Nvidia veut être le « Android » de l'« IA physique »
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Nvidia veut être le « Android » de l'« IA physique »
NVIDIA construit un écosystème complet visant à devenir la plateforme par défaut dans le domaine de la robotique, reproduisant la position dominante d'Android dans les smartphones et favorisant la migration de l'IA du cloud vers le monde physique.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Bao Yilong
Source : Wall Street News
NVIDIA s'efforce de créer la plateforme par défaut dans le domaine de la robotique, visant à reproduire la position dominante d'Android dans les systèmes d'exploitation des smartphones.
Le 5 janvier, lors du CES 2026, NVIDIA a publié plusieurs modèles de base open source, permettant aux robots de raisonner, planifier et s'adapter à diverses tâches et environnements, tous ces modèles étant disponibles sur la plateforme Hugging Face.
NVIDIA a également lancé la nouvelle carte graphique Jetson T4000 basée sur l'architecture Blackwell, ainsi qu'un centre de commande open source nommé OSMO, pour soutenir l'ensemble du processus de développement robotique. L'entreprise a également approfondi sa collaboration avec Hugging Face, visant à réduire les barrières matérielles et techniques pour l'entraînement des robots.
Cette stratégie reflète la tendance de l'industrie de l'intelligence artificielle à migrer du cloud vers le monde physique. Avec la baisse des coûts des capteurs, les progrès de la technologie de simulation et l'amélioration de la capacité de généralisation des modèles d'IA, les robots évoluent de l'exécution de tâches uniques vers une orientation plus universelle. Des entreprises comme Boston Dynamics et Caterpillar ont déjà commencé à utiliser la technologie NVIDIA, et la catégorie des robots est devenue le domaine à la croissance la plus rapide sur la plateforme Hugging Face.
Construire une matrice de modèles complète
Les modèles de base publiés par NVIDIA cette fois-ci constituent la couche centrale des capacités de l'IA physique.
Les deux modèles mondiaux, Cosmos Transfer 2.5 et Cosmos Predict 2.5, sont responsables de la génération de données synthétiques et de l'évaluation des stratégies robotiques, permettant de valider les comportements des robots dans des environnements de simulation.
Cosmos Reason 2, en tant que modèle de vision et de langage de type raisonnement, confère aux systèmes d'IA la capacité d'observer, de comprendre et d'agir dans le monde physique.
Isaac GR00T N1.6 est un modèle de vision, langage et action spécialement développé pour les robots humanoïdes, utilisant Cosmos Reason comme noyau de raisonnement pour réaliser des fonctions de contrôle corporel complet, permettant aux robots humanoïdes d'accomplir simultanément des déplacements et la manipulation d'objets.
Isaac Lab-Arena, lancé par NVIDIA au CES, est un cadre de simulation open source hébergé sur GitHub, visant à résoudre les points douloureux de l'industrie en matière de validation des capacités robotiques.
Alors que les robots apprennent des tâches complexes comme la manipulation précise d'objets ou l'installation de câbles, valider ces capacités dans des environnements physiques est souvent coûteux, long et risqué.
Cette plateforme intègre des ressources, des scénarios de tâches, des outils d'entraînement ainsi que des benchmarks existants comme Libero, RoboCasa et RoboTwin, établissant un cadre commun pour une industrie qui manquait auparavant de standards unifiés. La plateforme open source complémentaire OSMO, en tant que centre de commande, rassemble l'ensemble du flux de travail, de la génération de données à l'entraînement, et prend en charge les environnements de bureau et cloud.
Réduire les barrières matérielles
Le nouveau membre de la série Thor, la carte graphique Jetson T4000, équipée de l'architecture Blackwell, offre une solution de mise à niveau du calcul en périphérie à bon rapport coût-efficacité, fournissant 1200 téraflops de puissance de calcul IA et 64 Go de mémoire, avec une consommation électrique contrôlée entre 40 et 70 watts.
NVIDIA a également approfondi sa collaboration avec Hugging Face, en intégrant les technologies Isaac et GR00T dans le cadre LeRobot de cette dernière, connectant ainsi les 2 millions de développeurs de robots de NVIDIA avec les 13 millions de constructeurs d'IA de Hugging Face.
Le robot humanoïde open source Reachy 2 prend désormais directement en charge la puce Jetson Thor de NVIDIA, permettant aux développeurs de tester différents modèles d'IA sans être enfermés dans des systèmes propriétaires.
Les premiers signes montrent que la stratégie de NVIDIA porte ses fruits. La robotique est devenue la catégorie à la croissance la plus rapide sur la plateforme Hugging Face, et les modèles de NVIDIA sont en tête en termes de téléchargements. Des entreprises comme Boston Dynamics, Caterpillar, Franka Robots et NEURA Robotics utilisent déjà la technologie NVIDIA.
Cette stratégie reflète l'intention de l'entreprise de rendre le développement robotique plus accessible, tout en se positionnant comme fournisseur de matériel et de logiciels de base, similaire au rôle d'Android pour les fabricants de smartphones.
Alors que l'IA migre du cloud vers des machines capables d'apprendre dans le monde physique, des capteurs moins chers, des technologies de simulation avancées et des modèles d'IA généralisant entre les tâches poussent la transformation globale de l'industrie.
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