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Des acteurs comme Matic et Wing testent ou intègrent déjà la nouvelle carte de NVIDIA dans des robots domestiques et des drones. Le Jetson Orin Nano 2 est annoncé avec 78 TOPS, un CPU Arm à huit cœurs et 8 Go de mémoire, ainsi qu'un doublement de l'inférence face au Nano Super. En mode 15 W, NVIDIA promet 40 % de consommation en moins pour une performance équivalente, et met en avant la prise en charge locale de modèles de langage et de vision.
Wing évalue la nouvelle carte, Matic l’adopte pour le ménage autonome
Matic Robots adopte Jetson Orin Nano 2 pour ses appareils de nettoyage à domicile. Selon NVIDIA, cette plateforme doit permettre à Matic d'ajouter de l'IA conversationnelle, la détection de gestes, une cartographie plus fine, une compréhension sémantique de l'habitat et un comportement de nettoyage autonome. Navneet Dalal, à la tête de Matic, décrit des exigences fortes pour ces robots — compréhension des personnes, cartographie précise et autonomie dans des environnements changeants — et estime que la nouvelle carte peut exécuter des modèles de pointe en périphérie dans un format compact pour la perception, l'interaction et la navigation en temps réel. Cognex et Doosan Bobcat figurent aussi parmi les premiers acteurs cités par NVIDIA autour de ce module. De son côté, Wing exploite déjà Jetson Orin Nano Super avec la pile logicielle NVIDIA dans sa flotte de livraison par drone et prévoit d'évaluer Jetson Orin Nano 2 afin d'approfondir la perception et le raisonnement en temps réel pour accélérer et sécuriser les dépôts dans les jardins résidentiels. Son responsable de la perception, Dinuka Abeywardena, insiste sur la nécessité d'une compréhension rapide et fiable du monde réel et évoque l'objectif de drones plus réactifs et économes en énergie. Wing n'affiche toutefois à ce stade aucun calendrier public pour un passage en production du nouveau module.
Une option d’entrée de gamme pour l’IA embarquée et des millions de développeurs
NVIDIA a annoncé Jetson Orin Nano 2, décrit comme un ordinateur de robotique en périphérie destiné à l’IA physique pour les drones, les robots et les systèmes de vision. Selon la société, il s’agit d’une solution d’entrée de gamme conçue pour faire tourner des modèles d’IA générative localement sur l’appareil plutôt que sur des serveurs distants. NVIDIA indique également que sa pile de robotique est déjà utilisée par plus de trois millions de développeurs. Deepu Talla, responsable de cette division, précise que le nouveau module rend ces fonctionnalités accessibles à des millions de développeurs avec un objectif de raisonnement en temps réel à la périphérie.
78 TOPS, 8 Go, 8 cœurs Arm et 2× l’inférence annoncés
Sur le plan matériel, NVIDIA annonce 78 TOPS de calcul d’IA, 8 Go de mémoire et un processeur Arm à huit cœurs, avec un format compact comparable à la génération précédente. Le constructeur revendique un doublement des performances d’inférence face à l’actuel Jetson Orin Nano Super, attribué à des Tensor Cores améliorés et à une bande passante mémoire accrue. En mode 15 watts, NVIDIA indique une consommation inférieure de 40 % à celle du Nano Super pour un niveau de performance équivalent.
Pile Jetson ouverte et modèles de langage/vision en périphérie
Jetson Orin Nano 2 s’appuie sur la pile logicielle ouverte de NVIDIA, avec les compétences de l’agent Jetson et l’écosystème Jetson. La carte est conçue pour faire tourner des modèles de langage et des modèles langage–vision optimisés pour une inférence en mémoire à la périphérie. NVIDIA cite ses modèles Cosmos et Nemotron, ainsi que Gemma 4 et Qwen 3, comme exemples déployables sur ce matériel.
Partenaires matériels et pari sur les petits modèles
NVIDIA met en avant la progression récente des modèles de petite et moyenne taille, que l’entreprise estime capables d’atteindre des niveaux de précision auparavant réservés à des modèles plus vastes. Cette évolution est présentée comme un levier pour interpréter langage et images et agir en temps réel sur du matériel compact, condition jugée essentielle pour les robots, drones et systèmes de vision, sobres en énergie. Côté écosystème, AAEON, ADLINK, Advantech et Aetina développent des cartes porteuses et systèmes matériels autour du nouveau module. Antmicro, Aptiv, Auvidea, AVerMedia, mais aussi Chuanglebo, Connect Tech, ForeCR et JWIPC, travaillent sur des logiciels d’IA personnalisés et des conceptions de référence. NVIDIA cite encore Neurealm, Plink, Realtimes, RidgeRun, RS, Seeed Studio, Tauro Tech, Twowin, TZTEK et YUAN comme partenaires aidant à accélérer la mise sur le marché. Le groupe s’attend à voir l’IA de périphérie intégrée dans des robots domestiques, des solutions de vision, des drones de livraison et d’inspection et des plateformes matérielles. Selon Deepu Talla, des modèles auparavant cantonnés aux centres de données peuvent désormais s’exécuter en temps réel sur des systèmes Jetson d’entrée de gamme, notamment des modèles de langage et de vision exécutés localement.
