NVIDIA a annoncé lors de la conférence GTC la sortie du Physical AI Data Factory Blueprint, une architecture de référence ouverte conçue pour automatiser la génération de données et renforcer les processus d’évaluation ; grâce à un flux de travail modulaire, elle aide les développeurs à transformer des données brutes en ensembles d’entraînement de haute qualité, réduisant ainsi les coûts et les barrières techniques pour le développement massif de robots, d’agents d’intelligence artificielle visuelle et de véhicules autonomes.
Qu’est-ce que le Physical AI Data Factory Blueprint ?
Le Physical AI dépend fortement de la croissance simultanée de la quantité de données et de la capacité des modèles. Le « Physical AI Data Factory Blueprint » fournit une norme universelle qui intègre des processus de traitement de données fragmentés en pipelines automatisés dédiés. À l’aide de Cosmos Curator, il permet le traitement, l’extraction et l’annotation à grande échelle de données du monde réel et synthétiques, puis utilise la technologie Cosmos Transfer pour étendre et diversifier exponentiellement les données sélectionnées, simulant différents environnements, conditions d’éclairage et cas rares difficiles à capturer dans la réalité. Enfin, un évaluateur piloté par Cosmos Reason automatise la notation et la validation des données générées, garantissant leur précision physique et leur conformité aux standards d’entraînement, résolvant ainsi le problème de faible efficacité de la sélection manuelle de données.
Pour soutenir les besoins massifs en calcul, NVIDIA collabore avec des fournisseurs de services cloud tels que Microsoft Azure et Nebius pour intégrer ce blueprint dans leur infrastructure cloud existante. Microsoft Azure a intégré cette architecture dans sa chaîne d’outils open source d’intelligence artificielle sur GitHub, combinant l’IoT et les services d’intelligence en temps réel pour offrir des workflows d’agents à l’échelle entreprise. Nebius a intégré le cadre d’orchestration OSMO dans sa plateforme cloud d’IA, supportant le GPU RTX PRO 6000 Blackwell, fournissant aux développeurs une pile complète allant de la gestion des données, l’annotation, l’exécution sans serveur, jusqu’au déploiement de l’inférence. Cette architecture permet aux développeurs de convertir directement la puissance de calcul accélérée en vastes ensembles de données d’entraînement, accélérant la construction de systèmes autonomes.
Le cadre d’orchestration open source OSMO de NVIDIA gère la planification et la codification des agents
Pour les équipes de développement manquant de capacités de gestion d’infrastructures d’IA à grande échelle, le Physical AI Data Factory Blueprint introduit le cadre d’orchestration open source OSMO de NVIDIA. La fonction principale d’OSMO est de gérer des workflows complexes à travers différents environnements de calcul, réduisant l’intervention manuelle et permettant aux équipes techniques de se concentrer sur l’optimisation des modèles. Actuellement, OSMO s’intègre avec des agents de codage tels que Claude, OpenAI Codex et Cursor, permettant une opération native d’intelligence artificielle. Dans ce mode, les agents gèrent activement les ressources de calcul, identifient et éliminent les goulets d’étranglement du système, raccourcissant ainsi le cycle de développement et de livraison des modèles.
Plusieurs développeurs d’IA physique ont déjà commencé à adopter le Physical AI Data Factory Blueprint, avec des applications dans divers domaines. Skild AI utilise cette architecture pour développer des modèles de robots universels ; Uber l’emploie pour la recherche et la validation de véhicules autonomes. De plus, FieldAI, Hexagon Robotics, BMW, Linker Vision, Milestone Systems et Teradyne Robotics renforcent leur capacité de production de données dans les pipelines de perception, de mobilité et d’apprentissage renforcé grâce à ce blueprint.
Cet article, GTC 2026 : NVIDIA dévoile le blueprint de la Data Factory AI physique pour accélérer le développement de robots et de véhicules autonomes, a été initialement publié sur Chain News ABMedia.
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