Niantic utilise 30 milliards d’images de Pokémon Go pour la technologie d’IA de navigation spatiale

Niantic Spatial, filiale créée à partir de Niantic, le développeur de Pokémon Go, en mai 2025, a utilisé des milliards d’images du monde réel capturées par des millions de joueurs pour développer des technologies d’IA de navigation destinées à des robots de livraison et possiblement à des drones militaires. La société a entraîné son modèle sur 30 milliards d’images, principalement issues de zones urbaines que les joueurs de jeux étaient incités à visiter, selon MIT Technology Review. Avant le lancement de la société, Niantic avait vendu ses jeux sous licence, dont Pokémon Go, au distributeur de jeux vidéo Scopely soutenu par l’Arabie saoudite, tout en annonçant séparément des projets visant à utiliser les scans effectués par les joueurs et l’application Scaniverse pour construire un vaste modèle géospatial — un modèle 3D du monde physique entraîné sur des images géolocalisées.

Niantic Spatial se lance en tant que société indépendante après la vente de Pokémon Go

Niantic Spatial est devenue une société indépendante en mai 2025 après que Niantic a vendu ses jeux sous licence tels que Pokémon Go à Scopely. Avant cet accord, Niantic avait annoncé publiquement son intention d’utiliser les scans de millions de joueurs de Pokémon Go, ainsi que les données capturées par les utilisateurs de l’application Scaniverse de l’entreprise, pour entraîner et développer un vaste modèle géospatial. Les images capturaient souvent le même lieu sous de nombreux angles différents, avec des conditions d’éclairage et de météo variées, et étaient accompagnées de métadonnées précieuses indiquant la localisation et l’orientation des téléphones des utilisateurs au moment où ils réalisaient ces prises de vue.

30 milliards d’images pour entraîner des modèles d’IA de navigation

Après s’être lancée en tant que société indépendante, Niantic Spatial a entraîné son modèle sur 30 milliards d’images, principalement regroupées autour de lieux en environnements urbains que les joueurs de jeux étaient incités à visiter, selon MIT Technology Review. « Les scans au sol n’étaient qu’un des éléments pour aider à entraîner les modèles de fondation “real-world” de Niantic Spatial — des systèmes d’IA qui apprennent à reconnaître et interpréter des espaces physiques », a déclaré à Ars un porte-parole de Niantic Spatial. « Les modèles sont le résultat de cet entraînement, pas une copie et aucun moyen d’accéder aux scans sous-jacents, qui concernaient des points d’intérêt publics comme des statues et des fontaines. »

La société confirme des scans facultatifs depuis 2019

Les « scans au sol » « étaient une fonctionnalité entièrement optionnelle dans les jeux, où les utilisateurs créaient une courte vidéo d’un lieu public », a indiqué le porte-parole de Niantic Spatial. « Nous avons été transparents sur le fait que les scans amélioreraient notre plateforme technologique depuis 2019 dans notre politique de confidentialité et nos annonces publiques. » Les scans incitaient les joueurs à capturer de courtes vidéos sur smartphone de quartiers physiques et de sites touristiques via le jeu mobile en réalité augmentée.

FAQ

Quand Niantic Spatial s’est-elle détachée de Niantic ? Niantic Spatial s’est détachée du développeur de Pokémon Go Niantic en mai 2025, après que Niantic ait vendu séparément ses jeux sous licence, dont Pokémon Go, à l’éditeur de jeux vidéo Scopely soutenu par l’Arabie saoudite.

Combien d’images Niantic Spatial a-t-elle utilisées pour entraîner ses modèles d’IA ? Niantic Spatial a entraîné son modèle sur 30 milliards d’images, principalement regroupées autour de lieux en environnements urbains que les joueurs de jeux étaient incités à visiter, selon MIT Technology Review. Les images capturaient souvent le même lieu sous de nombreux angles différents, avec des conditions d’éclairage et de météo variées.

À quelles applications la technologie de Niantic Spatial sert-elle ? Les technologies d’IA de navigation développées par Niantic Spatial sont utilisées pour des robots de livraison et possiblement des drones militaires. Un porte-parole de l’entreprise a déclaré que les scans au sol avaient aidé à entraîner des modèles de fondation “real-world” — des systèmes d’IA qui apprennent à reconnaître et interpréter des espaces physiques.