# DeepMind lance Gemini Robotics 2.5 et un benchmark de sécurité ouvert

> Google DeepMind affirme que son nouveau modèle Gemini Robotics 2.5 améliore la dextérité, la vitesse et la sécurité. Un robot partenaire a atteint 96 % de réussite sur les lignes de Mercedes‑Benz.

Oossa · 2026-11-10 · https://oossa.com/fr/deepmind-launches-gemini-robotics-2-5-and-open-safety-benchmark

Google DeepMind a dévoilé Gemini Robotics 2.5 le 10 nov. 2026. Cette mise à niveau est un modèle vision-langage-action (VLA) qui transforme des vidéos en direct et des commandes textuelles en mouvements de robot. Selon DeepMind, la nouvelle version peut accomplir des tâches plus délicates, fonctionne plus vite et intègre un système de sécurité qui arrête le robot lorsque des obstacles apparaissent. Lors d’un projet pilote mené avec le robot humanoïde Apollo 2 d’Apptronik, le système a trié des pièces automobiles sur des lignes de production Mercedes‑Benz en Hongrie et en Allemagne, avec un taux de réussite de 96 %.

## Quoi de neuf dans Gemini Robotics 2.5 ?

Le modèle a été testé sur plus de 200 tâches distinctes, allant du service d’aliments avec des pinces au nouage d’un ruban et au pipetage de liquides. DeepMind fait état d’un taux de réussite supérieur de 30 % à 100 % à celui de la version précédente, ainsi que d’un gain de vitesse de 20 % à 30 % en laboratoire. Une démonstration notable a montré le robot Apollo 2 en train de nouer un ruban avec sa main à cinq doigts — un geste délicat, car les rubans se déforment facilement. Les améliorations de sécurité reposent sur un raisonnement au moment de l’inférence, qui aide le robot à contourner les dangers. L’entreprise a mesuré une hausse de 33 % des tâches accomplies sans risque en présence d’obstacles et de 43 % lorsque des personnes se trouvaient à proximité.

## Benchmark de sécurité ouvert

Pour faire progresser les normes du secteur, DeepMind a publié ASIMOV‑Jailbreak, un jeu de données open source composé de 1 500 requêtes conçues pour inciter les robots à effectuer des actions dangereuses. Lors de tests internes, le benchmark a attribué à Gemini 2.5 un score de résistance de 98,8 %, bien supérieur aux 73,5 % obtenus par le précédent modèle Gemini ER 2. Le jeu de données complet est hébergé sur Hugging Face et accessible à tous ceux qui travaillent sur l’IA incarnée.

## Les faits

- Gemini Robotics 2.5 a été annoncé le 10 novembre 2026.
- Le modèle a été évalué sur plus de 200 tâches et a affiché des taux de réussite supérieurs de 30 % à 100 % à ceux de la version précédente.
- Lors d’un projet pilote Mercedes‑Benz, les robots Apollo 2 ont atteint un taux de réussite de 96 % pour la préparation de kits de pièces automobiles.
- Le système de sécurité a augmenté de 33 % la proportion de tâches accomplies sans risque en présence d’obstacles, et de 43 % à proximité de personnes.
- ASIMOV‑Jailbreak comprend 1 500 requêtes destinées aux tests de sécurité et a attribué à Gemini 2.5 un score de résistance de 98,8 %.

## Pourquoi c'est important

Pour les usines, une meilleure fiabilité pourrait permettre aux robots de prendre en charge des tâches répétitives et physiquement exigeantes, laissant aux techniciens humains les missions plus complexes. Le benchmark de sécurité ouvert donne aux développeurs un moyen de mesurer et d’améliorer la capacité des robots à éviter les actions dangereuses, une étape essentielle avant leur sortie des laboratoires contrôlés et leur déploiement dans les espaces du quotidien.

## Sources et références

1. [DeepMind reveals Gemini Robotics 2.5 and open safety benchmark "ASIMOV-jailbreak"](https://arstechnica.com/google/2026/11/deepmind-reveals-gemini-robotics-2-5-and-open-safety-benchmark-asimov-jailbreak/) – Ars Technica, 2026-11-10
2. [Gemini Robotics 2.5 accelerates real-world general dexterity](https://deepmind.google/blog/gemini-robotics-2-5-accelerates-real-world-physical-intelligence/) – Google DeepMind, 2026-11-09

Dernière mise à jour: 2026-11-10