À l’occasion du CES 2026, NVIDIA a dévoilé Alpamayo, une nouvelle famille de modèles d’intelligence artificielle open source, d’outils de simulation et de jeux de données conçus pour accélérer le développement d’automobiles autonomes capables de raisonner dans des situations complexes du monde réel. Selon Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, « le moment ChatGPT pour l’IA physique est arrivé : les machines commencent à comprendre, raisonner et agir dans le monde réel ». Alpamayo vise à doter les véhicules autonomes (AV) de capacités de raisonnement humain, leur permettant de naviguer dans des scénarios rares ou inédits — comme une panne de feu tricolore à un carrefour surchargé — en analysant étape par étape les différentes options avant de choisir la trajectoire la plus sûre. Au cœur de cette initiative se trouve Alpamayo 1, un modèle vision-langage-action (VLA) à 10 milliards de paramètres, basé sur une logique en chaîne de raisonnement (chain-of-thought). Ce modèle traite les données vidéo pour générer non seulement une trajectoire de conduite, mais aussi une explication détaillée du raisonnement derrière chaque décision. Il permet ainsi une meilleure transparence et une confiance accrue dans les systèmes autonomes. Disponible sur Hugging Face, Alpamayo 1 peut être adapté, affiné ou réduit pour être intégré dans des systèmes embarqués, ou utilisé comme base pour créer des outils comme des systèmes d’étiquetage automatique ou des évaluateurs de décision. NVIDIA a également lancé AlpaSim, un cadre open source de simulation complète disponible sur GitHub, permettant de reproduire fidèlement des conditions de conduite réelles — capteurs, dynamiques de trafic, environnements urbains ou ruraux — pour tester et valider à grande échelle les systèmes autonomes dans des scénarios sécurisés. En complément, NVIDIA met à disposition un jeu de données ouvert comprenant plus de 1 700 heures de conduite recueillies dans diverses géographies et conditions météorologiques, couvrant des situations rares et complexes essentielles au développement de modèles de raisonnement. L’écosystème Alpamayo repose sur trois piliers : modèles ouverts, simulations et données. Ces composants forment un cycle d’amélioration continue, où les modèles sont entraînés sur des données réelles et synthétiques générées par Cosmos, le modèle génératif de monde de NVIDIA. Les développeurs peuvent ainsi combiner données réelles et synthétiques pour entraîner et valider leurs systèmes. Lancement salué par l’industrie, Alpamayo suscite l’intérêt de leaders comme Lucid, JLR, Uber et Berkeley DeepDrive. Pour Kai Stepper (Lucid), l’IA physique exige des systèmes capables de raisonner, pas seulement de traiter des données. Thomas Müller (JLR) souligne l’importance du développement ouvert pour une innovation responsable. Sarfraz Maredia (Uber) voit en Alpamayo une opportunité clé pour surmonter les scénarios long-tail. Owen Chen (S&P Global) et Wei Zhan (Berkeley DeepDrive) saluent la nature open source du projet, qui accélère l’innovation et permet une adaptation à des besoins spécifiques. En complément, les développeurs peuvent exploiter d’autres outils NVIDIA comme Omniverse, Cosmos ou la plateforme DRIVE Hyperion, intégrés à l’architecture DRIVE AGX Thor. Alpamayo marque une avancée majeure vers une autonomie de niveau 4 fiable, explicable et à grande échelle, en offrant un écosystème complet, ouvert et collaboratif.