Pendant dix ans, des centaines de millions de joueurs de Pokémon Go ont arpenté les rues du monde entier pour attraper des créatures virtuelles. À leur insu, ils construisaient simultanément l'une des plus grandes bases de données cartographiques jamais constituées : 30 milliards d'images géolocalisées au centimètre près. Niantic vient de révéler la destination finale de ce trésor : les robots livreurs de pizzas qui sillonnent les trottoirs de Los Angeles, Chicago ou Helsinki.Quand la nouvelle a éclaté à la mi-mars 2026, la réaction n'a pas tardé. Sur les réseaux sociaux, un tweet résumant l'affaire a circulé massivement : « Les joueurs de Pokémon Go ont généré 30 milliards de scans du monde réel en croyant attraper des Pokémon. Ces scans servent maintenant à entraîner des robots livreurs à naviguer dans votre ville. Des millions de fans ont fait de l'entraînement IA gratuitement. Génie ou dystopie ? » La question, posée sans ironie excessive, a cristallisé un malaise qui dépasse largement la communauté des joueurs.
Car ce n'est pas une simple réutilisation anodine de données. C'est le révélateur d'un modèle économique discret, pensé dès l'origine, qui consiste à transformer le loisir populaire en infrastructure industrielle sans que les participants le sachent vraiment, et certainement sans les rémunérer.
Niantic, de la réalité augmentée à l'IA spatiale
Pour comprendre la mécanique, il faut revenir aux origines. Niantic est une émanation de Google, fondée en 2010, dont la vocation première était de développer des jeux de réalité augmentée basés sur la localisation. Le premier, Ingress, lancé en 2013, incitait déjà les joueurs à se déplacer physiquement vers des points d'intérêt et à les photographier avec leur téléphone. Puis vint Pokémon Go en 2016, le raz-de-marée. En soixante jours, 500 millions de personnes avaient installé l'application. En 2024, huit ans après son lancement, le jeu comptait encore plus de 100 millions de joueurs selon Scopely, la société qui a racheté le titre à Niantic.
En mai 2025, Niantic a opéré une scission stratégique : la branche jeux a été vendue à Scopely, tandis qu'une entité distincte, Niantic Spatial, a été créée pour exploiter l'infrastructure de données accumulée. Sa mission : transformer des décennies de collecte passive en produits technologiques à haute valeur ajoutée. Le premier fruit concret de cette stratégie s'appelle le Visual Positioning System, ou VPS.
Le VPS : quand regarder remplace le GPS
Le principe du positionnement visuel, déterminer où l'on se trouve en analysant ce que l'on voit plutôt qu'en interrogeant des satellites, n'est pas nouveau en soi. Ce qui l'est, c'est l'échelle à laquelle Niantic Spatial a pu l'opérationnaliser. Le système a été entraîné sur 30 milliards d'images capturées en milieu urbain, concentrées autour de plus d'un million de points d'intérêt répartis à travers le monde. Pour chacun de ces emplacements, le modèle dispose de milliers de clichés pris depuis des angles différents, à des heures différentes, par beau temps comme sous la pluie. Le résultat : un système capable de se localiser à quelques centimètres près, simplement en analysant les bâtiments et les infrastructures environnants.
Brian McClendon, directeur technique de Niantic Spatial, résume le problème que le GPS pose en ville : « L'urban canyon est le pire endroit au monde pour le GPS. Le point bleu sur votre téléphone dérive souvent de 50 mètres, ce qui vous place sur un autre bloc, dans une autre direction, du mauvais côté de la rue. » Pour un piéton, cette approximation est gênante. Pour un robot autonome naviguant sur un trottoir à 8 km/h entre des passants, des poussettes et des bouches d'égout, elle est potentiellement catastrophique.
Comment les joueurs ont (sans le savoir) cartographié le monde
La mécanique de collecte était élégamment déguisée en gameplay. En 2020, Pokémon Go a introduit une fonctionnalité baptisée « Field Research », qui invitait les joueurs à scanner avec leur caméra des statues et monuments réels en échange de récompenses dans le jeu. Une partie des données provenait également des arènes Pokémon. Chaque scan ne capturait pas simplement une image : il enregistrait aussi l'ensemble du contexte, coordonnées GPS exactes, angle de la caméra, heure, conditions météorologiques, mouvement du joueur. Un métadonnées d'une richesse exceptionnelle pour entraîner un...
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