Introduction en Bourse de Momenta : comment une startup chinoise a choisi le L2 plutôt que la voie de Waymo

Momenta est entrée à la Bourse de Hong Kong le 8 juillet 2026. Au terme de la première séance, l'entreprise était valorisée 700 milliards de dollars de Hong Kong (environ 90 milliards de dollars). Cette startup financée par du capital-risque, fondée en 2016, a pris le chemin inverse de celui du reste de l'industrie de la conduite autonome.

Stratégie : le L2 plutôt que le L4

En 2018–2019, tout le secteur de l'IA misait sur le L4 (autonomie complète, sans conducteur). Waymo a reçu une valorisation de 175 milliards de dollars, tandis que PonyAI et Yushu Zhixing levaient des centaines de millions. Capital vantait de héroïques trajets mains libres.

Le PDG Cao Xudong a choisi le L2 : l'assistance à la conduite (régulateur de vitesse adaptatif, maintien dans la voie, direction partielle). On l'a jugé de niche et ennuyeux. Le financement en 2019 a été lent. Le doute régnait au sein de l'entreprise.

Mais Cao croyait au « data flywheel » : si un système collecte des données auprès de millions de voitures, il converge vite vers la perfection. La flotte L4 de Waymo est limitée (voitures coûteuses, peu nombreuses). Le L2 peut être déployé d'emblée sur toutes les voitures de série.

Résultats : 3000 fois plus de données

En 2026, la stratégie a gagné.

• Part de marché : 60 % de tous les systèmes L2 déployés sur des voitures de série en Europe
• Modèles précis : plus de 50 % pour chacune des 210+ plateformes automobiles personnalisées
• Déployé dans le monde réel : plus de 100 millions de voitures équipées du logiciel de Momenta
• Équipe : seulement 1000+ employés
• Marge : en trois ans, elle est passée de 17,5 % → 49 % → 71,6 %

Cao a raconté aux investisseurs une visite chez Tesla pour essayer le FSD (Full Self-Driving) de Musk. Tesla s'y emploie avec 200–300 ingénieurs, Momenta avec plus de 1000. Il y a vu de l'inefficacité. En interne, il s'est promis : « Il faut aller plus vite et être plus efficaces ».

L'efficacité d'ingénierie comme stratégie

Tous les succès de Momenta tiennent à l'efficacité d'ingénierie. L'entreprise a investi dans des outils d'automatisation : un pipeline CI/CD, des robots de road-testing et le versionnage des données. Cao suit personnellement les 10 principaux outils.

Exemple : l'outil « rt spa », qui automatise tout le cycle de road-testing. Cao l'a nommé lui-même, a dirigé les 10 premières réunions d'architecture et assisté à chaque itération. Résultat : un chercheur en algorithmes appuie sur un bouton et, 4 heures plus tard, obtient un rapport de qualité prêt sur la version.

Second exemple : un système de préparation des versions avant leur sortie. Comment savoir si une nouvelle version est bonne ? Il faut examiner plus de 1000 métriques. Momenta a automatisé cela via un dashboard.

Concurrence et défis

Le marché du L2 n'est plus une niche. Parmi les concurrents : Huawei, Horizon Robotics, Qingzhou, Waymo et Baidu Apollo. Les prix des systèmes L2 ont chuté. Qualcomm et NVIDIA se font concurrence sur les puces. De nouveaux venus (Wenmiao, Elementai) tentent de casser les prix de Momenta.

Cao voit l'avenir dans l'intégration logiciel-matériel et les world models pour le L4, mais cela reste à venir (2027–2028).

Ce que cela signifie

Momenta montre que, dans l'industrie de l'IA, les mêmes principes valent que dans l'ingénierie logicielle et matérielle : données > taille du modèle, itération > percée isolée, culture d'ingénierie > génie. L'entreprise n'a pas gagné parce qu'elle avait les meilleurs scientifiques, mais parce qu'elle a choisi la bonne échelle de données et investi dans l'ingénierie de production. C'est une leçon pour toute l'industrie de l'IA : il ne faut pas tout gagner en laboratoire.