Agibot dévoile Genie Sim 3.0 : la révolution de la simulation pour propulser l’intelligence des robots humanoïdes

Les avancées technologiques dans le domaine de la robotique humanoïde franchissent une nouvelle étape majeure grâce à Agibot qui présente Genie Sim 3.0, sa plateforme de simulation innovante. À l’occasion du CES 2026, ce système révolutionnaire a été dévoilé comme un outil destiné à transformer la manière dont l’intelligence artificielle et la robotique interagissent. Genie Sim 3.0 promet d’accélérer considérablement l’entraînement et la validation des capacités cognitives des robots humanoïdes, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle ère d’innovation et de modélisation. En intégrant des technologies avancées telles que NVIDIA Isaac Sim et un cadre open source intégré, cette plateforme vise à réduire la dépendance au matériel physique tout en fournissant un environnement d’apprentissage riche, complexe et hautement fidèle à la réalité.

Les robots humanoïdes bénéficient d’un entraînement intensif reposant sur des scénarios simulés reproduisant fidèlement les situations du monde réel. Genie Sim 3.0 propose un flux de travail unifié alliant création d’actifs numériques, génération automatique de scènes, collecte de données multi-capteurs, simulation physique et validation standardisée. Cette orchestration représente une vraie rupture, car elle permet aux scientifiques et ingénieurs de tester rapidement et efficacement des modèles d’intelligence incarnée dans des conditions contrôlées et reproductibles. Ce produit s’impose ainsi comme une révolution technologique pour la propulsion de la robotique avancée, offrant des possibilités sans précédent en matière d’innovation.

Genie Sim 3.0 : une plateforme de simulation de pointe pour robots humanoïdes

Au cœur de la nouvelle offre dévoilée par Agibot, Genie Sim 3.0 se distingue par son architecture innovante qui s’appuie sur l’intégration étroite avec NVIDIA Isaac Sim. Cette dernière est elle-même bâtie sur NVIDIA Omniverse, un framework favorisant la collaboration virtuelle et la création d’environnements 3D hautement réalistes. Cette symbiose permet à Genie Sim 3.0 de conjuguer plusieurs étapes majeures de la simulation robotique dans un seul pipeline fluide : de la modélisation d’actifs numériques à l’exécution de scénarios complexes en simulation physique.

Le système inclut notamment :

• La génération automatique de scènes : à partir de commandes en langage naturel, l’environnement est créé avec des variations sémantiques permettant d’explorer une large gamme de contextes d’utilisation.
• La collecte et annotation automatisée de données : grâce à des capteurs RGB-D, stéréo et des informations de cinématique corporelle, les données capturées sont étiquetées en temps réel, facilitant ainsi leur exploitation dans l’apprentissage.
• Le benchmark complet : avec plus de 200 tâches et 100 000 scénarios simulés, Genie Sim Benchmark ouvre la voie à des mesures standardisées pour évaluer de manière rigoureuse les capacités d’intelligence incarnée des robots.

Par cette approche intégrée, Agibot apporte une solution puissante à la complexité croissante des tests et entraînements des intelligences artificielles robotiques. Cela réduit considérablement le recours aux essais physiques coûteux, tout en accélérant la recherche et la mise au point.

Le rôle clé de la simulation pour accélérer l’entrainement des intelligences artificielles robotiques

La complexité de la robotique humanoïde impose des processus d’entraînement rigoureux et étendus, souvent handicaps majeurs en raison de la lenteur des tests physiques et des coûts élevés. Genie Sim 3.0 répond à ce défi grâce à un environnement virtuel extrêmement fidèle qui permet d’exécuter des milliers d’heures d’apprentissage dans un temps réduit.

Grâce à l’intégration des multiples capteurs et à la richesse des scénarios, ces simulations reproduisent de façon très réaliste les conditions physiques, sensorimotrices et environnementales auxquelles les robots sont confrontés. Ces facteurs sont déterminants pour que l’intelligence artificielle acquière une expérience solide et généralisable.

Par exemple, les modèles robotiques peuvent s’exercer à manipuler divers objets, répondre à des consignes complexes et naviguer dans des environnements logistiques ou industriels variés. Le programme d’entraînement automatisé propose des tâches scriptées ainsi que des sessions de téléopération à faible latence pour affiner et corriger en temps réel les comportements.

La plateforme optimise aussi la production de jeux de données synthétiques essentiels, avec une gestion automatisée des incidents et une récupération rapide des simulations interrompues, ce qui réduit considérablement les coûts et les délais de constitution de ces bases d’apprentissage.

Cette accélération par la simulation est un véritable levier d’innovation pour les chercheurs et industriels. Elle ouvre la porte à des cycles d’itération rapides, à une exploration plus vaste des capacités des robots et à une meilleure assurance qualité avant déploiement réel.

Avantages concrets de l’entraînement par simulation

• Accélération des cycles de développement : réduction du temps nécessaire pour tester et améliorer les modèles grâce à la simulation virtuelle.
• Réduction des coûts matériels : diminution de la dépendance aux prototypes physiques pour les phases initiales de validation.
• Standardisation des tests : évaluation plus rigoureuse et reproductible grâce aux benchmarks intégrés.
• Variabilité des scénarios : génération automatique d’environnements variés avec des tâches diversifiées pour renforcer l’adaptabilité.

Genie Sim Benchmark : le référentiel d’évaluation des intelligences incarnées

Une des pierres angulaires de Genie Sim 3.0 est son module d’évaluation, Genie Sim Benchmark, conçu pour mesurer finement et objectivement la performance des intelligences incarnées dans des robots humanoïdes. Cette innovation dépasse la simple évaluation technique pour offrir un véritable profil des capacités globales d’un modèle.

Le benchmark regroupe plus de 200 tâches très diverses simulent des situations concrètes, allant de la manipulation précise d’objets à la navigation dans des environnements complexes, en passant par la reconnaissance et l’interaction sociale. Ces tâches sont réparties sur plus de 100 000 scénarios variés, couvrant aussi bien des environnements domestiques que industriels.

La richesse du benchmark découle aussi de sa capacité à standardiser les métriques d’évaluation, ce qui est un enjeu clé pour comparer différents modèles et avancées en intelligence artificielle robotique. Les équipes de recherche bénéficient ainsi d’un outil commun, donnant une visibilité claire sur les forces et faiblesses de chaque approche.

Cette démarche soutient également l’essor d’un écosystème ouvert, où les innovations peuvent être partagées, expérimentées et validées dans des conditions homogènes, contribuant à définir de nouvelles normes dans la robotique intelligente.

Quelques exemples de catégories de tâches présentes dans Genie Sim Benchmark :

Catégorie	Description	Exemple concret
Manipulation d’objets	Test de saisie, déplacement et assemblage de pièces	Empiler des cubes selon un ordre précis
Navigation autonome	Déplacement dans des environnements complexes et dynamiques	Éviter des obstacles en milieu industriel
Interaction sociale	Reconnaissance de gestes et réponses adaptées	Répondre à des commandes vocales dans un foyer
Perception multi-sensorielle	Intégration des données visuelles, auditives et kinesthésiques	distinguer objets mobiles de statiques

La génération de scènes par langage naturel au service de la modélisation robotique

Un des aspects les plus innovants de Genie Sim 3.0 est son utilisation avancée des modèles de langage naturel pour générer rapidement des environnements de simulation complexes. Cette technique réduit considérablement la nécessité de codage manuel tout en garantissant une grande diversité dans les scènes proposées.

Les utilisateurs décrivent leur besoin en phrases simples, par exemple : « Créer une cuisine avec un évier, un réfrigérateur et une table de travail », et la plateforme interprète ces instructions pour produire un ensemble structuré composé d’éléments cohérents, visuels et interactifs. Cette fonctionnalité repose sur des algorithmes avancés combinant modèles de langage et modèles visuels pour peaufiner les détails.

De plus, la génération s’accompagne d’aperçus visuels et de multiples variations sémantiques, permettant aux chercheurs de tester différents scénarios très rapidement. Cette approche facilite la personnalisation des environnements selon les exigences particulières des projets robotisés.

Cela ouvre aussi la porte à des formations plus adaptatives, où les robots apprennent dans des milieux variés et évolutifs, renforçant ainsi leur capacité à généraliser leurs compétences dans le réel.

Avantages de la génération par langage naturel

• Simplicité d’usage : conception intuitive sans besoin d’expertise en programmation 3D.
• Flexibilité : création rapide d’environnements divers sans reconfiguration complète.
• Richesse des variations : exploration de scénarios multiples pour provoquer des apprentissages robustes.
• Optimisation du temps : accélération des phases de modélisation et de test.

Intégration avancée de la reconstruction 3D pour des simulations ultra-réalistes

La fidélité des environnements joue un rôle crucial dans la qualité de la simulation pour robots humanoïdes. Genie Sim 3.0 intègre des technologies de reconstruction 3D de pointe permettant de convertir facilement des espaces réels en modèles exploitables pour la simulation.

Un simple scan laser portable équipé d’un système combinant imagerie RVB, LiDAR 360° et positionnement précis suffit à capturer un lieu. Une minute de vidéo orbitale autour d’un objet permet de le transformer en asset 3D prêt à intégrer la plateforme. Cette rapidité et précision apportent un avantage déterminant pour la création de jumeaux numériques fidèles à la réalité.

Ces environnements 3D peuvent concerner des domiciles, des entrepôts, des plateformes industrielles ou logistiques, reproduisant fidèlement la topographie, les textures et les objets présents. Ainsi, les équipes peuvent faire évoluer leurs modèles robotiques en tenant compte d’une représentation précise et concrète du terrain de jeu.

Cette intégration complète favorise le développement d’algorithmes plus robustes et précis, capables de mieux anticiper et s’adapter aux contraintes du monde réel. Elle facilite également la validation de bout en bout des robots sans nécessiter leur présence physique sur site.

Applications industrielles majeures de la reconstruction 3D

• Création de jumeaux numériques pour lignes de production automatisées.
• Inspection et maintenance virtuelle des infrastructures complexes.
• Optimisation de la gestion logistique grâce à la simulation d’entrepôts.
• Formation immersive des opérateurs et des robots dans des environnements identiques aux sites réels.

L’écosystème open source d’Agibot pour renforcer l’innovation en robotique

Agibot a adopté une démarche résolument collaborative en rendant l’ensemble des éléments de Genie Sim 3.0 disponibles en open source. Ce choix stratégique facilite l’émergence d’un écosystème dynamique autour de la simulation avancée des robots humanoïdes et de leur intelligence incarnée.

Les chercheurs, ingénieurs et équipes industrielles peuvent accéder librement aux jeux de données, outils d’évaluation, moteurs de simulation et bibliothèques variées. Cette ouverture encourage le partage des meilleures pratiques, stimule la co-création et accélère la diffusion des standards technologiques.

L’initiative d’Agibot répond à un besoin impérieux du secteur : disposer d’un référentiel commun pour mesurer et comparer les performances des intelligences artificielles robotiques. Ce cadre favorise l’interopérabilité entre outils, renforce la fiabilité des modèles et nourrit la progression collective.

Par ailleurs, l’open source assure une transparence indispensable, notamment pour les applications industrielles où la fiabilité et la sécurité sont des enjeux cruciaux. Cette stratégie ouvre la voie à une collaboration étendue entre univers académique, startups et grands groupes industriels, catalysant ainsi la prochaine vague d’innovations.

Liste des bénéfices clés de l’open source pour Genie Sim 3.0 :

• Accélération du progrès scientifique par la mutualisation des ressources.
• Réduction des coûts de développement grâce au travail collaboratif.
• Facilitation de la standardisation et validation des performances.
• Promotion d’une communauté engagée autour de la robotique embarquée.

Les enjeux de la simulation dans la propulsion de la robotique humanoïde

La robotique humanoïde est confrontée à des défis fondamentaux : variabilité des environnements, complexité des interactions et exigences d’autonomie. La simulation avancée, tel que proposée par Genie Sim 3.0, constitue un levier fondamental pour dépasser ces barrières.

La capacité à entraîner des intelligences artificielles dans des mondes virtuels riches accélère l’adaptation des robots aux imprévus du réel. Cela permet également d’explorer des situations extrêmes ou rares, difficiles à reproduire dans des contextes physiques.

Par ailleurs, la précision accrue des simulations contribue à améliorer la sécurité des opérations en anticipant les défaillances ou comportements erratiques. Cette anticipation est capitale, d’autant que les robots évoluent au contact direct des humains dans de nombreux domaines : santé, services, industrie.

Pour les industriels, disposer d’outils de simulation réalistes et intégrés représente un investissement stratégique en termes de maîtrise des coûts, innovation produit et délais de mise sur le marché. Genie Sim 3.0 se présente donc comme un catalyseur essentiel permettant la transformation et l’essor durable de la robotique intelligente.

Perspectives d’avenir pour la simulation et les intelligences robotisées

Alors que la robotique humanoïde continue de gagner en complexité et polyvalence, les plateformes comme Genie Sim 3.0 posent les bases d’un avenir où intelligence artificielle et simulation virtuelle fusionnent pour créer des systèmes toujours plus performants et autonomes.

On peut envisager un futur où les modèles s’auto-améliorent en continu via des boucles de rétroaction simulées, où la collaboration multi-robots est testée et optimisée à grande échelle avant déploiement, et où la modélisation prédictive anticipe avec précision les besoins et contraintes.

L’innovation portée par Agibot illustre également la montée en puissance des technologies open source et collaboratives qui deviendront un standard dans la recherche et l’industrie robotique. Cela permettra de partager plus rapidement les avancées, d’adapter les outils aux besoins multiples et d’accélérer la diffusion des applications pratiques.

Enfin, la convergence entre simulation réaliste, génération automatisée d’environnements et intelligence artificielle sophistiquée va sans doute ouvrir de nouveaux horizons dans des domaines aussi variés que l’assistance personnelle, la santé, la logistique, ou encore la sécurité. Genie Sim 3.0 est ainsi l’avant-garde d’une véritable révolution technologique qui propulsera la robotique dans une nouvelle dimension.