Le futur de la robotique avec GR00T N1 de NVIDIA : Voici ce qu’on sait !

NVIDIA révolutionne l'univers de la robotique humanoïde avec l'annonce de GR00T N1, le premier modèle de fondation entièrement personnalisable dédié à la raisonnement humanoïde généraliste. Ce modèle ouvre la voie à une nouvelle ère, où des robots dotés d'intelligence artificielle pourraient accomplir des tâches complexes et variées dans une multitude de secteurs industriels.

Le modèle GR00T N1 : un pas vers la robotique de demain

Lors de son intervention au GTC 2025, Jensen Huang, CEO de NVIDIA, a déclaré que l'ère de la robotique généraliste est désormais une réalité. Avec la présentation de GR00T N1, la société multinationale américaine a lancé un modèle de fondation capable de comprendre et d'exécuter une large gamme de tâches. Ce modèle est conçu pour être ouvert et entièrement personnalisable, permettant aux développeurs et chercheurs de l’adapter à divers robots humanoïdes et scénarios d'application.

L'architecture de GR00T N1 repose sur une double approche cognitive inspirée du fonctionnement du cerveau humain. Il se divise en deux systèmes : Système 1 et Système 2. Le Système 1 s'apparente à une forme de réflexion rapide, capable de traduire des instructions en actions précises, de manière intuitive et fluide.

En revanche, Système 2 adopte une réflexion plus lente et méthodique, essentiel pour la prise de décisions réfléchies et l'analyse de contextes complexes. Ces deux systèmes combinés permettent à GR00T N1 d'exécuter des tâches aussi simples que saisir des objets ou plus complexes, nécessitant des décisions sur le long terme, comme transférer des objets entre différentes mains ou coordonner des gestes dans des actions multitesques.

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— I-Dophler (@Dragon07221408) March 21, 2025

Cette capacité à généraliser des compétences va au-delà des simples tâches mécaniques. GR00T N1 peut être post-entrainé à l’aide de données réelles ou synthétiques, selon les besoins des développeurs, ouvrant ainsi la voie à des robots capables d'évoluer et de s'adapter à différents environnements de travail, tels que l’inspection, la manutention, ou l’emballage.

Une collaboration stratégique pour propulser la robotique

Pour faire avancer la robotique humanoïde, l'entreprise a annoncé plusieurs collaborations stratégiques avec des acteurs majeurs du secteur. En particulier, le partenariat avec Google DeepMind et Disney Research a donné naissance à Newton, un moteur physique open-source spécialement conçu pour perfectionner l’apprentissage des robots. Ce moteur va permettre aux robots de traiter des tâches plus complexes en améliorant la précision des mouvements et leur capacité à interagir avec des environnements variés. Ce développement est basé sur le framework NVIDIA Warp, garantissant des performances optimisées et une compatibilité avec des frameworks de simulation existants comme MuJoCo et Isaac Lab.

Ces collaborations vont également profiter à l’industrie du divertissement, avec des applications dans le développement de robots pour des plateformes de personnages animés. Le célèbre projet de robots inspirés de l’univers Star Wars pourrait ainsi bénéficier des avancées de Newton pour offrir des interactions plus immersives et réalistes avec les spectateurs. Ce n’est qu’une partie du potentiel de ces technologies, qui visent à transformer non seulement les secteurs industriels, mais aussi les applications dans le secteur du divertissement et de l'éducation.

Ainsi, les initiatives de la firme américaine viennent doter les développeurs de nouveaux outils pour accélérer la mise en œuvre de robots dans des contextes variés. À travers la donnée générée synthétiquement, comme avec la Isaac GR00T Blueprint, la multinationalepropose une méthode permettant de créer des bases de données massives pour améliorer les performances des robots en un temps record. Dans le cadre de cette initiative, elle a généré 780 000 trajectoires de manipulation en seulement 11 heures, une prouesse qui montre à quel point la synthèse de données est primordiale pour l’apprentissage des robots.

Des défis et une ouverture pour l'industrie de la robotique

L'essor des robots humanoïdes ne se fait pas sans défis. Le coût de la capture de données de haute qualité reste un frein, surtout pour les données réelles d'humains. NVIDIA a bien pris la mesure de ce problème avec l'introduction de son modèle GR00T N1, qui s'appuie sur la combinaison de données réelles et générées pour obtenir des performances améliorées, réduisant ainsi le besoin de collecter des données humaines dans des environnements réels.

Les systèmes de simulation comme Omniverse sont des alliés précieux pour les chercheurs et les entreprises, leur permettant de créer des scénarios virtuels où les robots peuvent apprendre sans avoir à interagir directement avec des objets physiques. De tels outils devraient permettre aux robots de devenir de plus en plus adaptables et autonomes, contribuant ainsi à réduire les coûts de formation et à accélérer le processus d'innovation dans la robotique.

Avec ces nouvelles technologies, la firme de Santa Clara ouvre la voie à une transformation radicale de l’industrie de la robotique, en permettant à des robots humanoïdes de non seulement accomplir des tâches répétitives, mais aussi d'interagir de manière plus intelligente avec leur environnement. À mesure que l’intelligence artificielle et la robotique généraliste se rencontrent, les possibilités sont vastes et prometteuses pour un avenir où ces robots pourraient bien devenir des partenaires indispensables dans de nombreux secteurs.