Toute personne développant des systèmes d’IA physique pour les voitures autonomes, la robotique ou la fabrication intelligente connaît le cauchemar : les données d'entraînement sont rares, extrêmement coûteuses et impossibles à faire évoluer efficacement.

Une solution émergente mérite d’être explorée : déployer les modèles fondamentaux du monde NVIDIA Cosmos sur une infrastructure cloud afin de générer des données d’entraînement synthétiques à très grande échelle. Cette approche s’attaque au principal goulot d’étranglement : au lieu de collecter des millions de scénarios réels (ce qui pourrait prendre des années et coûter une fortune), il est possible de simuler des environnements variés et des cas extrêmes de manière programmatique.

Le flux de travail technique consiste à lancer des clusters GPU, configurer les modèles Cosmos pour vos scénarios physiques spécifiques, puis générer des jeux de données synthétiques photoréalistes couvrant des situations rares que vos données réelles n’ont jamais capturées. Imaginez : des véhicules autonomes confrontés à des conditions météorologiques inhabituelles, ou des bras robotiques manipulant des objets aux propriétés imprévisibles.

Pour les équipes coincées dans l’engrenage de la collecte de données, ce changement de paradigme pourrait accélérer les cycles de développement de plusieurs mois tout en réduisant drastiquement les coûts. La qualité des données synthétiques a atteint un niveau tel que les modèles entraînés dessus affichent des performances comparables à ceux entraînés uniquement sur des données réelles dans de nombreux cas.