Lors du CES 2025, NVIDIA a dévoilé Cosmos, une plateforme révolutionnaire conçue pour accélérer le développement de l’IA physique, notamment pour les robots et les véhicules autonomes. Cosmos est un modèle de fondation mondial open-source, entraîné sur 20 millions d’heures de vidéos, ce qui équivaut à visionner YouTube en continu depuis l’époque de l’Empire romain jusqu’à aujourd’hui.
Cosmos propose deux approches de génération : la diffusion (tokens continus) et l’autorégressif (tokens discrets), ainsi que deux modes de génération : texte vers vidéo et texte+vidéo vers vidéo. Cette flexibilité permet de créer des vidéos photoréalistes à partir de diverses entrées, facilitant ainsi la formation et l’évaluation des modèles d’IA dans des environnements simulés.
L’un des principaux défis de l’IA physique est la collecte de données à grande échelle. Cosmos répond à ce problème en générant des données synthétiques de haute qualité, essentielles pour l’entraînement des systèmes robotiques et des véhicules autonomes. Des entreprises comme Uber ont déjà adopté Cosmos pour accélérer le développement de leurs technologies autonomes.
NVIDIA a également annoncé que Cosmos sera disponible sous licence ouverte, permettant aux développeurs et aux chercheurs de l’adapter et de l’affiner selon leurs besoins spécifiques. Cette initiative vise à démocratiser l’accès aux outils avancés d’IA et à stimuler l’innovation dans le domaine de la robotique et des systèmes autonomes.
En intégrant Cosmos à des plateformes comme NVIDIA Omniverse, les développeurs peuvent créer des simulations réalistes qui reflètent fidèlement les dynamiques du monde réel. Cela facilite le développement et le déploiement de robots et de véhicules autonomes capables de naviguer et d’interagir efficacement dans des environnements complexes.
Avec Cosmos, NVIDIA continue de repousser les limites de l’IA, offrant des outils puissants pour transformer la manière dont les machines perçoivent, raisonnent et interagissent avec le monde physique. Cette avancée promet d’accélérer l’adoption de l’IA dans divers secteurs, de la fabrication à la logistique, en passant par les transports.
