Arm annonce la création de sa division « Physical AI », dédiée à l’intelligence artificielle exécutée dans le monde réel. Cette nouvelle entité, révélée au CES 2026, regroupe les activités liées à la robotique, aux véhicules autonomes et aux systèmes embarqués intelligents. Elle vient compléter les segments cloud et edge déjà structurés chez le concepteur britannique.
L’informatique a longtemps séparé le raisonnement de l’action. Les systèmes centraux analysaient, optimisaient et décidaient, tandis que les machines physiques exécutaient des instructions déterministes définies à l’avance. La diffusion de l’intelligence artificielle modifie progressivement cette frontière en réinjectant des capacités de perception, de décision et d’adaptation directement au cœur des objets, des véhicules et des infrastructures.
Arm donne aujourd’hui à cette transformation une traduction organisationnelle. Au CES 2026, l’entreprise a officialisé la création d’une « Physical AI », une unité qui regroupe ses efforts technologiques dans le domaine des systèmes cyber-physiques intelligents. Cette division complète les segments « Cloud & AI » et « Edge Computing » déjà constitués chez Arm, et traduit une volonté explicite de capturer la croissance des marchés industriels de l’IA embarquée.
Une division dédiée aux machines qui perçoivent et agissent
La division Physical AI regroupe les produits et les feuilles de route d’Arm liés aux systèmes capables de traiter des signaux en temps réel, de raisonner localement, et d’agir dans un environnement physique dynamique. Cela concerne la robotique industrielle, les véhicules autonomes de niveau 3 ou 4, les équipements médicaux actifs, les drones, mais aussi les systèmes de transport intelligent, les chaînes de fabrication adaptatives, ou les dispositifs de monitoring critique.
Cette IA physique ne s’exécute ni dans le cloud ni sur des PC. Elle repose sur des processeurs embarqués, des microcontrôleurs, des unités temps réel, des accélérateurs IA à faible consommation, et des piles logicielles compatibles avec les normes de sûreté fonctionnelle. Chris Bergey, EVP en charge de l’infrastructure, et Drew Henry, nommé responsable de cette nouvelle entité, insistent sur la nécessité d’architectures modulaires, sûres et prêtes à être industrialisées.
Arm vise notamment les partenaires OEM, les intégrateurs de systèmes autonomes et les fabricants de composants embarqués. Les blocs IP proposés, cœurs Cortex-A, Cortex-R, microcontrôleurs à base Ethos-U ou NPU, et interconnexions AMBA, sont conçus pour être assemblés dans des plateformes robotisées ou automobiles certifiables. L’entreprise veut consolider une offre intégrée, du silicium au framework logiciel, capable de supporter des modèles IA embarqués tout en respectant des contraintes énergétiques et de latence extrêmes.
Des cas d’usage industriels déjà opérationnels
L’approche ne relève pas de la prospective. Arm équipe déjà les calculateurs centraux de nombreux véhicules définis par logiciel, comme ceux conçus par NVIDIA (Drive AGX Thor) ou Qualcomm (Snapdragon Ride Flex), qui combinent cœurs Neoverse, moteurs IA et interconnexions temps réel. Dans la robotique, des acteurs comme Boston Dynamics, LG, Unitree ou Naïo exploitent des architectures Arm pour exécuter de la perception embarquée, de la planification de mouvement, ou de la navigation autonome.
La division Physical AI fédère également les travaux engagés sur la robotique logistique (AMR, AGV), les plateformes de drones industriels ou les solutions de réalité assistée, qui exploitent des microcontrôleurs Arm Cortex-M et des accélérateurs Ethos pour des tâches d’inférence audio, visuelle ou multimodale, exécutées localement sans connexion réseau. Arm met aussi en avant la compatibilité avec les piles logicielles ROS2, Yocto, Zephyr et les frameworks IA embarqués comme TensorFlow Lite for Microcontrollers.
Une classe de plateformes IA-native, déconnectée du cloud
Avec cette annonce, Arm s’émancipe du cadre traditionnel de l’IA générative ou du edge cloud pour faire émerger une troisième voie : des machines autonomes, capables d’interagir avec le monde réel sans dépendre d’une connectivité permanente. Cette tendance s’inscrit dans un changement de paradigme : les performances ne sont plus mesurées uniquement en flops, mais en latence, en robustesse, en efficacité énergétique et en certifiabilité.
La division Physical AI ambitionne d’unifier des efforts dispersés, robotique, vision embarquée, contrôle moteur, traitement signal, sous une bannière commune. Elle permet à Arm de se positionner face à des concurrents qui intègrent étroitement matériel et logiciel dans des plateformes verticalisées, tout en conservant sa stratégie de modularité et de portabilité. Une approche qui séduit les industriels cherchant à développer leurs propres solutions sans subir un verrou propriétaire.
