Jusqu'ici, déployer des agents d'IA capables de raisonner et d'agir sur le monde réel impliquait souvent de lourds allers-retours avec le cloud. JetPack 7.2 change la donne en prenant en charge le déploiement en une seule commande de Nvidia NemoClaw. Cette pile open source ajoute des contrôles de confidentialité et de sécurité à OpenClaw, le framework d'orchestration multi-agents également open source .
Concrètement, les développeurs peuvent déployer des assistants IA toujours actifs, capables d'analyser des données locales issues de caméras ou de capteurs, sans latence réseau. NemoClaw intègre nativement OpenClaw, l'environnement d'exécution sécurisé OpenShell et les modèles Nemotron de Nvidia, garantissant une sécurité immédiate dès le déploiement .
Nvidia a également publié une vaste collection d'outils et de compétences d'agents d'IA physique en open source, couvrant Omniverse, Cosmos, Alpamayo et Metropolis. L'ambition est de transformer des flux de travail complexes — robotique, véhicules autonomes, vision industrielle, jumeaux numériques — en tâches exécutables par des agents .
| Fonctionnalité | Détails |
|---|---|
| CUDA 13 sur Jetson Orin | Un kit d'outils CUDA unifié Arm SBSA pour serveurs et systèmes embarqués ; Jetson Orin exploite désormais la même pile CUDA 13 que les GPU de classe serveur |
| MIG (Multi-Instance GPU) sur Jetson Thor | Partitionnement matériel du GPU en instances isolées pour une exécution déterministe de charges de travail variées sur une seule puce SoC |
| Support du projet Yocto | Prise en charge officielle pour la création de distributions Linux embarquées personnalisées, offrant aux équipementiers un contrôle fin sur l'efficacité système |
| Mode Super pour AGX Orin 32 Go | Gain de performance IA significatif sur le module 32 Go, qui remplace la précédente version 16 Go, pour un meilleur rapport coût-efficacité en périphérie |
| Compétences d'agents pour Jetson | Nouvelles compétences « côté appareil » et pour le BSP Jetson, dédiées à l'exécution de tâches agentiques directement sur le matériel |
Avec cette annonce, Nvidia attaque frontalement ses concurrents sur le marché de l'IA en périphérie. En apportant CUDA 13, le partitionnement MIG et l'écosystème NemoClaw sur Jetson, la firme au caméléon propose une alternative crédible aux solutions fragmentées de Qualcomm (basées sur Snapdragon) et d'Intel (x86 pour l'industriel) .
L'équipementier taïwanais Advantech a annoncé un partenariat élargi pour construire une architecture de « cerveau d'usine IA » combinant NemoClaw, le plan d'opérations d'usine de Nvidia, les cartes RTX PRO et Jetson Thor. L'objectif est une intelligence opérationnelle de bout en bout pour les usines d'IA physique . Le président d'Advantech a d'ailleurs souligné la poursuite de collaborations étroites avec Nvidia, Qualcomm et Intel, illustrant la pression concurrentielle sur ce segment .
Lors de sa keynote, Jensen Huang a décrit un modèle simple mais voué à se répéter à l'infini : un agent composé d'un modèle, d'une enveloppe de sécurité et d'outils. « C'est le schéma de calcul de la prochaine décennie », a-t-il martelé, prédisant que les agents deviendraient une couche fondamentale de toute infrastructure .
La force de Nvidia réside dans l'unification de sa pile logicielle. Déploiement de NemoClaw en une commande, CUDA 13 commun du cloud à la périphérie, support du projet Yocto pour les systèmes industriels : les développeurs qui adoptent cet environnement s'ancrent dans un outillage dont il est coûteux de sortir. C'est un avantage compétitif majeur face aux piles plus éclatées de la concurrence .
L'événement a été riche en annonces pour Nvidia :