NVIDIA et LG Group bâtissent une usine d'IA pour développer l'IA physique, la mobilité et l'infrastructure IA

NVIDIA et Doosan Group s'associent pour développer l'IA physique et les infrastructures d'usines IA

NVIDIA et le conglomérat sud-coréen Doosan Group ont annoncé en juin 2026 un élargissement de leur collaboration couvrant quatre entités du groupe : Doosan Robotics, Doosan Bobcat, Doosan Enerbility et Doosan Corporation Electro-Materials BG. Côté robotique, Doosan Robotics intègre la pile physique AI de NVIDIA, dont Isaac Sim et Isaac Lab pour la simulation, les modèles de fondation Cosmos pour la génération de monde physique, le moteur de physique open source Newton, et le SoC embarqué Jetson Thor. L'objectif est de faire évoluer leur plateforme "Agentic Robot OS" -- présentée comme une couche logicielle unifiant perception, raisonnement, simulation, apprentissage et inférence on-device -- pour des tâches industrielles concrètes comme la dépalettisation et le ponçage, ainsi que pour de nouveaux facteurs de forme incluant des bras doubles et des plateformes humanoïdes. Doosan Bobcat, spécialisé dans les engins compacts (construction, agriculture, manutention), entend de son côté exploiter les mêmes technologies pour développer des world models spécialisés. Enfin, Doosan Enerbility explore l'alimentation des AI factories NVIDIA via turbines à gaz, vapeur, réacteurs modulaires de petite taille (SMR) et piles à combustible hydrogène, pendant que Doosan Electro-Materials fournit des copper clad laminates (CCL) haute performance pour les PCB des accélérateurs et serveurs IA compatibles NVIDIA MGX. Il faut lire cette annonce pour ce qu'elle est : un accord de collaboration, pas un déploiement. Aucun chiffre de production, de cycle time, ni de volume shipment n'est communiqué. Cela dit, la structure de l'accord est stratégiquement cohérente. Doosan couvre plusieurs couches de la chaîne de valeur de l'infrastructure IA simultanément : hardware embarqué (Jetson Thor sur cobots), logiciel de simulation (Isaac Lab), matériaux de base pour data centers (CCL), et production d'énergie pour alimenter ces mêmes data centers. Pour les intégrateurs industriels, le signal le plus concret est le passage revendiqué de Doosan Robotics d'un fournisseur de bras articulés vers une entreprise "AI-first full-stack" -- une ambition que partagent Universal Robots, Fanuc et Yaskawa, mais que peu ont encore matérialisée à l'échelle. L'intégration sim-to-real via Cosmos et Newton suggère une volonté de réduire le demo-to-reality gap qui plombe encore de nombreuses démonstrations de manipulation complexe. Doosan Group, fondé en Corée du Sud en 1896 et désormais actif dans l'énergie, l'industrie lourde et la robotique, a acquis Bobcat en 2007 et structuré Doosan Robotics en unité autonome cotée en 2023. Sur le terrain de la robotique collaborative, ses concurrents directs incluent Universal Robots (acquis par Teradyne), FANUC, ABB et Techman Robot, tous en train d'intégrer des couches IA similaires. Sur le segment humanoïde, auquel Doosan fait désormais référence explicitement, la concurrence est plus intense encore : Figure (qui déploie chez BMW), Agility Robotics (Amazon), 1X, Apptronik et Tesla Optimus avancent tous sur des timelines industrielles. NVIDIA, de son côté, capitalise sur cette annonce pour consolider son positionnement de "système d'exploitation de la robotique physique", après des accords similaires avec Boston Dynamics, Foxconn et Intrinsic (Alphabet). Les prochaines étapes mentionnées restent vagues : des cas d'usage de référence sont "en cours de développement", sans date ni client annoncés.

NVIDIA et LG Group construisent une usine IA pour entraîner des robots et alimenter la mobilité du futur

NVIDIA et le groupe sud-coréen LG ont annoncé lors du Computex 2026 un partenariat stratégique multisectoriel visant à construire un écosystème d'intelligence artificielle physique couvrant la robotique industrielle, les robots domestiques, la mobilité autonome et les infrastructures de calcul. La collaboration mobilise plusieurs entités du conglomérat LG : LG Electronics, LG CNS, LG Innotek, LG Uplus et LG Energy Solution, chacune apportant un périmètre spécifique. Concrètement, LG prévoit de déployer NVIDIA Isaac Sim et Isaac Lab dans ses workflows robotique pour entraîner ses robots domestiques en environnements virtuels avant tout déploiement physique, et d'explorer le modèle de fondation GR00T pour renforcer leurs capacités de raisonnement. LG Electronics construit par ailleurs ce qu'il appelle une "data factory pour l'IA physique", utilisant les world models NVIDIA Cosmos pour générer des datasets synthétiques destinés à la robotique et à l'automatisation industrielle. Sur le volet infrastructure, LG Uplus s'engage à construire des centres de données à grande échelle compatibles avec les dernières générations de GPU NVIDIA, LG Electronics travaillera sur des technologies de refroidissement liquide alignées avec la plateforme NVIDIA DSX, et LG Energy Solution évalue des architectures d'alimentation en courant continu 800 volts pour les installations nouvelle génération. L'intérêt de ce partenariat pour les décideurs industriels tient moins à l'annonce elle-même qu'à ce qu'elle révèle sur la maturité du cycle de développement robotique. L'adoption d'Isaac Sim comme environnement d'entraînement primaire signale que le sim-to-real gap, longtemps le principal obstacle au déploiement à grande échelle, est considéré comme suffisamment maîtrisé pour structurer une chaîne industrielle dessus. La création d'une data factory synthétique répond à l'un des goulots d'étranglement les plus critiques du secteur : la rareté des données labellisées de qualité pour entraîner des VLA (Vision-Language-Action models). Pour les intégrateurs et les COO industriels, le message est que les outils de simulation et les modèles de fondation convergent vers une stack unifiée, ce qui devrait réduire les coûts et délais de portage de nouvelles applications robotiques. Il convient toutefois de noter que l'annonce reste au stade de la feuille de route : aucun chiffre de déploiement, aucun timeline de livraison ni prix n'ont été communiqués. Le contexte de ce rapprochement est celui d'une course mondiale à l'IA physique dans laquelle NVIDIA cherche à s'imposer comme couche d'infrastructure universelle face à des concurrents comme Boston Dynamics Atlas (désormais intégré chez Hyundai), Figure AI avec son modèle Helix, ou encore Physical Intelligence (pi-0) côté recherche. LG, de son côté, investit depuis plusieurs années dans la robotique de service avec ses robots CLOi, sans avoir encore atteint une adoption commerciale significative. Le groupe fait aussi face à la pression de concurrents coréens comme Samsung, qui développe ses propres robots domestiques avec Ballie. Les prochaines étapes annoncées incluent l'intégration des technologies NVIDIA DRIVE dans les systèmes ADAS de LG Electronics pour les véhicules définis par logiciel, et le déploiement de la plateforme d'automatisation industrielle de LG CNS enrichie de briques NVIDIA. La concrétisation de ces engagements sur les 12 à 24 prochains mois sera le véritable indicateur de la profondeur du partenariat.

💬 Le truc intéressant, c'est pas le deal NVIDIA-LG, c'est ce qu'il révèle : le sim-to-real gap est maintenant considéré comme suffisamment sous contrôle pour construire une filière industrielle dessus. Isaac Sim comme environnement d'entraînement primaire dans une data factory à l'échelle d'un conglomérat coréen, ça signale un vrai changement de maturité, pas juste un POC de plus. Sur le papier, du moins, parce qu'aucun chiffre ni calendrier n'a filtré.

Fortsense développe des caméras spatiales RGBD monocomposant pour la perception de l'IA physique

Fortsense Technologies, startup chinoise spécialisée dans la conception de puces pour la vision 3D, développe des caméras spatiales RGBD mono-puce destinées à la perception des systèmes d'IA physique. La société affirme être la seule entreprise en Chine à maîtriser la chaîne complète SPAD (Single-Photon Avalanche Diode), de la conception du composant à la production en série au niveau automotive. Sa technologie de balayage optique omnidirectionnel atteint 80 % d'efficacité d'utilisation laser, permettant un LiDAR solid-state longue portée de 200 mètres à coût réduit. Depuis le démarrage en série au quatrième trimestre 2025, plusieurs dizaines de milliers de puces SPAD-SoC ont été livrées, avec Zeekr (modèle 9X) parmi les premiers clients identifiés. La feuille de route prévoit une transition d'une architecture bi-puce vers une intégration mono-puce d'ici 2027, fusionnant imagerie RGB et mesure dToF (direct Time-of-Flight) dans un seul composant. La résolution actuelle de 300 000 à 400 000 pixels pour les applications robotiques doit progresser vers des solutions 4 mégapixels automotive à la même échéance. L'enjeu est fondamentalement architectural : les caméras 2D classiques infèrent la profondeur de façon probabiliste, méthode que le président Mo Lianghua juge insuffisante pour des applications où une erreur de perception unique peut avoir des conséquences critiques, qu'il s'agisse de conduite autonome ou de navigation robotique en environnement partagé. Une puce RGBD mono-puce fusionnerait nativement couleur et profondeur, réduisant latence, coût et empreinte matérielle par rapport aux configurations actuelles combinant une caméra RGB et un LiDAR séparés. Pour les intégrateurs de robots humanoïdes, de systèmes cobots ou d'ADAS, cela représenterait une simplification concrète des pipelines de fusion de capteurs. La production effective depuis fin 2025 distingue cette annonce d'un simple prototype de laboratoire, bien que les volumes restent contenus à l'échelle de l'industrie automobile. Fortsense s'inscrit dans un marché de la perception 3D déjà dense, où Luminar, Hesai, Robosense et Innoviz dominent le segment LiDAR, tandis que STMicroelectronics, Sony et OmniVision tiennent le segment imagerie. La différenciation revendiquée repose sur l'intégration verticale de la puce SPAD et un brevet de scanning omnidirectionnel exclusif. En Chine, les politiques d'approvisionnement local et les restrictions à l'export sur les composants américains créent une fenêtre d'opportunité structurelle pour des fournisseurs nationaux comme Fortsense. Les prochaines étapes annoncées incluent les solutions 4MP automotive et l'intégration mono-puce complète, toutes deux visées pour 2027. Aucun acteur européen n'est impliqué dans cette annonce, mais la dynamique illustre l'accélération de l'écosystème chinois dans les composants de perception critiques, un segment qu'adressent également des acteurs comme Prophesee (France, vision événementielle) avec des approches technologiques distinctes.

Un cerveau unique pour tout gérer : la Chine développe un modèle d'IA unifié pour la robotique multi-tâches complexe

La société chinoise ShengShu Technology a présenté Motubrain, un modèle d'IA unifié conçu pour servir de cerveau généraliste aux robots, intégrant perception, raisonnement, prédiction et action dans un seul système. Le modèle affiche un score de 63,77 sur le benchmark WorldArena et une moyenne de 96,0 sur 50 tâches du benchmark RoboTwin 2.0, ce qui en ferait à ce jour le seul modèle à dépasser 95,0 dans des environnements aléatoires. Contrairement aux architectures modulaires classiques qui séparent la perception, la planification et l'exécution en composants distincts, Motubrain traite simultanément flux vidéo, instructions en langage naturel et séquences d'actions via une architecture Mixture-of-Transformers à trois flux. Le modèle est capable d'enchaîner jusqu'à 10 actions atomiques par séquence, contre 2 à 3 pour la plupart des systèmes actuels. L'entraînement repose sur un mélange de vidéos non annotées, de données de simulation et d'enregistrements multi-robots, avec un framework d'actions latentes qui extrait les schémas de mouvement directement depuis ces entrées, réduisant la dépendance aux jeux de données labellisés. ShengShu indique que le modèle est déjà utilisé dans des programmes d'entraînement actifs couvrant des environnements industriels, commerciaux et domestiques, avec des partenariats annoncés avec Astribot, SimpleAI et Anyverse Dynamics. L'annonce signale une tentative de rupture avec l'approche dominante en robotique, qui consiste à assembler des modules spécialisés (vision, planification, contrôle) développés séparément. Un modèle unifié capable de gérer en continu la boucle perception-action représente un avantage potentiel pour les intégrateurs industriels : moins de friction entre sous-systèmes, une mise à jour centralisée, et une meilleure capacité d'adaptation à des tâches non vues lors de l'entraînement. Le fait démontré en test interne, selon lequel un robot peut détecter l'échec d'une préhension et réessayer sans avoir été entraîné spécifiquement sur ce scénario, illustre une forme de robustesse comportementale qui reste un défi ouvert pour les systèmes modulaires. Les scores sur RoboTwin 2.0 sont notables, mais les conditions précises du benchmark (variété des tâches, comparabilité entre laboratoires) méritent un regard critique : les résultats en simulation ne se transfèrent pas toujours au déploiement terrain. La capacité à maintenir de meilleures performances que les systèmes concurrents à mesure que la complexité des tâches et le volume de données augmentent suggère un bon passage à l'échelle, point clé pour des déploiements industriels à grande variété. ShengShu Technology s'est d'abord fait connaître via Vidu, sa plateforme de génération vidéo, dont les données à grande échelle alimentent désormais Motubrain pour apprendre la physique du monde réel. Fondée par Jun Zhu, professeur à l'Université Tsinghua, la société a levé 293 millions de dollars en Série B menée par Alibaba Cloud. Sur le marché des modèles cérébraux pour robots polyvalents, elle se positionne face à des acteurs comme Physical Intelligence (Pi-0, San Francisco), NVIDIA avec GR00T N2, et côté chinois, Agibot et Unitree. Le lancement de Motubrain intervient dans un contexte de compétition accélérée autour des modèles VLA (Vision-Language-Action) capables de généralisation multimodale. Les prochaines étapes annoncées incluent l'extension des partenariats industriels et le déploiement sur davantage de plateformes robotiques, sans calendrier précis communiqué.