Hyperion Physical AI Decision Lab
The Decision Foundry est le laboratoire Industrial et Physical AI projeté par Hyperion : un environnement reconfigurable unique pour éprouver la valeur produit, les limites du système, le comportement des modèles, l’autorité humaine, la reprise après défaillance et les preuves nécessaires au prochain engagement.
Concept en développement
L’installation physique n’est pas encore mise en service. Les preuves actuelles se composent de démonstrations numériques exécutables, de travaux sur banc mesurés et de R&D détenue par Hyperion. Les zones et missions proposées ci-dessous restent illustratives jusqu’à leur construction, leur test et leur qualification contraire.
Disponible maintenant
Il s’agit d’artefacts numériques, de travaux sur banc et de R&D interne actuels — pas de l’installation physique projetée. Chaque page précise ce qu’elle peut prouver et ce qu’elle ne peut pas prouver.
Auralink
Préproduction · R&D détenue par Hyperion. Une implémentation de référence inspectable — ni déploiement client, ni allégation de résultat commercial.
Reachy Mini + SO-101
Mesuré · simulé · exécution à blanc. Les preuves issues de capteurs réels et de la téléopération restent distinctes de l’autonomie simulée et des actions robot non exécutées.
Examiner les preuves robotiquesMesuré sur banc
AMD Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) · 128 Go de mémoire unifiée LPDDR5X-8000 · médianes de trois exécutions après un échauffement rejeté · aucun tuning
Lire les notes terrain complètes06 · Disponible maintenant
Il s’agit d’artefacts numériques, de travaux sur banc et de R&D interne actuels — pas de l’installation physique projetée. Chaque page précise ce qu’elle peut prouver et ce qu’elle ne peut pas prouver.
Exécuter la démonstrationLa proposition
Une démonstration de modèle demande si un comportement peut fonctionner dans des conditions choisies. The Decision Foundry demande si le produit complet doit avancer. Valeur client, intelligence, matériel, logiciel, sûreté, opérations et économie sont évalués ensemble. Un résultat convaincant ne vaut pas validation : les preuves déterminent s’il faut poursuivre, réorienter, s’associer, suspendre ou arrêter.
Un système connecté
Le Product System détermine pourquoi et quand le produit avance. L'architecture système Physical AI détermine comment le système se comporte en exploitation.
Product System
Stratégie → Discovery → Productisation → Lancement → Passage à l’échelle
Cinq portes de décision gouvernent le passage du produit. Six prismes de décision vérifient si les preuves atteignent le seuil de la décision en cours.
Runtime Physical AI
Percevoir → Connecter → Calculer → Raisonner → Agir → Orchestrer
Confiance, sûreté et cybersécurité entourent chaque couche.
Retour de preuves
Les incidents, la variabilité du terrain, une découverte technique ou l’économie peuvent rouvrir une décision antérieure. Rien n’avance automatiquement.
La mission visiteur
Zones de laboratoire proposées
Suivez une initiative circonscrite, de l’intention déclarée à un dossier de décision inspectable. Au fil du parcours, l’architecture se précise autour de ce qui doit être observé, autorisé et prouvé.
Nommer l’usage prévu, le responsable, la frontière du système, le seuil d’acceptation et la condition d’arrêt avant de choisir un modèle.
Livrable : contrat de décisionObserver la situation de référence déclarée, relier les signaux terrain aux connaissances gouvernées et comparer les options en rendant visibles les sources, l’incertitude et le contexte opérationnel.
Livrable : proposition circonscriteLes contrôles de schéma, de liste autorisée, de politique et d’autorité déterminent si une proposition peut atteindre la commande déterministe. L’ambiguïté ou une intention dangereuse s’arrête ici.
Livrable : registre d’autorisationExécuter une action circonscrite, injecter une variation déclarée, observer la réponse de l’opérateur et du système, puis prouver le fonctionnement des voies de dégradation, d’arrêt et de retour arrière.
Livrable : comportement système observéComparer le résultat aux seuils d’acceptation et d’arrêt. Consigner les preuves, les hypothèses ouvertes et une recommandation : poursuivre, réorienter, s’associer, suspendre ou arrêter.
Livrable : dossier de gate du Product SystemArchitecture illustrative
Modifiez une condition. Le modèle peut interpréter et proposer ; la frontière du système détermine la suite.
Mistral-first. Borné par le système.
Hyperion considère d’abord Mistral pour le langage, la compréhension multimodale, la voix, la recherche et l’adaptation des modèles, puis éprouve ce choix au regard de la tâche, de la frontière de déploiement, de la licence, de la région, de la latence, du coût et du jeu d’évaluation. La réponse suffisante la moins complexe peut néanmoins être des règles, une recherche, un modèle open-weight plus petit, un autre modèle ou aucun LLM.
Capacité disponible
Certains modèles Ministral et Voxtral peuvent interpréter des images, du langage, de l’audio et des entrées opérateur circonscrits, en edge ou via des endpoints gérés.
Capacité disponible
OCR, embeddings, retrieval et Search Toolkit relient documents, incidents et connaissances techniques à des sources inspectables. L’OCR reste un outil de compréhension documentaire — pas un décideur critique pour la sûreté.
Capacité disponible
La génération structurée compare les options, expose l’incertitude et sollicite des outils figurant sur une liste autorisée. L’exécution des fonctions reste sous la responsabilité du développeur.
Aperçu public
MCP Connectors et les Workflows durables peuvent coordonner outils, données et points de contrôle humains. Les interfaces en aperçu nécessitent évaluation et maîtrise des changements avant toute production.
Soumis aux preuves
Le prompting et le RAG viennent en premier. Fine-tuning, distillation, SLM sur mesure ou Forge ne suivent que si un jeu d’évaluation versionné démontre le besoin et la charge de cycle de vie.
Selon configuration
Une API gérée, un endpoint régional explicitement configuré ou une inférence open-weight sous contrôle du client peuvent être retenus lorsque disponibilité des modèles, licence, résidence des données et infrastructure le permettent.
Aucune voie directe du modèle à la machine
Dans l’architecture de la Foundry, aucune réponse Mistral ne constitue une commande directe d’automate, de robot, de borne ou de véhicule. Une proposition doit franchir la validation de schéma, une liste autorisée typée, les contrôles de politique et d’autorité, puis une commande déterministe. Une fonction de sûreté indépendante peut rejeter ou arrêter l’action et demeure hors de l’autorité du modèle.
Exploration soumise à l’accès
Robostral Navigate et les recherches de Mistral sur le monde physique sont des axes d’exploration — pas des intégrations Hyperion actuelles. Ils restent expérimentaux jusqu’à l’établissement des accès, de la licence, du matériel, de l’examen de sûreté et de résultats mesurés.
Hyperion Consulting est indépendante de Mistral AI. Toute référence aux modèles et services Mistral n’implique ni approbation, ni parrainage, ni certification, ni statut de revendeur, ni partenariat, ni accès privilégié. La nationalité d’un fournisseur ne suffit pas à établir la résidence des données, la souveraineté ou la conformité réglementaire.
Vérifier dans la documentation officielle de Mistral
Premiers packs de mission
Chaque mission commence à l’état projeté et illustratif. Elle ne devient mesurée que lorsque la cellule de référence existe, que le protocole est publié et que le résultat est reproductible.
Lire l’état de la machine et un corpus de maintenance gouverné, montrer les passages sources, déclarer l’incertitude et proposer un ordre de travail circonscrit — sans diagnostiquer l’équipement de manière autonome ni émettre de commande.
Projeté · illustratif jusqu’à la mise en service
Donner au système une instruction ambiguë ou dangereuse. L’intelligence peut proposer ou s’abstenir ; interfaces typées, autorité de politique et sûreté indépendante déterminent si quoi que ce soit peut atteindre le contrôleur.
Projeté · illustratif jusqu’à la mise en service
Déconnecter l’accès externe et observer l’inférence locale, les connaissances en cache et le repli déterministe au regard des exigences déclarées de mode dégradé.
Projeté · illustratif jusqu’à la mise en service
Mettre la perception et le comportement appris à l’épreuve de l’éblouissement, de l’occultation, de pièces inconnues, de la dérive et de variations du poste afin d’exposer — et non masquer — la limite validée.
Projeté · illustratif jusqu’à la mise en service
Tester une révision en simulation, la déployer sur un actif contrôlé, ne l’étendre que tant que les seuils d’acceptation tiennent, et revenir en arrière lorsqu’ils ne tiennent plus.
Projeté · illustratif jusqu’à la mise en service
Packs de mission sectoriels
Les trois premiers correspondent aux priorités sectorielles publiées d’Hyperion. Infrastructures intelligentes, logistique et défense sont des contextes de recherche ; leur publication ne suppose aucune mission client dans ces secteurs.
Prioritaire
Inspection, manipulation, temps de cycle, intervention opérateur, modes dégradés et déploiement répétable sur ligne.
Prioritaire
Frontières véhicule, edge et cloud ; perte de connectivité ; changement OTA par étapes ; observabilité de flotte et retour arrière.
Prioritaire
Autonomie locale, coordination des actifs et des flottes, fonctionnement hors ligne, reprise après incident et coût de service.
Recherche
Capteurs distribués, autorités multiples, vie privée, cybersécurité, continuité et contraintes du service public.
Recherche
Exceptions, relais humain, flottes mixtes, variabilité des sites, utilisation et déploiement répétable.
Recherche · circonscrit
Missions non classifiées, non cinétiques et sans ciblage, avec des données publiques ou synthétiques. Aucun ciblage d’armes ni aucune décision létale autonome.
Passeport de preuves
Une démonstration n’est utile que si un acheteur peut comprendre ce qui s’est passé, dans quelles conditions et ce que le résultat ne prouve pas.
Le dossier accompagne le résultat
Question · usage prévu · origine et droits des données · versions du modèle, du prompt, de l’outil, du firmware et du jeu de données · conditions d’exploitation · frontière d’autorité · seuils d’acceptation et d’arrêt · résultat attendu et observé · défaillances · limites · date de reproduction · ce que l’exécution ne prouve pas
JARVIS · Lab OS
JARVIS permet à un visiteur d’observer l’état du système, de mettre à l’épreuve un scénario circonscrit, de comparer les décisions et d’expliquer le résultat à partir de preuves citées. Il peut synthétiser et proposer ; il ne peut ni écarter un seuil d’acceptation, ni certifier un système, ni autoriser une action physique dangereuse.
Interroger JARVIS sur la FoundryDisponible maintenant
Il s’agit d’artefacts numériques, de travaux sur banc et de R&D interne actuels — pas de l’installation physique projetée. Chaque page précise ce qu’elle peut prouver et ce qu’elle ne peut pas prouver.
Observations d’automatisation et de sûreté à partir d’une image ; ni audit de site, ni évaluation d’ingénierie, ni certification.
Exécuter la démonstrationUn modèle décrit ce qu’une couche d’inspection industrielle pourrait signaler ; ni détecteur de défaut validé, ni mesure de qualité de production.
Exécuter la démonstrationInformations générales, ancrées dans des sources, sur l’AI Act européen ; ni conseil juridique, ni évaluation de conformité.
Exécuter la démonstrationUne auto-évaluation sur les données, capteurs, connectivité, préparation ML et gouvernance ; ni un audit de vos systèmes, ni un référentiel de maturité validé.
Exécuter la démonstrationUn délai de retour et une fourchette sur 3 ans en première approche, à partir de six données ; ni un devis, ni une recommandation fournisseur, ni une estimation d'ingénierie.
Exécuter la démonstrationUn modèle lit un CSV de capteurs et ébauche des anomalies plausibles et un planning ; ni un modèle de maintenance entraîné, ni une base de décision de maintenance.
Exécuter la démonstrationMesuré sur banc
AMD Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) · 128 Go de mémoire unifiée LPDDR5X-8000 · médianes de trois exécutions après un échauffement rejeté · aucun tuning
qwen3:30b-a3b — 82.3 t/s · gpt-oss:20b — 38.6 t/s · devstral:latest — 14 t/s · mistral-small:latest — 13.8 t/s. Il s'agit d'observations liées à une configuration, et non d'un benchmark normalisé ou d'une garantie de performance.
Lire les notes terrain complètesReachy Mini + SO-101
Mesuré · simulé · exécution à blanc. Les preuves issues de capteurs réels et de la téléopération restent distinctes de l’autonomie simulée et des actions robot non exécutées.
Examiner les preuves robotiquesAuralink
Préproduction · R&D détenue par Hyperion. Une implémentation de référence inspectable — ni déploiement client, ni allégation de résultat commercial.
Comment fonctionne le système complet
Sélectionnez une étape pour suivre le système de bout en bout.
01 / 08Équipement et contrôle
Capteurs & environnement. Le monde physique, perçu — caméras, profondeur, radar et signaux OT.
Voir comment nous le concevons02 / 08Plateforme embarquée
Plateforme embarquée. Un runtime de périphérie temps réel, déterministe et à mise à jour sécurisée.
Voir comment nous le concevons03 / 08Perception et robotique
Perception. Cartographie, détection et état du monde résolus sur l'appareil.
Voir comment nous le concevons04 / 08Intelligence et connaissance
Intelligence. Des modèles à poids ouverts et des politiques VLM/VLA proposent une action.
Voir comment nous le concevons05 / 08Équipement et contrôle
Contrôle déterministe. Un contrôleur déterministe transforme une proposition en commande précise.
Voir comment nous le concevons06 / 08Confiance, sûreté et cybersécurité
Sûreté & cybersécurité. Une frontière indépendante accepte ou bloque chaque commande.
Voir comment nous le concevons07 / 08Perception et robotique
Action physique. La commande validée actionne la machine dans le monde réel.
Voir comment nous le concevons08 / 08Orchestration et opérations
Opérations & flotte. La télémétrie revient aux opérations ; le système s'améliore sur toute une flotte.
Voir comment nous le concevonsPortefeuille de R&D détenue
Les ventures détenues par Hyperion, à différents niveaux de maturité, maintiennent concrètes les questions de produit, d’architecture et de preuves. Les niveaux de maturité sont explicites ; aucune n’est présentée comme un déploiement client.
Le plan de coordination pour l'IA physique
Exerce : IntégrationFiabilité
Intelligence de Gestion de Produit Augmentée par l'IA
Exerce : ArchitectureIntégration
Intelligence VC Augmentée par l'IA
Exerce : DonnéesArchitecture
Plateforme d'Intelligence Véhicule
Exerce : IntégrationArchitecture
Super-Assistant IA Créatif
Exerce : ArchitectureIntégration
Le Bouclier Réglementaire
Exerce : GouvernanceDonnées
Système d'Exploitation Business Augmenté par l'IA
Exerce : ArchitectureDonnées
Analyse Statique pour le Code Généré par l'IA
Exerce : GouvernanceFiabilité
Copilote d'Adoption IA pour les PME Européennes
Exerce : GouvernanceDonnées
Intelligence de Transformation d'Entreprise Augmentée par l'IA
Exerce : GouvernanceArchitecture
Instruments de décision
La Foundry utilise le même Product System canonique et les mêmes outils d’architecture et de décision qu’une mission de conseil.
L’architecture système, des capteurs aux opérations, entourée de confiance et de sûreté.
Relier les contraintes de déploiement à une classe de plateforme matérielle.
Un premier modèle économique pour une cellule robotisée.
Éprouver le système sur l’architecture, les données, les opérations et la gouvernance.
Examiner une sélection d’apps robotiques, de jeux de données, de politiques et d’agents issus de l’écosystème ouvert.
Parcours commercial
The Decision Foundry est un environnement utilisé dans les trois mandats Hyperion existants — pas une quatrième catégorie de service.
Prendre une décision produit décisive sur la base de preuves. Recevoir une note de décision exécutive, une cartographie des preuves et des risques et un plan à 90 jours priorisé.
Conduire un produit Physical AI de son état actuel au prochain gate de preuve nommé, avec artefacts convenus, preuves d’acceptation et transfert.
Intégrer un leadership de CPO fractionné ou Head of Product sur l’orientation produit, les décisions d’architecture, la cadence opérationnelle et le transfert de compétences.
Questions sur la Decision Foundry
Non. L’installation physique est au stade de développement du concept et n’est pas mise en service. Les démonstrations numériques actuelles, les travaux sur banc mesurés et la R&D détenue par Hyperion sont qualifiés séparément.
Aucun partenariat ni accès privilégié n’est revendiqué. Hyperion est un cabinet indépendant, Mistral-first, qui vérifie pour chaque implémentation le modèle, la licence, l’adéquation régionale et le mode de déploiement.
Non. Les sorties du modèle sont des propositions qui doivent franchir les contrôles de schéma, de liste autorisée, de politique et d’autorité avant la commande déterministe. La sûreté indépendante demeure hors de l’autorité du modèle.
Non. Elle ne remplace pas les spécialistes juridiques, de sûreté, de cybersécurité, d’évaluation de conformité ou de certification. Elle crée des preuves produit et architecture pour une décision circonscrite.
Un dossier de décision circonscrit : preuves observées, hypothèses non résolues, limites et recommandation de poursuivre, réorienter, s’associer, suspendre ou arrêter.
L’industrie, l’automobile et l’énergie sont les contextes prioritaires. Les infrastructures intelligentes, la logistique et la défense sont explicitement qualifiées de contextes de recherche ; leur publication ne suppose aucune mission client dans ces secteurs.
Apportez une initiative bloquée
Lors d’un échange d’adéquation de 30 minutes, Mohammed identifiera la décision, les preuves manquantes et dira si une mission Foundry ou l’un des trois mandats Hyperion convient — ou clairement si ce n’est pas le cas.
30 minutes · sans engagement · Mohammed mène chaque échange