Amazon Devices & Services a franchi une étape majeure vers la production « zéro-contact », sans intervention humaine directe, en déployant dans l’une de ses usines un système d’intelligence artificielle physique basé sur les technologies de jumeaux numériques de NVIDIA.

Cette solution combine simulation hyperréaliste, génération de données synthétiques et planification autonome pour entraîner des bras robotiques capables d’inspecter les produits, d’auditer la qualité et d’adapter les lignes de production à de nouveaux appareils, sans nécessiter de modifications matérielles.

La stratégie d’Amazon repose sur une approche dite « simulation-first », c’est-à-dire entraîner et valider tous les processus dans des environnements virtuels avant leur mise en œuvre dans le monde réel. Des jumeaux numériques via NVIDIA Omniverse recréent précisément les stations de travail et les produits. Les modèles CAD de chaque nouveau dispositif sont importés dans NVIDIA Isaac Sim pour générer plus de 50 000 images synthétiques, alimentant ainsi des modèles de vision par ordinateur. Ces données permettent de former des systèmes de détection de défauts et des modèles de manipulation sans prototypes physiques. Une fois validés, les robots peuvent passer d’un produit à un autre simplement par une mise à jour logicielle, réduisant ainsi les coûts et accélérant le lancement sur le marché.

Pour orchestrer ce flux complet, Amazon s’appuie sur un écosystème d’outils NVIDIA, notamment NVIDIA Isaac ROS pour la planification de trajectoires robotiques, cuMotion, une bibliothèque CUDA pour générer des trajectoires sans collision en millisecondes utilisant les modules Jetson AGX Orin, nvblox pour générer des champs de distance facilitant la navigation sécurisée, et FoundationPose, un modèle entraîné avec 5 millions d’images synthétiques pour estimer la position et l’orientation d’objets, même en l’absence de données préalables. En complément, le système intègre Amazon Bedrock pour planifier des tâches d’audit à partir de spécifications techniques, avec un support multimodal (texte, design 3D, propriétés des matériaux).

L’objectif principal est de tendre vers une fabrication généralisée où une même ligne de production peut traiter différentes catégories de produits et processus sans redesigns physiques. Cela implique une modularité totale du logiciel de contrôle, la capacité de générer en simulation tous les scénarios possibles et la minimisation de l’écart entre performance en simulation et en réalité, appelé « gap sim-to-real ».

NVIDIA structure cette architecture d’IA physique en trois couches matérielles spécialisées : des superordinateurs NVIDIA DGX pour l’entraînement des modèles fondamentaux et des politiques robotiques, NVIDIA Omniverse et Cosmos en serveurs RTX PRO pour la simulation et la génération de datasets massifs, et des modules NVIDIA Jetson Thor pour l’inférence en temps réel sur les robots, assurant perception, raisonnement et contrôle multimodal.

Le concept de jumeaux numériques industriels « Mega » de NVIDIA permet de planifier l’aménagement d’usines, de simuler des opérations complètes et de tester à distance avec des flottes virtuelles de robots, réduisant ainsi les risques et les coûts lors de la mise en place des nouvelles configurations.

Sur le marché, le secteur de l’IA physique et de la robotique industrielle est en pleine croissance, avec Goldman Sachs estimant que le marché des robots humanoïdes passera de 6 milliards à 38 milliards de dollars d’ici 2035. Par ailleurs, la fabrication sans contact humain promet de transformer de nombreux secteurs comme l’électronique, l’automobile, la logistique, la santé ou la biotechnologie. Ces avancées permettent à Amazon de raccourcir ses cycles de lancement, d’optimiser ses coûts d’audit et de renforcer sa position concurrentielle tout en facilitant l’intégration de nouvelles catégories de produits avec une friction minimale.

Outre Amazon, d’autres acteurs comme Foxconn, Amazon Robotics, Universal Robots, RGo Robotics, Boston Dynamics ou Fourier exploitent déjà ces technologies de jumeaux numériques pour coordonner robots autonomes et opérateurs humains, en intégrant des centaines de capteurs pour superviser en temps réel leurs opérations.

Enfin, la tendance à la robotisation et à l’automatisation robotique contrôlée par des jumeaux numériques semble destinée à transformer l’industrie, la logistique, la santé, l’agriculture et la gestion urbaine, dessinant un avenir où la fabrication “zéro-contact” devient la norme.
Sources : blogs.nvidia.com