Depuis le lancement de Gemini Robotics en mars 2025, Google DeepMind a pour projet de fabriquer un « cerveau pour robot ». L’entreprise part du constat que les robots humanoïdes sont de plus en plus sophistiqués, mais qu’ils comprennent mal leurs environnements et ne savent pas prendre de décisions. Google rêve d’être celui qui trouvera une solution à ce problème en créant un modèle robotique spéficiquement dédié aux robots.
Le 30 juillet 2026, Google DeepMind a annoncé Gemini Robotics 2, seconde version de sa famille de modèles robotiques. Après des modèles qui envoyaient des commandes motrices à des bras robotiques, l’entreprise annonce pouvoir contrôler un humanoïde complet, « des pieds au bout des doigts », et faire collaborer plusieurs robots entre eux.
Gemini Robotics 2 : trois modèles pour un seul robot
Comme lors des précédentes annonces, Google ne lance pas un modèle, mais une famille. Chacun a un rôle précis dans la chaîne qui va de la commande vocale au mouvement du bras :
- Gemini Robotics 2, le modèle « VLA » (vision-langage-action). C’est lui qui traduit ce que voit et entend le robot en contrôle moteur. Il pilote un humanoïde entier et plus seulement le haut du corps, comme Gemini Robotics 1.
- Gemini Robotics ER 2, le modèle de raisonnement incarné (« embodied reasoning »). Il joue le rôle de cerveau de haut niveau : il observe la pièce, discute avec l’humain, découpe une tâche en étapes, puis surveille l’exécution et corrige si une étape échoue.
- Gemini Robotics On-Device 2, la version allégée du VLA, conçue pour tourner en local sur le robot. Utile dans une usine ou un entrepôt sans réseau fiable, là où la latence d’un aller-retour vers le cloud est rédhibitoire.
Un humanoïde qui marche, se baisse et range un arrosoir
La démonstration principale de Google utilise Apollo 2, l’humanoïde de la startup texane Apptronik, avec qui DeepMind a un partenariat de recherche. La consigne donnée au robot : « mets l’arrosoir dans le bac vert sur l’étagère du bas ». Apollo marche jusqu’à la table, attrape l’arrosoir, fait quelques pas vers les étagères et le dépose au bon endroit.
Jusqu’ici, les modèles de Google se contentaient de tâches sur un plan de travail, avec un robot statique. Ici, la même intelligence gère l’équilibre, le déplacement, la flexion et la préhension. Google reconnaît d’ailleurs volontiers la limite du moment : ses robots doivent encore progresser en vitesse de déplacement. Sur les vidéos, Apollo se déplace très lentement.
Les chiffres publiés par Google montrent que la révolution est encore loin
Google a le mérite de publier ses taux de réussite, ce que beaucoup d’acteurs du secteur évitent soigneusement. Sans surprise : on est loin de la révolution promise. Les performances varient énormément selon le type de tâche. Toutes ces mesures proviennent d’un seul et même modèle, appliqué à trois robots différents.
| Catégorie | Tâche | Taux de réussite |
|---|---|---|
| Corps entier (Apollo 2, mains Inspire) | Ramasser sur une table | 68,4 % |
| Corps entier | Ramasser au sol | 45,7 % |
| Corps entier | Ramasser sur une étagère | 76,3 % |
| Main à 5 doigts (Apollo 2, mains Sharpa) | Visser une ampoule | 36 % |
| Main à 5 doigts | Dévisser une ampoule | 92 % |
| Main à 5 doigts | Nouer un sac poubelle | 44 % |
| Main à 5 doigts | Utiliser une pelle à poussière | 32 % |
| Main à 5 doigts | Fermer un sachet zip | 40 % |
| Pince à 2 doigts (Franka Duo) | Prendre et déposer | 74,2 % |
| Pince à 2 doigts | Trier des outils | 78,9 % |
| Pince à 2 doigts | Insertion de précision | 89,6 % |
Google dit constater que la manipulation à plusieurs doigts « reste difficile ». Autrement dit, la main humaine artificielle, celle qui doit permettre au robot d’utiliser nos outils et nos objets, échoue encore deux fois sur trois sur une tâche comme balayer avec une pelle. La bonne vieille pince à deux doigts, elle, dépasse les 89 % sur des insertions de précision.
Les humanoïdes disponibles aujourd’hui chez 1X ou Tesla reposent encore largement sur de la téléopération humaine à distance pour paraître compétents. Google, avec ses chiffres, démontre pourquoi.
Plusieurs robots qui se répartissent le travail
L’autre grande nouveauté est la collaboration multi-robots. L’idée de Google est qu’aucun robot ne convient à toutes les tâches. Gemini ER 2 permet d’en synchroniser plusieurs pendant plus longtemps : Google affirme que le modèle enchaîne désormais des séquences de plusieurs minutes impliquant des centaines de décisions.
Qui peut utiliser Gemini Robotics 2 aujourd’hui ?
La disponibilité des modèles de Google est très encadrée. Gemini Robotics ER 2, le modèle de raisonnement, est accessible dans Google AI Studio et en preview privée sur la Gemini Enterprise Agent Platform. Les modèles VLA et On-Device restent réservés aux partenaires en accès anticipé. Évidemment, il faut disposer de robots pour les tester : ce sont surtout les entreprises qui sont ciblées. Reste à savoir si les constructeurs de robots accepteront durablement de confier leur cerveau à un tiers… ou si chacun voudra développer sa propre intelligence.
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