Comment enseigner à un robot industriel un nouveau geste ? Jusqu’ici, il fallait écrire du code, simuler, tester, corriger. Universal Robots et Scale AI proposent une réponse différente : le guider à la main, comme on apprendrait à un apprenti.
L’UR AI Trainer présenté au GTC 2026
Présenté le 19 mars à San José lors de la conférence GTC de NVIDIA, l’UR AI Trainer est le fruit d’une collaboration entre Universal Robots, fabricant danois de cobots déployés dans plus de 100 000 usines, et Scale AI, spécialiste de la préparation de données pour l’intelligence artificielle.
Le principe est celui du « leader-follower » : un opérateur humain guide physiquement le bras robotique à travers une tâche. Pendant cette démonstration, le système enregistre simultanément les données de mouvement, les retours de force et les flux visuels. Ces données synchronisées constituent les datasets nécessaires pour entraîner des modèles VLA, Vision-Language-Action, capables de comprendre une scène et de décider d’une action.
Combler le fossé entre laboratoire et production
« Nos clients, grandes entreprises ou laboratoires de recherche, ne demandent plus seulement des fonctions IA », explique Anders Beck, VP AI Robotics chez Universal Robots. « Ils ont besoin d’un moyen de collecter des données robot et vision synchronisées de haute fidélité, sur les mêmes robots qu’ils comptent déployer. Notre AI Trainer est la première solution directe du laboratoire à l’usine pour l’entraînement de modèles IA. »
Le problème qu’il décrit est bien réel. La plupart des données d’entraînement robotique sont collectées sur des machines de recherche, dans des conditions qui ne correspondent pas aux contraintes de la production industrielle. Résultat : les modèles entraînés en labo échouent dès qu’ils arrivent sur le terrain.
Un dataset industriel en route pour fin 2026
Ben Levin, directeur général Physical AI chez Scale AI, voit dans ce partenariat un « volant de données intégré » : « Universal Robots a le déploiement mondial idéal pour la capture et le déploiement IA. Ensemble, nous permettons aux clients d’entraîner, déployer et améliorer leurs modèles IA plus vite que jamais. »
Concrètement, l’UR AI Trainer s’appuie sur la plateforme AI Accelerator de Universal Robots et le contrôle en couple direct, une technologie qui donne à l’opérateur un contrôle précis sur les interactions physiques du robot. Lors de la démo au GTC, deux bras UR ont réalisé une tâche d’emballage de smartphones, considérée comme impossible sans les récentes avancées en Physical AI.
Universal Robots et Scale AI annoncent la publication d’un dataset industriel à grande échelle avant la fin 2026. Un actif qui intéressera tous les acteurs développant des modèles robotiques généralistes.
