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Intel prépare l’IPO de Mobileye valorisé à $ 30 milliards

Actualité générale |
Par Andre Rousselot


Tard vendredi 30 septembre 2022, Intel a annoncé qu’il s’apprêtait à vendre des parts de sa filiale israélienne de technologie de voiture sans conducteur, Mobileye.

Les détails financiers de l’offre pour Mobileye n’ont pas été divulgués, sauf qu’Intel conservera le contrôle de l’entreprise par le biais d’une majorité des actions de classe B. Intel cherche à valoriser l’entreprise, qui prendrait le nom de Mobileye Global, à environ 30 milliards de dollars, bien que le prix proposé par action  n’ait pas été inclus dans le dépôt auprès de la Securities Exchange Commission (SEC) aux États-Unis. L’IPO inclut l’application israélienne de données de transport public en temps réel Moovit qu’Intel a acquise en 2020.

La société a réalisé un chiffre d’affaires de 1,4 milliard de dollars en 2021, avec une perte de 75 millions de dollars. Ce chiffre était en baisse par rapport à une perte de 196 millions de dollars sur des revenus de 967 millions de dollars en 2020. Les revenus pour les six premiers mois de 2022 étaient de 854 millions de dollars avec une perte de 67 millions de dollars.

Le dossier a mis en évidence certaines des données clés de Mobileye pour les systèmes de conduite et d’assistance à la conduite automatisés. L’entreprise travaille avec 50 constructeurs automobiles et sa technologie est présente dans 800 modèles.

« Notre technologie a été déployée dans plus de 117 millions de véhicules. D’ici 2030, nous prévoyons que les systèmes d’assistance à la conduite Mobileye seront déployés dans 266 millions de véhicules supplémentaires dans le monde, sur la base des « design wins » déjà remportées jusqu’au 2 juillet 2022 seulement », a déclaré Amnon Shashua, PDG de Mobileye.

Cela a nécessité une énorme collecte de données pour les « frameworks » d’IA d’apprentissage automatique et le logiciel de cartographie de l’entreprise.

« Nous avons rassemblé un ensemble de données substantiel d’expérience de conduite dans le monde réel, englobant plus de 200 pétaoctets de données, qui comprend plus de 23 millions de clips collectés au cours de décennies de conduite sur des routes urbaines, des autoroutes et des artères dans plus de 80 pays », a déclaré la société. « Ces données, ainsi que des outils de recherche propriétaires, nous permettent de développer et d’améliorer continuellement nos algorithmes avancés de vision par ordinateur pour s’adapter aux scénarios routiers et aux cas d’utilisation rencontrés par notre système.

Cela nécessite environ 500 000 cœurs de CPU dans le cloud pour traiter environ 100 pétaoctets de données chaque mois avec des méthodologies d’étiquetage automatique 2D et 3D qui, associées à une équipe de plus de 2 300 annotateurs spécialisés externes, permettent des cycles de développement rapides pour les moteurs de vision par ordinateur. Selon l’entreprise, ces infrastructures avancées d’étiquetage des données et ces outils d’exploration de données peuvent débloquer des informations importantes basées sur les données.

Il a créé un ensemble de données distinct de 8,6 milliards de kilomètres de routes parcourues par 1,5 million de véhicules dans le monde pour créer des cartes haute définition. « Nous appliquons une série d’algorithmes sur le cloud pour intégrer ces données provenant de la foule dans une carte haute définition mise à jour rapidement qui contient une riche variété d’informations, y compris la géométrie de la route, les chemins praticables, les vitesses courantes, les priorités, et les associations de feu de circulation avec la voie. Nous estimons que les données que nous avons accumulées couvrent plus de 90 % et 80 % des quelque 0,8 million de miles d’autoroutes, de grands axes et de routes principales aux États-Unis et en Europe, respectivement.

La société travaille également sur un radar d’imagerie défini par logiciel avec une plage dynamique et une résolution soutenues par des algorithmes de traitement avancés pour permettre un état de détection indépendant. Cela éliminerait le besoin de plusieurs lidars coûteux autour du véhicule et ne nécessiterait qu’un seul lidar orienté vers l’avant, ce qui réduirait considérablement le coût des voitures sans conducteur.

 

www.intel.com

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