Google DeepMind a dévoilé le 10 novembre 2026 Gemini Robotics 2.5 et indiqué que le modèle avait aidé les robots humanoïdes Apollo 2 d’Apptronik à réaliser des opérations de kitting automobile sur des lignes de production Mercedes‑Benz actives à Kecskemét, Hongrie, et à Sindelfingen, Allemagne. DeepMind a rapporté un taux de réussite de 96 % pour le pilote, qualifiant le travail de proof‑of‑concept plutôt que de déploiement commercial.

Le pilote de Kecskemét

DeepMind indique que la tâche consistait en un kitting autonome — prélever des supports métalliques dans des bacs en vrac et les placer dans des conteneurs de séquencement dans l’ordre exact requis par le processus d’assemblage. La société décrit l’utilisation d’un modèle de raisonnement incarné (Gemini Robotics ER) pour suivre le flux de travail et du modèle d’actions Gemini Robotics 2.5 pour contrôler les mains et les bras du robot. Le billet de DeepMind nomme Apptronik et Mercedes‑Benz comme partenaires de l’essai.

Jeff Cardenas, cofondateur et PDG d’Apptronik, est cité sur le blog de DeepMind : « C’est pour cela que nous avons conçu Apollo : effectuer un travail utile aux côtés des personnes dans des environnements industriels réels. En associant Apollo 2 à Gemini Robotics, nous avons vu les modèles s’améliorer de façon spectaculaire en seulement quelques semaines de post‑entraînement et se transférer sur la production Mercedes‑Benz avec une très faible perte de performance. »

DeepMind a également mis en avant des améliorations en matière de sécurité et de pilotabilité : un raisonnement à l’inférence pour éviter les dangers a permis d’augmenter l’achèvement sûr des tâches de 33 % autour des obstacles et de 43 % autour des personnes à proximité, et l’équipe a publié un benchmark de sécurité open source (ASIMOV‑Jailbreak) pour évaluer les invites adverses. La société indique que Gemini Robotics 2.5 est déployé auprès de partenaires en robotique plutôt que proposé en disponibilité générale.

Contexte et avis d’experts

Des reportages indépendants et des commentaires de l’industrie soulignent l’importance — mais aussi les réserves — du résultat. Les comptes‑rendus relèvent que le chiffre de 96 % de DeepMind provient d’un pilote sur des tâches de kitting spécifiques et que la société n’a pas publié les nombres bruts d’essais, les données de temps de cycle ni un rapport technique formel accompagnant l’annonce. Le personnel de DeepMind reconnaît que combler l’écart final vers une fiabilité au niveau humain pour chaque application reste un défi.

Que cela signifie pour le marché

Pour les constructeurs et fournisseurs d’Europe centrale et orientale, le pilote est notable car il place de l’IA incarnée avancée et des robots humanoïdes directement sur une ligne active d’une grande usine hongroise. Si des modèles de robots à usage général peuvent exécuter de manière fiable des tâches répétitives et pénibles sur le plan ergonomique comme le kitting, les usines régionales pourraient redéployer le personnel humain vers des tâches à plus forte valeur ajoutée, réduire les contraintes de main‑d’œuvre sur les plages horaires et augmenter le débit pour les travaux préparatoires exigeant beaucoup de main‑d’œuvre — à condition que les systèmes commerciaux atteignent une fiabilité industrielle soutenue. L’annonce pourrait aussi accélérer l’intérêt des fournisseurs pour les intégrateurs en robotique, les services locaux de données d’entraînement pour robots et les processus de validation de sécurité sur site.

Cependant, le déploiement reste en phase réservée aux partenaires et le billet de DeepMind ainsi que les comptes rendus de l’industrie insistent sur le fait que le modèle n’est pas un produit d’usine prêt à l’emploi et entièrement abouti. Les constructeurs de la région évalueront la promesse du pilote au regard de la nécessité de disposer de données de défaillance traçables, d’une économie des temps de cycle et de la certification en matière de sécurité au travail avant une adoption à grande échelle.

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Sources : Google DeepMind, Ars Technica, Association for Advancing Automation