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Google DeepMind dévoile Gemini Robotics 2, alors qu'un humanoïde d'Apptronik démontre une IA corps entier
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Google DeepMind dévoile Gemini Robotics 2, alors qu'un humanoïde d'Apptronik démontre une IA corps entier

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Google DeepMind a dévoilé Gemini Robotics 2, une nouvelle suite de modèles d'IA destinée à donner aux robots humanoïdes une autonomie accrue grâce à un contrôle du corps entier, une dextérité avancée et une capacité de collaboration entre plusieurs robots. La démonstration s'appuie sur Apollo 2, l'humanoïde d'Apptronik, désormais capable d'exécuter des mouvements autonomes du corps entier : marche, accroupissement, flexion, et d'autres actions coordonnées qui combinent équilibre dynamique et manipulation fine, sans scripts préprogrammés pour chaque geste.

Cette annonce marque une étape notable dans la course aux robots humanoïdes généralistes : elle déplace le curseur au-delà de la simple manipulation d'un bras robotique isolé vers un contrôle unifié de l'ensemble du corps piloté par un même modèle d'IA. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, c'est un signal que les modèles vision-langage-action (VLA) commencent à passer à l'échelle sur des plateformes physiques complètes, un point encore contesté dans le secteur où beaucoup de démonstrations restent téléopérées ou limitées à des tâches très encadrées. Reste à vérifier, comme souvent avec ce type d'annonce, si les séquences montrées reflètent un comportement fiable et répétable ou des prises sélectionnées.

Ce lancement s'inscrit dans la continuité de Gemini Robotics, la première famille de modèles robotiques de Google DeepMind, et prolonge le partenariat entre le laboratoire et Apptronik, déjà engagé sur le développement d'Apollo. Il intervient alors que la concurrence s'intensifie, avec Figure et son modèle Figure 03, Tesla et Optimus, ou encore 1X et son robot Neo, chacun cherchant à démontrer une autonomie et une polyvalence suffisantes pour un déploiement industriel réel plutôt qu'une simple vitrine technologique.

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Humanoïdes : mouvement complet du corps et raisonnement multi-étapes avec Gemini Robotics 2
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Google a présenté Gemini Robotics 2, un modèle conçu pour piloter des robots humanoïdes dans leur intégralité, marche, flexion, équilibre et manipulation d'objets inclus, avec la capacité de coordonner plusieurs machines et de s'adapter à différents corps robotiques après seulement quelques heures d'entraînement. Le système s'accompagne de deux modèles complémentaires, Gemini Robotics ER 2, dédié au raisonnement de haut niveau, et Gemini Robotics On-Device 2, exécuté localement sans connexion cloud. Lors des démonstrations, le modèle a piloté l'Apollo 2 d'Apptronik pour ramasser un arrosoir, traverser une pièce et le poser sur une étagère basse, et le même checkpoint a également fonctionné sur d'autres plateformes comme le Franka Duo. Google évoque aussi des gains de dextérité: les mains à cinq doigts d'Apollo 2 peuvent nouer un sac poubelle, refermer un sachet Ziploc ou dévisser une ampoule, tandis que sur des pinces industrielles à deux doigts le modèle réalise des insertions précises et de la manipulation d'outils. ER 2 est disponible via Google AI Studio et en prévisualisation privée sur la Gemini Enterprise Agent Platform, le modèle vision-langage-action et la version embarquée restant réservés à des partenaires en accès anticipé. Google a également introduit ASIMOV-Agentic, un benchmark de sécurité évaluant si un robot refuse une action dangereuse, détecte l'incertitude ou sollicite une aide humaine. Ce saut du pilotage de bras isolés au contrôle corporel complet est significatif pour l'industrie: la plupart des humanoïdes actuels restent limités à des tâches répétitives programmées, et la promesse d'un même modèle transférable d'une morphologie à l'autre avec moins de 200 exemples d'entraînement collectés en quelques heures s'attaque directement au problème du sim-to-real et du coût d'intégration, un point clé pour les industriels qui hésitent encore à déployer ces machines à grande échelle. Il faut toutefois noter que les métriques avancées, plusieurs minutes de tâches enchaînant des centaines de décisions, proviennent de démonstrations contrôlées et que le déploiement reste cantonné à des partenaires triés sur le volet: on est encore loin d'un produit généralisé sur le terrain. Cette annonce prolonge Gemini Robotics, lancé plus tôt dans l'année et limité à la manipulation sur table, en l'étendant au mouvement corporel complet. Elle intervient dans un paysage où Figure AI développe son propre modèle Helix, Tesla avance sur Optimus, Physical Intelligence mise sur Pi-0 et NVIDIA sur GR00T N2, chacun cherchant à imposer son architecture VLA comme standard pour les humanoïdes de nouvelle génération. Apptronik, partenaire de longue date de Google pour Apollo, reste pour l'instant le principal terrain de test visible de cette technologie, dont l'ouverture à d'autres intégrateurs dépendra des retours de ce programme d'accès anticipé.

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Apptronik dévoile Apollo 2 et une nouvelle installation phare de collecte de données et d'entraînement
2Robotics Business Review 

Apptronik dévoile Apollo 2 et une nouvelle installation phare de collecte de données et d'entraînement

Apptronik a dévoile hier Apollo 2, la nouvelle version de son robot humanoïde, en même temps que l'ouverture de Robot Park, son centre phare de collecte de données et d'entrainement a Austin, au Texas. Apollo 2 se décline en deux configurations modulaires: une version bipède pour se déplacer dans des espaces conçus pour des humains, et une version a base roulante offrant stabilité et efficacité dans des environnements a fort débit. La base roulante a été conçue pour respecter les normes de sécurité existantes des robots mobiles industriels, ce qui facilite son intégration dans des opérations clients déjà en place. Dans le cadre de son partenariat de recherche avec Google DeepMind, les données collectées par Apollo 2 alimentent aussi Gemini Robotics, les modèles de fondation pour la robotique de DeepMind. Apptronik affirme qu'Apollo repose sur près d'une décennie de développement et quinze robots précédents, dont Valkyrie de la NASA. Issue du Human Centered Robotics Lab de l'Universite du Texas a Austin, l'entreprise compte environ 300 employés et a levé 520 millions de dollars plus tôt cette année, portant son capital total a près d'un milliard de dollars. Cette annonce illustre un repositionnement plus large de l'industrie humanoïde: passer de la démonstration ponctuelle a l'exploitation réelle et répétée sur le terrain. Jeff Cardenas, cofondateur et PDG d'Apptronik, résume l'ambition en opposant explicitement les années de démos spectaculaires a un objectif de fiabilité quotidienne au travail, une façon de reconnaitre implicitement l'écart persistant entre les vidéos promotionnelles du secteur et les déploiements effectifs. La logique mise en avant, une boucle d'apprentissage continue ou le robot travaille, collecte des données et s'améliore a chaque cycle, correspond a un pari répandu chez les acteurs de la robotique généraliste (dans la lignée de Pi-0 ou GR00T N2): la mise a l'échelle des données réelles, plutôt que la seule simulation, serait la voie vers des modèles VLA véritablement robustes. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, le choix d'une architecture modulaire bipède/roulante répond a une demande concrète: pouvoir déployer une même intelligence robotique sous une forme déjà conforme aux normes de sécurité existantes, sans attendre la maturation complète de la locomotion bipède. Le contexte de cette annonce s'inscrit dans une accumulation de Robot Parks chez des clients et partenaires dans le monde, Austin devenant le site vitrine du dispositif. Apollo 2 sert depuis plus d'un an de cheval de bataille pour cette collecte de données, et Apptronik présente explicitement tout ce qui en est tire comme la base du développement d'Apollo 3, son futur produit commercial. Barry Phillips, directeur commercial d'Apptronik, insiste sur le fait que la conception modulaire répond a une demande client pour une automatisation adaptable, un positionnement qui distingue Apptronik d'acteurs concentres sur une seule morphologie, comme Figure avec son humanoïde bipède pur ou Boston Dynamics avec Atlas. Face a des concurrents comme Tesla (Optimus), Figure ou Agility Robotics, Apptronik mise sur ce continuum recherche-collecte-produit avec Google DeepMind comme axe de différenciation, sans toutefois préciser de calendrier ferme pour des pilotes clients élargis ni pour la disponibilité commerciale d'Apollo 3.

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JAKA Robotics dévoile JAKA Pi, un robot humanoïde compact de 1,22 m pour l'éducation et les services
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JAKA Robotics dévoile JAKA Pi, un robot humanoïde compact de 1,22 m pour l'éducation et les services

JAKA Robotics, fabricant shanghaïen de robots collaboratifs industriels basé dans le district de Minhang, a présenté le JAKA Pi, un robot humanoïde compact de 1,22 mètre pour 42 kilogrammes. Le système embarque 27 degrés de liberté, avec des modules articulaires 15 à 27 % plus petits en diamètre que la génération précédente. L'articulation du genou délivre 120 Nm de couple pour assurer une locomotion stable, et chaque bras supporte une charge utile de 3 kg pour des tâches de manipulation légère. L'encombrement global est contenu à 1 220 x 420 x 220 mm. L'architecture de contrôle, baptisée "fusion brain" par l'entreprise, repose sur la plateforme de calcul hétérogène Intel et sépare deux domaines distincts : un "cerveau" supérieur dédié au raisonnement IA, aux algorithmes de vision et aux modèles de langage, et un "cervelet" gérant le contrôle moteur temps réel via bus EtherCAT à latence milliseconde. Le produit est présenté comme disponible, mais aucun chiffre de déploiement ni de prix public n'a été communiqué lors de ce lancement. La transition d'un spécialiste des cobots industriels vers un humanoïde de service constitue un signal stratégique notable, même si le positionnement retenu, axé sur l'éducation, la recherche universitaire, l'animation d'expositions et l'accompagnement des personnes âgées, reste dans un segment à faible exigence de fiabilité opérationnelle comparé aux applications logistiques ou manufacturières. La séparation architecturale entre couche IA et couche temps réel via EtherCAT est une approche déjà adoptée par d'autres acteurs du secteur pour résoudre la tension entre latence de l'inférence LLM et déterminisme du contrôle moteur, et représente une décision d'ingénierie sensée plutôt qu'une rupture. La valeur du JAKA Pi pour les intégrateurs et les équipes R&D réside davantage dans sa compacité et dans sa plateforme de développement secondaire ouverte que dans des performances mécaniques exceptionnelles, son payload de 3 kg par bras le plaçant dans une catégorie intermédiaire entre les démonstrateurs de laboratoire et les solutions industrielles. JAKA Robotics a officiellement repositionné sa marque en 2025, abandonnant l'étiquette de fabricant de robots collaboratifs pour celle de société de "robotique intelligente généraliste", et a formalisé un partenariat avec l'Université Jiao Tong de Shanghai pour un centre de recherche conjoint sur l'intelligence incarnée et les systèmes de perception avancée. Le marché des humanoïdes compacts pour l'éducation et le service voit coexister des acteurs très différents : Unitree (H1, G1), Agility Robotics (Digit), Boston Dynamics (Atlas), ainsi que des startups chinoises comme Fourier Intelligence ou Agibot, sans oublier Figure et 1X en Occident. À ce stade, le JAKA Pi s'inscrit davantage comme une annonce de positionnement stratégique que comme un produit à déploiement industriel imminent, en l'absence de données de terrain ou de pilotes clients confirmés.

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Une entreprise américaine dévoile R-Noid, un robot humanoïde pour les usines, hôtels et entrepôts
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Une entreprise américaine dévoile R-Noid, un robot humanoïde pour les usines, hôtels et entrepôts

Robot.com, société américaine, a annoncé le lancement commercial de R-Noid, un robot humanoïde destiné aux environnements industriels, logistiques, hospitaliers et de restauration. Proposé selon un modèle Robot-as-a-Service (RaaS), le système serait déployable en huit à douze semaines, de l'évaluation initiale du site jusqu'à l'opération autonome. R-Noid mesure 1,7 mètre, pèse 90 kilogrammes, et embarque deux bras à 7 degrés de liberté (7-DOF) capables de manipuler des charges allant jusqu'à 4 kilogrammes chacun, complétés par un torse articulé à 4-DOF offrant une portée verticale de 0 à 1,9 mètre. Sa base mobile holonome permet des déplacements omnidirectionnels sans modification des infrastructures existantes. Au lancement, le robot couvre 19 tâches réparties en cinq catégories : Restaurant Assistant, Packer, Picker, Folder et Host, comprenant notamment le montage de cartons, le picking en entrepôt, le transfert de pièces plastiques sur lignes de production, le support en cuisine et le pliage de linge. L'autonomie annoncée est d'environ trois heures sur batterie, avec la possibilité de fonctionner en continu branché au secteur, et une architecture d'effecteurs terminaux modulaire permet de changer d'outil selon la tâche. Ce qui distingue techniquement R-Noid, c'est l'empilement logiciel retenu. La manipulation est pilotée par pi-0.7, le modèle vision-langage-action (VLA) développé par Physical Intelligence, dont les travaux sur les politiques généralisées font référence dans la communauté robotique. La navigation et l'autonomie terrain reposent sur les Foundation Field Models (FFM) de FieldAI, conçus pour opérer sans cartographie préalable dans des environnements dynamiques. L'inférence embarquée est assurée par des modules NVIDIA Jetson, et la validation pré-déploiement passe par NVIDIA Isaac Sim. Ce choix d'assembler trois couches tierces spécialisées plutôt que de développer une stack propriétaire reflète une tendance croissante chez les intégrateurs humanoïdes. Reste que le RaaS humanoïde n'a pas encore fait ses preuves à l'échelle industrielle : l'annonce ne mentionne ni clients nommés ni volumes déployés, ce qui la place davantage du côté du lancement commercial que du déploiement réel en production. Robot.com s'inscrit dans une vague d'acteurs cherchant à industrialiser l'humanoïde en contournant la difficulté du hardware par un modèle de service. Ses concurrents directs incluent Figure AI avec le Figure 03 déployé chez BMW, Agility Robotics présent chez Amazon, 1X Technologies et Apptronik, tous positionnés sur les marchés industriels et logistiques. Du côté européen, Wandercraft développe Atalante X pour la rééducation médicale, et la française Enchanted Tools positionne Miroka sur l'hospitalité, segment également ciblé par la catégorie Host de R-Noid. Aucune tarification n'est communiquée. Les prochaines étapes seront déterminantes : Robot.com devra démontrer que ses délais de déploiement de huit à douze semaines tiennent en conditions réelles, et que pi-0.7 maintient ses performances hors des environnements contrôlés où les VLA ont jusqu'ici surtout été validés.

UEL'entrée de R-Noid sur le segment hospitalité crée une pression concurrentielle directe pour la française Enchanted Tools (Miroka) et indirectement pour Wandercraft, en illustrant la rapidité à laquelle des acteurs américains s'attaquent aux niches où des acteurs européens se positionnaient.

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