Aller au contenu principal
NVIDIA et Hugging Face apportent de nouveaux modèles et frameworks à LeRobot pour la communauté robotique ouverte
IA physiqueNVIDIA Blog Robotics 

NVIDIA et Hugging Face apportent de nouveaux modèles et frameworks à LeRobot pour la communauté robotique ouverte

1 source couvre ce sujet·Source originale ↗·
Résumé IASource uniqueImpact UE

NVIDIA et Hugging Face annoncent l'intégration du modèle NVIDIA Isaac GR00T 1.7 et du framework NVIDIA Isaac Teleop dans LeRobot, la bibliothèque open source de Hugging Face pour la robotique, avec l'arrivée prochaine de NVIDIA Cosmos 3, un modèle monde pour l'IA physique. Isaac Teleop capture des démonstrations humaines via des dispositifs externes dans des formats standardisés, directement dans LeRobot, pour constituer et partager des jeux de données. Isaac GR00T 1.7, présenté par NVIDIA comme le premier modèle fondation robotique open source et commercialement exploitable, facilite le post-entraînement et le déploiement via les workflows LeRobot sur de nouvelles morphologies de robots, avec des benchmarks publiés. Ces briques s'appuient sur des ressources déjà connectées à LeRobot: le plus grand jeu de données open source d'IA physique, téléchargé plus de 15 millions de fois, avec plus de 350 000 trajectoires réelles et simulées et 57 millions de prises (grasps); les frameworks de simulation Isaac Sim et Isaac Lab; Isaac Lab-Arena, intégré au LeRobot Environment Hub pour prototyper des environnements et entraîner des politiques généralistes comme GR00T, Pi ou SmolVLA; et l'intégration de Jetson Thor avec le robot humanoïde open source Reachy 2 pour déployer des modèles VLA (vision-langage-action). Thomas Wolf, cofondateur et chief science officer de Hugging Face, décrit cette collaboration comme un moyen de faire passer la recherche avancée à un stade où la communauté peut l'étudier, l'adapter et la faire évoluer.

Pour les intégrateurs et équipes R&D, l'enjeu est de standardiser un pipeline jusque-là fragmenté, collecte de données, entraînement, évaluation, déploiement, en connectant les 3 millions de développeurs robotique de NVIDIA aux 16 millions de builders IA de Hugging Face. Cela réduit le coût d'entrée pour tester des modèles VLA sur du matériel réel sans dépendre d'une pile propriétaire fermée. La mise en avant du caractère "commercialement viable" de GR00T 1.7 tranche avec des modèles concurrents (Pi de Physical Intelligence, Helix de Figure) souvent montrés en démonstration mais rarement publiés en open source avec benchmarks vérifiables. Coupler cela à un futur modèle monde comme Cosmos 3, censé générer des données synthétiques quand les données réelles sont trop chères ou rares à collecter, répond directement à l'un des goulots d'étranglement les plus documentés du secteur humanoïde.

Cette annonce prolonge un partenariat plus ancien entre NVIDIA et Hugging Face autour de LeRobot, devenu une référence pour le partage ouvert de données et de politiques robotiques. Elle s'inscrit dans la stratégie de verticalisation physical AI de NVIDIA, de la simulation (Isaac Sim, Isaac Lab) au calcul embarqué (Jetson Thor) en passant par les modèles fondation et, prochainement, les modèles monde. Elle positionne NVIDIA face à des acteurs misant sur des piles intégrées fermées, comme Figure ou Physical Intelligence, en jouant la carte de l'infrastructure ouverte et mutualisée. Aucun acteur français n'apparaît directement, mais Reachy 2 est développé par Pollen Robotics, racheté par Hugging Face, ce qui donne une visibilité indirecte à cet acteur français dans l'écosystème. Les prochaines étapes annoncées restent pour l'instant limitées à la sortie de Cosmos 3 dans LeRobot, sans calendrier de déploiement industriel précisé.

Impact France/UE

Impact indirect: Reachy 2, développe par Pollen Robotics (racheté par Hugging Face), gagne en visibilité via l'intégration Jetson Thor, mais aucun acteur français n'est directement implique dans cette annonce NVIDIA/Hugging Face.

À lire aussi

NVIDIA et Hugging Face apportent de nouveaux modèles et frameworks à LeRobot
1Robotics Business Review 

NVIDIA et Hugging Face apportent de nouveaux modèles et frameworks à LeRobot

NVIDIA et Hugging Face annoncent l'intégration d'Isaac GR00T 1.7 et du framework Isaac TeleOp dans LeRobot, la bibliothèque open-source de robotique de Hugging Face. Isaac GR00T 1.7 est présenté comme le premier modèle de fondation robotique open-source et commercialement exploitable, une architecture vision-langage-action (VLA) permettant de post-entraîner et déployer des politiques de contrôle sur des robots humanoïdes réels. Isaac TeleOp est un framework de collecte de données par téléopération, qui capture des démonstrations humaines depuis des dispositifs externes dans des formats standardisés et interopérables, facilitant le partage de jeux de données au sein de la communauté. Les deux entreprises annoncent également l'arrivée prochaine de NVIDIA Cosmos 3, un modèle de monde frontière pour l'IA physique, sans donner de date précise. LeRobot compte déjà plus de 15 millions de téléchargements pour son jeu de données ouvert, qui regroupe plus de 350 000 trajectoires réelles et simulées ainsi que 57 millions de préhensions ("grasps"), en complément des frameworks de simulation Isaac Sim et Isaac Lab, dont Isaac Lab-Arena, désormais référencé dans le LeRobot Environment Hub. Cette annonce illustre la tentative de NVIDIA de reproduire, dans la robotique, la dynamique qui a fait le succès de l'IA générative open-source: mutualiser modèles, données et outils pour accélérer l'innovation collective plutôt que de la laisser fragmentée entre acteurs isolés. Pour les intégrateurs et développeurs robotique, l'enjeu concret est l'accès à un pipeline standardisé bout-en-bout, de la collecte de données jusqu'au déploiement, sans avoir à recomposer des briques propriétaires coûteuses. Le rapprochement entre les 3 millions de développeurs robotique de NVIDIA et les 16 millions d'utilisateurs IA de Hugging Face vise à fluidifier le passage entre recherche en IA générale et applications physiques. Toutefois, l'ampleur réelle de l'adoption d'Isaac GR00T 1.7 sur des déploiements industriels reste à démontrer: l'annonce reste pour l'instant centrée sur la disponibilité des outils et des frameworks, pas sur des cas d'usage chiffrés en production, et la mention de Cosmos 3 relève encore de la feuille de route plutôt que d'un produit livré. Ce partenariat s'inscrit dans la continuité de la stratégie NVIDIA autour de sa plateforme Isaac dédiée à la robotique et à l'IA physique, engagée depuis plusieurs années à travers Isaac Sim et Isaac Lab pour la simulation, puis étendue à des modèles de fondation comme GR00T. Hugging Face, de son côté, a positionné LeRobot comme l'équivalent robotique de ses bibliothèques Transformers pour le NLP, avec pour ambition de devenir le hub de référence pour les datasets et modèles robotiques ouverts. Sur le plan concurrentiel, cette annonce se situe face aux approches propriétaires de modèles VLA développés par d'autres laboratoires, à l'image de Pi-0 (Physical Intelligence) ou GR00T N2 concurrencés indirectement par des architectures fermées comme Helix (Figure AI). Thomas Wolf, cofondateur et directeur scientifique de Hugging Face, présente cette intégration comme une étape pour ancrer un cycle collaboratif ouvert dans la robotique, avec Cosmos 3 comme prochaine brique pour générer et simuler des données lorsque la collecte réelle est trop coûteuse ou limitée.

IA physiqueActu
1 source
Nouveau framework NVIDIA pour aider les robots à s'orienter dans des lieux inconnus
2Interesting Engineering 

Nouveau framework NVIDIA pour aider les robots à s'orienter dans des lieux inconnus

NVIDIA a présenté COMPASS (Cross-Embodiment Mobility Policy via Residual RL and Skill Synthesis), un framework qui combine agents IA, simulation et apprentissage par renforcement pour accélérer l'adaptation des systèmes de navigation robotique à de nouveaux robots ou environnements. Plutôt que de reconstruire une pile de navigation complète à chaque changement, COMPASS part de la politique préentraînée X-Mobility de NVIDIA et entraîne par renforcement un module correctif spécialisé pour le robot et le lieu ciblés. La démonstration s'appuie sur le quadrupède Spot de Boston Dynamics, testé d'abord dans un entrepôt simulé intégré, puis sur des scènes issues de SAGE-10K, un jeu de 10 000 environnements intérieurs générés par NVIDIA couvrant 50 types de pièces, et sur des lieux réels reconstruits via Omniverse NuRec. Les modèles entraînés sont jugés sur le taux d'atteinte de l'objectif, la fréquence de chute et le temps de parcours, tandis que des agents de codage automatisent la préparation des scènes, les tests et le lancement des entraînements, sous validation humaine à chaque étape clé (scène prête, test initial concluant, modèle promu). Une fois approuvée, une politique pilote le robot à partir d'images caméra, d'odométrie et d'un objectif de navigation, avec l'option cuVSLAM de NVIDIA pour l'odométrie visuelle si besoin. Ce travail cible un problème concret pour l'industrie : chaque changement de robot ou de site oblige aujourd'hui les intégrateurs à recollecter des données, reconstruire des environnements de simulation et retester des interfaces logicielles, un cycle coûteux et difficile à reproduire. En gardant l'humain dans la boucle pour valider les scènes, les tests initiaux et la promotion des modèles, NVIDIA positionne COMPASS comme un outil de productivité pour les équipes de R&D plutôt qu'une promesse d'autonomie totale, une nuance qui compte alors que le secteur de la robotique mobile et humanoïde multiplie les annonces de généralisation instantanée entre plateformes. Il s'agit pour l'instant d'un framework de recherche démontré sur une seule plateforme, sans chiffre de déploiement en production ni comparaison publiée face à des approches concurrentes de navigation cross-embodiment. COMPASS s'appuie sur X-Mobility, politique de navigation que NVIDIA avait déjà développée, et s'inscrit dans son écosystème Omniverse et Isaac, aux côtés de NuRec pour la reconstruction de scènes réelles et de cuVSLAM pour la localisation visuelle. La démarche recoupe une tendance plus large de la recherche en robotique mobile, où plusieurs laboratoires cherchent à réduire le travail de portage d'une politique d'un robot à l'autre plutôt que de repartir de zéro à chaque nouvelle plateforme. NVIDIA ne communique aucun calendrier de pilote ni de partenaire robot commercial au-delà de Spot, choisi comme plateforme de référence pour valider le workflow ; les suites évoquées portent sur l'extension à d'autres robots et environnements via les mêmes outils de simulation et d'automatisation par agents.

IA physiquePaper
1 source
NVIDIA étend LeRobot (open source) avec des outils IA humanoïde pour accélérer le développement des robots
3Interesting Engineering 

NVIDIA étend LeRobot (open source) avec des outils IA humanoïde pour accélérer le développement des robots

NVIDIA et Hugging Face élargissent leur collaboration autour de LeRobot, la plateforme robotique open source de Hugging Face, avec l'ajout de deux nouveaux outils. Le premier est NVIDIA Isaac GR00T 1.7, présenté par NVIDIA comme son premier modèle de fondation robotique vision-langage-action (VLA) ouvert et commercialement exploitable, conçu pour simplifier le post-entraînement et le déploiement sur différents designs de robots. Le second est NVIDIA Isaac Teleop, un framework open source permettant de collecter des données d'entraînement de haute qualité via des démonstrations humaines avec des dispositifs de contrôle externes, dans un format standardisé et partageable au sein de l'écosystème LeRobot. Un troisième modèle, Cosmos 3, dédié à la génération de données synthétiques et à la simulation d'environnements, sera intégré ultérieurement. Ces annonces s'appuient sur des briques déjà disponibles sur LeRobot, dont un jeu de données ouvert de plus de 350 000 trajectoires robotiques réelles et simulées et 57 millions d'exemples de préhension, ainsi que les outils de simulation Isaac Sim et Isaac Lab, l'environnement Isaac Lab-Arena pour l'entraînement de politiques, et l'intégration du calculateur embarqué Jetson Thor sur le robot humanoïde Reachy 2. NVIDIA a par ailleurs récemment lancé Halos for Robotics, une plateforme de sécurité complète associant matériel, logiciel, capteurs et outils de validation pour les robots autonomes évoluant aux côtés d'humains. Pour l'industrie robotique, l'enjeu affiché est de reproduire pour la robotique la dynamique d'ouverture qui a accéléré le développement en IA logicielle, où le partage de modèles et de jeux de données a fait baisser les coûts d'entrée. NVIDIA met en avant la connexion entre sa communauté de plus de trois millions de développeurs robotiques et les seize millions de développeurs IA de Hugging Face, dans le but de standardiser un flux de travail encore fragmenté, entre collecte de données coûteuse, simulation, puissance de calcul et validation. Si ces chiffres de communauté restent des éléments de communication à prendre avec prudence, l'initiative traduit une tendance de fond: la bascule des modèles VLA de la démonstration marketing vers des briques réutilisables et déployables par des tiers, un test concret de la promesse d'un "sim-to-real" et d'une généralisation multi-robots qui reste à prouver à grande échelle. L'initiative prolonge le partenariat déjà engagé entre les deux entreprises autour de LeRobot et des outils de simulation NVIDIA Isaac, dans un secteur où les modèles fondation pour la robotique se multiplient face à des approches concurrentes comme Pi-0 ou GR00T N2. Les prochaines étapes attendues concernent l'arrivée effective de Cosmos 3 sur la plateforme et l'élargissement du catalogue de robots et de tâches supportés via Isaac Teleop et le jeu de données partagé.

UELe robot humanoïde français Reachy 2 (Pollen Robotics) intègre le calculateur embarqué Jetson Thor de NVIDIA dans le cadre de cet écosystème LeRobot.

IA physiqueActu
1 source
À l'intérieur de XRZero-G0, un nouveau jeu de données ouvert de 2 000 heures pour la recherche en robotique
4Robotics Business Review 

À l'intérieur de XRZero-G0, un nouveau jeu de données ouvert de 2 000 heures pour la recherche en robotique

X Square Robot a mis en open source XRZero-G0, un système de collecte de données robotiques combinant un casque VR PICO 4 à tracking spatial inside-out, une caméra frontale et deux caméras poignet, ainsi qu'une paire de grippers physiques duals, un gripper en H à actionnement par pression et un gripper en G à entraînement digital. Le dispositif assure une estimation de pose 6-DOF à précision millimétrique et intègre un parsing spatiotemporel embarqué pour synchroniser flux visuels, données de trajectoire et annotations langagières. En parallèle, la société publie le G0-Dataset : 2 000 heures de démonstrations humaines multimodales, disponibles sur HuggingFace avec le code source sur GitHub. Sous conditions expérimentales contrôlées, X Square Robot annonce une réduction des besoins en données réelles pouvant atteindre un facteur 20x : environ 10 épisodes collectés sans robot, combinés à un seul épisode sur robot réel, suffiraient à égaler les performances d'un entraînement purement issu de données robotiques. L'enjeu est direct pour les équipes qui développent des politiques de manipulation dextre : le goulot d'étranglement de l'embodied AI n'est pas le compute, c'est la donnée de qualité à grande échelle. XRZero-G0 formalise ce que le secteur cherche depuis plusieurs années, une pipeline fermée "collecte-inspection-entraînement-évaluation" qui filtre automatiquement les trajectoires invalides via cinématique inverse corps entier avec contraintes de collision et de limites articulaires, et valide par rejeu réel sur robot avant d'intégrer les épisodes à l'entraînement. Si les chiffres de réduction 20x se confirment sur des tâches variées hors conditions de labo, cela change structurellement l'économie de déploiement des VLA (Vision-Language-Action models) : les industriels pourraient composer leurs datasets sans immobiliser de flotte robotique pendant des semaines. Le transfert cross-embodiment revendiqué, démontration humaine transférable à des plateformes non vues à l'entraînement, reste la promesse la plus forte, et la plus à vérifier indépendamment. X Square Robot s'inscrit dans un mouvement plus large de standardisation de la collecte de données robotiques, aux côtés d'initiatives comme Open-X Embodiment (Google DeepMind, 2023), DROID (Berkeley, 2024) ou les efforts de Physical Intelligence autour de pi0. Le positionnement open source du G0-Dataset rappelle la stratégie d'Hugging Face avec LeRobot, visant à créer une infrastructure commune de benchmarking. Aucun concurrent européen direct n'est impliqué ici, bien qu'Enchanted Tools et Wandercraft opèrent sur des segments adjacents (interaction et mobilité bipède) qui pourraient bénéficier de telles ressources de préentraînement. Les prochaines étapes annoncées incluent l'utilisation du dataset pour du préentraînement à grande échelle et des expériences de transfert cross-embodiment, sans timeline commerciale précisée, ce projet reste pour l'instant dans le périmètre recherche.

UELes équipes R&D françaises et européennes (Enchanted Tools, Wandercraft) pourraient exploiter le G0-Dataset open source pour le préentraînement de leurs modèles VLA, réduisant potentiellement leur dépendance à la collecte de données robotiques en flotte, si le facteur 20x se confirme hors conditions contrôlées.

IA physiqueOpinion
1 source