AMD défie NVIDIA avec une pile technologique Full-ROCm pour la robotique physique

La robotique physique entre dans une nouvelle ère avec des modèles Vision-Langage-Action (VLA)

Imaginez un robot capable de comprendre une commande comme « Range ce verre dans le placard du haut », puis de l’exécuter en quelques secondes, sans avoir été programmé spécifiquement pour cette tâche. C’est la promesse des modèles VLA, ces algorithmes qui fusionnent vision, langage et action pour contrôler des agents physiques. Jusqu’ici, leur déploiement était verrouillé par l’écosystème CUDA de NVIDIA, une technologie propriétaire difficilement contournable.

Mais ça, c’était avant que AMD ne sorte le grand jeu avec une pile technologique 100% open-source et adaptée aux besoins de la robotique physique. Son atout principal ? ROCm, l’équivalent open-source de CUDA, mais compatible avec du matériel AMD. Une avancée qui pourrait bien briser le quasi-monopole de NVIDIA dans ce secteur.

Pourquoi est-ce une révolution ?

Les considérations techniques deviennent souvent rédhibitoires pour les PME ou les laboratoires. Avec ROCm, AMD démocratise l’accès à des outils qui permettaient jusqu’ici uniquement aux Géants de la Tech de jouer dans la cour des grands. Voici ce que ça change :

AMD jusqu’en bout de chaîne : du data center à la carte graphique embarquée

La pile technologique présentée par AMD est complète et end-to-end :

1. Entraînement dans le data center : Utilisation des GPUs ROCm pour entraîner des modèles comme SmolVLA.

2. Simulation réaliste : Génération de données synthétiques via des enviromnements physiques simulés (ex. : Genesis Physics Engine).

3. Déploiement sur le terrain : Exécution des politiques VLA optimisées sur des robots physiques (ex. : bras robotisés comme le Franka Emika) grâce à des GPUs Radeon AI embarqués.

4. Tests grandeur nature : Applications démontrées incluant la manipulation sémantique d’objets et même des tâches de locomotion pour quadrupedes et humanoïdes.

Le tout est reproductible gratuitement via la Radeon Cloud Platform.

Un exemple concret : le bras Franka maîtrisé par ROCm

Dans leur démonstration, les chercheurs ont entraîné un modèle VLA à effectuer une tâche simple : sélectionner un objet parmi trois en suivant une instruction en langage naturel. Résultat ? Le robot a réussi la tâche sans avoir été explicitement programmés pour chaque scénario possible. Le modèle a généralisé sa compréhension d’après l’entraînement en simulation.

Autre prouesse : la génération de données synthétiques ultra-réalistes grâce à la fusion de 3D Gaussian Splatting (technique de rendu 3D ultra-précis) et du moteur physique Genesis. Cela permet d’entraîner des modèles sans avoir à collecter des heures de données réelles, souvent coûteuses et longues à obtenir.

Et maintenant ? Ce qui nous attend

Cette avancée pourrait bien accélérer massivement l’adoption de la robotique physique dans des secteurs variés :

Avec AMD en embuscade, le secteur est en passe de devenir beaucoup moins dépendant de NVIDIA, créant une saine compétition qui profitera aux innovateurs.

— Hype-mètre : 4.5/5 (Cette avancée technique est majeure, même si le déploiement commercial à grande échelle prendra encore quelques années.)

[1] Jensen Huang, PDG de NVIDIA, lors du GTC Paris 2025 : « The next big thing is Physical AI, AI with a body. » (nvidia.com)

[2] Dr. Lisa Su, PDG d’AMD, lors du CES 2026 : « We're entering the world of Physical AI ... this is where AI enters the real world. » (amd.com)