NVIDIA a franchi une étape majeure dans le domaine de la robotique humanoïde avec l’introduction d’Isaac GR00T-Dreams, un plan révolutionnaire pour générer des données de mouvement synthétiques qui promet de transformer la façon dont les robots apprennent à interagir avec le monde.
Dévoilé lors du Computex 2025, GR00T-Dreams permet aux développeurs de créer d’énormes quantités de données d’entraînement en une fraction du temps auparavant nécessaire. La technologie fonctionne en effectuant d’abord un post-entraînement des modèles fondamentaux du monde Cosmos Predict de NVIDIA pour des robots spécifiques. Ensuite, à partir d’une seule image en entrée, elle génère des vidéos de robots accomplissant de nouvelles tâches dans divers environnements, en extrayant des « tokens d’action » qui enseignent aux robots comment exécuter ces tâches.
NVIDIA Research a démontré la puissance de cette technologie en utilisant GR00T-Dreams pour développer GR00T N1.5 — une mise à jour de leur modèle fondamental de robot humanoïde — en seulement 36 heures, un processus qui aurait autrement nécessité près de trois mois de collecte manuelle de données. Cela représente une amélioration de 40 % des performances comparativement à l’utilisation exclusive de données du monde réel.
« L’IA physique et la robotique vont engendrer la prochaine révolution industrielle », a déclaré Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, qui décrit à maintes reprises l’IA physique comme « la prochaine industrie à mille milliards de dollars dans le monde ». L’entreprise bâtit stratégiquement une infrastructure logicielle et matérielle complète pour alimenter cette révolution, allant des cerveaux d’IA pour robots jusqu’aux environnements de simulation et superordinateurs pour l’entraînement des modèles fondamentaux.
Parmi les premiers utilisateurs des technologies de robotique humanoïde de NVIDIA figurent des chefs de file de l’industrie comme Boston Dynamics, Agility Robotics, Foxconn et NEURA Robotics. Ces entreprises mettent en œuvre GR00T-Dreams et des technologies connexes pour accélérer le développement de robots destinés aux environnements industriels, avec des applications allant de la fabrication et la manutention de matériaux jusqu’à, éventuellement, l’automatisation domestique.
Cette percée répond à un défi fondamental du développement robotique : le processus coûteux et chronophage de collecte de données d’entraînement de haute qualité. En générant des données synthétiques qui imitent fidèlement les scénarios du monde réel, NVIDIA contribue à réduire l’écart entre la simulation et la réalité, accélérant potentiellement l’adoption généralisée de robots humanoïdes dans divers secteurs.