Gemini Robotics 2.5 : l'IA robotique de DeepMind atteint 96 % en usine
Google DeepMind dévoile Gemini Robotics 2.5, jusqu'à deux fois plus performant sur certaines tâches, testé chez Mercedes-Benz, avec un banc d'essai de sécurité ouvert.
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giftdetect · le bon cadeau en quelques minutesGoogle DeepMind a présenté Gemini Robotics 2.5, nouvelle version de sa plateforme d'IA pour robots. Selon l'entreprise, le taux de réussite progresse de 30 à 100 % par rapport à la version précédente, et l'exécution est de 20 à 30 % plus rapide. Dans plusieurs usines européennes de Mercedes-Benz, des humanoïdes Apollo 2 d'Apptronik équipés du modèle ont préparé des kits de pièces automobiles avec un taux de réussite de 96 %.
Le fonctionnement de la plateforme
Le système repose sur deux couches principales. Gemini Embodied Reasoning, un modèle vision-langage, reçoit les consignes et planifie la tâche à partir d'images vidéo en direct. Gemini Robotics, le modèle vision-langage-action passé en version 2.5, génère les mouvements. DeepMind l'a évalué sur plus de 200 activités, du service de nourriture à la pince à l'usage d'une pipette. Apollo 2 a aussi noué un ruban avec ses mains à cinq doigts, un exploit car les objets déformables restent très difficiles à manipuler.
Avec 96 %, on reste en deçà des exigences d'un industriel : un humain réalise ces tâches répétitives presque sans faute. Kanishka Rao, directeur chez DeepMind, qualifie les 4 % restants de « route escarpée ». Carolina Parada, responsable de la robotique, évoque un compromis : exceller dans une application au détriment de la généralisation, ou privilégier la généralisation sans atteindre forcément 99,9 % partout.
Faute de données physiques en quantité, DeepMind a employé Gemini 4 Argon comme moteur de simulation, générant des milliers de variantes d'essais à partir d'images réelles, combinées à des démonstrations classiques. Argon a aussi analysé les échecs. Le modèle tourne toujours sur des serveurs cloud, d'où une latence.
Un banc d'essai de sécurité
Gemini Robotics 2.5 recourt à un raisonnement à l'inférence pour éviter les dangers : le robot s'arrête ou attend si un obstacle survient. Les tâches ont été menées à bien en sécurité 33 % plus souvent avec des obstacles, et 43 % plus souvent lorsque des personnes se trouvaient sur le trajet.
DeepMind publie aussi ASIMOV-Jailbreak, base open source de 1 500 requêtes conçues pour pousser une IA robotique à agir dangereusement. Avec Argon dans la boucle, le niveau de sécurité atteint 98,8 %, contre 73,5 % avec Gemini Robotics ER 2 seul. Le jeu de données est sur Hugging Face. Gemini Robotics 2.5 n'est pas disponible publiquement, mais déjà chez des partenaires comme Agile Robots, Apptronik et Boston Dynamics.
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