NVIDIA Omniverse : Le moteur du futur de l'IA et du métavers
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NVIDIA Omniverse : Le moteur du futur de l'IA et du métavers
NVIDIA indique que le thème de cette année est « concrétiser les applications d'Omniverse ».
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : MetaPost
Lors de la récente conférence CadenceLIVE Silicon Valley 2024, Jensen Huang a déclaré publiquement que l'IA allait révolutionner trois domaines majeurs : les centres de données, la robotique et la conduite autonome, ainsi que les sciences de la vie. Le fait que les robots humanoïdes atteignent un prix compris entre 10 000 et 20 000 dollars sera inévitable à l’avenir, car toutes les grandes entreprises technologiques mondiales augmentent leurs investissements dans ce secteur — NVIDIA ayant même créé son propre laboratoire de robotique.
« Nous avons besoin d’un moteur de simulation pour représenter numériquement le monde aux robots, afin qu’ils disposent d’une « salle de sport » numérique où apprendre à être des robots. Nous appelons ce monde virtuel Omniverse. »
Qui ne voudrait pas posséder un robot humanoïde à moindre coût ? Avant d’en avoir un, peut-être pouvons-nous déjà disposer de sa « salle de sport ».
Omniverse, partout présent
Plutôt que de dire que tout l’écosystème technologique dépend de NVIDIA, il serait plus juste de reconnaître la vision pionnière de NVIDIA.
Bien avant que le concept du métavers n’atteigne le grand public, NVIDIA avait déjà commencé à développer et accumuler des technologies connexes. Ayant profondément perçu la demande croissante des différents secteurs pour les mondes virtuels et les jumeaux numériques, NVIDIA a mené des recherches ciblées et lancé la plateforme Omniverse. Tandis qu’elle continue d’améliorer ses solutions, de nombreuses grandes entreprises ont adopté Omniverse pour construire leurs propres jumeaux numériques ou métavers industriels.
Omniverse n’est pas un simple outil, mais une plateforme technologique — une plateforme permettant de développer et déployer des applications industrielles numériques basées sur la simulation physique. La plupart des utilisateurs sont probablement habitués à leurs logiciels ISV (éditeurs indépendants) ou à certains écosystèmes spécifiques. Omniverse peut intégrer et renforcer ces outils existants, en connectant les outils et actifs numériques vers l’écosystème le plus vaste au monde dédié à la conception et à la simulation.
Comme chacun le sait, NVIDIA est l’inventeur du GPU et le leader du secteur de la visualisation professionnelle. Grâce à ses GPU, NVIDIA peut effectuer un rendu avancé des pixels et des sommets, prendre en charge le tracé de rayons 10K, et réaliser des simulations physiques fidèles aux lois de la physique. En combinant la connexion et la gestion des actifs numériques avec des performances graphiques élevées et des technologies d’IA, on obtient la plateforme Omniverse.
Depuis sa création en 2019, Omniverse a connu plusieurs itérations en cinq ans, introduisant de nombreuses nouvelles fonctionnalités couvrant divers scénarios d’utilisation dans des secteurs tels que l’automobile, la fabrication, les médias, le cinéma, l’architecture, l’énergie, le calcul scientifique et la simulation.
En citant NVIDIA elle-même : « Omniverse is everywhere ! »
Pourquoi l’IA ne peut-elle se passer d’Omniverse ?
La montée en puissance du déploiement de l’IA générative accélère la transformation numérique dans tous les secteurs. Les flux de travail liés aux véhicules autonomes, aux robots humanoïdes, aux entrepôts intelligents ou aux villes intelligentes à grande échelle seront radicalement transformés. Les workflows d’entraînement par simulation basés sur l’IA dans Omniverse, ainsi que leur déploiement ultérieur, connaîtront une accélération sans précédent.
1. Quelles exigences pour le déploiement de l’environnement d’entraînement IA ?
Premièrement, l’efficacité est primordiale. L’efficacité dicte tout : si l’entraînement est lent, votre produit sortira plus tard que ceux de vos concurrents, voire ne sera que « fonctionnel » ou « moyennement utilisable », ou encore moins performant. Ainsi, avant même que votre produit n’arrive sur le marché, celui de vos concurrents pourrait déjà l’avoir dominé. L’efficacité de l’entraînement et du déploiement dépend entièrement de la puissance de calcul, qui elle-même repose directement sur la disponibilité des GPU.
Deuxièmement, la haute fidélité. Celle-ci concerne la précision du rendu, des modèles et de l’entraînement. Selon les types d’actifs numériques, les exigences varient. Par exemple, pour des applications orientées consommateur (C), comme les systèmes de recommandation ou les fils d’actualité, la précision du rendu n’est pas critique. En fonction des besoins spécifiques des utilisateurs, différentes solutions peuvent être proposées en ajustant la précision du rendu, de l’entraînement et du calcul.
Troisièmement, le résultat final doit être rendu sur les dispositifs d’affichage des utilisateurs. Omniverse fournit des solutions professionnelles, visuelles et collaboratives. Le résultat final doit présenter une excellente qualité d’image, respecter les lois de la physique et inclure le tracé de rayons — des éléments qui reposent tous finalement sur la puissance de calcul des GPU.
2. La simulation, clé de l’amélioration de la sécurité
Traditionnellement, les développeurs s’appuyaient sur des données du monde réel pour entraîner, tester et valider leurs systèmes. Toutefois, cette approche présente des limites face à des scénarios rares ou impossibles à reproduire dans la réalité. La simulation des capteurs offre une solution idéale pour tester efficacement un nombre infini de scénarios hypothétiques et conditions environnementales variées, simplifiant ainsi le développement, améliorant l’efficacité et abaissant le seuil d’entrée pour le développement de machines autonomes.
La simulation est cruciale pour l’entraînement, le test et le déploiement des systèmes autonomes. Reproduire un niveau de simulation comparable au monde réel est extrêmement difficile et exige une modélisation précise des propriétés physiques et du comportement des capteurs du système autonome et de son environnement.
Grâce à une simulation de capteurs haute fidélité et conforme aux lois de la physique, Omniverse permet un entraînement et un test complets en chaîne complète, aidant les développeurs à mieux comprendre et prédire le comportement des systèmes autonomes dans le monde réel — comme doter les véhicules autonomes ou les robots d’un « super-cerveau », leur permettant de performer mieux et plus sûrement dans la réalité.
Par ailleurs, l’application d’Omniverse dans le domaine de l’IA se manifeste aussi par sa capacité à traiter et analyser efficacement de grandes quantités de données. En intégrant des algorithmes d’IA, Omniverse peut effectuer un apprentissage profond sur d’importantes masses de données simulées, optimisant ainsi la conception des produits, améliorant l’efficacité de production, prédisant les besoins de maintenance, etc.
Omniverse Cloud API : un nouveau chapitre pour les jumeaux numériques
En 2022, Omniverse Cloud a été lancé. Lors du GTC 2024, cinq nouvelles API Omniverse Cloud ont été annoncées. Grâce à ces API, les développeurs peuvent facilement intégrer les technologies fondamentales d’Omniverse directement dans leurs logiciels existants de conception de jumeaux numériques et d’automatisation, ou dans les workflows de simulation pour tester et valider des robots ou véhicules autonomes.
Jensen Huang déclare : « Des designers travaillant à distance pourront collaborer comme s’ils étaient dans le même atelier ; les planificateurs d’usines pourront concevoir de nouveaux processus de production dans le jumeau numérique d’une usine réelle ; avant de déployer un nouveau logiciel sur une flotte de véhicules autonomes, les ingénieurs pourront le tester via un modèle de jumeau numérique. Une nouvelle vague de tâches, uniquement réalisables dans un monde virtuel, arrive. Omniverse Cloud reliera des dizaines de millions de créateurs et de concepteurs, ainsi que des milliards de futurs systèmes d’IA et de robots. »
Quelle puissance offrent les API Omniverse Cloud ? Les développeurs et programmeurs d’applications 3D n’ont peut-être pas une expertise poussée en grands modèles ou en IA générative, mais désormais, ils peuvent simplement appeler des API préconfigurées. Même en mode grand modèle, il suffit d’entrer quelques données pour qu’Omniverse Cloud réponde. Inutile d’avoir des compétences spécialisées ni de recruter des experts techniques : l’IA comprend et accomplit les demandes. Cela réduit considérablement les barrières d’entrée pour les entreprises, augmente l’efficacité et réduit les coûts.
Les API Omniverse Cloud permettent de concevoir, simuler, construire et exécuter des jumeaux numériques conformes aux lois de la physique, accélérant ainsi le cycle de développement des produits tout en améliorant leur précision et fiabilité. Des géants mondiaux du logiciel industriel tels qu’Ansys, Cadence, 3DEXCITE (filiale de Dassault Systèmes), Hexagon, Microsoft, Rockwell Automation, Siemens et Trimble ont déjà intégré les API Omniverse Cloud à leurs suites logicielles.
Quand NVIDIA Omniverse rencontre Apple Vision Pro
L’une des surprises du dernier GTC fut l’alliance stratégique entre deux géants, NVIDIA et Apple : Omniverse disponible sur Apple Vision Pro. Un jumeau numérique de voiture, parfaitement précis physiquement, est transmis en pleine fidélité sur l’écran haute résolution de l’Apple Vision Pro. Les designers peuvent ainsi manipuler en temps réel, de manière immersive, des modèles 3D complexes et haute fidélité en réalité mixte (MR), optimisant davantage la conception des produits.
La mise en œuvre de cette technologie est extrêmement complexe. Les appareils mobiles ont une puissance de calcul limitée. Si les calculs étaient effectués localement, il serait impossible d’obtenir un rendu haute fidélité satisfaisant — en termes de précision, de latence ou de conformité aux lois physiques. Il faut donc combiner le calcul distant (cloud) et le calcul en périphérie (edge), et diffuser le contenu en streaming. La puissante capacité de calcul spatial d’Omniverse permet une expérience immersive, assurant une interaction fluide entre humains, produits, processus et espace physique. En associant l’écran haute résolution révolutionnaire d’Apple Vision Pro à la technologie de rendu cloud RTX de NVIDIA, une expérience de calcul spatial devient accessible dès lors qu’on dispose d’un appareil et d’une connexion réseau.
Pourquoi la pleine fidélité — haute précision, faible latence, conformité aux lois physiques — est-elle si importante ? Lorsqu’on utilise un casque MR, si le mouvement de la tête n’est pas parfaitement synchronisé avec l’image, cela provoque un malaise similaire au mal des transports : le système sensoriel visuel et vestibulaire entre en conflit. Si le casque MR calcule trop lentement ou présente une latence élevée, l’utilisateur risque de ressentir des vertiges, voire des nausées. La pleine fidélité implique non seulement une image nette, réaliste et haute résolution, mais aussi une simulation physique rigoureuse des éléments comme les nuages, la lumière, le feu, les particules, l’air et la dynamique. Et tout cela doit pouvoir être affiché correctement sur le dispositif MR. Voilà ce qu’est la pleine fidélité — et ce qu’est un jumeau numérique.
La transmission en pleine fidélité sur Apple Vision Pro réduit efficacement les inconforts comme les maux de tête. De plus, les flux de travail 3D, notamment ceux liés aux jumeaux numériques industriels, deviennent presque ludiques, ce qui stimulera sans doute l’inspiration de nombreux jeunes artistes et designers.
Mike Rockwell, vice-président des produits visuels chez Apple, a déclaré : « En combinant l’écran ultra-haute résolution révolutionnaire d’Apple Vision Pro avec le rendu réaliste de contenus OpenUSD diffusés en streaming grâce au calcul accéléré de NVIDIA, nous ouvrons d’immenses opportunités pour les expériences immersives. Le calcul spatial redéfinira la façon dont les designers et développeurs créent des contenus numériques captivants, inaugurant une nouvelle ère de créativité et d’interaction. »
NVIDIA × Siemens : ensemble pour construire le métavers industriel
Un autre moment fort du GTC fut la démonstration de la collaboration entre NVIDIA et Siemens. Cette scène rappelle inévitablement le navire « Judgement Day » de l’opération « Violoncelliste » dans le roman *Le Problème à trois corps*. Bien sûr, les applications d’Omniverse dans la production cinématographique et les médias sont bien plus vastes : la production virtuelle peut aujourd’hui tromper l’œil, et avec l’apport de l’IA, Omniverse permet des rendus encore plus réalistes et des détails plus riches, offrant aux spectateurs des effets visuels plus saisissants.
Jensen Huang affirme : « Omniverse et l’IA générative sont des technologies fondamentales nécessaires pour numériser les marchés industriels lourds, dont la valeur atteint 50 000 milliards de dollars. » Ce marché colossal de 50 000 milliards de dollars devient désormais un marché redéfini par les logiciels. De nombreux géants industriels utilisent déjà les jumeaux numériques pour concevoir, simuler, construire, exploiter et optimiser leurs actifs et leurs flux de travail.
Calcul accéléré, IA générative, système collaboratif en ligne en temps réel basé sur USD traversant les nœuds et les sites, système de rendu avancé basé sur RTX… En combinant tous ces savoir-faire phares de NVIDIA et en appelant les API depuis le cloud, les flux de travail peuvent être accélérés plus rapidement et plus efficacement.
Siemens, leader dans les logiciels d’automatisation industrielle, les infrastructures de construction et les transports, allié aux avancées de NVIDIA en graphismes accélérés et en intelligence artificielle, apporte aux utilisateurs des gains d’efficacité, de productivité et d’optimisation des processus tout au long du cycle de vie des produits et des installations. Actuellement, Siemens utilise déjà les API Omniverse Cloud dans sa plateforme Xcelerator, commençant par le logiciel de gestion du cycle de vie des produits en cloud Teamcenter X, afin d’unifier et de visualiser des jeux de données industriels complexes, reliant ainsi le monde numérique au monde physique.
Dès 2022, NVIDIA a annoncé l’approfondissement de son partenariat avec Siemens, en connectant la plateforme Xcelerator de Siemens à Omniverse, afin de co-construire le métavers industriel.
Roland Busch, président-directeur général de Siemens, déclare : « Grâce aux API de NVIDIA Omniverse, Siemens peut doter ses clients d’IA générative, rendant leurs jumeaux numériques physiquement conformes bien plus immersifs. Cela permettra à chacun de concevoir, construire et tester virtuellement les prochains produits, processus de fabrication et usines avant même leur construction réelle. En reliant le monde réel au monde numérique, la technologie du jumeau numérique de Siemens aide les entreprises du monde entier à renforcer leur compétitivité, leur résilience et leur durabilité. »
Conclusion
NVIDIA indique que le thème de cette année est « concrétiser les applications d’Omniverse ». À l’échelle mondiale, les trois axes principaux d’application d’Omniverse sont : les usines-jumeaux numériques, la conception de produits et les systèmes de configuration basés sur la conception de produits.
En outre, NVIDIA n’est pas seulement un développeur, mais également un bénéficiaire direct de l’accélération par IA et de la simulation physique via Omniverse. Sans Omniverse, sans ses API, et sans le soutien technique de ses partenaires, NVIDIA n’aurait pas pu construire aussi rapidement ses grands systèmes de centres de données.
Avec la progression fulgurante des grands modèles, on peut s’attendre à ce qu’Omniverse, boosté par l’IA, apporte bientôt de nouvelles surprises au monde, continuant ainsi à guider l’avenir du métavers et de l’IA générative.
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