Des bras robotiques aux robots humanoïdes : comment Nvidia devient la force dominante de la robotique

(MENAFN- Robotics & Automation News) Nvidia é rapidement en train de devenir le principal fournisseur de technologies pour l’industrie mondiale de la robotique, avec une liste croissante de partenaires allant des fabricants traditionnels de robots industriels, des entreprises de robotique chirurgicale, à une nouvelle vague de startups humanoïdes.

Lors d’une série d’annonces lors de sa conférence GTC, l’entreprise a révélé que plusieurs des sociétés de robotique les plus connues au monde – notamment ABB, Fanuc, Yaskawa et Kuka – développent désormais sur ses plateformes, aux côtés de nouveaux entrants tels qu’Agility Robotics, Figure AI et 1X.

L’étendue de cet écosystème suggère un changement en cours depuis plusieurs années : la robotique devient une industrie pilotée par l’IA, et Nvidia se positionne comme le fournisseur par défaut de l’infrastructure informatique, de simulation et de logiciels sous-jacents.

« L’IA physique est arrivée – chaque entreprise industrielle deviendra une entreprise de robotique », a déclaré Jensen Huang, fondateur et PDG de Nvidia.

« La plateforme complète de Nvidia – englobant le calcul, les modèles ouverts et les cadres logiciels – constitue la base de l’industrie de la robotique, réunissant un écosystème mondial pour construire les machines intelligentes qui alimenteront la prochaine génération d’usines, de logistique, de transport et d’infrastructure. »

Une plateforme unifiée pour une industrie fragmentée

Historiquement, la robotique a été un secteur fragmenté. Les fabricants de robots industriels développaient leurs propres systèmes de contrôle, piles logicielles et environnements de programmation, souvent optimisés pour des applications très spécifiques telles que la soudure, l’assemblage ou la manutention.

Ce modèle est désormais bouleversé par la montée de la robotique pilotée par l’IA, où les machines doivent percevoir, raisonner et s’adapter de manière plus humaine.

Pour soutenir cette transition, Nvidia a passé des années à construire une plateforme de robotique « full-stack » – combinant des puces haute performance, des environnements de simulation, et de plus en plus, des modèles fondamentaux pour le comportement des robots.

Les éléments clés incluent :

Jetson modules pour le calcul AI en périphérie dans les robots Omniverse pour les jumeaux numériques et la simulation Isaac Sim et Isaac Lab pour la formation et la validation Cosmos pour la génération de données synthétiques et le raisonnement Modèles GR00T pour une intelligence robotique polyvalente

Ensemble, ces outils permettent aux entreprises de robotique de concevoir, former et déployer des machines dans un environnement unifié – de la simulation à l’exploitation réelle.

Les acteurs établis : les géants de la robotique industrielle évoluent vers l’IA

L’aspect le plus frappant des dernières annonces de Nvidia est la mesure dans laquelle les fabricants traditionnels de robots industriels adoptent sa technologie.

Ces entreprises ont construit l’industrie mondiale de l’automatisation sur plusieurs décennies, avec des millions de robots installés dans des usines à travers le monde.

Les leaders traditionnels de la robotique industrielle adoptant les plateformes Nvidia :

ABB Fanuc Yaskawa Kuka Universal Robots Hexagon Robotics

Ces sociétés intègrent les outils de simulation et d’IA de Nvidia dans leurs plateformes existantes, notamment pour les environnements de jumeaux numériques et l’inférence en temps réel sur le terrain.

Avec une base installée combinée dépassant 2 millions de robots, des entreprises comme Fanuc, ABB, Yaskawa et Kuka utilisent désormais la simulation alimentée par Nvidia pour concevoir et valider des lignes de production entières avant leur déploiement.

Cela marque une évolution significative. Alors que les robots industriels étaient autrefois programmés manuellement pour des tâches fixes, ils sont de plus en plus entraînés dans des environnements simulés et déployés avec des capacités d’adaptation.

La nouvelle vague : humanoïdes et entreprises de robotique native IA

Parallèlement, une nouvelle génération d’entreprises de robotique émerge – beaucoup d’entre elles se concentrent sur les robots humanoïdes ou les systèmes d’IA à usage général.

Contrairement aux fabricants traditionnels, ces sociétés construisent souvent leurs plateformes dès le départ autour de l’IA – et beaucoup standardisent leur stack sur Nvidia.

Nouvelles entreprises et startups humanoïdes et de robotique s’appuyant sur Nvidia :

Agility Robotics Figure AI 1X Agibot NEURA Robotics Humanoid Mentee Robotics Boston Dynamics Skild AI World Labs

Ces sociétés utilisent les outils de simulation et les modèles fondamentaux de Nvidia pour accélérer le développement, notamment dans des domaines tels que la locomotion, la manipulation et l’apprentissage de tâches générales.

Les modèles GR00T de Nvidia, en particulier, sont conçus pour permettre aux robots d’apprendre des compétences généralisées – une exigence clé pour les humanoïdes évoluant dans des environnements dynamiques et réels.

L’entreprise indique que son modèle de nouvelle génération, le GR00T N2, peut aider les robots à réussir de nouvelles tâches « plus de deux fois plus souvent que les modèles de vision, langage et action de pointe », soulignant l’importance croissante des modèles d’IA dans le développement de la robotique.

De la simulation à la réalité

L’un des défis de longue date en robotique a été le « gap sim-to-real » – la difficulté de transférer les comportements appris en simulation dans des environnements réels.

La stratégie de Nvidia consiste à réduire cet écart grâce à des moteurs physiques de plus en plus réalistes, à la génération de données synthétiques, et à des systèmes hardware-software étroitement intégrés.

Cette approche est déjà appliquée dans plusieurs secteurs :

** Fabrication** : jumeaux numériques de lignes de production pour l’optimisation et les tests ** Logistique** : systèmes d’entrepôt autonomes entraînés en simulation ** Santé** : robots chirurgicaux validés avant déploiement clinique ** Construction** : systèmes autonomes entraînés pour des environnements complexes

L’implication est que le développement de la robotique devient plus semblable à celui du logiciel – itératif, basé sur les données, et fortement dépendant de la simulation.

Une position dominante – ou en voie de l’être ?

Il est peut-être encore trop tôt pour dire que Nvidia détient une domination totale dans la robotique, mais son influence ne cesse de croître.

Peu d’autres fabricants de puces ont développé un écosystème aussi complet et spécifique à la robotique.

Des entreprises comme Infineon et NXP ont récemment montré un intérêt accru pour la robotique, notamment dans des domaines tels que le traitement en temps réel, les systèmes de sécurité et l’edge computing. Cependant, leurs efforts restent plus fragmentés comparés à l’approche intégrée de Nvidia.

Ce contraste évoque les évolutions passées dans l’informatique.

Tout comme certains observateurs considèrent qu’Intel a été lent à s’adapter à l’essor de l’informatique mobile – permettant à ses concurrents de prendre de l’avance – il devient de plus en plus évident que certains acteurs de l’industrie des semi-conducteurs ont sous-estimé l’importance de la robotique.

Nvidia, en revanche, semble avoir embrassé ce secteur dès ses débuts, en investissant non seulement dans le matériel mais aussi dans l’écosystème logiciel et de développement nécessaire pour le soutenir.

Une leçon pour l’industrie ?

La montée de Nvidia a été alimentée par plusieurs facteurs, notamment le jeu vidéo, la formation en IA, et – à un moment – la demande du minage de cryptomonnaies.

Mais la robotique représente quelque chose de différent : une transformation industrielle à long terme plutôt qu’un marché cyclique.

En construisant des outils spécifiquement pour les développeurs de robotique et en favorisant un écosystème large de partenaires, Nvidia s’est positionnée au centre de ce qu’elle appelle « l’IA physique » – la convergence de l’intelligence artificielle et des machines opérant dans le monde réel.

Reste à voir si cette position se traduira par une domination durable.

Ce qui est clair, c’est que la robotique n’est plus un secteur de niche. À mesure que les capacités de l’IA s’étendent, davantage d’industries adoptent l’automatisation, et de plus en plus d’entreprises construisent des robots de plus en plus sophistiqués.

Si cette tendance se poursuit, la question ne sera peut-être pas de savoir si Nvidia domine l’industrie de la robotique, mais jusqu’où elle pourra rester en tête – et si ses concurrents pourront combler l’écart avant que la prochaine vague d’automatisation ne prenne totalement le relais.