Google DeepMind dévoile Gemini Robotics 2, une IA qui pilote le corps entier du robot

En juillet 2026, Google DeepMind a présenté Gemini Robotics 2, une version améliorée de son système de contrôle de robots dotée de whole-body intelligence. Pour la première fois, le modèle donne au robot un contrôle synchrone de tout le corps (jambes, tronc et bras) au sein d'une seule boucle de planification des mouvements.

Qu'est-ce que la whole-body intelligence

La whole-body intelligence signifie que le robot coordonne les mouvements de tout son corps comme un système cinématique unique, au lieu de piloter chaque segment l'un après l'autre. La première version de Gemini Robotics, annoncée par Google DeepMind en janvier 2025 au CES, se concentrait sur la manipulation dextre : saisie précise d'objets, manipulation d'objets fragiles et tâches exigeant une motricité fine des mains. Gemini Robotics 2 étend ce principe à l'ensemble de l'appareil locomoteur. L'objectif est de créer un robot qui se meut naturellement, plutôt que d'exécuter des séquences préprogrammées.

Le système planifie simultanément les mouvements de la cheville, de la hanche, de la colonne vertébrale et des bras, comme le fait un humain qui porte une lourde caisse sur un sol irrégulier ou se penche pour ramasser un objet par terre. D'après le blog de Google DeepMind, le modèle anticipe les contraintes physiques de l'environnement et répartit la charge entre les articulations sans attendre une erreur d'équilibre.

Contrairement aux systèmes de contrôle traditionnels, qui optimisent chaque degré de liberté séparément, Gemini Robotics 2 traite le corps comme un système unique, avec un équilibre commun des forces et des impulsions. Cela permet d'exécuter des mouvements sans programmer explicitement chaque articulation.

Comment le système est-il entraîné ?

Gemini Robotics 2 repose sur l'architecture multimodale de Gemini : le robot reçoit des entrées visuelles et textuelles, raisonne sur la tâche qui lui est assignée et traduit ce raisonnement en commandes motrices en temps réel. Pour l'entraînement, DeepMind a combiné la téléopération, où un opérateur pilote le robot à distance et laisse une trace de décisions correctes, et des données de mouvement synthétiques. Cette approche a permis de réduire sensiblement le nombre de démonstrations réelles nécessaires pour maîtriser une nouvelle tâche.

Voici les principales caractéristiques du système, selon l'annonce de Google DeepMind :

• Base architecturale : le modèle multimodal Gemini
• Une boucle de planification unique couvre jambes, tronc et bras
• Prise en charge des plateformes humanoïdes et des manipulateurs classiques
• Entraînement par téléopération et données motrices synthétiques
• Scénarios visés : environnements non structurés et variables

Comme l'indique le blog officiel de

Google DeepMind, Gemini Robotics 2 offre une « intelligence du corps entier » et permet au robot de planifier et d'exécuter ses mouvements comme le fait un organisme vivant, en exploitant toutes ses ressources motrices disponibles.

Où ce système s'applique-t-il ?

La whole-body intelligence ouvre une classe de tâches inaccessibles aux manipulateurs spécialisés. Logistique d'entrepôt sur surfaces irrégulières, ménage dans des espaces domestiques à l'agencement variable, assistance aux personnes à mobilité réduite, maintenance d'ateliers de production : dans tous ces scénarios, la coordination du corps entier constituait la principale limite. Selon DeepMind, le système a été testé dans des conditions aussi proches que possible du réel : sur des surfaces glissantes, dans des pièces encombrées d'obstacles et sur des tâches à deux mains avec des objets asymétriques.

Google DeepMind collabore avec des partenaires en robotique pour tester le système sur des plateformes humanoïdes physiques. Le rythme de développement s'est accéléré : il s'est écoulé environ un an et demi entre la première et la deuxième version de Gemini Robotics, alors que les systèmes de recherche précédents étaient mis à jour beaucoup moins souvent.

Ce que cela change

Gemini Robotics 2 fait passer l'IA physique des démonstrations de laboratoire à des systèmes fonctionnels pour le monde réel. Sur le marché de la whole-body robotics, Google DeepMind affronte Figure AI, Boston Dynamics et Tesla Optimus. Mais l'intégration avec Gemini apporte aux robots un niveau de raisonnement linguistique et visuel que les systèmes purement moteurs n'ont pas encore. Si le système prouve sa fiabilité hors du laboratoire, il pourrait fixer un nouveau standard pour le secteur.