Google DeepMind представила Gemini Robotics 2 с интеллектом всего тела робота

Google DeepMind a présenté en juillet 2026 Gemini Robotics 2 — un système de contrôle de robots mis à jour doté d'une intelligence du corps entier (whole-body intelligence) : pour la première fois, le modèle confère au robot un contrôle synchrone sur l'ensemble de son corps — jambes, torse et bras — dans une boucle unifiée de planification des mouvements.

Qu'est-ce que la whole-body intelligence

La whole-body intelligence signifie que le robot coordonne les mouvements de l'ensemble de son corps comme un système cinématique unique, plutôt que de contrôler chaque segment de manière séquentielle. La première version de Gemini Robotics, annoncée par Google DeepMind en janvier 2025 au CES, était axée sur la manipulation tactile — la saisie précise d'objets, la manipulation d'éléments fragiles et les tâches exigeant une motricité fine des mains. Gemini Robotics 2 étend ce principe à l'ensemble de l'appareil locomoteur — avec pour objectif de créer un robot qui se déplace naturellement, plutôt qu'en exécutant des séquences préprogrammées.

Le système planifie simultanément les mouvements de la cheville, de la hanche, de la colonne vertébrale et des bras — de la même manière qu'un être humain le fait lorsqu'il porte une lourde caisse sur un sol irrégulier ou se penche pour ramasser un objet par terre. Selon le blog de Google DeepMind, le modèle prend en compte les contraintes physiques de l'environnement à l'avance et redistribue la charge entre les articulations sans attendre qu'une erreur d'équilibre se produise.

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

Comment le système est-il entraîné ?

Gemini Robotics 2 est construit sur l'architecture multimodale de Gemini : le robot reçoit des entrées visuelles et textuelles, raisonne sur la tâche assignée et traduit en temps réel ce raisonnement en commandes motrices. Pour l'entraînement, DeepMind a utilisé une combinaison de télé-opération — où un spécialiste pilote le robot à distance, laissant une trace de décisions correctes — et de données synthétiques de mouvement. Cela a permis de réduire considérablement le nombre de démonstrations réelles nécessaires pour maîtriser une nouvelle tâche.

Caractéristiques clés du système selon l'annonce de Google DeepMind :

• Base architecturale — le modèle multimodal Gemini
• Une boucle de planification unifiée couvrant les jambes, le torse et les bras
• Prise en charge des plateformes humanoïdes et des manipulateurs conventionnels
• Entraînement par télé-opération et données synthétiques de mouvement
• Scénarios cibles — environnements non structurés et variables

Comme l'indique le blog officiel de

Google DeepMind, Gemini Robotics 2 offre une « intelligence du corps entier », permettant au robot de planifier et d'exécuter des mouvements comme le ferait un organisme vivant — en utilisant l'ensemble des ressources motrices disponibles.

Où le nouveau système est-il appliqué ?

La whole-body intelligence ouvre une classe de tâches inaccessibles aux manipulateurs spécialisés. La logistique d'entrepôt sur des surfaces irrégulières, le nettoyage dans des espaces résidentiels à agencement variable, l'assistance aux personnes en situation de handicap et la maintenance d'installations industrielles — dans tous ces scénarios, la contrainte principale était précisément la coordination de l'ensemble du corps. Selon DeepMind, le système a été testé dans des conditions aussi proches que possible du monde réel : sur des surfaces glissantes, dans des espaces encombrés d'obstacles et lors de tâches bimanuelles impliquant des objets asymétriques.

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

Ce que cela signifie

Gemini Robotics 2 fait passer l'IA physique du stade des démonstrations en laboratoire à celui des systèmes fonctionnels pour le monde réel. Sur le marché de la robotique à corps entier, Google DeepMind est en concurrence avec Figure AI, Boston Dynamics et Tesla Optimus — mais l'intégration avec Gemini confère aux robots un niveau de raisonnement linguistique et visuel que les systèmes purement moteurs ne possèdent pas encore. Si le système fait ses preuves en dehors du laboratoire, il pourrait établir un nouveau standard pour le secteur.