DeepFusion AI

Le problème

Caméras et LiDAR perdent leurs capacités sous la pluie, dans le brouillard ou la nuit, et le LiDAR reste cher pour un véhicule de série. Lors d'essais tout-terrain rapportés par Byline Network (décembre 2025), des LiDAR ont lâché en moins d'une minute dans la boue. Le radar résiste, mais sa donnée brute est trop clairsemée pour une détection fine.

La solution

RAPA (Real-time Attention-based Pillar Architecture) est un logiciel de perception qui fusionne en temps réel plusieurs radars d'imagerie 4D pour une vision à 360°. Il existe en version radar seul (RAPA-R), radar et LiDAR (RAPA-RL) ou radar et caméra (RAPA-RC), sur serveur, calculateur embarqué ou boîtier ECU.

Comment ça marche

1. Plusieurs radars 4D (distance, vitesse, azimut, élévation) autour du véhicule captent des nuages de points, y compris sous la pluie ou dans l'obscurité.
2. Une architecture à « piliers » avec attention, conçue pour un signal radar peu dense, filtre le bruit et sépare objets statiques et mobiles.
3. Les modèles sont entraînés sur un jeu de données propriétaire et environ 2,5 ans de simulation de radars de plusieurs fabricants, ce qui permettrait un modèle commercialisable trois mois après la sortie d'une puce.
4. Le réseau fournit détection 3D, suivi de trajectoire et SLAM radar, avec plus de 40 % de précision revendiquée face aux concurrents sur un benchmark public.
5. L'inférence tourne sur plateforme embarquée, livrée en ECU de fusion ADAS ou en module pour drone de surface et robot.

L’offre de valeur

Une perception présentée comme de niveau LiDAR avec des radars moins chers, maintenue par mauvais temps. En détection de vagues, plus de 90 % de précision revendiquée sous typhon ou brouillard, jusqu'à 100 m. Aucun gain de coût chiffré publié.

Le différenciant technologique

Là où les acteurs du radar 4D vendent surtout du matériel, DeepFusion AI fournit un logiciel indépendant du fabricant de radar, entraîné en simulation sur plusieurs familles de capteurs. RAPA traite nativement le nuage de points radar au lieu d'adapter des réseaux conçus pour la caméra ou le LiDAR, et revendique plus de 40 % de précision en plus sur un benchmark public non nommé.

Modèle économique

B2B : licence logicielle et vente de modules (ECU de fusion, solutions USV, UGV, AMR), après pilotes ou PoC. Prix non communiqué.

Le marché

Selon MarketsandMarkets (rapport de juin 2025), le marché du radar d'imagerie 4D passerait de 392,8 millions de dollars en 2025 à 1 206,9 millions en 2030 (environ 25 % par an). Segments visés : ADAS et robotaxis, défense terrestre et navale, maritime, robotique logistique.

Concurrents et alternatives

Bitsensing (Corée du Sud) fabrique ses propres radars 4D et a levé 25 millions de dollars en série B en juin 2024. Mobileye a annoncé en mai 2025 qu'un constructeur utilisera son radar d'imagerie pour la conduite « eyes-off » dès 2028. Arbe (Israël), acteur clé selon MarketsandMarkets, fournit des puces radar 4D. DeepFusion AI se place en couche logicielle au-dessus de ce matériel.

Cas d’usage

• Un constructeur, GAC, et l'opérateur DiDi devaient lancer des véhicules pilotes en février 2026, avec 500 unités prévues d'ici octobre 2026 (Byline Network).
• Un industriel de défense, LIG Nex1, développe avec la startup un drone de surface de reconnaissance attendu début 2026.
• Un constructeur japonais, Honda, prévoyait un PoC de reconnaissance de places de stationnement début 2026 ; des PoC avec BMW et Volvo sont en cours ou en discussion.

Traction et preuves

Amorçage JNP Global (octobre 2024) alors que des PoC étaient menés en Chine, en Corée et au Japon. CES 2025 sur le pavillon IFEZ d'Incheon. Best of Innovation des CES Innovation Awards 2026, catégorie Artificial Intelligence (CTA, 5 novembre 2025). Projets cités fin 2025 : GAC et DiDi, LIG Nex1, PoC BMW, Volvo, Honda. Label « produit innovant » du gouvernement coréen pour la détection de vagues. Série A en septembre 2026.

Ce qui reste à prouver

Le gain de 40 % repose sur un benchmark non nommé et les clients automobiles restent au stade PoC ou pilote : aucun contrat de série public. Les 500 unités GAC et DiDi prévues pour octobre 2026 n'ont pas de confirmation publique trouvée. Les montants levés étant inconnus, la capacité à tenir des cycles de qualification automobile reste à évaluer.