Gemini Robotics 2 veut donner aux humanoïdes une intelligence de la tête aux pieds

De la manipulation sur table au contrôle du corps entier

Le premier modèle Gemini Robotics, présenté en mars 2025, était principalement consacré au contrôle du torse, des bras et des mains d’un robot. Avec Gemini Robotics 2, DeepMind étend cette capacité des pieds jusqu’au bout des doigts. Le système doit ainsi coordonner la locomotion, la posture, l’équilibre, la marche et la manipulation à deux mains au sein d’un même ensemble .

DeepMind parle d’« intelligence du corps entier » : le robot peut enchaîner des mouvements comme avancer, atteindre un objet, s’accroupir ou se rétablir après une perturbation, plutôt que de traiter séparément ses déplacements et ses gestes . Dans les démonstrations citées par l’entreprise, cette approche permet notamment de travailler dans des espaces encombrés et adaptés aux mouvements humains.

Trois modèles pour percevoir, raisonner et agir

Gemini Robotics 2 se décline en trois modèles complémentaires :

• Gemini Robotics 2, un modèle vision-langage-action (VLA), transforme les informations visuelles et les consignes en langage naturel en commandes motrices. Il est conçu pour piloter un humanoïde de manière complète, mais aussi des robots dotés de deux bras .
• Gemini Robotics ER 2, pour Embodied Reasoning — le raisonnement dans le monde physique —, se concentre sur la compréhension spatiale, la planification de tâches en plusieurs étapes, l’analyse vidéo et la coordination de plusieurs robots. Il est proposé en version d’accès public anticipé depuis son lancement .
• Gemini Robotics On-Device 2 est une version plus légère, optimisée pour fonctionner directement sur le matériel du robot. Selon DeepMind, elle peut s’adapter à une nouvelle morphologie robotique avec moins de 200 exemples d’entraînement et quelques heures de formation .

Cette dernière capacité pourrait réduire le temps nécessaire pour déployer le même système sur des robots de conception différente. Elle ne supprime toutefois pas les contraintes liées au matériel, à la collecte des données et aux tests de sécurité.

Plus de précision et des équipes de robots

La dextérité reste l’un des principaux défis de la robotique humanoïde. DeepMind annonce une précision de 89,6 % sur le benchmark Franka Duo d’insertion de précision, une épreuve qui demande à deux bras robotisés d’aligner puis d’insérer des objets avec une faible marge d’erreur .

Gemini Robotics 2 est également conçu pour faire travailler plusieurs robots dans un même espace. Le modèle peut raisonner sur la position et les actions des autres machines afin de limiter les collisions et de répartir les étapes d’une tâche commune .

ASIMOV-Agentic : tester le moment où le robot doit s’arrêter

À mesure que les robots gagnent en autonomie et se déplacent parmi les humains, la question n’est plus seulement de savoir s’ils peuvent exécuter une instruction, mais aussi s’ils savent ne pas l’exécuter lorsqu’elle devient dangereuse.

DeepMind a donc publié ASIMOV-Agentic, un benchmark de sécurité open source disponible sur Hugging Face sous licence CC BY 4.0 . Il évalue si une commande pourrait entraîner une conséquence physiquement dangereuse. Les scénarios incluent notamment la détection d’une personne à proximité : le robot doit interrompre son mouvement jusqu’à ce que la zone soit libre, puis reprendre son action .

Le benchmark prolonge les travaux ASIMOV précédents, construits à partir de situations de blessures et de contraintes de sécurité du monde réel . DeepMind présente Gemini Robotics ER 2 comme son modèle le plus sûr à ce jour, avec des garde-fous répartis sur les différentes couches du système . Ces résultats restent néanmoins des évaluations de modèle et ne constituent pas, à eux seuls, une garantie de sécurité pour chaque robot ou environnement.

Une annonce dans un contexte de durcissement américain

Le 28 juillet 2026, la FCC a ajouté les « dispositifs robotiques avancés produits à l’étranger », dont les robots humanoïdes et les robots quadrupèdes — souvent comparés à des chiens-robots — à sa Covered List . Cette liste recense des équipements considérés comme présentant un risque pour la sécurité nationale américaine.

La mesure bloque de fait l’autorisation de nouveaux modèles pour leur importation, leur commercialisation et leur vente aux États-Unis. Elle couvre également certains onduleurs connectés. L’administration américaine invoque des risques liés aux chaînes d’approvisionnement, aux infrastructures critiques et à la cybersécurité . Les robots déjà achetés ou les modèles déjà autorisés ne sont pas concernés par cette décision . Pékin a publiquement contesté cette interdiction .

Le calendrier rapproche deux annonces qui relèvent de dimensions différentes mais qui se répondent sur le plan industriel : Washington cherche à limiter l’accès de nouveaux robots étrangers au marché américain, tandis que DeepMind propose une couche d’intelligence destinée à des partenaires comme Apptronik et Boston Dynamics . La coïncidence pourrait renforcer la visibilité des acteurs américains et alliés de la robotique, sans pour autant régler les difficultés de fabrication, de coût et de déploiement qui freinent encore les humanoïdes.