Lors du salon COMPUTEX à Taïwan, NVIDIA a officialisé l'arrivée de l'intelligence artificielle autonome dans le monde physique grâce au lancement de JetPack 7.2 et du support de NemoClaw sur ses modules Jetson. Cette mise à jour majeure transporte les capacités de l'IA agentic, traditionnellement limitées aux serveurs, vers des systèmes embarqués performants dédiés à la robotique, à l'inspection industrielle et à l'automatisation. Deepu Talla, vice-président chez NVIDIA, a souligné que cette plateforme permet de déployer instantanément des agents d'IA physiques en production, réduisant les coûts et accélérant le temps de mise sur le marché grâce à une optimisation mémoire rigoureuse. La version 7.2 repose sur trois couches distinctes. La base intègre le système d'exploitation avec un support natif du projet Yocto, offrant une fondation Linux plus légère et personnalisable pour les clients industriels, ainsi que la bibliothèque de calcul CUDA 13 pour la puce Jetson Orin. Des fonctionnalités avancées comme le Multi-Instance GPU (MIG) et le noyau temps réel sont également introduites sur le futur module Jetson Thor pour garantir une allocation déterministe des ressources GPU. Par ailleurs, le module Jetson AGX Orin 32 Go affiche une hausse de 20 % de ses performances, atteignant 241 TOPS. La couche intermédiaire introduit des compétences d'agents autonomes capables d'automatiser des tâches de développement, telles que l'optimisation de la mémoire et le benchmarking de modèles, réduisant ainsi des semaines de travail à quelques jours. Au sommet, NemoClaw déploie ces agents via une simple commande. Cette architecture permet d'intégrer des agents de raisonnement visuel issus de la brique Metropolis VSS, capables de voir, d'interpréter et d'agir sur leur environnement. De nombreux acteurs industriels ont déjà intégré cette technologie. Solomon coordonne plusieurs agents IA sur un robot humanoïde pour optimiser ses déplacements et ses préhensions. Advantech déploie un « cerveau d'usine » autonome pour la gestion de flottes robotiques et la détection de défauts. D'autres applications incluent des caméras de ville intelligente de chez Rebotnix, des agents de contrôle qualité chez Spingence, et des expériences de visites immobilières en 3D chez ANIWEAVE. L'efficacité mémoire est un point central de cette avancée. SandStar a réduit l'empreinte mémoire de 40 % sur ses bornes de vente, passant de 16 Go à 8 Go sans perte de performance. NoTraffic a diminué l'utilisation de la mémoire de 29 % sur ses systèmes de gestion du trafic grâce à des optimisations de compilation. Hexagon Robotics et Zipline utilisent également le système d'exploitation Yocto pour améliorer la fiabilité de leurs robots humanoïdes et de leurs drones de livraison autonomes, tandis que 1X et Universal Robots prévoient d'adopter cette solution pour leurs productions futures. Avec le support de partenaires majeurs du logiciel comme Balena et Wind River, ainsi que de fabricants de matériel tels que ASUS et AAEON, l'écosystème est désormais prêt pour des déploiements à grande échelle. Le passage de NemoClaw des centres de données au monde physique marque le début d'une nouvelle ère où les agents intelligents opèrent directement dans les environnements réels, de la fabrication à la logistique, en passant par les services urbains.