Arm lance Total Design, un cadre pour l'IA physique et la robotique
Arm a dévoilé le 8 septembre son initiative « Arm Total Design for Physical AI », accompagnée d'un nouveau cadre baptisé Robotics Capability Framework, destiné à établir des standards communs pour les systèmes robotiques et l'IA physique. Le projet rassemble plus de 80 organisations partenaires issues du logiciel, du matériel et de l'IA, parmi lesquelles AWS, ECARX, Hugging Face, Liquid AI, NXP, PlusAI, PSYONIC, QNX, Qwen, Siemens et Unitree Robotics. Selon Arm, les secteurs industriels physiques, mines, agriculture, industrie manufacturière et transport mondial, représentent des milliers de milliards de dollars d'activité économique et une opportunité de calcul estimée à 200 milliards de dollars par an d'ici les années 2030. Le nouveau cadre, présenté dans un manifeste signé par le architecte en chef d'Arm, Richard Grisenthwaite, classe les systèmes robotiques selon des niveaux de sophistication progressifs, du comportement purement réactif jusqu'aux systèmes cognitifs capables de s'auto-améliorer, sur le modèle des niveaux SAE utilisés pour l'automatisation de la conduite. Des entreprises comme Anaxi Labs, ANYbotics, Fourier, GALBOT, Lenovo, McKinsey ou Robotec.ai ont contribué à cette première base de référence.
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L'enjeu pour l'industrie est de réduire la fragmentation technique qui complique aujourd'hui la conception, l'intégration et le déploiement à grande échelle des robots. En l'absence de vocabulaire technique partagé, les fabricants de matériel et les développeurs de logiciels peinent à comparer les capacités des systèmes, à optimiser les charges de calcul ou à faire passer leurs prototypes du stade expérimental à une production industrielle. Le nouveau cadre définit des paramètres communs pour la latence, la répartition du calcul, l'allocation mémoire, la consommation énergétique, le déterminisme et les normes de sécurité, autant de critères qui doivent permettre aux constructeurs de robots industriels, agricoles ou logistiques de s'appuyer sur une base technique homogène plutôt que de réinventer leurs propres standards à chaque projet.
Cette initiative prolonge une méthode qu'Arm avait déjà appliquée à l'infrastructure d'IA dans le cloud, associant modèles d'IA, plateformes virtuelles, jumeaux numériques et piles logicielles pour accélérer les cycles de développement. Arm a ainsi collaboré avec AWS, Google, HERE, RemotiveLabs et Siemens sur un cockpit automobile numérique de référence, testé sur la plateforme Arm Zena CSS avant même la disponibilité des puces physiques. L'entreprise britannique, dont l'architecture équipe la quasi-totalité des puces mobiles mondiales, cherche désormais à élargir ce cadre en sollicitant des contributions techniques de l'ensemble de la communauté de l'ingénierie robotique, alors que les déploiements d'IA physique se multiplient dans l'industrie.
Des entreprises européennes comme Siemens et NXP participent a ce cadre, ce qui pourrait influencer les standards robotiques adoptes par l'industrie européenne.