Gemini Robotics 2, selon Google DeepMind, permet un contrôle complet du corps

Gemini Robotics 2, le nouveau modèle de Google DeepMind

Le déploiement Google DeepMind vient de dévoiler Gemini Robotics 2, une couche d'intelligence destinée à piloter des robots plus adaptables, testée dès son annonce sur des démonstrations de premiers pas et de contrôle corporel complet. Le système ajoute une dextérité avancée et une capacité de collaboration entre plusieurs robots, mais sans chiffres précis de payload, DOF ou temps de cycle publiés à ce stade, il s'agit encore d'une démonstration technologique plutôt que d'un produit commercial daté. Cette édition de Video Friday, compilée par IEEE Spectrum, réunit aussi plusieurs autres publications de la semaine dans le secteur robotique : Agility Robotics a partagé une feuille de route, Unitree a montré de nouvelles capacités de ses robots, et Hello Robot a présenté Stretch 4.0, un robot à un bras et trois roues conçu pour naviguer dans un environnement domestique de façon sûre. Cette accumulation d'annonces reflète l'intensité de la course à l'humanoïde et aux robots polyvalents en 2026 : les grands laboratoires d'IA comme Google DeepMind cherchent à s'imposer comme fournisseurs de la couche cognitive générique pour une multitude de plateformes robotiques, plutôt que de se limiter à un seul matériel. Pour les intégrateurs et décideurs B2B, la multiplication de ces modèles de contrôle (à l'image de Pi-0 ou GR00T N2 chez d'autres acteurs) signale une bascule progressive vers des architectures VLA (vision-langage-action) mutualisées, capables en théorie d'équiper des robots aux morphologies variées. Reste que la démonstration de "premiers pas" par Gemini Robotics 2 est, comme souvent dans ce type d'annonces, une vitrine soigneusement sélectionnée : l'écart entre démonstration contrôlée et déploiement réel en usine ou à domicile demeure la question centrale que ces vidéos ne tranchent pas. Le reste de la sélection hebdomadaire illustre la diversité des approches actuelles : des chercheurs du General Robotics Lab ont développé une main robotique à 21 degrés de liberté capable d'exprimer des "ombres" dynamiques via une peau souple, tandis que Disney Research explore le transfert de mouvement d'humains vers des robots quadrupèdes. Le laboratoire RAD de l'USC travaille avec la NASA à l'entraînement de robots-chiens pour l'exploration planétaire, sur Mars et la Lune. IEEE Spectrum rappelle aussi les origines du secteur en évoquant WABOT-1, souvent considéré comme le premier robot humanoïde japonais, développé par le Takanishi Lab, marquant le chemin parcouru depuis jusqu'aux systèmes actuels comme celui de Sunday Robotics, montré ici pliant du linge à vitesse accélérée.

Large Video Planner permet un contrôle robotique généralisable

Des chercheurs publient Large Video Planner (LVP), un modèle de fondation robotique reposant sur un préentraînement vidéo massif plutôt que sur les approches vision-langage-action (VLA) dominantes. Alimenté par un corpus à l'échelle internet d'activités humaines et de démonstrations de tâches, LVP est le premier modèle de ce type entraîné à l'échelle d'un modèle de fondation. Le système génère des plans vidéo en zero-shot pour des scènes et tâches inédites, que l'équipe post-traite pour en extraire des actions exécutables sur un robot physique. Des tests en conditions réelles, avec des tâches sélectionnées par des tiers indépendants, confirment la faisabilité de l'exécution. Le modèle et le jeu de données sont publiés en open source. L'intérêt stratégique de LVP tient au paradigme alternatif qu'il représente face aux VLA dominants, qui étendent des grands modèles de langage multimodaux (MLLM) avec des sorties d'actions. L'argument central est que la vidéo, contrairement aux images statiques et au texte, capture naturellement la dynamique spatio-temporelle du monde physique, offrant un biais inductif mieux aligné avec les politiques motrices robotiques. La généralisation zero-shot validée par des tiers apporte de la crédibilité à cette thèse. En revanche, le post-traitement nécessaire pour convertir des plans vidéo en commandes robotiques exécutables constitue un maillon méthodologique critique dont la robustesse hors conditions de laboratoire reste à démontrer à grande échelle. Ce travail s'inscrit dans une course aux modèles de fondation robotiques où Physical Intelligence (Pi-0, 400 millions de dollars levés fin 2024), NVIDIA (GR00T N2), Figure AI (Helix) et Google DeepMind (RT-2, RT-X) imposent leurs architectures VLA. Déposé sur arXiv en décembre 2025 (2512.15840v2), LVP représente l'une des premières alternatives open source à cette échelle, ce qui pourrait le rendre structurant pour les laboratoires académiques et les intégrateurs ne disposant pas de ressources de calcul propriétaires. La publication reste au stade de la preuve de concept académique, mais l'ouverture du modèle et du dataset est susceptible d'accélérer les travaux sur l'apprentissage robotique par démonstration vidéo.

💬 L'approche VLA écrase tout en ce moment, donc quand quelqu'un propose un paradigme différent, à l'échelle d'un modèle de fondation et en open source, c'est pas anodin. La logique tient : la vidéo capture la dynamique du monde physique mieux que du texte ou des images statiques, et les tests zero-shot validés par des tiers donnent de la crédibilité à ça. Le point critique, c'est le post-traitement pour convertir les plans vidéo en commandes robot, et hors conditions de labo, reste à voir si ça tient.

Boston Dynamics et Google DeepMind apprennent à Spot à raisonner

Boston Dynamics annonce l'intégration de Gemini Robotics-ER 1.6, le modèle de raisonnement incarné de Google DeepMind, dans son robot quadrupède Spot. Ce partenariat, rendu public en avril 2026, dote Spot de capacités de raisonnement autonome pour des missions d'inspection industrielle : détection de débris ou de fuites dangereuses, lecture de jauges et de regards de contrôle, et recours à des modèles vision-langage-action (VLA) lorsque la compréhension de l'environnement l'exige. Spot est aujourd'hui déployé à plusieurs milliers d'unités sur sites industriels, ce qui en fait l'une des rares plateformes à pattes ayant atteint une échelle commerciale réelle. Marco da Silva, vice-président et directeur général de Spot chez Boston Dynamics, parle de "réaction aux défis du monde réel de façon entièrement autonome", formulation prudente qui évite les superlatifs, mais qui reflète une ambition opérationnelle concrète. L'enjeu central de cette intégration est la réduction du fossé entre instruction humaine et exécution robot. Carolina Parada, responsable robotique chez Google DeepMind, résume le critère de réussite : "le système doit répondre comme un humain le ferait." Ce standard est plus exigeant qu'il n'y paraît. La vidéo de démonstration de Boston Dynamics l'illustre sans le vouloir : lorsqu'on demande à Spot de "recycler les canettes du salon", il saisit la canette de côté, ce qui serait problématique si elle contenait encore du liquide. Un humain éviterait instinctivement cette erreur en mobilisant des décennies d'expérience incarnée. Cet écart entre raisonnement déclaré et comportement effectif est précisément ce que DeepMind cherche à combler avec son benchmark ASIMOV, un corpus d'exemples en langage naturel décrivant ce qu'un robot ne devrait pas faire, ancré dans une logique de sécurité sémantique. La version actuelle de Spot n'utilise pas encore ces modèles pour la manipulation, mais les versions futures sont censées intégrer ce raisonnement sur la manière sûre de tenir les objets. Boston Dynamics dispose d'une longueur d'avance opérationnelle que peu de concurrents peuvent revendiquer : là où Figure, Agility Robotics ou Apptronik parlent encore de pilotes et de rampes de déploiement, Spot tourne en production dans des raffineries, des usines et des infrastructures critiques depuis plusieurs années. Le choix de Gemini Robotics-ER 1.6 comme couche de raisonnement haut niveau s'inscrit dans la stratégie de Google DeepMind de positionner ses modèles incarnés comme infrastructure pour l'industrie robotique, face aux approches concurrentes de Physical Intelligence (Pi-0), de NVIDIA (GR00T N2) ou de l'écosystème ROS2 open-source. Le vrai test ne sera pas la démo en salon, mais la fiabilité en environnement industriel bruité, sous contraintes de cycle et de disponibilité opérationnelle, des conditions que les benchmarks académiques ne capturent pas encore fidèlement.

Vidéo : un robot humanoïde apprend à combattre et à s'entraîner de façon autonome, sans contrôle humain

Unitree Robotics a publié une vidéo montrant son robot humanoïde G1 combattre en sparring, sans télécommande, face à un partenaire humain. Le système repose sur un nouveau modèle d'IA baptisé UnifoLM-X2-1.0, qui remplace le pilotage classique via casque VR ou manette par une architecture de perception-action prédictive : elle traite en continu l'environnement, anticipe l'évolution probable de la scène et du geste de l'adversaire, puis planifie les mouvements du robot avant leur exécution. Dans la vidéo, le G1 ajuste sa garde et son jeu de jambes, esquive des coups entrants et enchaîne poings et pieds en temps réel. Des visualisations superposées montrent les prédictions de trajectoires futures intégrées au planning moteur. Unitree présente UnifoLM-X2-1.0 comme un modèle "monde-action" conçu pour réduire le délai entre perception, décision et action physique lors d'interactions très dynamiques. Un détail technique tempère toutefois l'annonce : les journaux de la console affichent des commandes comme OBS/replan et env.step, ce qui suggère que les données des capteurs sont envoyées à un ordinateur externe exécutant le modèle, qui renvoie ensuite les instructions de mouvement au robot. Le calcul embarqué complet n'est donc pas encore acquis. Cette démonstration marque une étape dans le passage des humanoïdes du télépilotage vers une autonomie de décision réelle, un enjeu suivi de près par les intégrateurs et décideurs industriels qui veulent des robots capables de réagir à des environnements physiques changeants sans opérateur. Le combat sert ici de banc d'essai extrême pour l'IA physique : si un robot peut prédire les mouvements d'un adversaire, garder son équilibre et répondre à des contacts imprévus en une fraction de seconde, la même architecture pourrait, selon Unitree, sécuriser des tâches en environnement industriel complexe où collisions et imprévus sont fréquents. Mais la dépendance apparente à un calcul déporté relativise la promesse d'autonomie totale et rappelle l'écart persistant entre démonstration filmée et déploiement en conditions réelles, un travers récurrent du secteur humanoïde. UnifoLM-X2-1.0 s'inscrit dans la famille de modèles fondation qu'Unitree développe depuis ses premiers systèmes dédiés à la manipulation en usine, désormais élargis vers des architectures multimodales combinant perception, prédiction du monde et action. La démonstration positionne Unitree face aux autres approches VLA du secteur, comme Pi-0 de Physical Intelligence, GR00T N2 de NVIDIA ou Helix de Figure AI, toutes engagées dans la course à des modèles généralistes capables de contrôler un corps humanoïde sans scripts figés. Aucune date de déploiement commercial ni de pilote industriel n'a été communiquée à ce stade ; la vidéo reste une démonstration de capacité technologique, destinée à illustrer la trajectoire de recherche d'Unitree plutôt qu'un produit prêt à l'emploi.