L'industrie de la robotique connaît une accélération sans précédent grâce aux dernières annonces de NVIDIA. Lors de la Conférence on Robot Learning (CoRL) à Séoul, le géant des puces a dévoilé une série d'innovations majeures destinées à transformer la façon dont les robots apprennent, raisonnent et interagissent avec le monde réel.
Une approche holistique pour la robotique physique
NVIDIA présente sa vision comme reposant sur trois piliers fondamentaux. « Les développeurs disposent désormais des trois ordinateurs nécessaires pour faire passer les robots de la recherche à la vie quotidienne », explique Rev Lebaredian, vice-président d'Omniverse et des technologies de simulation chez NVIDIA. « Isaac GR00T sert de cerveau au robot, Newton simule son corps, et NVIDIA Omniverse devient son terrain d'entraînement virtuel. »
Cette approche intégrée vise à résoudre l'un des défis majeurs de la robotique : la capacité des machines à s'adapter à des environnements imprévisibles et à exécuter des tâches complexes en temps réel.
Newton : le moteur physique nouvelle génération
Une collaboration d'exception
Le moteur physique Newton, développé en partenariat avec Google DeepMind et Disney Research, représente une avancée significative dans la simulation robotique. Géré par la Linux Foundation et désormais disponible dans NVIDIA Isaac Lab, cet outil open-source permet aux robots de gérer des actions particulièrement complexes.
- Navigation sur terrains irréguliers
- Manipulation d'objets fragiles
- Interactions physiques réalistes
Des institutions académiques prestigieuses comme l'ETH Zurich, l'Université technique de Munich et l'Université de Pékin figurent parmi les premiers utilisateurs de cette technologie.
Isaac GR00T N1.6 : le raisonnement au service de l'action
La nouvelle version du modèle de fondation Isaac GR00T intègre Cosmos Reason, une fonctionnalité qui permet aux robots de transformer des instructions vagues en plans d'action détaillés. Cette capacité repose sur un raisonnement physique sophistiqué et l'exploitation de connaissances préalables.
« Les humanoïdes représentent la prochaine frontière de l'IA physique, nécessitant la capacité de raisonner, de s'adapter et d'agir en sécurité dans un monde imprévisible », souligne Rev Lebaredian.
Disponible sur la plateforme Hugging Face, le modèle supporte désormais des opérations multitâches complexes, comme l'ouverture de portes lourdes ou la manipulation d'objets dans des environnements contraints.
Cosmos : la génération de données à grande échelle
Un succès déjà confirmé
Les modèles Cosmos, téléchargés plus de 3 millions de fois, ont été significativement améliorés. Leur capacité à générer des données d'entraînement à grande échelle constitue un atout majeur pour l'apprentissage des robots.
Les prochaines versions, Cosmos Predict 2.5 et Cosmos Transfer 2.5, promettent des avancées supplémentaires :
- Génération vidéo plus longue
- Sorties multi-vues
- Création accélérée de données synthétiques
Adoption industrielle : des partenaires de premier plan
L'écosystème NVIDIA en robotique séduit déjà les acteurs les plus innovants du secteur. Boston Dynamics a utilisé la nouvelle fonctionnalité de préhension d'Isaac Lab 2.3 pour améliorer les capacités de manipulation de son robot Atlas.
Parmi les autres entreprises adoptant les plateformes Isaac et Omniverse de NVIDIA :
- Agility Robotics
- Figure AI
- Franka Robotics
- Techman Robot
- Solomon
Infrastructure matérielle dédiée
NVIDIA complète son offre logicielle avec de nouvelles infrastructures matérielles conçues spécifiquement pour la robotique. Le système GB200 NVL72, les serveurs RTX PRO et la plateforme Jetson Thor sont optimisés pour l'inférence en temps réel directement sur les robots.
Ces solutions matérielles trouvent déjà preneurs auprès de partenaires comme Figure AI, Meta, Google DeepMind et le RAI Institute, confirmant la pertinence de l'approche globale proposée par NVIDIA.
Perspectives et implications
L'initiative de NVIDIA s'inscrit dans un contexte de croissance rapide du marché de la robotique humanoïde. La capacité à transférer efficacement les compétences apprises en simulation vers le monde réel représente un enjeu crucial pour le déploiement à grande échelle de ces technologies.
La mise à disposition open-source de certains composants, comme le moteur Newton, pourrait accélérer l'innovation collective dans le domaine, tandis que les modèles propriétaires comme GR00T positionnent NVIDIA comme un acteur central dans l'écosystème robotique émergent.
À retenir
- NVIDIA déploie une approche intégrée cerveau-corps-terrain d'entraînement pour les robots
- Le moteur Newton permet une simulation physique réaliste des interactions complexes
- Isaac GR00T N1.6 introduit des capacités de raisonnement avancées
- Les modèles Cosmos génèrent des données d'entraînement à l'échelle industrielle
- L'écosystème compte déjà des partenaires majeurs comme Boston Dynamics et Figure AI