Nvidia étend son pari sur ce qu’elle appelle « l’intelligence artificielle physique » en transférant le système de sécurité Halos des véhicules autonomes à un éventail plus large de robots, notamment les robots mobiles dans les entrepôts, les robots humanoïdes dans les usines et les robots chirurgicaux. L’entreprise mise sur le fait que la sécurité est devenue le principal goulot d’étranglement à mesure que les modèles d’intelligence artificielle et les capacités du matériel robotique progressent.
Nvidia a lancé le système Halos en 2025 pour aider les développeurs de véhicules autonomes à mettre en place des contrôles limitant les risques des systèmes autonomes. En juin 2026, elle a annoncé Halos for Robotics, une extension qui prend en compte les différences de risques entre un robot nettoyeur de sols, un chariot élévateur autonome transportant de lourdes charges et un robot opérant dans un environnement médical ou industriel.
Une plateforme combinant matériel et logiciels
La plateforme s’appuie sur l’unité de calcul Nvidia IGX Thor, destinée aux applications robotiques et industrielles, qui intègre un processeur indépendant pour les charges de travail liées à la sécurité. Selon Amit Goel, responsable de la plateforme robotique et de l’informatique en périphérie chez Nvidia, le système fonctionnel et le système de sécurité fonctionnent sur la même puce, avec une séparation des tâches sensibles afin de réduire le risque d’interférence.
Sur le plan logiciel, le système d’exploitation Halos surveille les composants matériels et les bibliothèques logicielles afin de détecter rapidement les défaillances, tandis que le Nvidia Holoscan Sensor Bridge relie les données des capteurs au traitement de sécurité et contribue à détecter les données corrompues. Le paquet comprend également des outils permettant de simuler les robots dans des environnements virtuels, ainsi qu’un programme de laboratoire de tests permettant aux partenaires d’obtenir des retours sur les problèmes de sécurité pendant le développement.
Qu’est-ce qui change concrètement ?
La sécurité des robots diffère de celle des voitures autonomes, car un robot peut se déplacer entre des usines, des entrepôts et des hôpitaux aux configurations et aux risques variés. Nvidia a donc conçu la plateforme pour permettre aux développeurs de définir des fonctions de sécurité personnalisées, tout en essayant de préserver l’architecture de base qui impose une supervision du système.
Cela devient encore plus important lorsque le robot évolue dans un environnement non structuré ou s’approche d’un angle qui obstrue la visibilité. Dans ces situations, le robot peut être contraint de ralentir ou de s’arrêter avant le virage, car il ne peut pas savoir ce qui apparaîtra devant lui. Ces cas montrent que la sécurité ne dépend pas uniquement du modèle d’intelligence artificielle, mais aussi des capteurs, du calcul, de l’isolation logicielle et, conjointement, des tests virtuels et sur le terrain.
Applications et premiers partenariats
Agility Robotics a été la première entreprise à intégrer Nvidia Halos dans son robot humanoïde Digit 5. Nvidia affirme que l’intégration des capteurs et des composants de sécurité dans le robot réduit la dépendance à des capteurs externes installés autour de la zone de travail, ce qui permet au robot de transporter ses mécanismes de sécurité entre différentes tâches et différents sites.
Boston Dynamics participe également de manière précoce au programme de certification de sécurité, avec un intérêt pour l’application de la plateforme au robot quadrupède Spot, au robot à roues Stretch et au robot humanoïde Atlas. Les autres participants comprennent le groupe allemand KION, qui utilise des chariots élévateurs autonomes et des robots mobiles, ainsi que l’entreprise sud-coréenne LG, qui développe un robot humanoïde à partir du modèle de base de Nvidia, Isaac GROOT. Nvidia détient également des participations dans Agility Robotics et Figure AI, et a conclu un partenariat avec la société chinoise Unitree afin de fournir une conception de référence ouverte pour un robot humanoïde destiné aux chercheurs.
Limites et questions en suspens
L’extension de Halos ne prouve pas que les robots humanoïdes sont devenus des travailleurs autonomes capables d’exécuter n’importe quelle tâche. Le succès de la plateforme dépendra de la capacité des développeurs à définir des fonctions de sécurité adaptées à chaque environnement et à vérifier les performances des systèmes en dehors des conditions de test. Toutefois, le passage des robots de postes fixes à des tâches multiples dans différents lieux fait de la couche de sécurité programmable un facteur essentiel de leur déploiement commercial.