Bear Robotics a présenté KINO-2, une plateforme d’apprentissage destinée à transformer des démonstrations humaines en compétences de manipulation pour son robot humanoïde KR1. L’entreprise affirme avoir réduit d’environ huit fois le temps d’inférence du modèle NVIDIA Isaac GR00T dans ses essais internes, de près de 500 à 60 millisecondes.
L’annonce a été faite le 21 octobre à GTC Berlin. Elle ne signifie pas que le robot exécute ses tâches huit fois plus vite. Le chiffre porte sur le délai nécessaire au modèle pour produire une sortie, une étape qui influence toutefois la réactivité de la machine lorsqu’elle doit percevoir un objet et décider de son mouvement.
Des démonstrations humaines converties en gestes robotiques
KINO-2 organise une chaîne complète de collecte, d’entraînement et d’évaluation. Un opérateur montre une tâche, le système enregistre la démonstration, puis les modèles sont entraînés et vérifiés avant leur déploiement sur KR1. Bear Robotics veut ainsi limiter la programmation manuelle de chaque scénario.
La plateforme accepte les modèles développés en interne par Bear et des modèles de fondation externes. Selon l’entreprise, cette approche doit aider le robot à généraliser un geste à des objets, des implantations et des conditions différentes. Les premiers pilotes évoqués concernent le traitement des retours en supermarché et la manipulation de caisses en entrepôt.
Le matériel repose sur NVIDIA Jetson AGX Thor. Le logiciel combine Isaac OS, TensorRT, la quantification de modèles et Holoscan SDK 5.0. Dans les mesures communiquées par Bear, un autre modèle maison passe de 72,3 à 17,2 millisecondes, soit un gain annoncé de 4,2 fois. Ces résultats restent des données internes et devront être confrontés à des cycles de production prolongés.
KR1 complète une flotte déjà largement déployée
Bear Robotics revendique plus de 16 000 robots installés sur plus de 5 000 sites clients. Cette flotte est aujourd’hui surtout composée de robots mobiles spécialisés dans le transport en restauration et dans d’autres environnements commerciaux. KR1 ajoute la manipulation, donc une difficulté supplémentaire : saisir, orienter et déposer des objets variés sans ralentir le flux.
La stratégie annoncée consiste à associer les robots mobiles chargés du transport à KR1 pour les opérations nécessitant des bras, tout en conservant une infrastructure commune de gestion de flotte et de tâches. Cette articulation pourrait éviter de demander à un humanoïde coûteux d’assurer des déplacements qu’un robot roulant exécute déjà efficacement.
Le test décisif reste celui du terrain
La baisse de latence est importante pour une manipulation fluide, mais elle ne suffit pas à établir la robustesse d’un système. Le taux de réussite, la récupération après erreur, la sécurité au contact des personnes et la disponibilité sur plusieurs équipes de travail compteront davantage pour les exploitants.
KINO-2 montre néanmoins comment les fabricants rapprochent les modèles robotiques de leurs contraintes industrielles. L’enjeu n’est plus seulement de générer un mouvement convaincant en démonstration, mais de convertir rapidement le savoir-faire d’un opérateur en une compétence répétable, contrôlable et exploitable sur site.
