XPENG VLA 2.0 vs Tesla FSD : promesses, controverse et réalité des tests

Cependant, la démonstration publique ne précise pas plusieurs éléments importants, notamment :

• la longueur exacte et la complexité des parcours
• les conditions de circulation
• les versions logicielles utilisées
• la répétition ou non des tests
• l’existence d’une validation indépendante

Faute de ces informations, il s’agit davantage d’une démonstration marketing que d’un benchmark scientifique contrôlé.

Pourquoi certains experts contestent la comparaison

La principale critique concerne le fait que Tesla ne déploie pas en Chine la même version de FSD que celle utilisée aux États‑Unis.

Les rapports indiquent que la comparaison impliquait FSD Version 13 disponible en Chine, alors que Tesla continue de développer des versions plus avancées ailleurs.

Cette différence est importante, car la localisation et les contraintes réglementaires peuvent limiter certaines capacités, par exemple :

• l’accès aux données cartographiques
• l’entraînement sur des comportements de conduite spécifiques au pays
• le calendrier de déploiement des nouvelles fonctions

Pour certains analystes, comparer un système conçu et entraîné spécifiquement pour la Chine avec une version régionale plus limitée de Tesla ne reflète pas forcément l’écart réel entre les technologies au niveau mondial.

L’idée centrale derrière VLA 2.0

VLA 2.0 représente une tentative de repenser l’architecture de l’IA de conduite autonome.

Traditionnellement, les systèmes d’aide à la conduite fonctionnent par étapes : perception de l’environnement, compréhension de la scène, planification de la trajectoire, puis contrôle du véhicule.

XPENG affirme que VLA 2.0 remplace cette chaîne par un modèle unique de bout en bout capable de transformer directement les données visuelles en actions de conduite.

Le système élimine également l’étape intermédiaire de « traduction en langage » présente dans certains modèles multimodaux, afin de produire directement des commandes à partir des signaux visuels.

Le constructeur décrit cette architecture comme un « grand modèle du monde physique », conçu pour comprendre et agir dans des situations réelles de conduite.

Une IA entraînée à grande échelle

Selon les informations communiquées par l’entreprise et certains rapports sectoriels, l’infrastructure d’entraînement de VLA 2.0 comprend :

• environ 72 milliards de paramètres pour le modèle cloud
• près de 100 millions de clips vidéo de conduite utilisés pour l’entraînement
• environ 2 250 TOPS de puissance de calcul embarquée dans le véhicule

XPENG affirme que cet ensemble de données équivaut à des dizaines de milliers d’années d’expérience de conduite humaine, même si ces estimations proviennent de l’entreprise et n’ont pas encore été vérifiées de manière indépendante.

Le système a commencé à être déployé en mars 2026 via des mises à jour OTA (over‑the‑air) sur plusieurs modèles de la marque, notamment les P7, G7 et X9 dans leurs versions haut de gamme.

Les impressions des premiers essais indépendants

Les premiers essais réalisés par des journalistes spécialisés suggèrent que VLA 2.0 constitue un concurrent sérieux dans la course aux systèmes de conduite assistée avancés.

Lors d’un essai à Pékin, un journaliste a pu circuler pendant environ 40 minutes dans un trafic urbain dense sans intervenir une seule fois, soulignant la fluidité et la confiance du système dans des environnements complexes.

D’autres évaluations restent cependant plus nuancées. Certains testeurs notent que :

• Tesla FSD semble encore plus mature globalement
• VLA 2.0 peut dépendre fortement de la cartographie de voie
• certains scénarios rares ou d’urgence restent peu testés

Dans l’ensemble, les critiques décrivent VLA 2.0 comme un rival très prometteur qui progresse rapidement, plutôt qu’un leader incontesté.

L’objectif affiché de XPENG : dépasser Tesla en Chine

La direction de XPENG affiche des ambitions très claires.

Le fondateur et PDG He Xiaopeng a déclaré publiquement que l’entreprise vise à dépasser Tesla en matière de conduite autonome sur le marché chinois d’ici le 30 août 2026.

L’objectif est de parvenir à un niveau d’expérience de conduite comparable aux versions les plus avancées de Tesla testées aux États‑Unis, notamment celles observées dans la Silicon Valley.

À plus long terme, XPENG estime que l’architecture basée sur VLA pourrait permettre d’atteindre la conduite autonome de niveau 4, même si le calendrier dépendra largement des progrès techniques et des autorisations réglementaires.

Une course mondiale qui s’intensifie

Pendant longtemps, Tesla a été considéré comme la référence dans la conduite assistée pour véhicules grand public. Mais les progrès rapides des constructeurs chinois comme XPENG modifient progressivement cet équilibre.

La comparaison autour de VLA 2.0 ne constitue peut‑être pas une preuve définitive de supériorité. Elle montre néanmoins une tendance claire : le développement de la conduite autonome n’est plus dominé uniquement par la Silicon Valley.

Les fabricants chinois s’appuient sur d’énormes volumes de données de conduite, des cycles de développement logiciel très rapides et des investissements massifs dans l’IA — des facteurs qui pourraient profondément remodeler la compétition mondiale dans les prochaines années.