La Conférence sur l’apprentissage des robots (CoRL) s’est tenue à Séoul du 27 septembre au 2 octobre, où NVIDIA a annoncé plusieurs avancées majeures pour accélérer le développement de la robotique. L’entreprise a lancé une version bêta de son moteur de physique ouvert, Newton, développé en collaboration avec Google DeepMind et Disney Research, et géré par la Linux Foundation. Basé sur Warp et OpenUSD, Newton, accéléré par GPU, permet une simulation physique précise et flexible, essentielle pour entraîner des robots humanoïdes complexes, comme marcher sur des terrains instables ou manipuler des objets délicats. Il est désormais disponible via NVIDIA Isaac Lab, offrant aux chercheurs et développeurs un outil puissant pour transférer des compétences d’un environnement simulé vers le monde réel. NVIDIA a également dévoilé Isaac GR00T N1.6, un modèle fondamental open-source pour la robotique, disponible bientôt sur Hugging Face. Intégrant Cosmos Reason, un modèle de raisonnement visuel-langagier conçu pour l’IA physique, ce modèle permet aux robots de comprendre des instructions floues, d’utiliser des connaissances communes et des principes physiques pour planifier des actions complexes. Grâce à sa capacité à gérer des tâches combinées (mouvement + manipulation), il permet à des robots humanoïdes de pousser des portes lourdes ou de naviguer dans des environnements dynamiques. Cosmos Reason, déjà téléchargé plus d’un million de fois, est désormais disponible en tant que microservice via NVIDIA NIM. Une autre innovation est le Cosmos World Foundation Model (WFM), dont la version 2.5 intégrera trois modèles en un, réduisant sa taille de 3,5 fois tout en générant des vidéos jusqu’à 30 secondes avec plusieurs angles caméra. Ce modèle produit des données synthétiques réalistes à partir de scènes 3D, accélérant ainsi l’entraînement des modèles d’IA physique. Pour améliorer l’évaluation des compétences robotiques, NVIDIA a lancé Isaac Lab Arena, un cadre open-source pour tester à grande échelle des stratégies dans des scénarios complexes. Une nouvelle workflow de saisie habile dans Isaac Lab 2.3 permet d’entraîner automatiquement des bras robotiques à manipuler des objets, en ajustant progressivement des paramètres comme la gravité ou la friction. L’Atlas de Boston Dynamics a ainsi amélioré ses capacités de saisie grâce à cette méthode. Enfin, NVIDIA a présenté une nouvelle infrastructure AI, incluant le système GB200 NVL72 (36 CPU Grace + 72 GPU Blackwell), les serveurs RTX PRO et le Jetson Thor, qui permettent des inférences en temps réel sur les robots. Des partenaires comme Meta, DeepMind, Figure AI, et la société chinoise Lightwheel utilisent déjà ces technologies. Plus de la moitié des articles présentés à CoRL font référence à des solutions NVIDIA, témoignant de leur influence croissante. Des institutions comme CMU, ETH Zurich, l’Université de Singapour et l’Université de Pékin, ainsi que des entreprises comme Agility Robotics, Universal Robots et Volkswagen, s’appuient sur les outils NVIDIA pour développer des robots capables de coopérer avec les humains dans des environnements réels. L’adoption croissante d’OpenUSD et des frameworks ouverts marque une nouvelle ère de collaboration et d’innovation dans la robotique.