NVIDIA a franchi une étape majeure dans la robotique humanoïde avec l’introduction d’Isaac GR00T-Dreams, un modèle révolutionnaire de génération de données de mouvement synthétiques qui promet de transformer la manière dont les robots apprennent à interagir avec leur environnement.
Présenté 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 affinant d’abord les modèles de base Cosmos Predict de NVIDIA pour des robots spécifiques. Ensuite, à partir d’une simple image en entrée, elle génère des vidéos de robots accomplissant de nouvelles tâches dans divers environnements, 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 de base pour robots humanoïdes — en seulement 36 heures, un processus qui aurait nécessité près de trois mois de collecte manuelle de données. Cela représente une amélioration de 40 % des performances par rapport à l’utilisation exclusive de données réelles.
« L’IA physique et la robotique vont engendrer la prochaine révolution industrielle », a déclaré Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, qui décrit régulièrement l’IA physique comme « la prochaine industrie à mille milliards de dollars au monde ». L’entreprise construit stratégiquement une infrastructure logicielle et matérielle complète pour alimenter cette révolution, allant des cerveaux d’IA pour robots aux environnements de simulation et superordinateurs pour l’entraînement des modèles de base.
Parmi les premiers utilisateurs des technologies robotiques humanoïdes de NVIDIA figurent des leaders du secteur tels que Boston Dynamics, Agility Robotics, Foxconn et NEURA Robotics. Ces entreprises mettent en œuvre GR00T-Dreams et des technologies associées pour accélérer le développement de robots destinés aux environnements industriels, avec des applications allant de la fabrication et la manutention jusqu’à l’automatisation domestique à terme.
Cette avancée 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 réels, NVIDIA contribue à réduire l’écart entre simulation et réalité, accélérant potentiellement le déploiement généralisé des robots humanoïdes dans l’industrie.