sud, a annoncé que la start-up Surff Company, soutenue par son programme 2026 de transition vers l'IA de la logistique portuaire pour les jeunes entreprises, a lancé un service d'IA qui prédit l'heure de fin de manutention et de départ des navires faisant escale à Incheon.

Le modèle analyse des escales passées comparables, les volumes de travail et l'historique des rotations sur la même ligne, puis affiche pour chaque navire l'avance ou le retard attendu par rapport à l'heure publiée, avec les éléments qui fondent la prévision.

Pour l'entraînement, l'IPA a ajouté le numéro OMI à son API de caractéristiques des navires, afin de suivre un navire même après un changement de nom ou d'indicatif, et a fourni environ un an d'historique de congestion des terminaux. Le service est accessible sur le site de Surff Company.

Le 9 octobre 2026, à l'événement Wave by Vento de Turin, Stellantis et la start-up britannique Wayve ont présenté une Fiat 500e et un Maserati Grecale de développement équipés d'une assistance à la conduite supervisée sans les mains, de porte à porte (niveau 2++). Le système associe l'AI Driver de Wayve, un modèle d'IA de bout en bout qui se passe de cartes haute définition et de règles codées à la main, à la plateforme STLA AutoDrive de Stellantis. Selon le communiqué, les deux véhicules sont passés de l'intégration aux essais sur route ouverte en moins de quatre semaines, après un premier Jeep Grand Cherokee plus tôt dans l'année. Le directeur général de Stellantis, Antonio Filosa, et celui de Wayve, Alex Kendall, y ont débattu sur scène. Le partenariat, annoncé en mai 2026, vise un lancement commercial de cette assistance sur autoroute et en ville en 2028, d'abord en Amérique du Nord.

Le 9 octobre 2026 au matin, heure australienne, Firmus a retiré sa demande d'introduction à la Bourse australienne (ASX). Selon le résumé de son communiqué publié par Maas Group, actionnaire et fournisseur, le conseil a jugé que, vu la volatilité récente des marchés, les conditions de l'opération ne refléteraient pas la valeur de l'entreprise, qui cherchera désormais des capitaux privés et étudiera d'autres options. Selon le Guardian, l'opération visait 7 milliards de dollars australiens à 11 dollars par action, pour une valorisation attendue de 44 milliards et une cotation le 23 octobre. Firmus, qui construit des usines d'IA à refroidissement liquide, compte Nvidia et Blackstone parmi ses soutiens. Maas Group indique avoir reçu de Firmus des commandes d'environ 1,1 milliard de dollars australiens, dont 373 millions déjà payés.

Le 8 octobre 2026, Amazon a présenté la Physical AI Toolchain on AWS, une pile ouverte destinée aux industriels qui construisent des machines capables de percevoir, de raisonner et d'agir dans le monde réel. Bâtie sur AWS avec la pile d'IA physique de NVIDIA, elle vise l'automatisation industrielle, la mobilité autonome et les robots humanoïdes. Elle couvre cinq étapes : génération de données synthétiques, entraînement à partir de démonstrations humaines et d'essais en simulation, simulation et validation avant le déploiement sur le matériel, déploiement en périphérie pour des décisions en temps réel sans lien permanent avec le cloud, puis amélioration continue, les données de terrain servant à produire de nouvelles données d'entraînement. Côté AWS, la pile mobilise Amazon SageMaker pour l'entraînement, les instances GPU d'Amazon EC2 pour la simulation, AWS IoT Greengrass pour le déploiement en périphérie et Amazon Bedrock AgentCore pour l'orchestration ; côté NVIDIA, Isaac Sim, Isaac Lab, Isaac GR00T et Cosmos.