NVIDIA lance la nouvelle plateforme informatique d'entrée de gamme pour robots Jetson Orin Nano 2, ciblant les applications d'IA en périphérie telles que les robots et les drones.

Auteur et source de l'article : Sina Tech

NVIDIA étend davantage les capacités de l'intelligence artificielle (IA) des centres de données vers des dispositifs du monde réel tels que les robots.

Le mardi 25, heure de l’Est américain, NVIDIA a annoncé le lancement de la nouvelle plateforme d’informatique robotique d’entrée de gamme Jetson Orin Nano 2, ciblant les applications d’intelligence artificielle en périphérie sensibles au coût, à la consommation d’énergie et aux capacités de calcul en temps réel, telles que les robots et les drones.

NVIDIA affirme que le Jetson Orin Nano 2 offre une performance d'inférence deux fois supérieure à celle de la génération précédente, le Jetson Orin Nano Super, tout en conservant la même taille compacte ; en mode consommation de 15 watts, il atteint les mêmes performances que la génération précédente avec une consommation réduite de 40 %.

Sur le plan matériel, le Jetson Orin Nano 2 est équipé d'un processeur 8 cœurs et de 8 Go de mémoire, avec une puissance de calcul IA atteignant 78 billions d'opérations par seconde. NVIDIA indique que la nouvelle plateforme améliore les performances d'inférence IA grâce à des mises à niveau des cœurs tensor et à une augmentation de la bande passante mémoire, tout en restant compatible avec l'écosystème logiciel de NVIDIA dédié aux robots et à l'IA en périphérie. Elle permet d'exécuter des modèles de langage de grande taille et des modèles visuo-linguistiques optimisés pour l'efficacité mémoire, notamment Cosmos, Nemotron, Gemma 4 et Qwen 3.

La signification de ce nouveau produit ne se limite pas à l'introduction d'un ordinateur AI compact aux performances améliorées. À mesure que les modèles AI deviennent de plus en plus compacts et que leur efficacité d'inférence continue d'augmenter, les tâches autrefois dépendantes du traitement cloud — telles que la compréhension visuelle, l'interaction linguistique et la prise de décision en temps réel — migrent progressivement vers des appareils terminaux comme les robots et les drones. NVIDIA vise à réduire davantage la barrière à l'entrée pour l'adoption de l'IA physique dans les appareils de niveau débutant grâce au Jetson Orin Nano 2.

Les petits modèles d'IA accélèrent leur déploiement, la demande en intelligence embarquée pour les robots augmente

Le lancement du Jetson Orin Nano 2 intervient au moment où l'industrie de l'intelligence artificielle s'étend du cloud vers les terminaux.

Contrairement à l'IA des centres de données, les robots et les drones imposent des contraintes plus strictes sur les plateformes de calcul : leur taille limitée ne permet généralement pas d'intégrer des processeurs à forte consommation d'énergie, tout en nécessitant une perception visuelle, une compréhension de l'environnement et des décisions continues en mouvement. Ainsi, la quantité de puissance AI fournie par unité de consommation énergétique est souvent plus importante que la simple poursuite de la puissance maximale.

NVIDIA indique que le Jetson Orin Nano 2 peut atteindre les mêmes performances qu'une génération précédente avec une consommation d'énergie réduite de 40 % en mode 15 watts. Pour les robots et les drones alimentés par batterie, cela signifie que les fabricants peuvent réduire la consommation d'énergie tout en respectant les mêmes exigences de performance, ou utiliser l'énergie économisée pour améliorer l'autonomie, la dissipation thermique ou d'autres configurations de capteurs.

En parallèle, les capacités des petits modèles d'intelligence artificielle s'améliorent rapidement, redéfinissant les limites de l'IA sur les appareils de bord.

Tara, responsable des activités robotique et intelligence artificielle en périphérie chez NVIDIA, a déclaré que la précision de certains petits et moyens modèles avancés aujourd'hui atteint désormais le niveau des grands modèles avancés de l'année dernière, ouvrant la voie à une intelligence en temps réel sur les appareils en périphérie.

Auparavant, l'intelligence artificielle en périphérie se chargeait principalement de tâches telles que la détection d'objets et la classification d'images ; mais avec l'amélioration des capacités des modèles, les appareils terminaux acquièrent désormais des compétences plus complexes en compréhension du langage, raisonnement visuel et interaction multimodale.

Cela permet également au robot d'évoluer de la « capacité à percevoir l'environnement » vers la « capacité à comprendre l'environnement et à agir ».

Passer de la reconnaissance visuelle à la compréhension multimodale, la prise de décision en temps réel devient cruciale

NVIDIA positionne la plateforme Jetson comme une infrastructure de calcul essentielle pour que les robots acquièrent une « intelligence physique ».

Actuellement, les informations que les robots doivent traiter ne se limitent plus aux images capturées par les caméras, mais incluent également des instructions en langage naturel, la voix, les informations spatiales et les données provenant de divers capteurs. Pour les robots, fusionner rapidement ces informations localement et réagir avec une faible latence constituent des conditions essentielles pour réaliser un fonctionnement autonome.

Jetson Orin Nano 2 cible donc plusieurs scénarios typiques, notamment les robots domestiques, les systèmes d'intelligence artificielle visuelle, les drones de livraison et les drones d'inspection.

Par exemple, Wing, la société de livraison par drone appartenant à Google, a déjà intégré le Jetson Orin Nano Super et la pile logicielle NVIDIA dans ses drones de livraison, et prévoit d'évaluer le Jetson Orin Nano 2. NVIDIA affirme que des performances et une efficacité énergétique supérieures permettront à Wing d'améliorer davantage la perception et l'inférence en temps réel par intelligence artificielle de ses drones.

La société de robots domestiques Matic prévoit d'utiliser le Jetson Orin Nano 2 pour renforcer les capacités d'interaction par langage naturel, de reconnaissance des gestes, de cartographie spatiale et de compréhension sémantique des robots, afin de leur permettre d'accomplir de manière plus autonome des tâches telles que le nettoyage.

En outre, NVIDIA a présenté un cas d'utilisation du Jetson Orin Nano 2 pilotant le robot Reachy Mini. NVIDIA indique que cette plateforme peut gérer simultanément des modèles linguistiques, des modèles vocaux et des tâches d'intelligence artificielle visuelle en temps réel, démontrant la capacité des plateformes d'edge computing d'entrée de gamme à héberger plusieurs modèles d'intelligence artificielle.

Pour les fabricants de robots, l'importance de ces capacités réside dans le fait que les robots ne se contentent plus d'exécuter des actions prédéfinies selon un programme fixe, mais peuvent comprendre leur environnement grâce à des informations visuelles et des instructions verbales, puis ajuster dynamiquement leurs actions.

C’est également la raison pour laquelle NVIDIA insiste depuis plusieurs années sur l’« AI physique » : l’intelligence artificielle passe progressivement des services logiciels à l’écran à l’interaction avec le monde réel, et finira par piloter des dispositifs physiques tels que des robots, des voitures et des drones.

Développeurs et partenaires élargis, NVIDIA renforce continuellement l'écosystème robotique

Outre les performances du processeur, l'écosystème logiciel reste un avantage concurrentiel majeur de la plateforme NVIDIA Jetson.

NVIDIA indique que plus de 3 millions de développeurs développent déjà sur sa pile technologique robotique. Avec le lancement du Jetson Orin Nano 2, NVIDIA élargit davantage l'écosystème logiciel, matériel et de développeurs autour de l'IA robotique. Cognex, and Matic

Sur le plan logiciel, le Jetson Orin Nano 2 continue de prendre en charge la plateforme de développement robotique de NVIDIA et peut exécuter des modèles de langage de grande taille et des modèles visuo-linguistiques optimisés pour l'efficacité mémoire sur les appareils périphériques, notamment les modèles Cosmos, Nemotron, Gemma 4 et Qwen 3 de NVIDIA.

Cela permet aux développeurs de déployer directement sur les terminaux robotiques des capacités de compréhension du langage, de compréhension visuelle et de raisonnement, avec des ressources matérielles relativement limitées, sans dépendre entièrement des serveurs cloud.

L'écosystème matériel s'étend également en parallèle.

NVIDIA indique que ses partenaires, tels qu'Elma, Advantech, Aetina, Antmicro, Aptiv, Connect Tech et Seeed Studio, développent des cartes mères, des systèmes matériels, des logiciels d'intelligence artificielle et des designs de référence autour du Jetson Orin Nano 2, afin d'aider les fabricants de robots à réduire leur cycle de développement et de mise sur le marché.

NVIDIA a également indiqué que les premières entreprises à adopter ou à explorer Jetson Orin Nano 2 incluent Cognex, Doosan Bobcat, Matic, et Wing prévoit également d'évaluer cette plateforme.

Sur une période plus longue, NVIDIA cherche à établir non pas une simple activité de puces pour robots, mais un écosystème complet couvrant les modèles d’intelligence artificielle, les outils logiciels, les plateformes de calcul et les terminaux robotiques.

Ce modèle présente une certaine similitude avec l'avantage concurrentiel qu'NVIDIA a établi dans le domaine de l'intelligence artificielle pour les centres de données : il crée une synergie entre les performances matérielles et l'écosystème logiciel, puis élargit encore l'attractivité de la plateforme grâce à un vaste réseau de développeurs.

Le nouveau produit est attendu au premier semestre de l'année prochaine ; sa contribution commerciale reste à venir.

Cependant, il convient de noter que le Jetson Orin Nano 2 est actuellement en phase de lancement et qu’il reste encore un certain temps avant sa disponibilité sur le marché.

NVIDIA indique que le module Jetson Orin Nano 2 et son kit de développement devraient être disponibles au premier semestre 2027. Par conséquent, la contribution directe de ce nouveau produit aux résultats récents de NVIDIA reste à observer.

Du point de vue de la stratégie produit, NVIDIA complète progressivement son écosystème de robots et d’intelligence artificielle physique : d’une part, en proposant des plateformes de calcul robotique plus performantes pour répondre aux besoins d’applications complexes ; d’autre part, en étendant l’inférence d’intelligence artificielle à des appareils terminaux plus sensibles au coût et à la consommation d’énergie, comme la plateforme d’entrée de gamme Jetson Orin Nano 2.

Si les petits modèles linguistiques et les modèles visuo-linguistiques continuent d'améliorer rapidement leurs capacités et que les coûts d'inférence diminuent de manière continue, la demande en puissance de calcul d'intelligence artificielle en périphérie pour des appareils tels que les robots et les drones pourrait encore augmenter.

Pour NVIDIA, cela signifie que le marché qu'elle convoite s'étend progressivement du calcul d'intelligence artificielle traditionnel dans les centres de données vers les « cerveaux » d'intelligence artificielle derrière des dispositifs du monde réel tels que les robots et les drones. Le Jetson Orin Nano 2 constitue une étape importante dans son extension vers des marchés de terminaux encore plus larges.