En 2016, des millions de personnes sont allées chasser des Pokémon dans les rues. En 2026, il y aura des robots autonomes guidés par cela

En 2016, Pokémon Go est sorti sur le marché mobile, un spin-off de la célèbre franchise de divertissement avec un principe très intéressant : capturer des Pokémon dans votre ville à l'aide du GPS de votre téléphone. Le jeu s’est très vite répandu et est devenu un phénomène. Cela fait presque 10 ans que Niantic, son développeur, a profité de toutes les données que des millions de joueurs leur ont fournies pour guider les robots livreurs à travers les villes. Son premier client : Coco Robotics.

L’affaire que personne n’avait vu venir. La quantité d'informations que l'on peut obtenir de Pokémon Go est vraiment impressionnante, puisque des millions de personnes ont volontairement parcouru le monde avec leur téléphone portable pour capturer (numériquement) ce type de créatures. Et chaque jeu laisse une trace invisible, puisqu'il existe des millions de photos de bâtiments, de places et de rues étiquetées avec des coordonnées très précises qui n'auraient pas été possibles sans les informations fournies par ses utilisateurs lors du jeu.

Un demi-milliard de personnes ont installé l'application au cours de ses 60 premiers jours, selon Brian McClendon, CTO de Niantic Spatial. Huit ans plus tard, le jeu compte encore plus de 100 millions de joueurs en 2024, selon les données de Scopely, la société qui a acquis Pokémon Go auprès de Niantic la même année.

Un problème que le GPS ne résout pas. Les appareils GPS deviennent un peu ridicules lorsqu'ils doivent fonctionner sur des trottoirs et sur une grande partie du tissu urbain qui ne correspond pas à la route. Les signaux rebondissent entre les gratte-ciel, les tunnels et les viaducs et la marge d'erreur peut atteindre 50 mètres, suffisamment pour placer un robot sur le mauvais trottoir ou dans la rue suivante.

« Le canyon urbain est le pire endroit au monde pour le GPS », déclare McClendon. Coco Robotics, une startup qui exploite près de 1 000 robots de livraison dans des villes comme Los Angeles, Chicago, Miami et Helsinki, le sait bien, car ses appareils fonctionnent précisément dans ces zones denses où le signal n'est jamais fiable.

C'est là qu'intervient Niantic Spatial. En mai 2024, Niantic a séparé sa division d'IA spatiale et a créé Niantic Spatial en tant que société indépendante. Son produit phare est un système de positionnement visuel (VPS) entraîné avec 30 milliards d'images urbaines, capable de placer un appareil sur la carte avec une précision de quelques centimètres à partir d'une poignée de photos de l'environnement. La clé est que ces images proviennent de millions de points d'intérêt dans Pokémon Go et Ingress (le jeu AR de la société avant Pokémon Go, sorti en 2013).

Dans ces jeux populaires, les joueurs sont invités depuis des années à photographier le même endroit sous différents angles, à différents moments et dans différentes conditions météorologiques. « Nous disposons de plus d'un million d'endroits dans le monde où nous pouvons vous localiser à quelques centimètres près et, plus important encore, savoir où vous cherchez », explique McClendon.

Ce que cela change pour les robots. Coco Robotics a été le premier partenaire à adopter cette technologie. Ses robots, équipés de quatre caméras, combineront le GPS classique avec le VPS de Niantic Spatial pour se positionner plus précisément, notamment dans les zones de retrait devant les restaurants et lors de la livraison à la porte du client.

Selon Zach Rash, PDG de Coco, l'objectif est de respecter les délais de livraison promis et de ne pas dépendre de marges d'erreur qui signifient en pratique arriver en retard ou au mauvais endroit. Le modèle résout déjà l’un des défis les plus pratiques de la robotique urbaine : être performant là où les systèmes conventionnels échouent.

Au-delà de la distribution. John Hanke, PDG de Niantic Spatial, parle de ce qu'il appelle une carte vivante : une simulation hyper-actualisée du monde réel qui se met à jour à mesure que les robots le parcourent et fournissent de nouvelles données. L’idée n’est pas seulement que les cartes soient plus précises, mais qu’elles soient conçues pour des machines et non pour des personnes. Il s'agit d'ajouter des descriptions de chaque élément de l'environnement, ses propriétés, son contexte.

« Cette époque consiste à construire des descriptions utiles du monde que les machines peuvent comprendre », explique Hanke. En ce sens, Niantic Spatial diffère d’autres engagements envers des modèles mondiaux, comme ceux de Google DeepMind ou World Labs, qui se concentrent sur la génération d’environnements virtuels. Niantic Spatial veut reproduire le monde réel tel qu'il est.

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