Waymo a publié le 20 août une description architecturale du calcul embarqué dans son Driver, en présentant un ASIC 5 nm conçu sur mesure pour traiter, fusionner et exécuter des réseaux neuronaux sur des données brutes de capteurs en temps réel, avant que ces données n’atteignent la principale pile de ML. Selon l’entreprise, ces ASIC « à eux seuls fournissent plus de 1 000 TOPS de performances ML dédiées au traitement front-end », au sein d’un système hétérogène qui les associe à des CPU, des GPU et d’autres accélérateurs. Le calcul a été multiplié par 20 en huit ans. La puce gère notamment le débruitage temporel pour la perception en faible luminosité, parmi d’autres tâches front-end.

Ce que le cadrage habituel ne dit pas

Le chiffre de 1 000 TOPS est comparé à des données portant sur l’ensemble du véhicule dans d’autres programmes d’autonomie. La phrase de Waymo l’encadre explicitement comme du traitement front-end — fusion de capteurs et débruitage en amont des modèles de conduite — et ajoute que cette puce « n’est qu’un des plusieurs composants personnalisés passionnants que nous développons ». Le comparer au TOPS total d’un concurrent revient à comparer un sous-système à un système complet. Deux autres lectures à écarter : la présence de NVIDIA sur la liste des partenaires ne signifie pas que Waymo fonctionne sur NVIDIA — il s’agit de l’un des sept fournisseurs nommés aux côtés d’AMD, Micron, Samsung, Sandisk, Socionext et TSMC. Et « 20x en huit ans » est un ratio interne déclaré par l’entreprise, sans base de départ absolue, donc impossible à vérifier par comparaison.

Ce qui n’est toujours pas dévoilé

Aucune surface de puce. Aucune consommation électrique. Aucun coût unitaire. Aucun volume de production. Aucun nombre de paramètres pour les modèles exécutés par le système. Pour un article présenté comme une plongée sous le capot, les chiffres qui permettraient d’estimer le coût par véhicule sont tous absents — or c’est précisément le coût par véhicule qui détermine si l’économie d’une flotte de robotaxis peut tenir.

Pourquoi maintenant

Waymo a gardé opaques ses moyens de calcul pendant une décennie, tandis que ses concurrents publiaient des chiffres de TOPS chaque trimestre. Révéler l’architecture sans révéler les coûts relève davantage d’une opération de crédibilité et de recrutement que d’un exercice de transparence — et cela intervient alors que la plateforme de sixième génération s’étend à de nouveaux marchés.