Capacités produit et architecture

Un seul produit Physical AI. Toutes les couches critiques.

La Physical AI n'est ni un modèle ni une pile de fournisseurs. C'est un système produit unique reliant matériel, logiciel, données, IA, contrôle, personnes et opérations. Hyperion relie ces couches au niveau produit, solution, système et architecture logicielle.

Hyperion ne se positionne pas comme une équipe d'ingénierie généraliste. La maîtrise technique sert à mieux décider sur le produit, à remettre en question les hypothèses, à définir les preuves et à coordonner les spécialistes indispensables à la mission.

Quatre capacités, un seul but

Ici, « capacité » désigne l'aptitude à prendre une décision et à l'assumer — pas un catalogue de technologies à vendre. Les domaines présentés plus bas sont les terrains où ces quatre capacités s'exercent.

  • Appropriation de la décision produit

    Assumer les décisions produit et architecture décisives : ce que le produit doit faire, ce qu'il ne doit pas faire, quelle option est retenue et sur quelles preuves. C'est là la capacité ; tout le reste existe pour la servir.

  • Maîtrise de l'architecture du système entier

    Lire un système Physical AI complet — matériel, contrôle embarqué, logiciel, données, modèles, sécurité et opérations terrain — suffisamment bien pour voir où un choix dans une couche devient une contrainte dans une autre, et pour contester la réponse d'un spécialiste plutôt que l'accepter.

  • Conception des preuves et de la maturité

    Décider de ce qui devrait être observé avant qu'un système puisse avancer : le seuil d'acceptation, les essais qui le tranchent, les classes de preuves qui comptent, et les conditions d'arrêt des travaux.

  • Orchestration de l'exécution par des spécialistes

    Cadrer, briefer et coordonner les spécialistes qu'exige un mandat, en divulguant leur rôle. Hyperion tient la décision et le seuil d'acceptation ; la mise en œuvre est réalisée par vos équipes ou par des partenaires nommés.

Confiance, sûreté et cybersécurité

  1. L5Orchestration et opérations

    Exploiter, observer et restaurer une flotte entre le edge et le cloud.

    vLLM · TensorRT · fleet ops

  2. L4Intelligence et connaissance

    Modèles vision-langage-action, intelligence à poids ouverts et savoir industriel.

    Mistral · VLM/VLA · industrial RAG

  3. L3Perception et robotique

    Voir, cartographier, planifier et se déplacer dans le monde physique.

    ROS 2 · SLAM · Isaac Sim

  4. L2Plateforme embarquée

    La fondation logicielle, du noyau à la flotte, qui rend un appareil fiable.

    Linux · Yocto · PREEMPT_RT · OTA

  5. L1Équipement et contrôleground

    Capteurs, actionneurs et contrôle déterministe à la périphérie physique.

    Sensors · MCU/PLC · OPC-UA · CAN

Ancré dans l'exécution d'ingénierie : systèmes embarqués et edge, robotique et VLM/VLA, modèles open-weight, RAG industriel et connaissance, sûreté et sécurité — la profondeur pour mener la productisation avec crédibilité.

La stack Physical AI complète — des fondations embarquées à la base, jusqu'à la perception, l'intelligence et les opérations, avec une enveloppe de confiance, de sûreté et de cybersécurité autour de chaque couche.

Où ces décisions s'exercent

À travers l'écosystème ouvert de la Physical AI

Les schémas de perception, de contrôle et d'autonomie sur lesquels nous travaillons — illustrés à travers des plateformes robotiques ouvertes.

  • Illustration en pixel art d'une cellule robotisée inspectant des pièces sur un convoyeur grâce à une couche de perception.

    Cellules robotisées

    Cellules d'inspection et de manipulation lues par une couche de perception.

  • Illustration en pixel art d'une grille de recharge de flotte autonome dont les niveaux d'énergie sont lus par une couche de surveillance.

    Flottes & recharge

    Surveillance de l'énergie et de la disponibilité sur une flotte autonome.

  • Illustration en pixel art d'un véhicule terrestre autonome naviguant grâce à un balayage de perception frontal.

    Véhicules au sol & AGV

    Navigation et perception frontale pour plateformes mobiles au sol.

SLM, RAG ou ni l’un ni l’autre ?

Transformez votre tâche, vos preuves et vos contraintes d’exploitation en stratégie modèle au plus juste et en note de décision.

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