Le futur ChatGPT ? On a testé la nouvelle pile IA de NVIDIA (NemoClaw)

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Transcript

00:00:00- Nvidia vient de faire une déclaration très audacieuse.
00:00:03Dans une récente interview après la conférence Nvidia GTC,
00:00:07Jensen Huang a déclaré qu'OpenClaw—
00:00:09- C'est définitivement le prochain ChatGPT.
00:00:11- Et avec cette déclaration,
00:00:12Nvidia vient de publier sa version mise à jour d'OpenClaw
00:00:15qu'ils appellent Nemo Claw.
00:00:17Et au cours des derniers jours,
00:00:18nous avons constaté une très forte hausse de l'utilisation d'OpenClaw
00:00:22suite à cette annonce.
00:00:23Alors, pourquoi Nemo Claw fait-il tant parler de lui ?
00:00:25Est-ce vraiment aussi révolutionnaire que l'affirme Nvidia ?
00:00:29Eh bien, c'est ce que nous allons découvrir.
00:00:31Dans la vidéo d'aujourd'hui, nous allons examiner Nemo Claw,
00:00:34voir comment il fonctionne et l'essayer par nous-mêmes.
00:00:37Ça va être très intéressant, alors plongeons dans le vif du sujet.
00:00:40Alors, qu'est-ce que Nemo Claw exactement ?
00:00:46Eh bien, à la base,
00:00:47il promet un environnement sécurisé de classe entreprise
00:00:50pour les agents d'IA autonomes.
00:00:52Bien que la plateforme OpenClaw de base soit puissante pour l'automatisation,
00:00:56elle manque cruellement de la surveillance de sécurité
00:00:59nécessaire aux flux de travail professionnels ou sensibles.
00:01:02Nvidia a conçu Nemo Claw pour combler cette lacune
00:01:04en enveloppant l'agent dans une sorte de bac à sable sécurisé
00:01:07qui surveille chaque action de l'IA en temps réel.
00:01:11Et honnêtement, ils se sont peut-être surpassés,
00:01:14mais nous en discuterons plus tard dans cette vidéo.
00:01:16Nemo Claw est donc essentiellement une pile open-source
00:01:19qui déplace l'agent OpenClaw dans un environnement sécurisé
00:01:22appelé Nvidia OpenShell.
00:01:24Et il fonctionne en utilisant ce que Nvidia appelle un blueprint.
00:01:28On peut le voir comme un script Python maître
00:01:30qui orchestre tout le cycle de vie de l'agent,
00:01:34de la création du bac à sable
00:01:35à la surveillance des garde-fous de sécurité.
00:01:38Une fois lancé, chaque accès fichier, requête réseau,
00:01:42et appel d'inférence est régi par une politique déclarative.
00:01:46Si l'agent tente d'accéder à un site web non autorisé
00:01:49ou à une partie restreinte du système de fichiers,
00:01:53OpenShell bloque cette action et la signale
00:01:55pour une approbation manuelle dans le terminal.
00:01:58Cela ajoute efficacement une couche d'infrastructure gérée
00:02:01sous l'agent, lui permettant d'être productif
00:02:04tout en restant dans des garde-fous de sécurité stricts.
00:02:07Cela semble génial en théorie,
00:02:09mais qu'en est-il en pratique ?
00:02:11Essayons de configurer notre propre Nemo Claw
00:02:14et voyons comment il se comporte.
00:02:15La façon la plus simple de commencer
00:02:17est d'aller sur la page Nemo Claw de Nvidia
00:02:20et de cliquer sur le bouton "Try Now".
00:02:22Cela vous mènera à la page du service Brev de Nvidia,
00:02:25qui est essentiellement leur plateforme GPU cloud préférée.
00:02:29Brev fournit des environnements préconfigurés
00:02:31qui intègrent déjà les pilotes Nvidia,
00:02:34CUDA et Docker,
00:02:36vous pouvez donc être opérationnel rapidement
00:02:38avec un déploiement prêt à l'emploi pour votre agent Nemo Claw.
00:02:41Et si vous créez un nouveau compte,
00:02:42Nvidia offre 2 $ de crédits gratuits,
00:02:46ce qui permet de tester votre premier déploiement gratuitement.
00:02:49Une fois lancé,
00:02:50nous pouvons utiliser la commande brev shell
00:02:52pour nous connecter à notre déploiement.
00:02:53De là, nous pouvons exécuter le script d'installation de Nemo Claw.
00:02:57Dès le départ,
00:02:58on constate que le script par défaut fourni par Nvidia
00:03:02ne parvient pas à installer Open Shell, ce qui est un peu agaçant.
00:03:05Mais si cela échoue pour vous,
00:03:07vous pouvez simplement le télécharger manuellement
00:03:08depuis le dépôt GitHub de Nvidia.
00:03:10D'abord, il vous demandera de donner un nom
00:03:12à votre agent Nemo Claw.
00:03:14Vous pouvez laisser le nom par défaut "My Assistant",
00:03:17ou l'appeler comme vous le souhaitez.
00:03:19Ensuite, il vous demandera votre clé API Nvidia,
00:03:22assurez-vous donc d'en avoir une prête à cet effet,
00:03:25sinon Nemo Claw pourrait ne pas fonctionner correctement.
00:03:28Il vous demandera également de choisir votre modèle d'inférence.
00:03:31Ici, Nvidia met en avant Nemotron
00:03:34comme le choix de prédilection pour faire tourner Nemo Claw,
00:03:36je vais donc choisir celui-là et voir ses performances.
00:03:39L'installation prend quelques minutes,
00:03:42mais une fois terminée, je conseillerais comme étape suivante
00:03:45de fournir votre jeton de bot Telegram,
00:03:47afin de connecter notre agent Nemo Claw à notre application Telegram.
00:03:51Ensuite, nous pouvons lancer "Nemo Claw Start".
00:03:53Si vous voyez toutes les coches vertes,
00:03:55cela signifie que nous avons lancé l'agent avec succès.
00:03:58À partir de là, le script nous conseille
00:04:00d'ouvrir l'Open Shell Manager,
00:04:02qui est essentiellement l'interface TUI du blueprint de Nvidia,
00:04:06qui vous permet de superviser tout le système
00:04:08et d'approuver ou refuser manuellement les requêtes réseau entrantes.
00:04:12Et dès que nous le lançons,
00:04:13nous voyons qu'il y a déjà une requête en attente
00:04:17que nous devons approuver pour que Nemo Claw
00:04:18puisse continuer à fonctionner sans interruption.
00:04:21Il suffit de cliquer sur A pour approuver
00:04:23puis de revenir à la vue d'ensemble.
00:04:25Ensuite, nous devons nous connecter à notre agent Nemo Claw
00:04:27puis lancer une passerelle (gateway)
00:04:29pour pouvoir discuter avec lui via Telegram.
00:04:32C'est là que Nemo Claw commence à devenir capricieux
00:04:34car le lancement de la passerelle peut parfois être délicat,
00:04:37car il faut parfois forcer l'arrêt
00:04:39de la passerelle précédente pour en démarrer une nouvelle.
00:04:41À ce stade, c'est encore très buggé.
00:04:44Et le pont Telegram semble également instable.
00:04:47Mais surtout, j'ai trouvé que la vitesse d'inférence
00:04:50de Nemo Claw est extrêmement lente.
00:04:52Je ne sais pas si c'est simplement
00:04:53parce que j'utilise le modèle Nemotron de Nvidia,
00:04:56mais parfois, il faut jusqu'à deux minutes à Nemo Claw
00:04:59pour me répondre sur Telegram.
00:05:01Vous pourriez aussi rencontrer un problème
00:05:02où le bot Telegram renvoie un code d'erreur 255.
00:05:06Si c'est le cas, vous devriez quitter le shell Open Claw
00:05:10et dans votre conteneur de déploiement,
00:05:11tuer tous les processus de pont Telegram en cours.
00:05:15Et si cela ne suffit pas,
00:05:17vous devriez également passer par
00:05:18l'assistant de configuration Open Claw
00:05:20et vous assurer d'y ajouter manuellement le jeton du bot Telegram.
00:05:24Vous voyez donc tout ce que j'ai dû configurer ici
00:05:27juste pour commencer avec les bases de son fonctionnement.
00:05:29Avec tous ces petits désagréments,
00:05:31j'ai fini par pas mal galérer
00:05:33pour arriver à quelque chose de stable.
00:05:35Mais une fois que j'ai enfin réussi à le faire fonctionner à peu près,
00:05:38j'ai décidé de l'essayer en demandant à Nemo Claw
00:05:40de me créer une tâche cron qui m'envoie les derniers
00:05:43articles de Hacker News toutes les trois minutes.
00:05:45Et c'est là que Nemo Claw devient vraiment pénible à utiliser.
00:05:48Voyez-vous, pour que Nemo Claw puisse exécuter
00:05:51ce type de tâche cron, il doit faire des allers-retours
00:05:55sur Open Shell pour approuver manuellement chaque requête réseau
00:05:59que Nemo Claw tente d'effectuer.
00:06:01Et vous pouvez imaginer que
00:06:02pour des flux de travail et des tâches plus complexes,
00:06:04il faudrait vraiment surveiller Nemo Claw de très près
00:06:08pour valider toutes les requêtes réseau sortantes
00:06:11en les approuvant manuellement une par une.
00:06:13Sans compter qu'il faut relancer l'agent plusieurs fois
00:06:17pour qu'il réessaie les appels réseau une seconde fois
00:06:20une fois que vous les avez approuvés sur Open Shell.
00:06:22On passe donc son temps à faire des allers-retours.
00:06:24Je pense que cela entrave sérieusement la capacité d'Open Claw
00:06:27à fonctionner de manière autonome car la couche de sécurité
00:06:31est tout simplement trop stricte.
00:06:32Quant à mon propre test, après plusieurs allers-retours,
00:06:35j'ai enfin réussi à charger Nemo Claw de m'envoyer une liste fraîche
00:06:39d'articles Hacker News toutes les trois minutes,
00:06:41mais il m'a fallu une demi-heure pour y arriver
00:06:44en devant constamment le chaperonner et surveiller les logs d'Open Claw
00:06:48pour m'assurer que tout se passait bien
00:06:51et vérifier que Nemo Claw était capable
00:06:53de tout configurer correctement tout seul.
00:06:56C'est donc là que toute l'idée
00:06:58de Nemo Claw commence à devenir très, très complexe.
00:07:02Nvidia propose des commandes supplémentaires
00:07:04pour mettre en place des politiques de sécurité spécifiques,
00:07:07mais pour l'instant, ces commandes sont très limitées
00:07:10et ne permettent pas de créer de manière sophistiquée
00:07:12des règles de sécurité personnalisées sur mesure.
00:07:15Je comprends que cette pile technologique est encore très récente
00:07:18et on peut espérer qu'avec le temps,
00:07:21elle devienne assez stable pour être intégrée
00:07:24dans des environnements de production.
00:07:26Mais pour être honnête, pour l'instant Nemo Claw semble très instable
00:07:30et très difficile à utiliser.
00:07:32Mais ce ne sont que mes observations sur Nemo Claw.
00:07:35Et vous ?
00:07:36L'avez-vous essayé ?
00:07:37Est-ce qu'il vous plaît ?
00:07:38Avez-vous des difficultés avec ?
00:07:39J'aimerais connaître votre avis,
00:07:40alors dites-le-moi dans les commentaires ci-dessous.
00:07:42Et si vous aimez ce genre d'analyses techniques,
00:07:44faites-le-moi savoir en cliquant sur
00:07:46le bouton "j'aime" sous la vidéo.
00:07:48Et n'oubliez pas non plus de vous abonner à notre chaîne.
00:07:50C'était Andris de Better Stack
00:07:52et je vous donne rendez-vous dans les prochaines vidéos.
00:07:55(musique entraînante)

Key Takeaway

Bien que Nemo Claw propose une architecture de sécurité révolutionnaire pour les agents IA en entreprise, la version actuelle reste trop instable et fastidieuse pour une utilisation autonome fluide.

Highlights

NVIDIA a lancé Nemo Claw, une mise à jour d'OpenClaw présentée par Jensen Huang comme le prochain ChatGPT.

L'innovation majeure réside dans l'utilisation d'un environnement sécurisé de classe entreprise appelé NVIDIA OpenShell.

La plateforme utilise des "blueprints" pour orchestrer le cycle de vie des agents IA et surveiller les accès fichiers et réseaux.

Le déploiement est facilité par le service Brev de NVIDIA, offrant des environnements préconfigurés avec CUDA et Docker.

L'expérience utilisateur actuelle est marquée par de nombreux bugs d'installation et des problèmes de stabilité avec le pont Telegram.

La sécurité stricte impose une validation manuelle constante des requêtes, ce qui nuit gravement à l'autonomie de l'agent.

Les performances d'inférence avec le modèle Nemotron sont jugées extrêmement lentes, avec des délais de réponse dépassant parfois deux minutes.

Timeline

Introduction et vision de NVIDIA

Cette section introduit la déclaration audacieuse de Jensen Huang comparant Nemo Claw au futur de ChatGPT. Le narrateur explique que cette annonce a provoqué une hausse immédiate de l'intérêt pour la plateforme OpenClaw. La vidéo se donne pour mission d'explorer si cet outil est réellement aussi révolutionnaire que l'affirme le géant technologique. NVIDIA cherche ici à transformer un outil d'automatisation existant en une solution robuste. L'enjeu est de découvrir comment cette nouvelle pile logicielle fonctionne concrètement pour les utilisateurs.

Architecture et sécurité de Nemo Claw

L'auteur détaille le fonctionnement interne de Nemo Claw, qui agit comme un environnement sécurisé de classe entreprise pour les agents autonomes. Le concept central est l'OpenShell, un bac à sable surveillant chaque action de l'IA en temps réel via des politiques déclaratives. L'orchestration repose sur un script Python maître appelé "blueprint" qui gère les accès réseau et les appels d'inférence. Si une action non autorisée est détectée, le système bloque l'accès et demande une approbation manuelle immédiate. Cette couche d'infrastructure vise à combler les lacunes de sécurité des flux de travail professionnels sensibles.

Configuration technique et déploiement via Brev

Le processus de configuration commence sur la page officielle de NVIDIA pour utiliser le service cloud GPU nommé Brev. Brev est privilégié car il fournit des instances préconfigurées incluant les pilotes NVIDIA, CUDA et Docker pour un déploiement rapide. L'installation nécessite une clé API NVIDIA et l'utilisation du modèle d'inférence Nemotron recommandé par le constructeur. Malgré les promesses de simplicité, l'auteur souligne que le script d'installation par défaut échoue souvent à installer OpenShell correctement. Il est donc fréquemment nécessaire de passer par un téléchargement manuel depuis le dépôt GitHub de NVIDIA.

Connexion Telegram et premiers obstacles

L'étape suivante consiste à lier l'agent Nemo Claw à Telegram via un jeton de bot pour permettre l'interaction textuelle. Cependant, cette phase révèle de nombreux bugs techniques, notamment l'instabilité de la passerelle de communication qui nécessite souvent des redémarrages forcés. La vitesse d'inférence est critiquée pour sa lenteur excessive, le modèle Nemotron prenant parfois deux minutes pour répondre. L'utilisateur peut également rencontrer des erreurs de code 255 exigeant de tuer manuellement les processus en cours dans le conteneur. Ces difficultés techniques montrent que la solution est encore loin d'être un produit fini et stable.

Test pratique et limites de l'autonomie

Pour tester l'outil, l'auteur demande à Nemo Claw de configurer une tâche cron pour envoyer des articles de Hacker News toutes les trois minutes. Ce test met en lumière le paradoxe de la sécurité : l'utilisateur doit approuver manuellement chaque requête réseau sortante dans l'Open Shell Manager. Ce processus de "chaperonnage" constant rend les tâches complexes extrêmement pénibles et chronophages à mettre en œuvre. Il a fallu plus de trente minutes d'allers-retours incessants pour finaliser une tâche simple d'automatisation. L'autonomie promise par l'IA est ainsi sévèrement entravée par la rigidité de la couche de surveillance.

Conclusion et perspectives d'avenir

En conclusion, Nemo Claw est jugé comme une pile technologique prometteuse mais actuellement trop instable et complexe pour la production. NVIDIA propose des commandes pour définir des règles de sécurité, mais celles-ci sont encore trop limitées pour des besoins sophistiqués. L'auteur exprime l'espoir que la plateforme se stabilise avec le temps pour devenir un standard en entreprise. Il termine en invitant sa communauté à partager leurs propres expériences avec l'outil dans les commentaires. La vidéo souligne que l'innovation est réelle, mais que l'exécution logicielle nécessite encore un travail de développement important.

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