Pokémon Go : le chantier géant que des millions de joueurs ont bâti sans y penser
Vos données sur Pokémon Go ont été très utiles…
Pokémon Go n’a pas seulement servi à faire courir tout le monde derrière des Pikachu dans les parcs : en dix ans, le jeu a aussi aidé à construire une cartographie 3D géante du monde, à entraîner des robots livreurs… et probablement à perfectionner des systèmes de navigation pour drones militaires.
Voici l’histoire de ce “chantier participatif” que personne n’a vraiment l’impression d’avoir signé.
De “Attrapez-les tous” à “Scannez tout”
Ainsi, quand Pokémon Go sort en 2016, le pitch est simple et magique : sortir de chez soi, marcher, lever son téléphone et voir des Pokémon apparaître dans le monde réel.
On se souvient encore des parcs bondés, des PokéStops au pied des monuments et des soirées à enchaîner les leurres avec des inconnus devenus partenaires de raid improvisés.
Ce que beaucoup de joueurs ignoraient, c’est qu’en parallèle de cette grande chasse mondiale, Niantic allait transformer le jeu en immense opération de cartographie.
À partir de 2020, une fonction permet de “scanner” certains lieux : statues, bâtiments, fontaines, carrefours.
Concrètement, le joueur filme l’objet en tournant autour, sous différents angles, à différents moments de la journée, sous la pluie, le soleil, la neige.
Résultat : en une dizaine d’années, Pokémon Go accumule environ 30 milliards d’images et de scans du monde réel.
Pas juste des points GPS, mais des vues détaillées de lieux précis, enrichies de métadonnées (position, orientation, parfois heure ou contexte).
Une matière première rêvée pour entraîner des intelligences artificielles qui doivent “comprendre” l’espace.
Une carte 3D géante pour les machines
Avec ces milliards d’images, Niantic (puis sa filiale Niantic Spatial) ne se contente pas d’améliorer le jeu.
L’entreprise s’en sert pour bâtir ce qu’elle décrit comme une sorte de “carte vivante” du monde, en trois dimensions, pensée non pas pour les humains, mais pour les machines.
L’idée est la suivante : au lieu de s’appuyer uniquement sur le GPS, on entraîne un système capable de reconnaître un lieu à partir de ce qu’il voit.
Une caméra filme une rue, un bâtiment, un angle de trottoir ; le modèle IA compare ces images à la base de données gigantesque issue de Pokémon Go et en déduit très précisément où il se trouve et dans quelle direction il regarde.
Ce système s’appelle un VPS (Visual Positioning System).
Là où le GPS donne une position approximative en se basant sur des satellites, le VPS essaie d’atteindre la précision du “quelques centimètres près” en lisant le décor comme un joueur lit une mini‑map.
C’est ce que Niantic Spatial vend aujourd’hui : un cerveau géospatial nourri par des années de parties.
Des pizzas livrées grâce aux dresseurs
Premier terrain d’application très concret : les robots livreurs.
Niantic Spatial a signé un partenariat avec Coco Robotics, une start‑up de robots de livraison.
Ces machines pas plus grandes qu’une glacière roulent sur les trottoirs pour apporter repas et colis dans des villes où le GPS n’est pas toujours fiable : immeubles serrés, tunnels, rues étroites, zones avec interférences.
Cependant, dans ces environnements, le robot ne peut pas se contenter de “suivre un point” sur une carte. Il doit comprendre :
- “Là, c’est cette rue‑là, pas la suivante.”
- “Ce passage piéton, c’est celui avec la barrière bleue, pas celui avec la rambarde verte.”
C’est là que les données de Pokémon Go entrent en scène. Les robots comparent ce que leurs caméras voient à la carte 3D entraînée par les scans des joueurs.
L’IA reconnaît ainsi façades, trottoirs, intersections, et permet aux machines de circuler de manière beaucoup plus autonome.
En résumé :
- les balades des dresseurs,
- leurs scans de PokéStops et de statues,
ont servi à apprendre aux robots à mieux se repérer dans la ville.
Là où les joueurs voyaient un PokéStop, l’IA voyait surtout un futur point de repère pour la logistique.
Des robots aux drones : même brique, autre contexte
Ensuite vient la partie qui fait beaucoup plus grincer des dents : les drones militaires.
Plusieurs enquêtes récentes expliquent que le même type de modèle de navigation visuelle développé par Niantic Spatial est désormais lié à des sociétés spécialisées dans les systèmes pour drones utilisés en zone de conflit.
L’exemple le plus cité est celui de Vantor, qui développe des solutions de navigation pour opérations “sans GPS”, typiquement des zones de guerre où les signaux sont brouillés ou peu fiables.
Le principe est le même que pour les robots livreurs :
- un appareil (ici un drone) filme ce qui l’entoure ;
- son système de navigation compare la vidéo à des cartes 3D très détaillées pour savoir où il est, même sans signal satellite.
Niantic Spatial affirme qu’elle fournit un modèle de positionnement visuel, pas une arme.
Les partenaires défendent l’idée que c’est un usage “neutre” de l’IA géospatiale : aider à situer un appareil dans un environnement complexe, quel que soit le contexte.
Mais vu de l’extérieur, le constat est troublant :
- d’un côté, des joueurs qui scannaient des fontaines pour gagner quelques récompenses virtuelles ;
- de l’autre, un modèle d’IA de navigation visuelle qui peut être branché aussi bien sur un robot livreur que sur un drone militaire.
La brique technique est la même. C’est le contexte d’utilisation qui change totalement la nature de ce que les joueurs ont, indirectement, contribué à construire.
Les joueurs savaient‑ils à quoi ils participaient ?
Cependant, sur la question “est‑ce que c’est légal ?”, les réponses sont assez claires :
- les conditions générales de Niantic mentionnent depuis longtemps que les images et métadonnées collectées peuvent être utilisées pour “le développement et la valorisation des services, produits et technologies” de Niantic, mais aussi de ses partenaires et sous‑licenciés ;
- la fonction de scan n’est pas activée par défaut, et réservée à certains niveaux du jeu ;
- le joueur peut choisir de ne pas participer aux scans.
Juridiquement, on est donc loin du “vol pur et simple” de données. Il y a eu consentement, au moins sur le papier.
La vraie question est ailleurs :
- lorsqu’un joueur accepte de scanner une statue pour améliorer un PokéStop,
- imagine‑t‑il que son geste servira, des années plus tard, à alimenter des flottes de robots ou des systèmes testés pour des opérations militaires ?
C’est le fossé entre le consentement légal (une case cochée dans des CGU interminables) et le consentement réellement informé. Oui, les joueurs ont aidé.
Mais non, la plupart n’avaient pas en tête l’ampleur ni la destination finale de ce qu’ils construisaient en tâche de fond.
Pokémon Go, reCaptcha et le travail invisible pour l’IA
L’histoire de Pokémon Go n’est pas isolée.
Elle ressemble beaucoup à celle d’autres services du quotidien :
- Quand on coche des cases “je ne suis pas un robot” en identifiant des feux rouges ou des bus sur un Captcha, on entraîne les algos de vision de Google à reconnaître ces mêmes objets dans la rue.
- Quand on accepte des applis qui collectent en continu nos déplacements, on nourrit des modèles de trafic, de marketing, d’urbanisme ou de surveillance.
Pokémon Go ajoute une couche ludique par‑dessus tout ça. C’est une interface de jeu qui rend acceptable, voire amusant, le fait :
- de parcourir des zones peu cartographiées,
- de filmer des points précis de la ville sous tous les angles,
- de répéter l’opération partout sur la planète.
Derrière la promesse “attraper des Pokémon partout dans le monde”, il y avait aussi la promesse implicite “faire travailler gratuitement des millions de gens à une cartographie géospatiale d’une finesse inédite”.
Alors, à quoi Pokémon Go a vraiment aidé ?
Ainsi, si on résume froidement, au‑delà du plaisir de jeu, Pokémon Go a servi à :
- Cartographier le monde en 3D
Avec des milliards d’images géolocalisées, Niantic a constitué une base qui rivalise, par sa densité, avec les grands services de cartographie classique. - Entraîner un système de positionnement visuel
Capable de situer un appareil à quelques centimètres près sans GPS, simplement à partir de ce que voient ses caméras. - Rendre plus autonomes des robots livreurs
Qui se faufilent entre trottoirs, tunnels et ruelles en comparant leur environnement réel aux données issues des parties. - Contribuer à des systèmes utilisables pour des drones militaires
En fournissant la brique “je comprends où je suis grâce à la vue” dans des zones où les satellites sont aveugles ou brouillés.
Tout ça sans que la majorité des joueurs n’aient jamais l’impression d’avoir signé pour “entraîner des robots” et encore moins des systèmes potentiellement utilisés dans des contextes de guerre.
Et maintenant, on joue à quoi en sachant ça ?
Est‑ce que ça veut dire qu’il ne faut plus toucher à Pokémon Go ?
Pas forcément.
Comme souvent, la réponse n’est ni “tout noir”, ni “tout blanc”.
Ce que cette histoire montre surtout, c’est :
- que nos activités ludiques sont devenues un carburant précieux pour l’IA ;
- que derrière chaque interface “fun” ou “pratique”, il y a parfois un chantier technologique beaucoup plus vaste ;
- et que le vrai sujet, ce n’est pas seulement la collecte de données, mais la transparence sur leurs usages présents et futurs.
La prochaine fois qu’un jeu te propose de scanner ton environnement “pour améliorer l’expérience”, la question ne sera peut‑être pas “est‑ce que ça me rapportera assez de récompenses ?”, mais “qu’est‑ce que je suis en train d’aider à construire, exactement ?”
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