Le concept d’IA physique s’accélère ! NVIDIA (NVDA.US) et Toyota (TM.US) renforcent dix ans de partenariat : la technologie IA full stack s’intègre dans la « Ville Tissée » de Toyota
Nvidia élargit sa collaboration en intelligence artificielle physique avec Toyota pour construire ensemble des villes intelligentes et des usines.
L'application financière intelligente a rapporté que le 14 juillet, Nvidia (NVDA.US) et Toyota Motor (TM.US) ont conjointement annoncé l'expansion de leur coopération stratégique de dix ans, élargissant l'utilisation de l'IA physique (Physical AI) au-delà du domaine de la conduite autonome vers des scénarios plus vastes tels que la robotique, les usines intelligentes et les villes intelligentes. Le CEO de Nvidia, Jensen Huang, s'est rendu à Tokyo cette semaine pour promouvoir cette collaboration, alors que la Première ministre japonaise Sanae Takaichi pousse activement le développement du secteur national de l'IA.
Cette montée en gamme de la coopération marque l'expansion la plus significative depuis que Toyota a choisi la plateforme Nvidia DRIVE PX pour tester ses systèmes de conduite autonome en 2017. L'année dernière, les deux sociétés ont annoncé que Toyota adopterait la plateforme NVIDIA DRIVE AGX et le système d'exploitation certifié NVIDIA DriveOS pour le développement de ses prochains modèles.
Du L2++ à la « Ville Tissée » : Quatre scénarios d'application de l'IA physique
Le principal scénario d'application de cette coopération est le projet de ville intelligente expérimentale de Toyota à Shizuoka, la « Ville Tissée » (Woven City). Nvidia fournira des technologies d'IA pour la gestion du trafic. La « Ville Tissée » sera achevée à l'automne 2025 et commencera à accueillir environ 2 000 résidents. Conçue comme un laboratoire réel, elle permettra de tester dans un environnement pratique des technologies telles que la conduite autonome, le trafic intelligent, la robotique, etc. La participation de Nvidia assure à la ville un support technique complet, de la puce au logiciel d'IA.
Une décennie de collaboration : Du Drive PX à la production L2++
La collaboration entre Nvidia et Toyota a débuté en 2017, lorsque Toyota a choisi la plateforme Drive PX pour tester ses premiers systèmes de conduite autonome. En 2025, les deux partenaires approfondissent leur coopération, Toyota s’engageant à utiliser la plateforme Nvidia Drive AGX Orin pour sa flotte commerciale.
Après cette évolution, Toyota adopte la plateforme NVIDIA DRIVE AGX intégrant le système d'exploitation certifié NVIDIA DriveOS, pour développer la prochaine génération de véhicules dotés de l’assistance à la conduite de niveau L2++. Le système L2++ est capable, tout en respectant les standards de sécurité stricts de Toyota, de comprendre plus précisément l'environnement routier et de prendre les décisions de conduite adéquates.
Quatre scénarios d'application
Automobile : Assistance à la conduite L2++. Toyota développe sa prochaine génération de véhicules sur la plateforme NVIDIA DRIVE AGX, avec le système d'exploitation certifié NVIDIA DriveOS, pour offrir des fonctionnalités avancées d'assistance à la conduite L2++. Les véhicules, tout en répondant aux exigences de sécurité strictes de Toyota, pourront percevoir plus efficacement l’environnement routier et prendre des décisions de conduite optimales.
Développement logiciel : Génération de code accélérée par l’IA. Les voitures évoluent rapidement vers des architectures définies par logiciel. Toyota a conçu un modèle AI Code Assistant conforme à la norme MISRA, entraîné et ajusté avec NVIDIA Megatron-LM, en utilisant également plusieurs ensembles de données dont NVIDIA Nemotron. Ce modèle personnalisé aide les ingénieurs à générer, réviser et valider plus efficacement du code crucial sur le plan de la sécurité, tout en respectant les normes industrielles strictes et en accélérant le développement.
Usines : Jumeaux numériques Omniverse. Toyota utilise les bibliothèques NVIDIA Omniverse et le framework ouvert NVIDIA Isaac Sim sur ses sites de production pour modéliser les processus, la dynamique des robots et l'environnement de jumeau numérique. Tester et optimiser les schémas de production dans le virtuel permet de réduire les arrêts, améliorer l’efficacité et diminuer les coûts.
Ville intelligente : Modèles visuo-linguistiques de Woven City. La filiale de Toyota, Woven by Toyota, exploite les GPU NVIDIA H100 Tensor Core et Megatron-Core pour développer un modèle visuo-linguistique multimodal baptisé Woven City AI Vision Engine. Ce modèle, dédié à l’intelligence urbaine, analyse l’environnement réel, prédit l’évolution des situations et aide les systèmes de transport et d’infrastructure à réagir rapidement. Woven City, construite sur le site d’une ancienne usine à Shizuoka, sert de laboratoire réel pour tester les innovations de pointe.
Jensen Huang au Japon : Double mise sur la souveraineté de l’IA et l’IA physique
Jensen Huang s'est rendu au Japon pour assister le 15 juillet à l'événement célébrant les 30 ans de collaboration entre Nvidia et Sega. Durant sa présence à Tokyo, il a aussi clarifié les rumeurs concernant le retard de Vera Rubin, indiquant aux journalistes que le matériel de prochaine génération Vera Rubin AI Accelerator de Nvidia vise une production massive.
Jensen Huang a également souligné à Tokyo l'importance de la souveraineté de l’IA : « Les capacités intelligentes au niveau national doivent être cultivées, renforcées et développées localement, à l’intérieur des frontières nationales. » Face à la baisse de la population active japonaise, l'automatisation industrielle et la robotique accélèrent l’intégration de l’IA pour accroître l’efficacité. Il a aussi réfuté l’idée d’une « bulle de l’IA », affirmant que la demande en infrastructures reste « exceptionnellement forte ».
Masa Son soutient également l’investissement dans l’IA. Plus tôt cette semaine, le fondateur de SoftBank, Masayoshi Son, a déclaré lors de la conférence SoftBank World que les doutes sur un investissement excessif dans l’IA étaient « stupides ». SoftBank a déjà conclu un accord d’investissement de 30 milliards de dollars avec OpenAI, qui sera versé en trois étapes. Masayoshi Son prévoit que d’ici 2040, les data centers IA nécessiteront 3 térawatts d’électricité, soit 1,8 fois la consommation mondiale actuelle.
L’écosystème IA japonais : Modèles Nemotron et Jetson Thor
Nvidia élargit simultanément son écosystème de coopération d’entreprise IA au Japon. Parmi les entreprises japonaises utilisant le grand modèle de langage Nemotron de Nvidia figurent ENEOS, NTT DATA et Hitachi. Nemotron, lancé par Nvidia en février 2026, est une série de modèles ouverts allant de 9 à 320 milliards de paramètres, avec une licence flexible permettant un usage commercial.
Nvidia a aussi lancé le nouveau Jetson Thor, destiné à accélérer la robotique mainstream et l’IA en périphérie. Cette puce, basée sur une nouvelle architecture GPU, offre une puissance environ huit fois supérieure à celle de Jetson Orin et prend en charge des usages tels que les robots humanoïdes, l’automatisation industrielle et les serveurs d’IA en périphérie pour l’inférence en temps réel. Selon Futures Express, Toyota prévoit d'intégrer Jetson Thor dans ses véhicules de livraison autonomes et robots d’entrepôt de nouvelle génération d’ici 2027.
Dans le déploiement plus large de l’IA industrielle au Japon, des leaders comme FANUC, Fujitsu, Kawasaki Heavy Industries, Kubota, Mitsubishi Electric, NEC, SoftBank ont rejoint l’écosystème « Cosmos » de l’IA physique de Nvidia. Omron, Sony et Woven by Toyota utiliseront la plateforme Isaac de Nvidia et les ordinateurs Jetson pour développer la prochaine génération de robots.
Marché et portée stratégique : L’IA physique passe du concept à la réalité
L’approfondissement de cette coopération marque le passage de l’IA physique du concept à une mise en œuvre industrielle à grande échelle. Deepu Talla, vice-président des divisions robotique et IA de périphérie de Nvidia, déclare : « Nous étendons notre partenariat pour accélérer l’application de l’IA physique dans l’automobile, la robotique et les villes intelligentes. »
Pour Nvidia, cet accord est une étape clé vers sa transformation, passant de fournisseur de puces IA à plateforme complète d’IA physique. Le Japon, fort d’entreprises de rang mondial dans l’automobile, la robotique industrielle et l’automatisation des usines, est un terrain essentiel pour rendre l’IA opérationnelle en production réelle.
Cette mise à niveau représente aussi la première fois que les trois plateformes majeures — Omniverse (jumeaux numériques), Isaac (simulation de robots) et DRIVE (conduite autonome) — sont déployées de façon synchrone chez un même client. Pour Toyota, c’est le socle technologique de sa transformation vers une « entreprise de mobilité », avec l’IA Nvidia infusant l’assistance à la conduite L2++, les usines jumeau numériques et les villes intelligentes à tous les niveaux de ses activités.
Pour Toyota, c’est aussi un support technique majeur pour sa mutation de constructeur automobile traditionnel à prestataire de mobilité et services urbains intelligents. Les deux partenaires cherchent à connecter les solutions d’IA dans les domaines automobile, infrastructure et opérations industrielles, pour édifier ensemble de nouveaux modes de déplacement.
A noter, suite aux visites récentes de Jensen Huang en Corée et à Taïwan, des controverses ont émergé au Japon sur le « passage sans arrêt ». Avec cette annonce d’expansion de la collaboration avec Toyota, FANUC et d’autres entreprises majeures japonaises, Nvidia affiche clairement son ambition d’accélérer son entrée sur le marché japonais de la robotique et de la fabrication.
Au moment où la course mondiale à l’IA se déplace des grands modèles de langage vers le monde physique, l’accord renforcé entre Nvidia et Toyota offre un modèle référençable pour la concrétisation de l’IA physique — de la puce au système d’exploitation, du jumeau numérique au laboratoire réel, une chaîne complète du virtuel au réel, du code à l’acier, est en train d’être tracée.
Avertissement : le contenu de cet article reflète uniquement le point de vue de l'auteur et ne représente en aucun cas la plateforme. Cet article n'est pas destiné à servir de référence pour prendre des décisions d'investissement.
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