Nvidia a montré les résultats de son projet ENPIRE. Le constructeur étasunien a fait appel à des agents IA codeurs pour entraîner ses robots sans intervention humaine. Le travail a été mené avec les universités Carnegie Mellon et University of California Berkeley.
- Nvidia a présenté ENPIRE, un projet qui utilise des agents IA codeurs pour entraîner des robots physiques sans intervention humaine.
- Les robots ont atteint jusqu’à 99 % de réussite sur les tâches difficiles, comme insérer une carte graphique ou couper des colliers de serrage.
- Nvidia veut publier ENPIRE en source ouverte, mais le coût de calcul, la sécurité et la validation industrielle restent des limites majeures.
Sur les tâches les plus difficiles, le taux de réussite a atteint 99 %. Il s’agit de la première démonstration scientifique d’une recherche en robotique pilotée du début à la fin par des IA sur du matériel physique. Le projet ENPIRE repose sur quatre modules logiciels. Le constructeur les nomme Environment, Policy Improvement, Rollout et Evolution. La boucle de travail commence par la remise en place de la scène, puis l’exécution d’une politique, la vérification du résultat et la correction du code avant l’essai d’après.
Nvidia confie ses robots à des IA, 99 % de réussite sans intervention humaine
La flotte testée se compose de jusqu’à huit bras robotisés au laboratoire GEAR Lab de Nvidia. Les robots ont appris à ranger des broches, à insérer une carte graphique dans une carte mère et à couper des colliers de serrage. La présentation correspond avec la conférence VivaTech 2026 à Paris, où Jensen Huang a fait de l’IA physique son thème central.
On parle de trois agents codeurs testés en même temps. Le 17 juin 2026, les chercheurs ont confié les robots à Codex de GPT-5.5, à Claude Code d’Anthropic et à Kimi Code de la société chinoise Moonshot AI.
L’ouverture aux modèles tiers montre la stratégie déjà engagée par le constructeur avec NemoClaw, comme la plateforme d’agents IA open source que Nvidia prépare pour l’après-ChatGPT. Les chercheurs ont testé des flottes d’un, quatre et huit robots. L’apprentissage accélère avec une flotte plus large, jusqu’à diviser par deux le temps demandé à la maîtrise d’une tâche.
Il faut dire que le projet ENPIRE prolonge un travail commencé il y a deux ans. En 2023, Nvidia a déjà publié Eureka, un système qui faisait écrire les fonctionnalités de récompense des robots par un modèle de langage, mais à l’intérieur d’un simulateur.
Une automatisation qui coûte quand même cher
Sauf que voilà, ENPIRE déplace cette logique sur du matériel physique. Les agents créent eux-mêmes les essais au lieu de se limiter aux récompenses. ENPIRE a aussi été testé sur RoboCasa et a fait mieux que GR00T, le modèle robotique de Nvidia. Mais aussi que CaP-X, un système concurrent.
Pour rappel, Jim Fan, directeur de l’IA chez Nvidia et coresponsable du GEAR Lab, suit ces travaux depuis Eureka. Le chercheur a évoqué une démarche d’AutoResearch dans le monde physique, soit la première fois qu’un laboratoire de robotique tourne sans supervision pendant les essais.
« Mon laboratoire se perfectionne tout seul pendant que je dors », a-t-il déclaré sur LinkedIn. Et pour cause, la méthode profite d’une logique déjà éprouvée par les outils codeurs, comme l’arrivée récente de Claude Fable 5 d’Anthropic dans le code et la recherche complexe.
Mais ce n’est pas tout puisque la facture en jetons grimpe plus vite que le temps gagné. Bref, le coût de calcul reste un frein, même si Nvidia récupère une partie via ses propres ventes de puces.
La méthode a aussi des limites concrètes. Sur la tâche Push-T, des variations physiques imprévues ont fait échouer les robots. Les performances dans un cadre industriel restent à valider. La Fédération internationale de la robotique a rappelé dans son enquête 2026 que la sécurité et la validation sont plus complexes avec l’autonomie pilotée par IA.
En clair, Nvidia compte publier ENPIRE en open source. Le constructeur veut permettre aux universités, aux sociétés et aux particuliers de monter leurs propres laboratoires automatisés.
L’IA dans le monde physique n’est plus un rêve
La sortie tombe la même semaine qu’une offensive d’Alibaba, qui a lancé sa suite Qwen-Robot pour la navigation, la manipulation et la simulation physique. La compétition s’intensifie avec d’autres acteurs comme Tesla, qui a enterré les Model S et Model X pour fabriquer des robots Optimus à leur place.
Résultat, Nvidia confirme sa stratégie de plateforme pour l’IA physique. Le constructeur n’a pas annoncé de calendrier précis pour la mise à disposition publique d’ENPIRE. Le projet rejoint la feuille de route présentée par Jensen Huang à VivaTech 2026, qui place les robots et les agents IA au centre des prochains revenus du groupe.
L’équipe de recherche compte des auteurs des trois institutions partenaires, dont Wenli Xiao, Guanya Shi et Yuke Zhu.
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