À l’occasion du CES 2026, NVIDIA a présenté une nouvelle gamme d’outils open source dédiés à l’intelligence artificielle physique (physical AI), marquant une avancée majeure dans le développement de robots humanoïdes, de véhicules autonomes et d’autres systèmes autonomes. Ces outils couvrent l’intégralité du cycle de vie de la robotique — de la simulation de haute fidélité et de la génération de données synthétiques à l’orchestration cloud-native et au déploiement en bordure — offrant aux développeurs un ensemble modulaire pour créer des systèmes capables de raisonner, d’apprendre et d’agir dans le monde réel. Fondé sur OpenUSD, ce cadre standardise le partage des données 3D, permettant la création de jumeaux numériques précis et leur réutilisation fluide entre simulation et déploiement. Les bibliothèques NVIDIA Omniverse, construites sur OpenUSD, servent de source de vérité terrain pour l’ensemble de la chaîne technologique. Plusieurs entreprises ont dévoilé des prototypes concrets sur le salon. Caterpillar a présenté son assistant Cat AI, alimenté par les modèles ouverts Nemotron pour l’IA agente et exécuté sur le module edge NVIDIA Jetson Thor. Ce système permet aux opérateurs de poser des questions orales dans la cabine des engins lourds et d’obtenir des instructions pas à pas, ainsi que de régler à voix les paramètres de sécurité. Derrière le décor, Caterpillar utilise des jumeaux numériques créés dans Omniverse pour simuler des sites de chantier, optimiser les flux de travail et tester des modifications avant déploiement, renforçant ainsi la sécurité et l’efficacité opérationnelle. LEM Surgical a présenté son système chirurgical robotique Dynamis, déjà homologué par l’FDA pour les interventions vertébrales. Basé sur Jetson AGX Thor, Holoscan pour le traitement en temps réel des capteurs et Isaac pour Healthcare, il s’appuie sur des données synthétiques générées via NVIDIA Cosmos Transfer et sur la simulation dans Isaac Sim. Ce robot humanoïde à deux bras reproduit la dextérité chirurgicale humaine, réduisant la charge physique sur les chirurgiens. NEURA Robotics développe des robots cognitifs sur l’ensemble de la stack NVIDIA, en entraînant ses robots 4NE1 et MiPA dans des jumeaux numériques OpenUSD avant déploiement. Grâce à Isaac GR00T-Mimic, l’entreprise post-entraîne son modèle fondamental pour ses plateformes. Elle collabore également avec SAP et NVIDIA pour intégrer les agents Joule de SAP dans ses robots, en simulant des comportements complexes via le Mega NVIDIA Omniverse Blueprint, avant déploiement dans son écosystème Neuraverse. AgiBot utilise Cosmos Predict 2 comme moteur de modélisation du monde pour son plateforme Genie Envisioner (GE-Sim), générant des vidéos conditionnées à l’action, ancrées dans des priorités visuelles et physiques fortes. Combiné à Isaac Sim et Isaac Lab, ce système permet un transfert fiable des politiques vers les humanoïdes Genie2 et les robots compacts alimentés par Jetson Thor. Intbot, quant à lui, exploite le modèle ouvert Cosmos Reason 2 pour doter ses robots sociaux d’un « sixième sens » : grâce à la capacité de raisonnement, ces robots détectent des indices sociaux et des contextes de sécurité, dépassant les tâches scriptées. Son « cookbook » Cosmos démontre comment les modèles vision-langage permettent de décider quand parler et comment interagir de manière naturelle. NVIDIA a également lancé Agile, un moteur basé sur Isaac Lab pour la locomotion et la manipulation humanoïde, intégrant un flux sim-to-real vérifié. Il inclut des configurations de tâches, des modèles mathématiques de processus de décision markoviens, des outils d’entraînement et des évaluations déterministes, permettant un transfert plus fiable des comportements vers le monde réel. En collaboration avec Hugging Face, NVIDIA intègre désormais ses modèles Isaac GR00T N et Isaac Lab-Arena dans l’écosystème LeRobot. Le robot humanoïde open-source Reachy 2 est désormais pleinement compatible avec Jetson Thor, permettant le déploiement direct de modèles VLA avancés. ROBOTIS a développé une chaîne sim-to-real complète avec Isaac Sim pour la génération de données haute fidélité, l’augmentation via GR00T-Mimic, puis le finetuning d’un modèle VLA Isaac GR00T N, déployé directement sur matériel, accélérant ainsi la transition vers des tâches réelles robustes. Ces avancées démontrent que l’open source, combiné à des infrastructures unifiées comme OpenUSD et Omniverse, accélère la maturation des systèmes autonomes, en rendant la simulation plus réaliste, l’entraînement plus efficace et le déploiement plus fiable. Les experts du secteur soulignent que cette convergence entre simulation, apprentissage et déploiement en bordure ouvre la voie à une nouvelle génération de robots capables de s’adapter dynamiquement à des environnements complexes, tout en garantissant une traçabilité et une sécurité accrues.