Marché de la simulation des systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) Taille et part 2026-2035

Taille du marché de la simulation des systèmes ADAS

Le marché de la simulation des systèmes ADAS était estimé à 3,9 milliards de dollars (USD) en 2025. Il devrait atteindre environ 13,2 milliards de dollars (USD) d'ici à 2035, avec une progression à un taux de croissance annuel composé (CAGR) d'environ 13,1 % de 2026 à 2035.

La demande en simulation est de plus en plus liée à la charge de validation créée par les systèmes de sécurité riches en fonctionnalités, plutôt qu'à la seule production automobile. Les exigences actualisées du NCAP américain élargissent le rôle des technologies d'évitement des collisions dans les évaluations de la sécurité des véhicules, ce qui renforce l'importance commerciale des essais reproductibles pour les interactions avec les piétons, les cyclistes et les autres usagers de la route ^{[1]National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA Finalizes Updates to 5-Star Safety Ratings, nhtsa.gov}. La norme ISO 21448:2022 fournit un cadre de sécurité de la fonctionnalité prévue pour les dangers pouvant survenir lorsqu'une fonction prévue opère sans défaillance, renforçant ainsi la nécessité d'évaluer le comportement de la perception et de la prise de décision dans différents scénarios opérationnels ^{[2]International Organization for Standardization, ISO 21448:2022 Road vehicles - Safety of the intended functionality, 2022, iso.org}.

La charge de travail adressable augmente également à mesure que les programmes de conduite automatisée passent de démonstrations contrôlées à des domaines opérationnels plus vastes. L'Agence internationale de l'énergie considère les véhicules autonomes comme une technologie de mobilité en développement, dont le déploiement dépend de la maturité technique, de la réglementation, des infrastructures et de l'acceptation par le public ; la simulation constitue un moyen pratique d'examiner ces conditions interdépendantes avant toute exposition sur route . Il en résulte un marché dans lequel la couverture des scénarios, la fidélité des capteurs, la disponibilité des capacités de calcul et la traçabilité des éléments probants en matière de sécurité deviennent commercialement plus déterminantes que la simple capacité de traitement des simulations.

Les fournisseurs les plus performants seront ceux qui transformeront les résultats de simulation en éléments probants d'ingénierie défendables. Une plateforme qui produit des scènes visuellement convaincantes, mais qui ne peut pas relier les hypothèses de scénario, le comportement des capteurs, les versions logicielles et les résultats des essais à un dossier de sécurité, aura moins de valeur à mesure que les programmes de notation et les processus de sécurité fonctionnelle gagnent en maturité. Cette évolution favorise les fournisseurs qui intègrent la gestion des scénarios, le développement fondé sur les modèles, la validation en temps réel et la gouvernance des données, tout en laissant une place aux spécialistes de la physique des capteurs, du comportement du trafic et de la génération de données synthétiques.

Principaux facteurs de croissance

Renforcement des exigences des réglementations gouvernementales en matière de sécurité

Les évolutions des politiques de sécurité élargissent la gamme de fonctions ADAS qui doivent être démontrées dans des conditions structurées. La modernisation du NCAP, finalisée par la NHTSA, intègre les technologies avancées d’aide à la conduite dans son cadre de sécurité actualisé. En Europe, les amendements au Règlement ONU n° 157 continuent de développer le cadre réglementaire applicable aux systèmes automatisés de maintien dans la voie, notamment pour les applications liées à la conduite automatisée sur autoroute ^{[3]United Nations Economic Commission for Europe, UN Regulation No. 157: Automated Lane Keeping Systems, unece.org}. Ces mesures ne prescrivent ni fournisseur de simulation ni architecture de test particuliers, mais elles accroissent la valeur des processus auditables capables d’organiser les éléments probants issus des scénarios avant la validation physique.

Nécessité de réduire les coûts des essais physiques

Le principal avantage économique de la simulation ne réside pas dans une réduction fixe en pourcentage des dépenses consacrées aux prototypes, mais dans la possibilité d’exécuter les premières itérations de conception, les tests de régression et les essais portant sur des événements rares sans reconstruire les véhicules ni réserver la capacité des terrains d’essai. Un processus virtuel peut révéler les défauts de perception, de planification et de logique de commande avant l’intégration coûteuse au véhicule. Sa valeur économique augmente lorsqu’une même configuration matérielle prend en charge plusieurs versions logicielles, variantes de véhicules ou ensembles d’exigences régionales.

Réduction des délais de développement des ADAS

La norme ISO 21448:2022 attire l’attention sur les dangers susceptibles de survenir même en l’absence de défaillance d’un composant, en particulier lorsque les capteurs ou les algorithmes rencontrent des conditions qui sortent du cadre des hypothèses prévues. Cette orientation rend l’itération rapide précieuse : les équipes d’ingénierie peuvent modifier un modèle de classification des objets, rejouer des scénarios opérationnels pertinents et documenter les changements avant de passer aux essais au niveau du véhicule. La simulation raccourcit les cycles de décision lorsque les modèles, les données et les exigences sont traçables ; sans cette discipline, une puissance de calcul accrue peut simplement accélérer la production de résultats de test impossibles à gérer.

Croissance du développement des véhicules autonomes

Les programmes de véhicules autonomes nécessitent une couverture plus large des scénarios, car leurs décisions opérationnelles dépassent le cadre des fonctions distinctes d’avertissement ou d’intervention. L’IEA souligne que le déploiement dépend des conditions réglementaires et des infrastructures ainsi que du développement technologique. Les fournisseurs de solutions de simulation bénéficient de cette évolution lorsque les développeurs doivent tester les interactions entre l’automatisation des véhicules, l’infrastructure routière, la connectivité et les usagers humains de la route, notamment avant de pouvoir étendre de manière responsable un domaine de conception opérationnel.

Progrès technologiques dans l’IA et la fusion de capteurs

Les architectures ADAS combinent de plus en plus les données issues de caméras, de radars, de lidars, de capteurs ultrasoniques, de systèmes de positionnement et de cartes. Les travaux du NIST sur l’évaluation des performances des systèmes de perception destinés aux véhicules automatisés soulignent l’importance de méthodes d’essai et de mesures de performance clairement définies pour ces systèmes ^{[4]National Institute of Standards and Technology, NIST IR 8527: Evaluating Perception System Performance for Automated Vehicles, 2024, nist.gov}. L’effet commercial est un passage de la simulation visuelle générique à des modèles de capteurs corrélés et à des bibliothèques de scénarios capables de révéler les modes de défaillance dus aux divergences entre capteurs, et non plus uniquement les défaillances d’un capteur individuel.

Principaux freins

Investissement initial élevé pour les plateformes de simulation

Une simulation haute fidélité nécessite davantage qu'une licence logicielle. Les utilisateurs du secteur automobile peuvent avoir besoin de bibliothèques de modèles, de données d'étalonnage des capteurs, de capacités de calcul, d'interfaces avec les unités de commande électroniques, de processus de contrôle des versions et d'ingénieurs capables d'interpréter les écarts entre les comportements virtuel et physique. Cette charge de mise en œuvre est particulièrement importante pour les équipementiers de petite taille qui ont besoin d'un accès à la simulation, mais ne peuvent justifier une infrastructure dédiée ou de grandes équipes internes de validation.

Manque de standardisation entre les plateformes

Les équipes de développement utilisent souvent des outils différents pour la dynamique des véhicules, la modélisation des capteurs, la simulation du trafic, les logiciels embarqués et les essais en temps réel. L'interopérabilité est limitée lorsque la sémantique des scénarios, les systèmes de coordonnées, les formats de données et les définitions de réussite ou d'échec ne sont pas transférés correctement tout au long de cette chaîne. Le travail d'intégration qui en résulte peut limiter la flexibilité de changement de fournisseur et compliquer la comparaison, par un constructeur automobile, des éléments probants produits par plusieurs fournisseurs.

Complexité de la modélisation des capteurs conforme aux lois de la physique

Un modèle de capteur doit prendre en compte les conditions qui influent sensiblement sur le comportement du système, notamment l'éclairage, les réflexions, les conditions météorologiques, l'occlusion, les propriétés de la chaussée et les caractéristiques des objets. Les travaux de recherche du NIST soulignent pourquoi l'évaluation cohérente des performances est difficile lorsque les systèmes de perception des véhicules automatisés sont confrontés à des conditions variées. La contrainte pratique ne tient pas simplement au coût du calcul : elle réside dans les efforts nécessaires pour établir une corrélation entre la réponse d'un capteur virtuel et le comportement du capteur de production dans un domaine opérationnel défini.

Pénurie de main-d’œuvre qualifiée

Les programmes de simulation nécessitent des ingénieurs systèmes capables de relier la dynamique des véhicules, les logiciels embarqués, les modèles de perception, la sécurité fonctionnelle et l'automatisation des essais. Le marché global de l'emploi des développeurs de logiciels demeure concurrentiel, le Bureau of Labor Statistics des États-Unis prévoyant une croissance continue de l'emploi dans cette profession. Pour les organisations du secteur automobile, la contrainte est amplifiée, car les spécialistes de la simulation doivent maîtriser à la fois l'ingénierie logicielle et la logique de validation propre aux véhicules, ce qui fait de la formation et de la fidélisation des collaborateurs des déterminants importants de l'utilisation des plateformes.

Une deuxième tension concerne l'accès. Les modèles cloud et les services gérés peuvent réduire l'obstacle lié aux infrastructures pour les développeurs de plus petite taille, mais ils ne suppriment pas la nécessité de protéger les données exclusives des véhicules, de gérer les flux d'information transfrontaliers ou de conserver des spécialistes capables d'interpréter les résultats. Les fournisseurs qui regroupent des modèles validés, des services d'intégration et une gestion structurée des éléments probants pourraient ainsi créer de la valeur au-delà des licences logicielles, tandis que les clients continueront de conserver sous un contrôle plus strict les charges de travail sensibles en temps réel et fortement liées à la propriété intellectuelle.

Analyse des segments du marché de la simulation des systèmes ADAS

Par offre

Les logiciels constituent la couche commerciale centrale, car ils intègrent les moteurs de simulation, les fonctionnalités de génération de scénarios, les modèles de capteurs, les environnements de visualisation et les interfaces qui prennent en charge les tests de régression continus. Les logiciels applicatifs et les outils de modélisation fondés sur la physique prennent davantage de valeur lorsqu'ils peuvent relier les exigences aux résultats des tests, plutôt que de fonctionner comme des utilitaires d'ingénierie indépendants. Les services restent essentiels lorsque les clients ont besoin d'un développement de modèles sur mesure, d'une intégration aux chaînes d'outils existantes, d'une exécution gérée ou d'une formation à des flux de travail spécialisés.

Par type de véhicule

Les voitures particulières génèrent la charge de simulation la plus importante, car les fonctionnalités ADAS sont déployées sur les berlines compactes, les SUV et les berlines, souvent avec des configurations de capteurs et des fonctionnalités adaptées aux différentes régions. Les véhicules utilitaires, notamment les véhicules utilitaires légers (LCV), les véhicules utilitaires moyens (MCV) et les véhicules utilitaires lourds (HCV), génèrent un profil de demande distinct : des cycles d'utilisation plus longs, les impératifs économiques des flottes, les corridors de fret et une dynamique de véhicule plus lourde renforcent l'importance de la validation du freinage, du contrôle de voie, de la détection des objets et du comportement des systèmes d'aide à la conduite en conditions opérationnelles. Le segment des véhicules utilitaires peut ainsi soutenir une forte intensité de simulation malgré des volumes de véhicules plus faibles.

Par fonctionnalité ADAS

Le régulateur de vitesse adaptatif (ACC), les systèmes de maintien et d'alerte de franchissement de ligne, le stationnement automatisé, l'évitement des collisions, l'assistance dans les embouteillages, la détection des angles morts et les autres fonctionnalités de niveaux 1 à 2 nécessitent chacune des scénarios ciblés correspondant à leurs conditions de fonctionnement. Les fonctionnalités à niveau d'automatisation plus élevé, notamment le pilotage sur autoroute et les concepts de conduite entièrement autonome, accroissent la charge de test, car le comportement en matière de planification et de repli doit être évalué dans un éventail plus large d'interactions. La norme IEEE 2846a-2025 traite des hypothèses utilisées dans les modèles de systèmes de conduite automatisée liés à la sécurité, favorisant une prise en compte plus rigoureuse des hypothèses sous-jacentes à la validation fondée sur des scénarios ^{[5]IEEE Standards Association, IEEE 2846a-2025: Amendment for Assumptions in Safety-Related Models for Automated Driving Systems, December 2025, ieee.org}.

Par type de simulation

La simulation MIL est utilisée pour examiner les concepts de commande et les architectures système avant leur mise en œuvre. La simulation SIL permet d'itérer rapidement sur les algorithmes et d'effectuer des tests de régression dans un environnement logiciel. La simulation PIL reproduit le comportement du processeur cible, ce qui aide les équipes à identifier les effets liés au temps d'exécution, à la mémoire et aux calculs numériques avant l'intégration complète du matériel. La simulation HIL relie du matériel de commande réel à un environnement simulé et s'avère essentielle lorsque le respect des contraintes temporelles déterministes et le comportement des interfaces doivent être évalués. La simulation DIL ajoute l'interaction humaine, ce qui la rend pertinente pour la surveillance du conducteur, la reprise en main, la conception des avertissements et l'évaluation de l'ergonomie. La norme SAE J3016\_202104 fournit la taxonomie utilisée pour distinguer les niveaux et les termes liés à l'automatisation de la conduite ; la norme de 2021 définit ces niveaux et les concepts associés ^{[6]SAE International, SAE J3016\_202104: Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles, April 2021, sae.org}.

Par mode de déploiement

Le déploiement sur site reste important pour les systèmes en temps réel, les données sensibles des véhicules et les environnements dans lesquels les équipes doivent conserver un contrôle étroit de la configuration matérielle. La simulation dans le cloud est intéressante pour les charges de travail SIL nécessitant d'importantes capacités de calcul, les équipes distribuées et une demande qui varie fortement selon l'étape de développement.

Les architectures hybrides conviennent souvent aux constructeurs automobiles établis et aux fournisseurs de rang 1, car elles permettent de conserver des flux de travail locaux contrôlés pour les applications propriétaires ou sensibles aux délais, tout en utilisant des capacités de calcul distantes pour l'exécution parallèle de scénarios. Les spécifications de l'ETSI relatives aux communications liées à la technologie C-V2X illustrent pourquoi les simulations de véhicules connectés doivent également prendre en compte les comportements en réseau, et pas uniquement les modèles des véhicules et des capteurs .

Par utilisation finale

Les constructeurs automobiles utilisent la simulation pour coordonner les exigences au niveau du véhicule, les versions de fonctionnalités et les éléments probants fournis par les fournisseurs. Les fournisseurs de rang 1 et de rang 2 en ont besoin pour valider les composants et les logiciels au sein d'architectures définies par les constructeurs. Les fournisseurs de technologies et les développeurs de logiciels utilisent la simulation pour tester la perception, la planification, la cartographie et les pipelines de données, tandis que les fournisseurs de semi-conducteurs et de matériel l'emploient pour évaluer les performances de traitement et les interactions entre le matériel et les logiciels. La catégorie « autres » comprend les établissements de recherche, les exploitants de flottes et les développeurs de solutions de mobilité, dont les besoins portent sur des cas d'utilisation spécialisés plutôt que sur la validation complète de plateformes automobiles.

Cette structure fondée sur le cycle de vie empêche une catégorie unique de plateformes de supplanter les autres. Les acheteurs ont de plus en plus besoin de chaînes d'outils qui préservent la traçabilité à mesure qu'un test évolue d'un modèle abstrait vers le matériel de production et, le cas échéant, vers un conducteur humain. Les fournisseurs qui rendent ce transfert efficace peuvent réduire la duplication de l'ingénierie des scénarios et renforcer la chaîne de preuves du client ; les outils autonomes risquent de rester cantonnés à une étape étroite du développement.

Analyse régionale du marché de la simulation des systèmes ADAS

Amérique du Nord

L'Amérique du Nord représentait environ 35,0 % du marché en 2024, pour une valeur d'environ 1,22 milliard de dollars (USD). Les États-Unis combinent une forte activité de développement des systèmes ADAS, une importante capacité d'ingénierie logicielle et une attention réglementaire soutenue à la performance en matière d'évitement des collisions. Le registre californien des titulaires de permis d'essai de véhicules autonomes témoigne de la présence continue de plusieurs développeurs opérant dans le cadre formel d'autorisation de l'État ^{[7]California Department of Motor Vehicles, Autonomous Vehicle Testing Permit Holders, dmv.ca.gov}. Le Canada apporte une base intégrée de fournisseurs automobiles et des possibilités d'harmonisation réglementaire ; la consultation menée en 2025 par Transports Canada sur le Règlement sur la sécurité des véhicules automobiles constitue un point de référence actuel pour l'évolution des exigences en matière de sécurité des véhicules.

Europe

L'Europe représentait environ 30,4 % du marché en 2024, soit environ 1,06 milliard de dollars (USD). L'Allemagne reste un important centre de demande en raison de sa concentration de constructeurs automobiles, de fournisseurs de rang 1 et d'utilisateurs de logiciels d'ingénierie, tandis que le Royaume-Uni, la France, l'Italie, l'Espagne, la Russie, les Pays-Bas, la Suède, le Danemark et la Pologne présentent différentes combinaisons de développement automobile, d'activité de recherche et de conditions d'essai. Le Règlement n° de la CEE-ONU.157 confère à la région une influence particulière sur les exigences relatives au maintien automatisé dans la voie. Le cadre suédois d'autorisation des véhicules autonomes illustre également l'importance de conditions d'essai propres à chaque juridiction, notamment dans des environnements d'exploitation par temps froid.

Asie-Pacifique

L'Asie-Pacifique représentait environ 23,4 % du marché en 2024, pour une valeur d'environ 817 millions de dollars (USD). La Chine constitue un moteur majeur de la demande, les constructeurs automobiles se livrant concurrence sur les capacités de conduite assistée, tandis que les cadres réglementaires encadrent les véhicules intelligents et connectés. L'avis publié en 2025 par le MIIT concernant les normes nationales applicables aux véhicules intelligents et connectés confirme la pertinence d'exigences structurées en matière d'essais et de sécurité sur le marché chinois ^{[8]Ministry of Industry and Information Technology of the People's Republic of China, Notice Concerning Intelligent Connected Vehicle Standards, 2025, miit.gov.cn}. Les orientations japonaises relatives à la conduite automatisée de niveau 4, publiées par l'intermédiaire du MLIT, ajoutent une voie réglementaire distincte pour la validation axée sur le déploiement. L'extension, en mars 2025, des opérations pilotes de véhicules autonomes en Corée du Sud à 5 224 km répartis sur 44 autoroutes illustre l'ampleur de l'environnement d'essais en conditions réelles du pays. L'Inde, l'Australie, Singapour, la Thaïlande, l'Indonésie et le Vietnam offrent des opportunités à plus long terme grâce à la croissance de leur industrie manufacturière, à leurs capacités logicielles et à l'adoption croissante des équipements de sécurité.

Amérique latine

L'Amérique latine détenait environ 7,2 % du marché en 2024, soit environ 252 millions de dollars (USD). Le Brésil et le Mexique constituent les principales opportunités à court terme en raison de leurs écosystèmes de fabrication automobile et de véhicules commerciaux, tandis que l'Argentine et la Colombie demeurent des marchés à un stade plus précoce. L'adoption devrait être façonnée par les exigences de sécurité applicables aux flottes commerciales, l'ingénierie automobile localisée et l'attrait des outils infonuagiques lorsque les infrastructures de simulation dédiées sont limitées. Les références réglementaires du CONTRAN et l'activité sectorielle portée par l'AMIA peuvent soutenir le développement du marché, bien que les données publiées sur la pénétration et le financement à l'échelle nationale doivent être interprétées avec prudence lorsque la documentation accessible au public est limitée.

MEA

Le Moyen-Orient et l'Afrique représentaient environ 3,9 % du marché en 2024, pour une valeur d'environ 137 millions de dollars (USD). La demande se concentre sur les projets pilotes de mobilité intelligente, les applications logistiques et les besoins de validation localisée, plutôt que sur le développement généralisé de plateformes automobiles nationales. La RTA de Dubaï a annoncé en 2025 un accord visant à lancer des essais opérationnels portant sur 50 taxis autonomes, créant ainsi un cas d'utilisation concret pour la validation de scénarios et des opérations locales. L'Afrique du Sud, l'Arabie saoudite, les Émirats arabes unis et Israël offrent des opportunités différenciées : l'Afrique du Sud dispose d'une industrie automobile établie, l'Arabie saoudite et les Émirats arabes unis investissent dans les infrastructures de mobilité, tandis qu'Israël possède un écosystème axé sur les technologies. La fiabilité des infrastructures, le coût de la connectivité et la disponibilité de spécialistes restent des contraintes importantes à l'adoption dans une grande partie de la région.

Les marchés de plus petite taille d’Amérique latine et de la région MEA ne doivent pas être considérés comme de simples versions décalées des régions plus importantes. À court terme, les opportunités devraient davantage découler de la sécurité des flottes, des projets pilotes de mobilité intelligente, des essais adaptés aux spécificités climatiques et de l’accès via le cloud que du développement de plateformes de conduite automatisée à grande échelle. Les fournisseurs qui adoptent des modèles de mise en œuvre plus légers et des bibliothèques de scénarios adaptées aux régions concernées sont mieux positionnés que ceux qui s’appuient uniquement sur la vente de grandes infrastructures centralisées.

Part du marché de la simulation des systèmes ADAS et paysage concurrentiel

Le marché est modérément concentré. Siemens Digital Industries détenait une part de marché estimée à 9,5 % en 2024, devant Ansys Inc. avec 8,2 %, dSPACE GmbH avec 7,8 %, MathWorks Inc. avec 5,5 %, IPG Automotive avec 4,2 %, NVIDIA Corporation avec 3,8 %, Cognata Ltd. avec 2,7 %, ETAS GmbH avec 2,5 % et Applied Intuition avec 2,3 %. Les dix principaux fournisseurs représentaient collectivement environ 48,5 % des revenus du marché, laissant une marge considérable aux spécialistes, aux fournisseurs régionaux, aux écosystèmes open source et aux plateformes internes des constructeurs (OEM).

Le positionnement concurrentiel dépend de la partie de la chaîne de validation qu’un fournisseur maîtrise. Siemens Digital Industries, Ansys Inc., MathWorks Inc. et MSC Software sont associés à de vastes processus d’ingénierie et de simulation. dSPACE GmbH, ETAS GmbH (Bosch Group), Vector Informatik GmbH, AVL List GmbH, TASS International et VI-grade jouent un rôle dans les essais en temps réel, la validation des systèmes embarqués, la dynamique des véhicules et les services d’ingénierie. IPG Automotive GmbH et rFpro proposent des environnements de simulation dédiés à l’automobile, tandis que Foretellix Ltd., Applied Intuition, Cognata Ltd., Metamoto et Parallel Domain répondent aux besoins liés à la gestion des scénarios, à l’automatisation, à la fourniture via le cloud ou aux données synthétiques.

NVIDIA Corporation, Hexagon AB, Baidu, AIMotive et Luminar Technologies occupent des positions technologiques adjacentes couvrant le calcul accéléré, les outils de réalité numérique, les écosystèmes de conduite autonome et la détection. CARLA fournit une plateforme open source utile pour la recherche et les premières phases de développement, mais ne supprime pas la nécessité d’une corrélation des modèles de niveau industriel, de l’intégration et d’un accompagnement adaptés à la production. Oxbotica et Wayve illustrent la manière dont les développeurs de systèmes de conduite automatisée peuvent créer ou appliquer des capacités de simulation propriétaires pour soutenir leurs propres architectures technologiques.

Le paysage concurrentiel comprend également des entreprises dont la pertinence repose sur des applications spécialisées ou sur l’émergence de nouvelles exigences techniques. Ansys Inc. se positionne autour de la simulation fondée sur la physique ; Siemens Digital Industries et TASS International établissent des liens avec les portefeuilles et la gestion du cycle de vie ; dSPACE GmbH et ETAS GmbH prennent en charge les essais d’intégration du matériel et des logiciels ; MathWorks Inc. est intégré aux processus de conception fondés sur les modèles ; et NVIDIA Corporation relie la simulation au calcul accéléré. La différenciation dépend de plus en plus de la capacité d’un fournisseur à relier la couverture des scénarios, le réalisme des capteurs, l’échelle de calcul et la gestion des éléments probants, plutôt que du seul réalisme visuel.

Développements récents du secteur

• En mars 2025, le MOLIT de Corée du Sud a annoncé l’extension des opérations pilotes de véhicules autonomes à 44 autoroutes totalisant 5 224 km, créant ainsi un environnement d’exploitation réel plus vaste pour les essais et la validation de la conduite automatisée.
• En 2025, la RTA de Dubaï a annoncé un accord visant à lancer des essais opérationnels portant sur 50 taxis autonomes, renforçant l’activité pratique d’essai de la mobilité autonome dans la région.