Une enquête sur le secteur, entre radars, brevets, apprentissage automatique et slogans publicitaires — avec la distinction, souvent passée sous silence, entre ce qui relève véritablement de l’intelligence artificielle et ce qui ne fait qu’en porter le nom.
Le nœud du problème
Il suffit de parcourir les communiqués de presse des trois dernières années pour se convaincre que la moto est désormais un dispositif intelligent. « AI-enhanced », « neural network », « smart », « predictive » : le lexique de l’intelligence artificielle est devenu un élément standard du marketing motocycliste, exactement comme il l’a été pour les smartphones, les aspirateurs et les brosses à dents électriques.
Le problème, c’est que derrière bon nombre de ces étiquettes, l’intelligence artificielle — au sens technique du terme — est souvent totalement absente. Ce qui existe, et qui est loin d’être négligeable, c’est une génération de systèmes électroniques assistés par radar, d’algorithmes de contrôle sophistiqués et de plateformes logicielles connectées qui ont effectivement changé la manière dont certaines motos se comportent sur la route. Mais « système électronique avancé » et « intelligence artificielle » ne sont pas synonymes, et la confusion entre ces deux termes n’est pas fortuite : elle fait vendre.
Cette enquête cherche à séparer ces deux niveaux. D’un côté, les technologies réellement commercialisées et ce qu’elles font véritablement. De l’autre, les promesses — certaines tenues, d’autres ayant lamentablement échoué, comme nous le verrons dans le cas le plus retentissant du secteur. L’objectif n’est pas de minimiser l’innovation, qui est bien réelle, mais de lui rendre des proportions honnêtes.
Pour s’y retrouver, chaque affirmation technique importante est accompagnée d’un indicateur de fiabilité :
- 🟢 Confirmée — sources officielles (constructeurs, fournisseurs, documentation technique)
- 🟡 Probable — plusieurs sources concordantes, mais sans confirmation directe du constructeur
- 🔴 Spéculative — brevets, prototypes, indiscrétions ou recherche expérimentale
La distinction technique que presque personne ne fait
Les trois catégories que le marketing tend à fondre en un seul mot.
Avant d’examiner les différents constructeurs, il convient de définir trois catégories que le marketing tend délibérément à fusionner.
1. Algorithmes déterministes (contrôle électronique). Ils constituent l’immense majorité des « systèmes intelligents » actuellement installés sur les motos. Un ABS en courbe, un contrôle de traction, une suspension semi-active ou un régulateur de vitesse adaptatif radar fonctionnent selon des règles prédéfinies : si le capteur détecte la condition X, le système exécute l’action Y. Ils sont extrêmement sophistiqués — la centrale inertielle (IMU) d’un système de stabilité Bosch échantillonne l’accélération et la vitesse angulaire environ cent fois par seconde 🟢 — mais ils n’« apprennent » pas et ne « décident » pas au sens propre. Ce sont, techniquement, des systèmes électroniques de contrôle, pas de l’intelligence artificielle.
2. Apprentissage automatique (machine learning). Ici, le système construit son propre comportement à partir des données, plutôt qu’à partir de règles écrites manuellement. La détection des obstacles au moyen de réseaux neuronaux entraînés sur des images, la prédiction des trajectoires à risque et l’adaptation au style d’un seul pilote relèvent de cette catégorie. Sur les motos de série, l’apprentissage automatique est, à ce jour, bien plus rare que ne le laisse entendre la publicité.
3. Intelligence artificielle au sens large. Un terme générique qui englobe l’apprentissage automatique, mais qui est également employé, à tort, pour désigner le premier groupe.
La règle pratique pour le lecteur est simple : si un système fait toujours la même chose dans la même situation, il s’agit très probablement d’un algorithme déterministe, et non d’une IA. En revanche, si son comportement évolue au fil du temps en fonction de ce qu’il a « vu » — qu’il s’agisse de millions de kilomètres parcourus par d’autres ou de votre propre manière de conduire — alors nous sommes face à quelque chose de plus proche de l’apprentissage automatique.
Bosch elle-même, qui est de loin le principal fournisseur mondial de ces systèmes, parle dans ses documents techniques de radar-based advanced rider assistance systems et d’algorithmes, pas d’intelligence artificielle. C’est le marketing des constructeurs, puis la presse à leur suite, qui ajoutent le mot magique.
Ce qui équipe réellement les motos aujourd’hui
Le cœur des systèmes d’assistance actuels : deux radars et des algorithmes de contrôle, pas d’apprentissage automatique.
Le véritable protagoniste des cinq dernières années n’est pas l’IA, mais le radar. Le tournant intervient en 2020-2021, lorsque Bosch présente les premiers systèmes radar pour motos et que la Ducati Multistrada V4 S de 2021 devient la première moto de série au monde équipée d’un régulateur de vitesse adaptatif (ACC) et d’un système de détection des angles morts développés avec Bosch, grâce à deux capteurs radar — l’un à l’avant et l’autre à l’arrière 🟢.
Au cours des années suivantes, le même ensemble, ou des variantes, apparaît sur un cercle restreint de modèles haut de gamme : KTM 1290 Super Adventure S, Yamaha Tracer 9 GT+, BMW R 18 Transcontinental, Kawasaki Ninja H2 SX SE, Triumph Tiger 1200 GT Explorer 🟢. Toutes sont des motos haut de gamme, avec des prix catalogue aux États-Unis allant grosso modo de 16 500 dollars pour la Tracer à 28 000 dollars pour la Kawasaki.
Les fonctions réellement disponibles aujourd’hui sur ces motos sont :
- Régulateur de vitesse adaptatif (ACC) — maintient automatiquement une distance de sécurité avec le véhicule qui précède.
- Détection des angles morts (BSD) — signale les véhicules dans l’angle mort, généralement au moyen d’un voyant sur le rétroviseur.
- Alerte de collision frontale (FCW) — avertit d’un risque imminent de collision arrière.
- ABS en courbe et contrôle de traction évolué — modulent le freinage et le couple en fonction de l’angle d’inclinaison, grâce à l’IMU.
- Suspensions semi-actives — adaptent l’amortissement en temps réel.
Selon l’échelle d’automatisation de la conduite (niveaux SAE de 0 à 5), toutes ces motos restent au niveau 0 ou niveau 1 : le pilote conserve toujours le contrôle de la direction 🟢. Aucune moto de série ne retire au conducteur la conduite à proprement parler — et, pour l’immense majorité des motards, c’est exactement ce que l’on souhaite.
En 2024-2025, Bosch présente la deuxième génération d’ARAS, avec six nouvelles fonctions : ACC avec Stop & Go (arrêt et redémarrage automatiques dans les embouteillages), Group Ride Assist (adapte la vitesse en formation de groupe décalée), Emergency Brake Assist (augmente la pression de freinage si le pilote ne freine pas suffisamment), Riding Distance Assist, Rear Distance Warning et Rear Collision Warning 🟢. Le nouveau radar annonce une portée allant jusqu’à 210 mètres, soit environ 50 mètres de plus que la génération précédente 🟢. Bosch estime que les systèmes assistés par radar pourraient prévenir environ un accident de moto sur six 🟡 — une estimation interne de l’entreprise, qui doit donc être interprétée avec la prudence qu’impose sa source.
Un détail technique important et honnête : lorsque le contrôle de traction ou l’ABS intervient, les systèmes radar se désactivent pour ne pas se superposer 🟢. Cela confirme qu’il s’agit de logiques de contrôle hiérarchiques et déterministes, et non d’un « cerveau » unique qui prend les décisions.
BMW Motorrad : connectivité, radar et une IA qui réside (pour l’instant) dans les voitures
BMW est probablement la marque qui a le plus communiqué sur la « moto connectée », mais il est utile de distinguer les différents aspects.
ConnectedRide est essentiellement un écosystème de connectivité : l’application BMW Motorrad Connected projette la navigation, la téléphonie et la musique du smartphone sur l’écran TFT, tandis que le ConnectedRide Navigator sert de plateforme centrale pour les différents accessoires 🟢. C’est un système bien conçu — avec une navigation selon le critère « itinéraire riche en virages », une synchronisation cloud via BMW ID et des cartes TomTom — mais cela n’a rien à voir avec l’intelligence artificielle : il s’agit d’un logiciel d’infodivertissement et de connectivité 🟢.
En matière d’aides à la conduite, la R 1300 GS et la R 18 Transcontinental sont équipées de systèmes assistés par radar (ACC, FCW, BSD) développés avec Bosch 🟢, selon la même logique déterministe décrite plus haut.
C’est dans le monde automobile, et non encore dans celui des deux-roues, que BMW a véritablement investi dans une IA « sérieuse ». En 2025, le groupe a annoncé avec Qualcomm un système de conduite automatisée de nouvelle génération — une architecture unifiée avec des caméras haute résolution, des radars, une couverture à 360°, des cartes HD et une localisation GNSS de précision, ainsi que des communications V2X — destiné à l’iX3 et à l’automobile 🟢. Il s’agit d’une plateforme dont la perception repose sur des réseaux neuronaux (vue aérienne, extraction d’informations à partir de caméras fisheye) et qui constitue une véritable pile d’IA. Que cette expertise puisse, à terme, se transmettre aux deux-roues est plausible, mais non annoncé 🔴.
BMW est également membre fondateur du Connected Motorcycle Consortium (CMC), dont nous parlerons plus loin.
Ducati : la pionnière du radar
Ducati mérite une mention historique précise : elle a été la première au monde à mettre en production un radar pour motos, avec la Multistrada V4 en 2021 🟢. Le système — développé entièrement avec Bosch — utilise le radar avant pour réguler la distance de l’ACC et le radar arrière pour la détection des angles morts 🟢.
Le reste de l’électronique Ducati (ABS Cornering, Ducati Traction Control, Wheelie Control, cartographies moteur, suspensions semi-actives Skyhook sur les modèles qui en sont équipés) relève d’un contrôle électronique avancé régi par l’IMU : extrêmement sophistiqué, mais déterministe. Ducati a elle-même déclaré travailler sur des systèmes radar propriétaires de nouvelle génération 🟡 et a présenté des prototypes de communication entre véhicules (V2V) lors des événements du CMC 🟢. En revanche, à ce jour, aucun système d’apprentissage automatique « à bord » ne semble équiper les modèles de série.
KTM et Bosch : la deuxième génération fait ses débuts (avec un an de retard)
L’histoire la plus instructive des deux dernières années est celle de la KTM 1390 Super Adventure S EVO, première moto de série à intégrer la deuxième génération d’ARAS de Bosch, avec le capteur radar de cinquième génération et la nouvelle boîte de vitesses semi-automatique AMT 🟢.
L’ensemble est impressionnant sur le papier : radar plus compact avec une meilleure reconnaissance des poids lourds, ACC avec Stop & Go, Brake Assist, Collision Warning, Group Ride Assist, suspension semi-active WP dotée de la technologie SAT 🟢. La moto, forte de 173 ch grâce au bicylindre LC8 porté à 1 350 cm³, est arrivée dans les concessions européennes entre novembre et décembre 2025, à environ 23.580 € pour la version S EVO 🟢.
Mais un détail illustre bien l'écart entre l'annonce et la réalité : Bosch et KTM avaient déjà présenté cette technologie en 2024, et la moto aurait dû arriver « peu après ». Une profonde restructuration financière de KTM — qui s'est conclue par un sauvetage et l'acquisition de la participation majoritaire par l'indienne Bajaj Auto — a gelé le projet pendant plus d'un an 🟢. Un rappel utile : dans le secteur motocycliste, plusieurs saisons peuvent s'écouler entre le communiqué annonçant la technologie et la moto effectivement disponible à l'achat, et tout ce qui est annoncé n'aboutit pas.
Sur le plan de l'IA, il faut le dire clairement : l'ARAS KTM/Bosch est en dialogue constant avec l'ECU, l'IMU et le contrôle de stabilité 🟢, mais reste un système radar associé à des algorithmes. Ce n'est pas du machine learning.
Honda : robotique, pas intelligence artificielle
Honda est peut-être le cas où l'étiquette « IA » est appliquée le plus abusivement. Le célèbre Honda Riding Assist, présenté au CES 2017 et capable de maintenir la moto en équilibre à l'arrêt et à très faible vitesse, est une merveille d'ingénierie — mais c'est de la robotique de contrôle de l'équilibre, et non de l'intelligence artificielle.
Le système découle directement des recherches de Honda sur les robots humanoïdes (l'ASIMO) et le monocycle UNI-CUB, et repose sur le contrôle par pendule inversé : en faisant varier l'angle de la colonne de direction et la géométrie du train avant, la moto se stabilise automatiquement 🟢. En 2021, Honda a présenté une deuxième génération, avec un équilibrage « coopératif » qui harmonise l'intervention de la machine avec l'intention de braquage du pilote 🟢. C'est une technologie extraordinaire, mais régie par des lois de contrôle déterministes, et non par des réseaux neuronaux qui apprennent.
Côté transmission, l'E-Clutch (embrayage géré électroniquement qui élimine l'utilisation du levier sans renoncer à une boîte de vitesses traditionnelle) et le DCT éprouvé sont des automatismes mécatroniques, pas de l'IA 🟢.
Yamaha : du robot pilote à l’auto-équilibrage
La contribution la plus emblématique de Yamaha à ce courant est MOTOBOT, le robot humanoïde conçu pour piloter une moto de série sans la modifier, présenté au milieu des années 2010. L’objectif déclaré — battre Valentino Rossi sur circuit — n’a pas été atteint : lors de la confrontation directe, MOTOBOT a réalisé un tour en environ 117 secondes, contre 85 pour Rossi 🟢. Mais le projet a constitué un véritable programme de recherche sur le contrôle, la perception et le machine learning appliqués à la conduite 🟢, et non un simple exercice de marketing.
De MOTOBOT est né l’AMSAS (Advanced Motorcycle Stabilization Assist System), un système d’auto-équilibrage qui, comme le Riding Assist de Honda, se passe de gyroscope et utilise une IMU à six axes avec deux actionneurs pour stabiliser la moto lors de l’arrêt et du redémarrage 🟡. Sur les modèles de série, Yamaha propose le pack assisté par radar (ACC, BSD, FCW) sur la Tracer 9 GT+, avec l’Unified Brake System (UBS), que Yamaha précise elle-même ne pas être un système de prévention des collisions, mais un assistant au freinage 🟢. Un rare exemple d’honnêteté terminologique de la part d’un constructeur.
Les motos électriques et le véritable terrain de jeu du logiciel
Si le machine learning existe quelque part sur les motos de série, il est plus probable de le trouver dans l’univers électrique, où le logiciel est natif.
Zero Motorcycles, avec son Cypher OS (aujourd’hui en version III+), propose un système d’exploitation propriétaire qui orchestre tous les systèmes de la moto et permet une personnalisation via une application : couple, freinage régénératif, et même limite de vitesse 🟢. Il s’agit d’une gestion logicielle avancée et connectée ; toutefois, la composante d’apprentissage à proprement parler reste limitée et n’est pas documentée comme un véritable machine learning « à bord » 🟡. La LiveWire (anciennement Harley-Davidson) représente elle aussi cette évolution « connectée et pilotée par les données », davantage qu’une IA au sens strict 🟡.
Le cas Damon : quand le marketing de l’IA dépasse la réalité
Aucune histoire n'illustre mieux le sujet de cette enquête que celle de Damon Motors. La start-up canadienne, fondée en 2017, avait construit son identité autour de chiffres « triples » (200 ch, 200 mph, 200 miles d'autonomie) et surtout autour de CoPilot, un système d'alerte anticollision doté de caméras, d'un radar et — c'est là tout l'enjeu — d'un réseau neuronal embarqué qui devait apprendre le style de conduite de chaque pilote et améliorer la prédiction des menaces en agrégeant anonymement dans le cloud les données de l'ensemble de la flotte 🟢. Sur le papier, c'était le cas de machine learning le plus ambitieux du secteur.
Damon revendiquait des dizaines de brevets (selon ses propres communiqués, plus de 40 déposés ou accordés) et avait recueilli plus de 3 000 réservations avec acompte, pour une valeur potentielle d'environ 100 millions de dollars 🟢. Puis la réalité : des reports répétés de la production (de 2021 à 2024, puis à 2026), le départ du directeur technique Derek Dorresteyn en février 2025, la suspension de la cotation au Nasdaq au printemps 2025, tandis que le cours s'effondrait sous le centime de dollar 🟢. En mars 2026, l'ensemble du conseil d'administration, y compris le PDG et le directeur financier, a démissionné ; en avril 2026, le site de l'entreprise était hors ligne 🟢. Aucune moto de série n'a jamais été produite.
La morale n'est pas que le machine learning appliqué à la moto soit une escroquerie — Damon avait de vrais ingénieurs et de véritables brevets — mais que annoncer une IA révolutionnaire est infiniment plus facile que l'industrialiser. C'est dans l'écart entre une démo et une moto homologuée, fiable et commercialisable que meurent de nombreux rêves. Toute future promesse de « moto intelligente » doit être lue à la lumière de cette histoire.
Les fournisseurs : là où l'IA est vraiment présente
Le paradoxe du secteur est que l'intelligence artificielle la plus authentique ne se trouve pas chez les constructeurs de motos, mais dans la chaîne d'approvisionnement.
Bosch est le géant de référence : il fournit l'ABS, le MSC (contrôle de stabilité), l'IMU et l'ensemble de la plateforme ARAS à Ducati, KTM, Yamaha, Kawasaki et BMW 🟢. Son approche, comme indiqué, repose sur un radar et des algorithmes déterministes, mais l'ambition affichée par le responsable mondial de la division deux-roues, Geoff Liersch, est de faire passer la technologie du segment premium au marché de masse — avec l'objectif, presque provocateur, de systèmes « à 10 dollars par moto » afin d'avoir un véritable impact sur les statistiques 🟢.
Continental est partenaire du développement des systèmes ADAS et a conclu une collaboration avec la start-up israélienne Ride Vision 🟢, le cas le plus clair d'IA visuelle appliquée aux deux-roues : deux caméras grand angle alimentent une unité embarquée qui exécute des algorithmes de vision prédictive et de reconnaissance d'images entraînés sur un jeu de données spécifique aux véhicules à deux roues (en tenant compte de l'inclinaison, du comportement du pilote et des conditions environnementales) 🟢. Ride Vision est un système aftermarket, compatible avec toutes les motos, et représente un véritable apprentissage automatique commercialisé 🟢. La recherche universitaire confirme cette orientation : des études évaluées par les pairs sur des réseaux neuronaux (YOLO, vision stéréo) pour la détection des motos et le freinage d'urgence autonome (MAEB) montrent des résultats prometteurs, mais encore expérimentaux 🟡.
Qualcomm fournit des plateformes de calcul et de connectivité (notamment le V2X) 🟢 ; Nvidia est la référence pour le calcul neuronal dans l'automobile, mais son rôle direct sur les motos de série reste à ce jour marginal et non documenté 🔴. Brembo a lancé Sensify, un système de freinage « intelligent » à commande numérique qui intègre logiciel et actionnement hydraulique : il s'agit d'un contrôle avancé, offrant une marge pour des logiques adaptatives, plutôt que d'une IA avérée 🟡.
Section brevets
Le paysage des brevets confirme le constat : beaucoup de travaux sur l'équilibre et l'automatisation mécatronique, moins sur l'apprentissage automatique « embarqué » appliqué aux motos de série.
| Entreprise | Domaine | Notes |
|---|---|---|
| Honda | Contrôle de l'équilibre (pendule inversé), auto-équilibrage | Issu de la recherche en robotique ASIMO/UNI-CUB 🟢 |
| Yamaha | Robotique de conduite (MOTOBOT), stabilisation AMSAS | Programme de recherche sur le contrôle et l'apprentissage automatique 🟢 |
| Damon | CoPilot (réseau neuronal, alerte anticollision), HyperDrive, Shift | Plus de 40 brevets déclarés ; entreprise ayant cessé ses activités en 2026 🟢 |
| Bosch | Systèmes assistés par radar (ARAS), MSC, IMU | Fournisseur dominant, approche algorithmique 🟢 |
| Ride Vision | Interface HMI et algorithmes de vision prédictive | Apprentissage automatique visuel, système aftermarket 🟢 |
On trouve également dans les bases de données publiques (USPTO) des brevets portant sur des motos robotisées à auto-équilibrage, dotées de boucles de contrôle fondées sur des capteurs de vitesse linéaire et angulaire 🟢 — un axe de recherche davantage qu'un produit.
Avertissement méthodologique : un brevet n'est pas un produit. Il témoigne d'une intention ou d'un axe de recherche, et non de l'existence d'une technologie commercialisée. De nombreux brevets restent lettre morte.
Focus 1 — Les motos deviendront-elles autonomes ?
Réponse courte : non, pas au sens plein, et ce n'est probablement même pas l'objectif.
Les prototypes auto-équilibrés et autonomes existent (Honda Riding Assist, BMW Motorrad Vision Next 100, MOTOBOT) 🟢, mais ils sont conçus comme des démonstrateurs technologiques et des outils de recherche, et non comme les prémices d'une moto qui se conduirait seule pour nous emmener au travail.
Les raisons sont structurelles, pas seulement technologiques :
- Limites physiques. Une moto est instable par nature : elle perd sa stabilité lorsque la vitesse diminue et ne tient pas debout à l'arrêt. L'automatiser est bien plus difficile qu'automatiser une voiture 🟢. Comme le souligne la même étude sur les systèmes de freinage autonome, les caméras ne « voient » pas à travers le brouillard et la pluie, et l'inclinaison complique chaque mesure 🟡.
- Motivations d'utilisation. Bosch est explicite : on conduit une voiture et on pilote une moto pour des raisons différentes. L'entreprise affirme vouloir ajouter de la sécurité sans retirer le plaisir de piloter 🟢. Une moto autonome résoudrait un problème que presque aucun motard ne pense avoir.
- Enjeux réglementaires et assurantiels. La responsabilité en cas d'accident avec un véhicule autonome reste irrésolue, même pour les voitures ; pour les motos, où le corps du pilote fait partie du système de contrôle, elle l'est encore davantage 🟡.
- Coûts et acceptation. Aujourd'hui, le marché prêt à payer pour ces technologies est restreint et haut de gamme 🟢.
La direction réaliste n'est pas la moto autonome, mais la moto assistée : des systèmes qui interviennent dans les situations critiques tout en laissant le contrôle au pilote.
Focus 2 — L'IA pourra-t-elle prévenir les accidents ?
Le potentiel est concret, mais il doit être évalué avec une honnêteté statistique.
Le précédent historique est l'ABS : une étude de 2013 a montré une réduction de 31 % des taux d'accidents mortels sur les motos qui en étaient équipées 🟢, et l'Observatoire européen de la sécurité routière a estimé qu'une généralisation de l'ABS pourrait prévenir plus de 1 000 décès par an en Europe 🟢. L'ABS n'est pas de l'IA, mais il montre que la technologie de sécurité fonctionne lorsqu'elle devient universelle et abordable.
Concernant les systèmes assistés par radar, l'estimation déjà citée de Bosch parle d'un accident sur six potentiellement évitable 🟡. Ride Vision fonde sa raison d'être sur un chiffre dramatique : les motos représenteraient environ 28 % des accidents de la route mortels, avec une incidence disproportionnée par rapport au parc roulant 🟡.
Le point décisif est que la majorité des accidents graves impliquent un automobiliste qui ne voit pas le motard. C'est pourquoi la frontière la plus prometteuse ne consiste pas seulement à équiper la moto de capteurs, mais aussi à développer la communication entre véhicules (V2V/V2X) : le Connected Motorcycle Consortium (qui réunit BMW, Honda, Yamaha, Ducati, KTM et Suzuki depuis 2015) travaille précisément à faire « dialoguer » motos et voitures, afin que la voiture soit informée de la présence de la moto avant même de la voir 🟢. Bosch imagine des scénarios dans lesquels une moto avertirait électroniquement celle qui la suit avant de freiner 🟡.
La prudence est de mise : nombre de ces estimations proviennent des fournisseurs eux-mêmes, qui ont intérêt à en défendre l'efficacité. Il faut disposer de données indépendantes recueillies sur le long terme avant de les considérer comme acquises.
Focus 3 — L'IA personnalisera-t-elle chaque moto ?
C'est le scénario le plus fascinant, et en même temps le plus spéculatif 🔴.
L'idée : une moto qui, en observant notre façon de freiner, d'accélérer, de prendre les virages et les vitesses auxquelles nous roulons, adapte elle-même les paramètres de l'ABS, du contrôle de traction, des suspensions, de la réponse de l'accélérateur, des cartographies moteur et de la gestion de l'autonomie électrique, pour s'adapter au pilote au fil du temps.
Certains éléments sont déjà disponibles :
- Les suspensions semi-actives et les modes de conduite permettent aujourd'hui une personnalisation manuelle poussée 🟢.
- Les motos électriques connectées (Zero Cypher, LiveWire) permettent le réglage via une application et les mises à jour over-the-air 🟢.
- Le CoPilot de Damon promettait l'apprentissage du style individuel grâce à un réseau neuronal 🟢 — mais, comme nous l'avons vu, il n'est jamais arrivé sur le marché.
Le passage de « personnalisation manuelle + quelques adaptations réactives » à « moto qui apprend et se reconfigure toute seule » nécessite un apprentissage automatique embarqué fiable, et dans ce domaine, le secteur est encore en retard sur le discours dominant. Réalistement, les premières avancées crédibles vers une véritable personnalisation adaptative sont plus proches du 2030 qui, à ce jour 🔴.
Tableau comparatif
Le paradoxe du secteur : l’IA la plus authentique ne se trouve pas chez les marques de motos, mais chez les fournisseurs.
| Entreprise | Niveau d’« IA » réel | Technologies disponibles aujourd’hui | Statut |
|---|---|---|---|
| BMW Motorrad | Faible sur les motos (radar + algorithmes) ; élevé sur les voitures (Qualcomm) | ConnectedRide, radar ACC/FCW/BSD, TFT connecté | Disponible dans le commerce 🟢 |
| Ducati | Faible (contrôle électronique avancé) | Radar ACC/BSD (depuis 2021), ABS en virage, DTC | Disponible dans le commerce 🟢 |
| KTM | Faible (ARAS 2e génération de Bosch) | Radar de 5e génération, ACC Stop&Go, AMT, suspension semi-active | Disponible dans le commerce (2026) 🟢 |
| Honda | Nul/robotique de contrôle | Riding Assist (auto-équilibrage), E-Clutch, DCT | Concept + production 🟢 |
| Yamaha | Recherche (ML dans MOTOBOT) ; production en série déterministe | Radar sur Tracer 9 GT+, UBS, AMSAS (recherche) | Mixte 🟢/🟡 |
| Kawasaki | Faible | Radar ACC/FCW/BSD sur H2 SX SE | Disponible dans le commerce 🟢 |
| Zero / LiveWire | Faible à moyen (logiciel connecté) | Cypher OS, application, OTA, modes de conduite | Disponible dans le commerce 🟢 |
| Damon | Élevé (ML revendiqué) | CoPilot (réseau neuronal) — jamais produit | Effondrée (2026) 🔴 |
| Ride Vision (fournisseur) | Élevé (vision + ML) | CAT aftermarket, reconnaissance d’images | Disponible dans le commerce 🟢 |
| Bosch (fournisseur) | Moyen (radar + algorithmes) | ARAS 1re/2e génération, MSC, IMU, ABS | Disponible dans le commerce 🟢 |
Chronologie
- 2015 — Le Connected Motorcycle Consortium (V2V) voit le jour. Yamaha développe MOTOBOT. 🟢
- 2017 — Honda présente Riding Assist au CES ; BMW dévoile la Vision Next 100. 🟢
- 2020 — Bosch lance la première génération d’ARAS (ACC, BSD, FCW) ; Ride Vision sort du mode furtif grâce à son partenariat avec Continental. 🟢
- 2021 — Ducati Multistrada V4 S : première moto de série équipée d’un radar. Honda présente la deuxième génération de Riding Assist. 🟢
- 2022 — Le radar s’étend à KTM, Kawasaki, BMW, Yamaha et Triumph. 🟢
- 2024 — Bosch et KTM annoncent la deuxième génération d’ARAS avec AMT ; Yamaha, Honda et BMW développent leurs boîtes semi-automatiques. 🟢
- 2025 — KTM engage sa restructuration et son rachat par Bajaj ; Damon est suspendue du Nasdaq. 🟢
- 2026 — La KTM 1390 Super Adventure S EVO entre en production avec un radar de 5e génération ; Damon s’effondre (démission du conseil d’administration, site hors ligne). 🟢
- 2030 (prévisions) — Généralisation des systèmes radar au-delà du segment premium ; premiers pas crédibles vers la personnalisation adaptative et le V2X à grande échelle. 🔴
Encadré — Les 10 innovations de l’IA (ou supposées telles) qui vont changer les motos
- Radar avant/arrière à portée étendue (plus de 200 m).
- ACC avec Stop & Go associé à la boîte automatique.
- Freinage d’urgence assisté (Emergency Brake Assist).
- Détection d’images par réseaux neuronaux (de type Ride Vision).
- Communication V2V/V2X entre motos et voitures.
- Group Ride Assist pour la conduite en groupe.
- Suspensions prédictives/adaptatives.
- Diagnostic et maintenance prédictive via le cloud.
- Apprentissage du style du pilote (encore au stade de prototype).
- Assistants vocaux et navigation contextuelle intégrés.
Encadré — Qui est réellement en avance dans la course à l’IA (classement argumenté)
- Bosch — ne fabrique pas de motos, mais fournit l’infrastructure de sécurité de presque toutes. Il domine par ses volumes et sa maturité. 🟢
- Ride Vision / Continental — l’apprentissage automatique visuel le plus concret et déjà commercialisé. 🟢
- BMW — le pont le plus crédible entre l’IA automobile (Qualcomm) et les deux-roues. 🟢
- Ducati — pionnière du radar, avec une forte intégration électronique. 🟢
- KTM — première à adopter la 2e génération de l’ARAS en série. 🟢
- Honda / Yamaha — leaders de la robotique de l’équilibre, mais plus prudents concernant l’apprentissage automatique de série. 🟢
Encadré — Les technologies qui arriveront probablement d’ici 2030 🔴
- Radar économique largement déployé, y compris sur les motos de moyenne et petite cylindrée.
- V2X à grande échelle entre motos et voitures.
- Suspensions et cartographies moteur réellement auto-adaptatives au pilote.
- Maintenance prédictive fondée sur les données d’une flotte.
- Freinage automatique d’urgence (MAEB) homologué sur des motos de série.
Conclusion : ni révolution ni tromperie
La réponse à la question du titre n’est pas binaire. Ce n’est pas entièrement une révolution, mais ce n’est pas non plus entièrement du marketing.
La véritable révolution existe, et elle porte un nom précis : radar et contrôle électronique avancé. Elle a réellement rendu certaines motos haut de gamme plus sûres et son prix baissera dans les prochaines années. Le marketing, tout aussi réel, consiste en revanche à apposer l’étiquette « intelligence artificielle » sur des systèmes qui, dans l’immense majorité des cas, sont des algorithmes déterministes : extrêmement sophistiqués, mais dépourvus d’apprentissage.
Le véritable apprentissage automatique appliqué aux motos existe — dans la vision artificielle de fournisseurs comme Ride Vision, dans la recherche universitaire et dans des programmes comme MOTOBOT — mais, sur les modèles de série, il reste l’exception plutôt que la règle. Et le parcours de Damon rappelle à quel point le passage de la promesse neuronale au produit sur route est fragile.
Pour le motocycliste, la synthèse honnête est la suivante : les motos deviennent plus sûres et plus connectées, mais pas « intelligentes » au sens science-fiction du terme. Et, du moins pour l’instant, la part la plus précieuse de l’intelligence au guidon reste celle de la personne qui conduit.
Bibliographie et sources
Constructeurs - BMW Motorrad — ConnectedRide (bmwmotorcycles.com/en/engineering/connectedride.html) ; assistance radar pour la R 1300 GS (support.bmw-motorrad.com) - Honda Global — Riding Assist (global.honda/en/tech/Honda_Riding_Assist/ ; global.honda/en/innovation/CES/2017/) - KTM — 1390 Super Adventure S EVO / R 2026 (ktm.com) - Zero Motorcycles — Cypher OS / Technology (zeromotorcycles.com/ride-electric/technology) - Damon Motors — CoPilot / communiqués (damon.com ; ir.damon.com ; prnewswire.com)
Fournisseurs de technologies - Bosch — systèmes avancés d’aide à la conduite pour deux-roues (bosch-mobility.com) ; « New motorcycle safety systems tested » (bosch.com/stories/motorcycle-safety-systems/) ; Bosch Media Service US (us.bosch-press.com) - BMW Group + Qualcomm — système de conduite automatisée (repairerdrivennews.com, sept. 2025) - Ride Vision / Continental — lancement de CAT (ride.vision ; greencarcongress.com ; venturebeat.com)
Brevets - USPTO — Moto robotisée à équilibrage automatique (image-ppubs.uspto.gov, brevet 10486755) - Damon Motors — portefeuille de brevets CoPilot/HyperDrive (ir.damon.com)
Études universitaires - MDPI, Remote Sensing (2023) — Détection des motos et avertissement de collision (MD-TinyYOLOv4) (mdpi.com/2072-4292/15/23/5548) - arXiv (2017) — Détection des obstacles pour le freinage d’urgence autonome des motos (MAEB) (arxiv.org/pdf/1707.03435)
Médias spécialisés - MCN / Motorcycle News — Bosch/KTM ARAS de 2e génération et futur système Bosch (sept. 2024 ; déc. 2025) ; essai de la KTM 1390 SA S EVO (déc. 2025) - RevZilla / Common Tread — essai de l’ARAS Bosch (sept. 2024) ; état de l’ARAS (févr. 2024) ; première présentation de la KTM 1390 SA S EVO - RideApart — déclin de Damon (févr. 2025 ; mars-avr. 2026) - The Pack / Techcouver / Bike-EV — effondrement de Damon (2025-2026) - SlashGear — motos à équilibrage automatique (2024)
Note méthodologique : les estimations d’efficacité des systèmes de sécurité (par ex. « 1 accident sur 6 ») proviennent dans plusieurs cas des fournisseurs eux-mêmes et doivent être considérées comme indicatives, dans l’attente de validations indépendantes. Les prévisions pour 2030 sont, par définition, spéculatives.
Partager:
Comment fixer une sacoche de selle de moto sans se tromper
BMW M 1300 GS : les photos espion confirment la troisième GS, avec une roue avant de 21 pouces