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Robotics Summit : le discours d'ouverture présente une fondation ouverte pour les robots à base d'IA

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Résumé IASource uniqueImpact UE

Brian Gerkey, co-fondateur d'Open Robotics et actuel directeur technique d'Intrinsic, filiale d'Alphabet dédiée aux logiciels robotiques, prendra la parole le mercredi 28 mai 2026 à 9h00 ET lors du Robotics Summit & Expo de Boston, au Thomas M. Menino Convention & Exhibition Center (salle 253 ABC). Sa conférence, intitulée "An Open Foundation for the Age of AI-Powered Robots", présentera la stratégie de l'Open Source Robotics Alliance (OSRA) en matière d'accessibilité, d'outillage moderne et de sécurité fonctionnelle. Open Robotics, organisation qui maintient le Robot Operating System (ROS) et le simulateur Gazebo, y défendra la thèse que l'open source devient une infrastructure critique à mesure que l'IA physique accélère. La session remplace une conférence initialement prévue avec Russ Tedrake, professeur au MIT et ex-vice-président senior pour les large behavior models au Toyota Research Institute. L'événement rassemble cette année plus de 70 intervenants confirmés issus d'Amazon Robotics, AWS, Tesla, Universal Robots, Brain Corp, PickNik Robotics et Robust AI, avec plus de 50 sessions réparties sur des tracks IA, design, healthcare et logistique.

Le signal est moins technique qu'institutionnel. L'émergence des architectures Vision-Language-Action (VLA), des pipelines sim-to-real et des foundation models pour la robotique physique rend la standardisation des middlewares plus stratégique que jamais. ROS 2, qui reste la référence pour la communication inter-processus sur les plateformes industrielles et humanoïdes, est maintenu collectivement via l'OSRA. Pour les intégrateurs et les équipes R&D, le fait que Gerkey articule une roadmap publique au principal salon technique commercial américain de robotique signale que l'OSRA entend jouer un rôle normatif, pas seulement communautaire. La question non résolue est celle de la performance : les pipelines d'inférence GPU modernes imposent des contraintes de latence que les architectures ROS classiques gèrent mal, et c'est précisément là que se jouera la crédibilité du discours.

Open Robotics a été fondée en 2012 autour de ROS, né à Willow Garage, l'un des premiers labs à industrialiser la recherche robotique aux États-Unis. Gerkey y a travaillé avant de co-fonder l'organisation, et son rattachement actuel à Intrinsic place cette prise de parole à l'intersection de la stratégie Google/Alphabet et de la gouvernance open source. Sur le plan concurrentiel, l'écosystème ROS fait face à des alternatives propriétaires croissantes : Isaac ROS de NVIDIA, les middlewares maison de Boston Dynamics ou de Figure AI, et des frameworks applicatifs comme LeRobot de HuggingFace. La prochaine étape pour l'OSRA sera de démontrer comment ROS 2 s'intègre nativement avec des architectures de foundation models en production, un point que Gerkey devrait adresser lors de sa session du 28 mai.

Impact France/UE

ROS 2 étant la référence middleware adoptée par la majorité des équipes robotiques européennes, la roadmap OSRA articulée par Gerkey influencera les choix d'architecture pour les intégrateurs et startups FR/EU développant des robots à base de foundation models.

Dans nos dossiers

Figure Boston Dynamics IA physique & VLA

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1The Robot Report

QNX présentera des démonstrations pratiques et de nouvelles recherches au Robotics Summit

QNX, la division logicielle temps-réel de BlackBerry Ltd., sera présente au Robotics Summit & Expo les 27 et 28 mai 2025 à Boston, avec trois démonstrations interactives et le lancement d'une étude de marché inédite. Sur le stand, la société présentera un bras robotique d'entrée de gamme capable de détecter et imiter les gestes humains pour saisir des objets, en s'appuyant sur son programme QNX Everywhere qui offre un accès gratuit au logiciel pour le prototypage. Un second démonstrateur simule un environnement de "Digital Factory Automation" : un bras industriel piloté par QNX OS fusionne données lidar et vision pour détecter et éviter les obstacles en temps réel, avec réponse déterministe immédiate dès qu'un objet ou une personne entre dans son périmètre. Le troisième poste, tournant sur hardware Intel et NVIDIA, exploite la détection de pose par IA pour répliquer les mouvements d'un visiteur sur un avatar à l'écran, ciblant explicitement les plateformes utilisées dans les robots humanoïdes. En parallèle, QNX dévoilera son "Inside the Robot: Architecture Benchmark Report", une étude basée sur 1 000 développeurs en robotique à l'échelle mondiale, qui cartographie les freins à l'adoption, les écarts entre ambitions système et capacités réelles, et les tendances du secteur. John Wall, président de QNX, participera au keynote d'ouverture "Building the Next Era of Robot Autonomy" aux côtés de représentants d'Amazon Robotics, Locus Robotics et Universal Robots. La participation de QNX à ce salon illustre une tension structurelle du marché : les équipes d'IA embarquée savent entraîner des modèles, mais peinent à garantir le comportement déterministe requis dès lors que ces modèles pilotent des actionneurs physiques en environnement humain. QNX positionne son RTOS (Real-Time Operating System) comme la couche d'exécution qui traduit les décisions d'un VLA (Vision-Language-Action model) ou d'un module de pose detection en commandes moteur à latence bornée et prévisible. Le benchmark report est potentiellement plus significatif que les démos : avec 1 000 répondants développeurs, il devrait objectiver les vrais goulots d'étranglement du cycle sim-to-real, là où la majorité des communications sectorielles restent des annonces produit sans données comparatives. Pour un COO industriel ou un intégrateur, la question clé n'est pas "est-ce que le bras évite les obstacles en démo" mais "quel est le taux de défaillance certifiable en production", ce que l'étude prétend adresser. QNX existe depuis 1980 et son RTOS est historiquement déployé dans l'automobile (ADAS, infotainment), le médical et l'aérospatiale, des secteurs où la certification fonctionnelle (ISO 26262, IEC 61508) est non-négociable. L'entrée en robotique collaborative et humanoïde représente une extension logique à mesure que ces systèmes quittent les cages industrielles pour les entrepôts et espaces partagés. Sur ce terrain, QNX affronte Wind River (VxWorks), ROS 2 avec son middleware DDS pour le temps-réel souple, et des stacks propriétaires comme ceux qu'embarquent Boston Dynamics ou Figure AI. Le programme QNX Everywhere, qui ouvre l'accès gratuit pour le prototypage, est une réponse directe à l'adoption massive de ROS dans les labs universitaires et startups. Les suites concrètes à surveiller : la publication du benchmark report lors du salon, et d'éventuelles annonces de partenariats OEM avec des fabricants de bras collaboratifs ou de plateformes humanoïdes dans les mois suivants.

InfrastructureOpinion

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2arXiv cs.RO

ORICF : un framework ouvert pour l'inférence et le contrôle en robotique

Des chercheurs ont publié le 12 mai 2026 sur arXiv (identifiant 2605.09656v1) un framework open source baptisé ORICF (Open Robotics Inference and Control Framework), conçu pour réduire le coût computationnel du déploiement de modèles d'IA sur robots mobiles. La plateforme, modulaire et agnostique aux modèles, permet de composer des pipelines d'inférence multimodaux via de simples fichiers de configuration YAML, sans modification du code source. Son mécanisme central, l'edge offloading, consiste à délocaliser les tâches d'inférence vers des machines externes proches du robot plutôt que de les exécuter en embarqué. Validé sur un robot mobile équipé de ROS2, le système combinait reconnaissance automatique de la parole (ASR), un grand modèle de langage (LLM) et un réseau de neurones convolutif (CNN) pour répondre à des questions orales sur les personnes détectées par sa caméra. Par rapport à une exécution entièrement embarquée, ORICF réduit l'utilisation des ressources de calcul côté robot de 83,16% et la consommation énergétique estimée de 65,8%, tout en préservant la modularité et la reproductibilité du pipeline. Ces résultats adressent l'un des freins les plus concrets au déploiement de modèles fondamentaux sur robots de service ou industriels : la contrainte matérielle embarquée. En déchargeant dynamiquement l'inférence sur des serveurs edge locaux ou des postes de travail voisins, ORICF rend envisageable l'utilisation de modèles lourds (LLM, VLM) sur plateformes à faible puissance de calcul. La spécification déclarative YAML simplifie également les changements de modèles ou de cibles matérielles, avantage concret pour les équipes intégration qui gèrent plusieurs configurations de déploiement. À noter cependant : la validation ne porte que sur un prototype unique en laboratoire, et les métriques de latence de bout en bout en conditions réelles ne sont pas détaillées dans le preprint, ce qui limite l'extrapolation aux environnements industriels. ORICF s'inscrit dans un mouvement plus large d'outillage de la robotique embarquée avec des modèles fondamentaux, alors que ROS2 s'est imposé comme infrastructure standard pour les robots de recherche et de plus en plus industriels. Plusieurs approches concurrentes ciblent le même problème : Isaac ROS de NVIDIA propose une pile d'inférence optimisée pour hardware Jetson, tandis que des acteurs comme Hailo adressent le déploiement sur puces dédiées. Le preprint ne cite pas d'affiliation universitaire ni d'entreprise sponsor visible, ce qui reste un signal à surveiller pour évaluer la maturité et la continuité du projet. Les prochaines étapes logiques seraient une validation sur des plateformes robotiques hétérogènes et une évaluation de latence en conditions opérationnelles réelles.

InfrastructureOpinion

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3NVIDIA Blog Robotics

NVIDIA Jetson amène l'IA à base d'agents dans le monde physique

Lors du salon COMPUTEX à Taipei le 27 mai 2026, NVIDIA a annoncé JetPack 7.2 et le support de NemoClaw sur la plateforme Jetson, marquant une étape concrète dans le déploiement de l'IA agentique sur des systèmes embarqués physiques. JetPack 7.2 apporte le support du projet Yocto pour une distribution Linux allégée et personnalisable, CUDA 13 sur Jetson Orin, et le support MIG (Multi-Instance GPU) couplé à un noyau temps réel sur Jetson Thor, permettant de réserver des ressources GPU dédiées à des tâches déterministes comme la perception robotique. Le module Jetson AGX Orin 32 Go gagne également 20 % de performances, atteignant 241 TOPS d'inférence IA. NemoClaw, le framework agentique de NVIDIA, se déploie désormais sur Jetson en une seule commande. Deux partenaires sont déjà en production : Solomon, qui utilise NemoClaw pour coordonner raisonnement, perception, fusion de capteurs, locomotion et manipulation sur un robot humanoïde, et Advantech, qui déploie un "cerveau d'usine agentique" dans ses propres lignes de fabrication en combinant NemoClaw, Nemotron 3 et Jetson Thor pour la gestion de flottes robotiques et l'inspection de défauts. L'importance de cette annonce réside dans le passage de l'IA agentique des serveurs vers les systèmes embarqués en production industrielle, un écart que l'industrie peinait à combler. L'architecture en trois couches proposée, OS + compute en base (JetPack), skills d'automatisation développeur au milieu, et NemoClaw en orchestrateur applicatif au sommet, permet aux intégrateurs de construire des workflows agentiques complets sans infrastructure cloud. Pour un COO industriel ou un ingénieur robotique, le gain annoncé est celui du time-to-market : des tâches de déploiement et de configuration qui prenaient plusieurs semaines peuvent désormais être réduites à quelques jours grâce aux agent skills dérivées de la documentation officielle NVIDIA. Le support MIG sur Thor est particulièrement significatif pour les applications robotiques réelles, où l'inférence temps réel ne peut pas être interrompue par des tâches d'IA concurrentes. Il faut toutefois noter que les chiffres de performance et les gains de productivité annoncés proviennent du communiqué de presse NVIDIA lui-même, sans benchmark indépendant disponible à ce stade. La plateforme Jetson est déjà déployée dans des secteurs variés, notamment la robotique industrielle, les drones, les dispositifs médicaux, les machines agricoles et les systèmes humanoïdes, et constitue depuis plusieurs générations, Orin puis Thor, l'un des compute modules embarqués les plus répandus dans l'industrie. NemoClaw s'inscrit dans la stratégie d'NVIDIA de descendre son stack agentique, initialement développé pour les serveurs DGX, vers l'edge et les systèmes physiques autonomes. Sur le plan concurrentiel, cette annonce positionne NVIDIA face à des alternatives edge comme Qualcomm (RB5/RB6 pour la robotique) et Google Coral, mais aussi face aux SOC propriétaires développés par Boston Dynamics, Figure ou 1X pour leurs propres humanoïdes. Les prochaines étapes annoncées incluent l'extension des Metropolis VSS blueprint skills pour l'interprétation visuelle agentique, et la diffusion de l'événement Build-a-Claw à Taiwan, signe que NVIDIA cherche à ancrer son écosystème développeur en Asie du Sud-Est, région clé pour la fabrication électronique et robotique mondiale.

UELes intégrateurs robotiques européens sur Jetson Orin/Thor peuvent déployer des workflows agentiques complets sans cloud, réduisant potentiellement le time-to-market de plusieurs semaines à quelques jours, gain concret pour l'automatisation industrielle EU, sans validation indépendante à ce stade.

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4Robotics Business Review

Windows pour robots : l'IA en périphérie élargit les usages

Numurus, startup américaine spécialisée en capteurs robotiques intelligents, a lancé NEPI (Numurus Edge Platform Interface), une couche logicielle embarquée destinée à rendre les processeurs edge AI accessibles sans compétence en programmation. Le problème que NEPI prétend résoudre est concret : les puces edge AI de NVIDIA, AMD, Qualcomm ou Hailo sont désormais assez rapides, bon marché et économes en énergie pour faire tourner des modèles d'IA localement dans des systèmes autonomes sans connexion internet, mais leur intégration reste l'apanage d'équipes d'ingénieurs expérimentés. Numurus a pivoté vers ce produit en 2020, après avoir constaté sur le terrain que même des équipes qualifiées passaient des mois à intégrer ces chips dans des projets robotiques. NEPI s'installe en conteneur Docker par-dessus le système d'exploitation natif de la puce cible et fournit des drivers plug-and-play pour caméras, capteurs GPS, moteurs, lumières et systèmes de contrôle, une orchestration automatique de modèles d'IA, des applications d'automatisation intégrées, et une interface utilisateur accessible via navigateur web depuis un PC distant - ce dernier point étant critique pour des robots qui n'ont ni clavier ni écran connecté. L'enjeu industriel est celui de la démocratisation : de la même manière que Windows a transformé le PC de gadget réservé aux ingénieurs en outil universel, une couche d'abstraction standardisée sur les processeurs edge AI pourrait élargir massivement le pool d'intégrateurs capables de déployer de l'IA embarquée en production. Pour un COO industriel ou un intégrateur robotique, cela se traduirait par une réduction significative du temps et du coût de mise en œuvre, sans dépendance au cloud, ce qui répond aux contraintes de latence et de cybersécurité des environnements industriels. La promesse - "télécharger et être opérationnel en quelques minutes, sans expérience en programmation" - reste toutefois à valider à grande échelle. L'article est rédigé à la première personne par le fondateur de Numurus lui-même, avec un angle manifestement promotionnel : aucune métrique de déploiement, aucun cas client nommé, aucun chiffre de financement ni d'installations ne sont cités. Numurus avait d'abord construit des capteurs robotiques intelligents avant ce pivot software en 2020. Le marché qu'il cible est disputé depuis plusieurs angles : ROS 2 joue un rôle d'abstraction similaire dans l'écosystème open-source, MathWorks adresse la même problématique avec son Robotics System Toolbox, et Wind River via VxWorks vise les environnements industriels certifiés. NEPI se distingue par son approche conteneurisée et son interface navigateur, ce qui simplifie le déploiement sur des architectures hétérogènes. La comparaison avec Windows reste néanmoins une analogie marketing plus qu'une réalité technique établie à ce stade, en l'absence de données sur l'adoption réelle de la plateforme.

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