Google DeepMind dévoile Gemini Robotics 2, une avancée dans la robotique humanoïde
Google DeepMind a récemment présenté Gemini Robotics 2, une nouvelle famille de trois modèles conçus pour contrôler intégralement un robot humanoïde, allant de la marche à la manipulation d’objets. Malgré cette avancée, des défis persistent, comme en témoigne le fait que la capacité à ramasser un objet au sol ne réussit que dans 45,7 % des cas.
Depuis le lancement de Gemini Robotics en mars 2025, Google DeepMind s’est donné pour mission de créer un « cerveau pour robot ». L’entreprise a observé que bien que les robots humanoïdes soient de plus en plus sophistiqués, leur compréhension de l’environnement et leur prise de décisions restent limitées. L’objectif de Google est de surmonter ces obstacles en développant un modèle robotique spécifiquement adapté à ces machines.
Le 30 juillet 2026, Google a annoncé Gemini Robotics 2, qui représente la seconde version de sa gamme de modèles robotiques. Après des modèles précédents capables d’envoyer des commandes à des bras robotiques, cette nouvelle version promet de contrôler un humanoïde complet, « des pieds au bout des doigts », et d’asr la collaboration entre plusieurs robots.
Trois modèles au service d’un robot
Google ne propose pas un seul modèle, mais une famille de trois, chacun ayant un rôle spécifique dans le processus de commande et d’exécution :
Gemini Robotics 2 (VLA – vision-langage-action) : Ce modèle traduit les informations visuelles et auditives du robot en commandes motrices, permettant de piloter l’ensemble de l’humanoïde.
Gemini Robotics ER 2 : Ce modèle de raisonnement incarné agit comme le cerveau de haut niveau, observant l’environnement, interagissant avec les humains, décomposant les tâches en étapes et corrigeant les erreurs en cours d’exécution.
Gemini Robotics On-Device 2 : Une version allégée du modèle VLA, conçue pour fonctionner localement sur le robot, ce qui est particulièrement utile dans des environnements où la connectivité réseau est limitée.
Démonstration de capacités en conditions réelles
Une démonstration clé a été réalisée avec Apollo 2, un humanoïde développé par la startup texane Apptronik. Dans cette présentation, Apollo a reçu l’instruction de placer un arrosoir dans un bac vert sur une étagère basse. Ce scénario a permis de montrer que l’intelligence artificielle gère non seulement l’équilibre et le déplacement, mais aussi la flexion et la préhension. Cependant, Google a reconnu que la vitesse de déplacement de ses robots doit encore être améliorée.
Analyse des performances des robots
Google a choisi de publier les taux de réussite de ses robots, un geste peu courant dans l’industrie. Les résultats montrent que l’efficacité varie considérablement selon la tâche. Par exemple, le taux de réussite pour ramasser un objet sur une table est de 68,4 %, tandis que pour le ramasser au sol, il chute à 45,7 %. Ces chiffres illustrent les défis qui demeurent dans la manipulation de précision, où des tâches comme visser une ampoule ne réussissent qu’à 36 %.
Collaboration entre robots
Une autre innovation de Gemini Robotics 2 est la capacité de collaboration multi-robots. Google affirme que le modèle ER 2 permet de synchroniser plusieurs robots sur des tâches complexes, en enchaînant des séquences de plusieurs minutes impliquant des centaines de décisions.
Accès limité aux modèles
Actuellement, l’accès aux modèles de Google est restreint. Le modèle ER 2 est disponible dans Google AI Studio et en preview privée sur la Gemini Enterprise Agent Platform, tandis que les modèles VLA et On-Device sont réservés aux partenaires en accès anticipé. Les entreprises sont les principales cibles pour ces innovations, mais la question demeure de savoir si les fabricants de robots seront prêts à confier leur intelligence à un tiers.
Source : Numerama
