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Dev & Open Source||3 sources

Le PDG de Wayve détaille les plans de robotaxis et partenariats après 1,5 milliard de dollars levés

Wayve lève 1,5 milliard de dollars et son PDG Alex Kendall annonce des plans de robotaxis via partenariats avec Nissan, Mercedes et Stellantis. L’entreprise britannique cible une production de masse avec logiciels à haute marge.
Alex Kendall, PDG de Wayve, la startup britannique de logiciels de conduite autonome, a évoqué les ambitions de son entreprise en matière de robotaxis lors d’un entretien à Londres le 25 février 2026. L’entreprise vient de lever 1,5 milliard de dollars à une valorisation de 8,6 milliards, dans le but de rivaliser avec les acteurs chinois et américains sur ce marché. Kendall a présenté la plateforme d’autonomie globale de Wayve, conçue pour équiper véhicules à l’échelle mondiale. Ce financement marque une étape clé pour Wayve, fondée en 2017 et spécialisée dans l’autonomie pilotée par l’intelligence artificielle sans recours à des cartes haute définition précises. Les partenariats noués avec Nissan, Mercedes et Stellantis, trois constructeurs automobiles majeurs, permettent à Wayve de tester et déployer sa technologie sur des modèles de série. Kendall a souligné que ces alliances visent une production de masse de robotaxis, transformant les flottes de taxis autonomes en réalité commerciale. Wayve mise sur un modèle économique à forte marge centré sur les logiciels vendus aux grands équipementiers mondiaux, ou OEM. « Nous sommes impatients de voir notre technologie s’affronter directement », a déclaré Kendall à Tom Mackenzie de Bloomberg. Cette approche contraste avec les concurrents dépendant de géolocalisation lourde, positionnant Wayve pour une expansion rapide en Europe et au-delà. Les prochaines étapes incluent des déploiements pilotes avec les partenaires OEM d’ici fin 2026. Wayve prévoit d’intégrer sa plateforme dans des véhicules de production, accélérant la course aux robotaxis face à des rivaux comme Waymo ou Baidu.

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Article enrichi par l'IA

Cet article a été enrichi avec du contexte additionnel provenant des connaissances de l'IA (historique, comparaisons, données techniques). Les sources éditoriales restent la base factuelle.

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