Hugging Face et Nvidia ouvrent le code source pour la pensée des robots

Lorsque les académiciens ont commencé à publier des équipements open source pour la robotique, toute une génération d'ingénieurs s'est libérée du travail d'infrastructure fastidieux. Maintenant vient l'étape suivante : apprendre aux robots à penser par eux-mêmes. Et ce processus aussi devient open source.

ROS — le Linux de la robotique

Depuis les années 1990, il y avait du code ouvert en robotique, mais les projets étaient fragmentés. Tout a changé en 2007 avec l'apparition du Robot Operating System (ROS) — une plateforme logicielle qui a unifié les outils et est devenue le standard de facto. Malgré son nom, ROS n'est pas un système d'exploitation, mais un framework basé sur Linux.

ROS a changé la façon de travailler des roboticiens. Auparavant, chaque laboratoire écrivait sa propre infrastructure — le déplacement des données entre les composants, l'interaction avec l'équipement, la création de cartes, la planification de trajets. Cela prenait un ou deux ans.

Brian Gerkey, l'un des créateurs de ROS et actuel CTO de Google Robotics, déclare :

«

Je suis un créateur d'outils, et j'aime partager aussi ouvertement que possible, car cela produit l'effet maximal. »

En parallèle, la communauté de l'IA a suivi la même voie — en ouvrant les recherches, les modèles et les données. Le domaine s'est développé plus vite que toutes les prévisions. Maintenant, ces approches arrivent aussi à la robotique.

Les modèles ouverts pour les robots

La vision par ordinateur, qui était autrefois une tâche complexe, a fait un bond en avant ces dernières années. Spencer Huang, directeur Nvidia pour la robotique, note que ce qui nécessitait un spécialiste peut maintenant être fait en quelques lignes de code. Les outils qui n'étaient accessibles que dans les laboratoires spécialisés sont maintenant ouverts à tous.

Nvidia a lancé une suite complète d'outils ouverts :

• Cosmos — génère des données synthétiques et simule l'environnement physique
• GR00T — donne aux robots la capacité de raisonner et d'accomplir des tâches complexes
• Isaac — orchestre l'entraînement, la simulation et le déploiement

Tous les modèles Nvidia résident sur Hugging Face — la plateforme qui est devenue le standard pour l'échange de modèles. Hugging Face a lancé LeRobot en mai 2024. En un an, le nombre de datasets de robotique est passé de 1 145 à 58 000 — c'est la plus grande catégorie sur la plateforme. Hugging Face a également acheté Pollen Robotics, reconnaissant que le logiciel seul ne suffisait pas.

Alibaba a lancé au début de 2025 RynnBrain — un modèle fondationnelle ouvert pour l'IA physique, qui selon la société surpasse les homologues de Google et Nvidia dans les tests.

Quand les chercheurs deviennent des concurrents

C'est là que commence la complexité. ROS a été créé principalement par des académiciens qui n'avaient pas d'intérêts commerciaux. Aujourd'hui, les principaux contributeurs sont des entreprises qui veulent que les gens construisent sur leurs plateformes. Ce n'est pas mauvais, dit Bill Smart, professeur de l'Oregon State et pionnier de la robotique open source. Mais il faut voir les incitations.

Smart s'inquiète également d'autre chose : l'abaissement de la barrière à l'entrée a un revers. Les chercheurs issus de l'IA sans expérience en robotique résolvent parfois à nouveau des problèmes déjà résolus. Un débutant passera une semaine à entraîner un réseau de neurones pour le mouvement d'un robot, sans savoir que la même chose peut être faite avec du code classique en quelques lignes.

Mais Smart n'est pas sans espoir. Quels que soient les motifs du code open source, l'effet est réel : il y a plus de gens dans le domaine, les outils sont plus simples, la communauté est plus grande et plus diverse.

Ce que cela signifie

Les barrières à l'entrée en robotique chutent à la même vitesse que celle à laquelle elles ont autrefois chuté pour la création d'applications IA. Cela signifie plus d'expériences, plus de créativité, plus de solutions. Mais il faut aussi se souvenir des questions de confidentialité et de contrôle — un monde où quelques entreprises de la Silicon Valley contrôlent les robots à la maison est bien moins attrayant qu'un monde d'alternatives ouvertes.