La visite de Madison Huang de Nvidia à l'usine de robots LG s'intensifie avec le renforcement de la formation
- Madison Huang de Nvidia a visité l'usine de données robotiques de LG Electronics à Séoul le 18 août.
- Cette visite a eu lieu quelques jours après que son père et le président de LG ont signé un accord sur la robotique en Californie.
- LG s'efforce de collecter 100 000 heures de données d'entraînement d'ici la fin de l'année en utilisant les outils de simulation de Nvidia, avec pour objectif de dévoiler un humanoïde capable de marcher au début de 2027.
La poussée de la Corée du Sud dans l'IA et la robotique s'est à nouveau fait sentir après que LG Electronics a accueilli Madison Huang, directrice senior chez Nvidia, lors d'une visite mardi dans son usine de données robotiques au sud de Séoul.
La visite de la plus jeune Huang au campus de Yangjae dans le district de Seocho a eu lieu après que son père, Jensen Huang, également PDG de Nvidia, a rencontré et signé une lettre d'intention (MOU) avec le président du groupe LG, Koo Kwang-mo, couvrant la robotique, les usines d'IA et la mobilité, ensemble à Santa Clara, en Californie.
Madison Huang s'occupe également du marketing produit pour la plateforme d'IA physique de Nvidia.
Nvidia mise tout sur la poussée robotique de la Corée du Sud
Selon les rapports locaux, Madison Huang a été reçue par des cadres dirigeants, notamment le PDG de LG Electronics, Lyu Jae-cheol, le PDG de LG CNS, Hyun Shin-gyoon, et le directeur de LG Sciencepark. La visite, qui a commencé par un bouquet de courtoisie remis à Huang par l'un des robots CLOiD de l'entreprise, a duré plus longtemps que les deux heures initialement prévues.
Huang a décrit sa visite à l'installation comme « incroyable », renforçant les sentiments positifs qu'elle avait exprimés lorsqu'elle avait laissé un mot manuscrit « Amazing LG » sur un robot CLOiD.
100,000 heures de données d'ici décembre
LG s'attend à ce que ses robots fonctionnent sur la plateforme d'entraînement de Nvidia avant la fin de 2026, avec l'intention d'avoir au moins 100 000 heures de données d'entraînement robotiques dans sa bibliothèque d'ici la fin de l'année.
Le plan du géant technologique combinera le suivi physique des robots effectuant des tâches avec des données de mouvement réelles sur site. Les bibliothèques Omniverse de Nvidia, les modèles de fondation mondiale Cosmos de LG et la plateforme de développement Isaac seront ensuite utilisés pour amplifier et synthétiser les données en ensembles de données virtuels beaucoup plus grands, qui alimentent le modèle de fondation robotique de LG.
L'équipe du PDG de LG Electronics, Lyu Jae-cheol, a décrit le pool combiné comme le cerveau du robot, lui permettant de manipuler des objets même s'il n'a pas reçu de formation spécifique pour de telles tâches.
Cette boucle d'amélioration continue de collecte, de synthèse, d'entraînement et d'amélioration se présente sous la forme de ce que LG décrit en interne comme un « volant de données » (data flywheel).
Où Madison Huang a-t-elle visité en Corée ?
Madison Huang a visité le campus de R&D converti de Yangjae, d'une superficie de 10 000 mètres carrés, dans le district de Seocho. On s'attend à ce que l'installation fasse fonctionner des centaines de robots CLOiD selon un horaire 24h/24 et 7j/7 d'ici la fin de l'année.
LG a simulé des environnements dans lesquels elle prévoit de déployer ses robots humanoïdes sur les quatre étages de l'installation, y compris un sous-sol.
- CLOiD s'entraîne au nettoyage dans la zone résidentielle.
- Les robots déplacent, empilent et assemblent des pièces de machines à laver dans un cadre rappelant la chaîne de montage de l'usine LG du Tennessee.
- LG CNS a ajouté une zone d'automatisation logistique.
- Un espace dédié à l'entraînement des mains robotiques par LG Innotek.
LG a l'ambition de construire un humanoïde bipède de nouvelle génération sur la pile robotique de Nvidia avant la fin mars 2027. La société sud-coréenne a nommé d'autres projets Nvidia dans son rapport du vendredi sur le premier semestre 2026.
« Nous sécuriserons notre compétitivité dans l'IA physique », a déclaré Lyu, ajoutant que LG vise à devenir « un fournisseur total de solutions robotiques ».
Le pari plus large de Séoul sur l'IA physique
Le partenariat s'inscrit dans une poussée nationale. Le gouvernement du président Lee Jae Myung a intégré l'IA physique dans un programme d'environ 1 000 milliards de dollars aux côtés des semi-conducteurs et des centres de données IA, et prévoit une loi spéciale cette année pour accélérer les approbations et les infrastructures.
Le ministre de l'Industrie, Kim Jung-kwan a déclaré l'État a l'intention d'acheter plus de 1 000 robots d'ici 2030, dont 700 humanoïdes, pour amorcer un marché précoce que Lee a déclaré être encore trop petit.
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FAQ
Qui est Madison Huang ?
Elle est directrice principale chez Nvidia, chargée du marketing produit pour la plateforme d'IA physique et de robotique de l'entreprise, et elle est la fille aînée du PDG de Nvidia, Jensen Huang.
Quelle quantité de données d'entraînement LG cherche-t-elle à collecter, et pour quand ?
LG Electronics vise à rassembler 100 000 heures de données d'entraînement robotiques dans son usine de données de Yangjae d'ici la fin de 2026, un volume équivalent à près de 12 années de fonctionnement continu.
Que construit LG Electronics avec Nvidia ?
LG utilise les outils Omniverse, Cosmos et Isaac de Nvidia pour entraîner ses robots humanoïdes CLOiD et faire progresser son modèle de base robotique. Elle prévoit de dévoiler un humanoïde de nouvelle génération capable de marche bipède au premier trimestre 2027.
Hannah Collymore
Hannah est rédactrice et éditrice avec près de dix ans d'expérience dans la rédaction de blogs et le reporting d'événements dans l'espace crypto. Chez Cryptopolitan, Hannah contribue à la page actualités, en rapportant et en analysant les derniers développements dans les secteurs de la DeFi, des RWA, de la régulation des crypto-monnaies, de l'IA et des technologies de pointe. Elle est diplômée de l'Université Arcadia avec un diplôme en administration des affaires.
