DeepMind présente Gemini Robotics 2.5 et benchmark ASIMOV

DeepMind a dévoilé Gemini Robotics 2.5 ainsi qu’un référentiel ouvert de sécurité baptisé ASIMOV-jailbreak. La nouvelle version du modèle de robotique affiche des gains de performance notables, avec des taux de réussite jusqu’à deux fois supérieurs sur certaines tâches. Cette amélioration pourrait renforcer l’efficacité des systèmes robotiques dans des environnements complexes, où la précision des actions et l’interprétation des instructions sont essentielles. L’introduction d’ASIMOV-jailbreak répond à un autre enjeu central: la sécurité des modèles d’IA appliqués au monde physique. Ce benchmark ouvert vise à tester la robustesse de ces systèmes face à des tentatives de contournement de leurs garde-fous, souvent appelées jailbreaks. Dans le domaine robotique, ces failles prennent une importance particulière, car un contournement ne se limite pas à la génération d’un texte inapproprié: il peut aussi se traduire par un comportement imprévisible ou dangereux dans l’espace réel. En publiant cet outil, DeepMind ouvre la possibilité pour la communauté scientifique, les développeurs et les chercheurs en sécurité d’évaluer plus largement les limites des modèles de robotique. Une telle approche peut contribuer à mieux anticiper les risques liés à l’autonomie croissante des machines intelligentes, notamment dans les secteurs de la logistique, de la santé, du service ou de la fabrication. Ces annonces s’inscrivent dans une dynamique plus large des laboratoires d’intelligence artificielle, qui cherchent à coupler des capacités toujours plus avancées à des mécanismes de test et d’évaluation plus transparents. Gemini Robotics 2.5 illustre ainsi une évolution double: améliorer les performances des systèmes sur des tâches concrètes, tout en renforçant les outils permettant de contrôler leur fiabilité et leur sécurité avant un déploiement à grande échelle.