Des robots qui apprennent une nouvelle tâche en 3 secondes grâce à GEN-1.5

Un robot peut apprendre un nouveau geste physique en regardant une seule démonstration de quelques secondes. Generalist AI, entreprise de recherche spécialisée dans la robotique générale, a dévoilé le 19 août 2026 son dernier modèle de fondation robotique, GEN-1.5. Le système traite vidéo et données de capteurs, puis génère des trajectoires d'action à 100 Hz. Cette capacité, baptisée physical prompting, ramène l'apprentissage d'un geste inédit à quelques secondes plutôt qu'à des heures d'entraînement classique.

Trois à douze secondes suffisent

GEN-1.5 est un modèle multimodal. Il combine plusieurs caractéristiques techniques précises.

• Mémoire vidéo de 30 secondes.
• Sortie de trajectoires d'action à 100 Hz.
• Apprentissage en un seul essai à partir de 3 à 12 secondes de démonstration.
• Adaptation en 1 à 10 étapes de gradient sur 1 à 5 minutes de données.

Selon Generalist AI, il s'agit du premier modèle de l'entreprise pour lequel l'apprentissage en un seul essai de compétences physiques apparaît à grande échelle. Les tâches testées restent toutefois simples et de courte durée.

Huit mois d'entraînement et deux générations avant lui

GEN-1.5 succède à GEN-0, qui avait déjà démontré des lois de mise à l'échelle prévisibles, et à GEN-1, capable d'atteindre des taux de réussite supérieurs à 99 % sur ses tâches. Le développement de GEN-1.5 a mobilisé plus de huit mois de pré-entraînement continu, avec des gains constants en efficacité des données et en puissance de calcul.

L'entreprise a levé 400 millions de dollars en juin, ce qui la valorise à 2 milliards de dollars. Nvidia et Bezos Expeditions figurent parmi les investisseurs.

Face à la concurrence

Le modèle Embodied-R1.5 mise plutôt sur l'intégration de capacités de raisonnement complètes que sur l'apprentissage en un seul essai à grande échelle. Chez Google, Gemini Robotics 1.5 mise sur une architecture et un mécanisme de transfert de mouvement propres, doublés d'un raisonnement interne à plusieurs niveaux. Aucun des deux ne revendique le même type d'adaptation quasi instantanée que GEN-1.5.

Generalist AI compare elle-même cette avancée à l'émergence de l'apprentissage en contexte dans GPT-3, le modèle de langage d'OpenAI qui avait introduit une capacité inédite d'apprentissage à partir de quelques exemples seulement.

Reste à voir si cette capacité d'apprentissage rapide tient la distance face à des tâches plus longues et plus complexes que celles testées jusqu'ici.