Arm AI est la division spécialisée en intelligence artificielle d'Arm Holdings plc, une entreprise britannique de conception de semi-conducteurs et de logiciels dont le siège est à Cambridge, en Angleterre. Arm AI développe des conceptions de processeurs et des unités de traitement neuronal (NPU) adaptées à l'informatique de périphérie, permettant des charges de travail d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond sur l'appareil, dans des dispositifs allant des smartphones aux capteurs embarqués. Sa famille de NPU Ethos est une gamme de produits clé, conçue pour accélérer efficacement l'inférence de réseaux neuronaux dans des environnements à contraintes énergétiques.
La division s'appuie sur l'architecture plus large d'Arm, qui est concédée sous licence à des partenaires dans le monde entier. Les cœurs de processeur d'Arm, tels que les séries Cortex-A et Cortex-M, sont largement utilisés dans les systèmes mobiles et embarqués, et Arm AI intègre des accélérateurs spécifiques à l'IA avec ces cœurs. Cette approche permet aux appareils d'exécuter localement des modèles d'IA générative et d'autres tâches d'IA, réduisant ainsi la dépendance au cloud computing et améliorant la confidentialité et la latence. Arm AI est en concurrence avec d'autres solutions d'IA de périphérie de sociétés comme Qualcomm, Apple et Samsung Electronics, mais son modèle de licence le différencie en permettant un vaste écosystème de concepteurs de puces.
Historique et évolution
Arm Holdings a été fondée le 12 novembre 1990 sous le nom de Widelogic Limited, rapidement renommée Advanced RISC Machines Limited le 3 décembre 1990, en tant que coentreprise entre Acorn Computers, Apple et VLSI Technology. L'acronyme ARM signifiait à l'origine « Acorn RISC Machine », puis a été changé en « Advanced RISC Machines » à la demande d'Apple. Le premier processeur de l'entreprise, l'ARM1, a été utilisé dans l'Acorn Archimedes, l'un des premiers ordinateurs de bureau basés sur RISC. L'accent initial d'Arm était mis sur des processeurs à faible consommation et haute efficacité, ce qui est devenu fondamental pour les appareils mobiles.
Arm AI a émergé comme une initiative distincte dans les années 2010, alors que les applications d'intelligence artificielle proliféraient. En 2017, Arm a introduit sa première architecture de processeur spécifique à l'IA, le processeur Arm Machine Learning, et en 2018 a lancé la gamme de produits NPU Ethos. Ces développements visaient à apporter des capacités d'IA à des milliards d'appareils de périphérie, conformément à la mission d'Arm de calculer partout. La division s'est depuis étendue pour prendre en charge l'inférence de grands modèles de langage sur l'appareil, une demande croissante à mesure que des modèles comme ceux d'OpenAI et d'Anthropic deviennent plus compacts.
Architecture du NPU Ethos
La famille de NPU Ethos est l'offre matérielle principale d'Arm AI. La première génération, Ethos-N37, a été annoncée en 2018, ciblant les smartphones de milieu de gamme et les appareils IoT. Les générations suivantes, telles que Ethos-N57 et Ethos-N77, ont augmenté les performances pour les applications haut de gamme. En 2020, Arm a introduit la série Ethos-U, conçue pour les microcontrôleurs et les appareils de périphérie à ultra-faible consommation, permettant l'IA dans les capteurs et les wearables. Le dernier Ethos-U85, sorti en 2024, prend en charge les modèles basés sur les transformeurs, y compris les architectures de transformeurs utilisées dans l'IA moderne.
Les NPU Ethos sont optimisés pour l'inférence, et non pour l'entraînement, en se concentrant sur des métriques d'efficacité comme le TOPS/W (téra-opérations par seconde par watt). Ils prennent en charge les opérations courantes de réseaux neuronaux, y compris la convolution, le pooling et les fonctions d'activation, et sont programmables via des frameworks logiciels comme TensorFlow Lite et PyTorch. Arm AI fournit également la bibliothèque logicielle Arm NN, qui fait le pont entre les frameworks d'IA et le matériel, garantissant un déploiement fluide.
Intégration avec les processeurs Arm
Les processeurs Arm AI sont conçus pour fonctionner en tandem avec les processeurs Arm, omniprésents dans les systèmes mobiles et embarqués. La série Cortex-A, utilisée dans les smartphones, et la série Cortex-M, utilisée dans les microcontrôleurs, fournissent un calcul généraliste, tandis que les NPU Ethos déchargent les tâches spécifiques à l'IA. Cette approche de calcul hétérogène équilibre performances et consommation, ce qui est essentiel pour les appareils fonctionnant sur batterie. Par exemple, un smartphone pourrait utiliser un Cortex-A78 pour le traitement des applications et un Ethos-N77 pour les fonctionnalités d'IA de la caméra comme la reconnaissance de scène.
Les solutions Total Compute d'Arm, introduites en 2020, intègrent les processeurs, les GPU et les NPU dans une plateforme cohérente. Les GPU Mali et Immortalis, les lignes graphiques d'Arm, prennent également en charge les charges de travail d'IA, Immortalis ajoutant le ray tracing matériel. Cette intégration permet aux développeurs d'optimiser les modèles d'IA sur différentes unités de calcul, maximisant ainsi l'efficacité. Les outils logiciels d'Arm AI, y compris la bibliothèque Arm Compute Library et CMSIS-NN pour Cortex-M, simplifient davantage le déploiement.
Position sur le marché et concurrence
Arm AI opère dans un paysage concurrentiel. Dans l'IA mobile, les rivaux incluent Qualcomm avec son DSP Hexagon et Apple avec son Neural Engine. Dans l'IA de périphérie pour l'IoT, les concurrents incluent Intel avec Movidius et les partenaires matériels de Google DeepMind. Cependant, le modèle de licence d'Arm lui confère un avantage unique : plutôt que de vendre des puces, il concède ses conceptions sous licence à des centaines de partenaires, y compris Samsung Electronics, TSMC et Broadcom. Cette approche écosystémique a conduit à l'utilisation de processeurs basés sur Arm dans pratiquement tous les smartphones modernes, en date de 2025.
Dans le domaine des serveurs et des centres de données, Arm AI fait face à la concurrence d'AMD et d'Intel, mais son objectif reste la périphérie. Les principaux concurrents d'Arm en matière de processeurs pour serveurs incluent IBM, Intel et AMD, mais Arm n'a pas de concurrence dans les processeurs mobiles, bien que les fournisseurs de puces se concurrencent dans cet espace. Pour les GPU, Arm est en concurrence avec Imagination Technologies, Qualcomm et de plus en plus Nvidia, AMD, Samsung et Intel. Malgré cela, les NPU d'Arm sont souvent intégrés à des GPU d'autres fournisseurs, comme on le voit dans les plateformes Snapdragon de Qualcomm.
Logiciels et écosystème de développeurs
Arm AI fournit une pile logicielle complète pour soutenir le développement de l'IA. Le SDK Arm NN, publié pour la première fois en 2017, permet aux développeurs d'exécuter des réseaux neuronaux sur le matériel Arm, prenant en charge des frameworks comme TensorFlow, Caffe et ONNX. En 2019, Arm a introduit l'Arm ML Embedded Evaluator (Arm ML Eval), un outil pour évaluer les performances de l'IA sur les appareils embarqués. La bibliothèque CMSIS-NN, faisant partie du standard d'interface logicielle des microcontrôleurs Cortex, optimise les noyaux de réseaux neuronaux pour les processeurs Cortex-M.
Arm collabore également avec des fournisseurs de cloud pour permettre l'IA de la périphérie au cloud. Grâce à des partenariats avec Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud, les conceptions Arm AI sont utilisées dans des instances cloud pour l'entraînement, tandis que les appareils de périphérie gèrent l'inférence. Cette approche hybride est courante dans les applications d'IA générative, où les modèles sont entraînés dans le cloud et déployés sur l'appareil. Le soutien d'Arm pour l'élagage de modèles et la quantification aide à réduire la taille des modèles, rendant le déploiement réalisable sur des appareils à mémoire limitée.
Développements récents et orientations futures
En 2023, Arm est devenue publique sur le Nasdaq, levant 4,87 milliards de dollars à une valorisation de 54,5 milliards de dollars, avec SoftBank Group conservant environ 90 % de la propriété. Cette introduction en bourse a fourni des capitaux à Arm AI pour étendre sa feuille de route de produits. En 2024, Arm a annoncé l'Ethos-U85, qui prend en charge les modèles de transformeurs, et a introduit l'accélérateur Arm AI pour les centres de données, ciblant l'inférence à grande échelle. Ces mouvements signalent une poussée vers une IA de périphérie plus puissante, y compris l'inférence de grands modèles de langage sur l'appareil.
Arm AI explore également des partenariats avec des laboratoires de recherche en IA. En 2025, il a collaboré avec MIT CSAIL et Stanford AI Lab sur des algorithmes d'IA économes en énergie, visant à réduire l'empreinte carbone de l'IA. La division investit dans des optimisations de réseaux résiduels et U-Net pour la vision par ordinateur, et dans des modèles séquence à séquence pour le traitement du langage naturel. À mesure que les modèles d'IA deviennent plus efficaces, Arm AI vise à permettre leur déploiement dans des milliards d'appareils, des capteurs domestiques intelligents aux véhicules autonomes.
Défis et controverses
Arm AI fait face à des défis, y compris la tentative d'acquisition par Nvidia en 2020-2022, qui a été annulée en raison de pressions réglementaires du Royaume-Uni, de l'UE et des États-Unis. Cette incertitude a affecté la direction stratégique d'Arm, mais l'entreprise est restée indépendante. De plus, la filiale chinoise d'Arm, Arm China, a été une source de litiges, avec des conflits de direction signalés en 2020. Ces problèmes n'ont pas directement impacté le développement de produits d'Arm AI mais mettent en évidence des complexités de gouvernance.
Un autre défi est la pression concurrentielle des initiatives matérielles d'IA open source, telles que RISC-V, qui offrent des alternatives gratuites. Cependant, l'écosystème mature d'Arm et son soutien logiciel fournissent une forte barrière à l'entrée. En date de 2026, Arm AI continue d'innover, avec des rapports sur une acquisition potentielle de Cerebras Systems, un fabricant de puces à l'échelle de la tranche, bien que l'approche ait été rejetée. Cela indique l'ambition d'Arm de s'étendre dans le calcul d'IA haute performance, potentiellement en reliant les marchés de la périphérie et des centres de données.
Conclusion
Arm AI représente un focus stratégique au sein d'Arm Holdings sur l'activation de l'IA à la périphérie. Grâce à sa famille de NPU Ethos et à son intégration avec les processeurs Arm, elle fournit des solutions efficaces et évolutives pour une large gamme d'appareils. Le succès de la division est lié au modèle de licence d'Arm, qui favorise l'innovation dans l'industrie des semi-conducteurs. Alors que l'IA devient omniprésente, Arm AI est bien positionnée pour jouer un rôle central dans l'apport d'intelligence à chaque appareil connecté, des wearables aux capteurs industriels, tout en répondant à la demande croissante de traitement sur l'appareil dans un monde soucieux de la confidentialité.