Imaginez des robots qui fonctionnent en toute autonomie, sans besoin permanent d’internet. Gemini Robotics On‑Device, le nouveau modèle de Google DeepMind, rend cela possible. Ici, on va explorer ce qu’il permet, comment l’utiliser concrètement, et comment démarrer facilement. Objectif : vous rendre opérationnel.
Présentation de Gemini Robotics On‑Device
Gemini Robotics On‑Device est une version allégée du modèle VLA (Vision‑Language‑Action) développé par Google DeepMind. Il est capable de fonctionner localement sur des robots, sans connexion réseau, tout en maintenant une performance proche du modèle cloud (deepmind.google). Grâce à un SDK dédié, il est possible d’adapter le modèle à de nouveaux usages avec seulement 50 à 100 démonstrations.
Avantages clés
- Latence ultra-faible : parfait là où la connexion est instable ou absente.
- Polyvalence VLA : comprend le langage, la vision, et agit avec dextérité (zip, pliage).
- Compatibilité multi-robot : fonctionne aussi bien avec le robot ALOHA, le bi-bras Franka FR3, et l’humanoïde Apollo d’Apptronik.
- Ajustable facilement : adapte le modèle à vos besoins via le SDK après quelques démonstrations.
Cas d’usage concrets de Gemini Robotics On‑Device
Plongeons dans trois cas d’application concrets :
1. Robot assistant en chaîne de production
- Un robot bi-bras (par exemple Franka FR3) dans un environnement industriel peut :
- Prélever des composants, les assembler, les placer.
- Apprendre via ~75 démonstrations enregistrées (images + action) avec le SDK et le simulateur MuJoCo.
2. Robot de réassortiment en magasin
- Un humanoïde Apollo physique :
- Surveille les rayons et détecte les ruptures via caméra.
- Exécute une consigne “Recharger les céréales” sans délai.
- Apprendre via 50 démonstrations in situ, totalement offline.
3. Assistant domestique intelligent
- Un robot intégré avec Raspberry Pi et bras servomoteur peut :
- Plier du linge, ouvrir des sacs ou interagir physiquement.
- Comprendre des commandes orales (“Plie la serviette”), détecter l’objet, et plier.
- Apprendre avec seulement 50 exemples, localement et en temps réel.
Mise en œuvre pas à pas
Étape 1 : devenir “trusted tester”
Inscrivez-vous via le blog Google DeepMind ou la page dédiée du SDK.
Étape 2 : installer le SDK et simuler
Installez le SDK Gemini Robotics On‑Device, incluant MuJoCo pour les démos hors ligne.
Étape 3 : collecter des démonstrations
Filmez 50–100 exemples de la tâche visée (vidéo + données capteurs). Labellez actions et résultats.
Étape 4 : fine‑tuning
Utilisez les scripts du SDK pour ajuster le modèle, gérer la vitesse et la précision.
Étape 5 : déploiement
Chargez le modèle sur le robot (Edge TPU ou équivalent). Testez via commande vocale ou app. Collectez les cas d’échec pour réentraîner.
Contexte : Gemini Robotics et la robotique responsable
En mars, Google DeepMind a publié Gemini Robotics et Gemini Robotics-ER, visant une IA incarnée capable de raisonnement spatial avancé et d’interactions sûres. Ces modèles intègrent des garde-fous — sécurité physique et sémantique — validés par une équipe ReDI et un Conseil Responsabilité & Sécurité.
Pourquoi cela vous est utile
- Pour les développeurs et startups : créez des robots offline pour production, retail, logistique, santé.
- Pour les entreprises : fiabilisez les opérations dans des zones sécurisées, sensibles, sans cloud.
- Pour les makers et éducateurs : entrez dans la robotique avec un SDK accessible, peu de données et des résultats concrets.
Conclusion et appel à action
Gemini Robotics On‑Device révolutionne l’IA dans les robots : elle est performante, flexible, locale, et responsable. Que vous soyez bidouilleur ou à la tête d’une flotte de robots, cette technologie ouvre la voie à de nouveaux usages.
🎯 Prêt à commencer ? Inscrivez-vous comme “trusted tester”, testez le SDK et simulez votre robot avec MuJoCo.
