Niantic, l’entreprise derrière Pokémon Go, n’a pas simplement créé un jeu en 2016. Elle a constitué, sans l’annoncer comme tel, l’une des bases de données géospatiales urbaines les plus denses au monde.
Un patrimoine de données que personne d’autre ne possède
Quand Pokémon Go est sorti en 2016, 500 millions de personnes ont installé l’application en 60 jours. Pendant des années, ces joueurs ont arpenté les rues du monde entier, téléphone en main, en photographiant bâtiments, monuments et points de repère urbains. Ce que Niantic a accumulé sans que personne n’y prête vraiment attention, c’est 30 milliards d’images géolocalisées avec une précision centimétrique, accompagnées de métadonnées très riches : orientation du téléphone, vitesse de déplacement, heure de la prise de vue, conditions d’éclairage.
Ce volume de données, aucune autre entreprise ne le détient. Et c’est précisément ce qui a conduit Niantic à créer en mai 2025 une entité distincte, baptisée Niantic Spatial, pour en exploiter le potentiel commercial en dehors du jeu vidéo.
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Le problème concret que ça résout
Le GPS fonctionne bien en rase campagne. En ville, c’est une autre affaire. Les signaux radio rebondissent sur les façades des immeubles, se superposent, et le résultat sur votre téléphone, c’est ce point bleu qui dérive parfois de 50 mètres. Pour un piéton, c’est gênant. Pour un robot de livraison qui doit s’arrêter devant une porte précise, c’est rédhibitoire.
C’est exactement le problème auquel fait face Coco Robotics, une startup qui opère environ 1 000 robots livreurs à Los Angeles, Chicago, Miami, Jersey City et Helsinki. Ces engins de la taille d’une valise cabine circulent sur les trottoirs à environ 8 km/h et ont déjà effectué plus d’un demi-million de livraisons. Leur point faible : la précision de positionnement dans les zones urbaines denses, là où les tours et les passages souterrains rendent le GPS peu fiable.
Comment fonctionne la solution de Niantic Spatial
Le système développé par Niantic Spatial s’appelle un visual positioning system, ou VPS. Le principe est simple à comprendre : au lieu de demander à un satellite où vous êtes, vous regardez ce qui vous entoure et vous comparez avec une base de données d’images pour déterminer votre position.
Là où Niantic Spatial se distingue, c’est dans l’échelle et la qualité de cette base. Autour de plus d’un million de points d’intérêt dans le monde, qui correspondaient aux arènes et aux lieux clés des jeux Niantic, l’entreprise dispose de milliers de photos du même endroit sous des angles, des lumières et des météos différents. Le modèle entraîné sur ces données peut localiser un appareil à quelques centimètres près à partir de quelques photos de son environnement.
Les robots de Coco sont équipés de quatre caméras positionnées à hauteur de hanches, orientées dans toutes les directions. La prise de vue est différente de celle d’un joueur qui tient son téléphone, mais l’adaptation des données n’a pas posé de problème majeur selon les équipes des deux entreprises.
Ce que ça change concrètement pour Coco
L’enjeu opérationnel est précis : un robot qui se positionne à 30 centimètres de la bonne entrée plutôt qu’à deux mètres, c’est une livraison réussie au lieu d’une expérience client dégradée. Coco vise notamment à ce que ses robots se placent exactement aux emplacements de collecte prévus devant les restaurants, sans gêner la circulation des piétons, et s’arrêtent directement devant la porte du client.
Son concurrent direct, Starship Technologies, utilise également un système de positionnement visuel, mais basé sur la construction en temps réel d’une carte 3D à partir des capteurs embarqués. L’approche de Niantic Spatial mise davantage sur la richesse de la base de données préexistante plutôt que sur la cartographie dynamique.
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La vision à plus long terme
John Hanke, PDG de Niantic Spatial, parle d’une “carte vivante” : un modèle numérique du monde réel qui se met à jour en continu grâce aux données remontées par les robots en circulation. Plus les robots se déplacent, plus la carte s’enrichit, plus la précision augmente.
La direction que prend Niantic Spatial va au-delà de la simple localisation. L’objectif affiché est d’annoter le monde physique pour les machines : chaque objet identifié, chaque surface décrite, chaque espace compris non plus comme un fond de carte mais comme un environnement que la machine peut interpréter. Ce que les humains perçoivent intuitivement en regardant autour d’eux, les robots devront l’apprendre depuis des bases de données structurées.
C’est une approche différente de ce que font Google DeepMind ou World Labs, qui développent des modèles capables de générer des environnements virtuels pour entraîner des agents IA. Niantic Spatial part du monde réel et essaie de le capturer avec suffisamment de fidélité pour qu’une machine puisse s’y repérer sans aide humaine.
Le projet Pokémon Go aura donc eu une seconde vie que personne n’avait anticipée en 2016 : constituer, sans le savoir, l’une des bases de données géospatiales les plus détaillées jamais construites, et la revendre aujourd’hui aux acteurs de la robotique urbaine.