Figure AI veut entraîner ses robots humanoïdes avec jusqu’à 100 000 GPU NVIDIA Vera Rubin
Figure et Nscale ont annoncé le 3 septembre 2026 un partenariat pouvant mobiliser jusqu’à 100 000 GPU NVIDIA Vera Rubin pour entraîner les prochaines générations de Helix, l’intelligence artificielle qui pilote les robots humanoïdes Figure. L’accord porte d’abord sur 3,5 milliards de dollars de calcul, avec l’intention de dépasser 6 milliards.
Sommaire
- Figure AI robots humanoïdes : l’accord avec Nscale
- Pourquoi autant de GPU ?
- Helix 02 et Figure 03
- Les données physiques avec Index
- Les enjeux pour la robotique IA
Figure AI robots humanoïdes : que vient d’annoncer l’entreprise avec Nscale ?
Le 3 septembre 2026, Figure et le fournisseur de cloud IA Nscale ont annoncé un partenariat stratégique pluriannuel destiné à fournir à Figure une très importante capacité de calcul pour l’entraînement de ses modèles de robotique. L’accord prévoit le déploiement potentiel de la plateforme NVIDIA Vera Rubin avec jusqu’à 100 000 GPU NVIDIA. Figure — annonce officielle Nscale — communiqué officiel
Réponse rapide : les 100 000 GPU ne sont pas déjà installés. Il s’agit d’une capacité maximale envisagée. Les premiers déploiements sont ciblés à partir du second semestre 2027 à Barstow, au Texas.
Nscale annonce un engagement initial de 3,5 milliards de dollars de ressources de calcul, avec l’intention de porter la relation à plus de 6 milliards de dollars. Nscale doit également devenir actionnaire de Figure et son fournisseur privilégié de calcul. Reuters a confirmé les principaux termes de l’accord le jour même. Reuters via Boursorama
Pourquoi un fabricant de robots humanoïdes a-t-il besoin d’autant de GPU ?
Figure ne cherche pas seulement à construire un robot mécanique. L’entreprise développe aussi Helix, une famille de modèles d’intelligence artificielle conçus pour relier perception, langage, raisonnement et action physique. Plus ces modèles doivent comprendre de situations, manipuler d’objets et coordonner l’ensemble du corps, plus l’entraînement nécessite des données et du calcul.
Voir et comprendre la scène
Les caméras, les capteurs tactiles et la proprioception doivent être transformés en informations utilisables par le modèle pour comprendre l’environnement réel.
Transformer une consigne en action
Helix doit convertir des objectifs de haut niveau en mouvements coordonnés du corps, des bras, des mains et des doigts.
Apprendre à partir de données massives
Figure collecte de grandes quantités de vidéos et de données de mouvement afin d’augmenter la diversité des situations utilisées pour entraîner ses modèles.
Tester avant le monde réel
NVIDIA indique que le cycle de la « Physical AI » associe entraînement, simulation et déploiement sur les robots, notamment avec son écosystème Isaac Sim.
Dans son communiqué du 3 septembre, Figure explique être de plus en plus limitée par deux ressources : les données et la puissance de calcul. Le partenariat avec Nscale vise précisément à lever le second verrou. Figure — 3 septembre 2026
Helix 02 : l’IA qui donne un contrôle complet du corps au robot Figure 03
Présenté le 27 janvier 2026, Helix 02 est décrit par Figure comme son système d’IA humanoïde le plus avancé. Il étend le contrôle neuronal au corps entier du robot : locomotion, équilibre, bras, poignets, mains et doigts. Figure affirme que le même système peut enchaîner des tâches longues à partir des capteurs embarqués, sans téléopération. Figure — Helix 02
System 2 : comprendre l’objectif
La couche sémantique interprète la scène et les instructions, puis détermine des objectifs de haut niveau.
System 1 : passer de la perception au mouvement
La politique visuomotrice transforme les images, l’état du robot et les informations tactiles en cibles de mouvement pour l’ensemble du corps.
System 0 : stabiliser le corps
Cette couche apprise gère l’équilibre, les contacts et la coordination physique à haute fréquence afin d’exécuter les mouvements.
Index : Figure collecte aussi des millions de vidéos pour entraîner ses robots
La puissance de calcul n’est qu’une moitié de l’équation. Le 25 août 2026, Figure a dévoilé Index, son système de collecte de données physiques destiné à alimenter l’entraînement de Helix. Selon l’entreprise, plus de 16 millions de vidéos avaient déjà été envoyées par ses contributeurs au moment de l’annonce. Figure — Index
264 000+ téléchargements
Figure annonçait plus de 264 000 téléchargements de son application de collecte au lancement public d’Index.
108 pays
L’entreprise indique que ses contributeurs étaient répartis dans plus d’une centaine de pays afin d’augmenter la diversité des situations filmées.
44 000+ utilisateurs hebdomadaires
Figure annonçait plus de 44 000 contributeurs actifs chaque semaine au moment de la présentation d’Index.
Au lancement d’Index, Figure déclarait traiter environ 30 minutes de vidéo par seconde. Dans le communiqué du 3 septembre, l’entreprise indique désormais environ 35 minutes par seconde. Ces chiffres sont des données publiées par Figure et doivent être compris comme tels.
Figure 03 travaille déjà avec Helix 02 dans une usine BMW
Le projet ne reste pas uniquement dans un laboratoire. Fin juin 2026, Figure a montré Figure 03 dans l’usine BMW de Spartanburg, aux États-Unis. Le robot y effectue un scénario de logistique industrielle appelé « sequencing », qui demande de manipuler des pièces tout en se repositionnant et en déplaçant un chariot. Figure — Figure 03 chez BMW
BMW a publié de son côté un communiqué consacré au projet et parle explicitement de Physical AI, c’est-à-dire d’une intelligence artificielle reliée à des machines capables d’agir dans le monde physique. BMW Group — communiqué officiel
Pourquoi c’est important : l’accord Nscale ne finance pas seulement un modèle théorique. Figure veut augmenter le calcul d’un système d’IA déjà relié à des humanoïdes qui sont testés dans des environnements industriels réels.
NVIDIA Vera Rubin : quelle plateforme va entraîner Helix ?
Vera Rubin est la nouvelle génération de plateforme de calcul IA de NVIDIA. Le système combine notamment des GPU Rubin, des CPU Vera, des interconnexions NVLink et des technologies réseau conçues pour faire fonctionner de très grands clusters de calcul. NVIDIA — Vera Rubin
NVIDIA a annoncé en 2026 la montée en production de Vera Rubin et présente la plateforme comme une infrastructure destinée aux modèles d’IA de nouvelle génération. Dans le partenariat Figure-Nscale, cette infrastructure doit servir à l’entraînement des futures versions de Helix, tandis que NVIDIA Isaac Sim est cité pour la validation en simulation. NVIDIA Newsroom
Chronologie : comment Figure accélère en 2026
Présentation de Helix 02
Figure dévoile un système neuronal de contrôle du corps entier capable de combiner locomotion, manipulation, vision et toucher. Source Figure
Figure accélère la production de Figure 03
L’entreprise annonce avoir produit plus de 350 robots Figure 03 et démontré un rythme de cycle d’environ un robot par heure dans son usine BotQ. Source Figure
Lancement public d’Index
Figure dévoile son réseau mondial de collecte de données physiques pour alimenter l’entraînement de Helix. Source Figure
Accord Figure-Nscale
Les deux entreprises annoncent jusqu’à 100 000 GPU Vera Rubin, 3,5 milliards de dollars de calcul au départ et une intention de dépasser 6 milliards. Source Nscale
Début ciblé du déploiement des GPU
Les premiers systèmes sont annoncés à Barstow, au Texas. Cette date reste un objectif de déploiement communiqué par les partenaires.
Ce qui est confirmé — et ce qui reste encore à prouver
| Élément | Statut au 4 septembre 2026 | Ce qu’il faut comprendre |
|---|---|---|
| Partenariat Figure-Nscale | Confirmé | Annoncé officiellement par les deux entreprises le 3 septembre 2026. |
| 3,5 milliards $ de calcul | Engagement initial annoncé | Il s’agit de ressources de calcul prévues dans l’accord, pas d’un achat immédiat de robots. |
| Plus de 6 milliards $ | Intention de montée en puissance | Le montant supérieur est un objectif annoncé, pas une dépense déjà réalisée. |
| Jusqu’à 100 000 GPU | Capacité potentielle | Les GPU ne sont pas encore tous déployés ; les premiers sont ciblés pour 2027. |
| Figure 03 chez BMW | Projet industriel confirmé | BMW et Figure documentent le robot dans un cas d’usage de logistique à Spartanburg. |
| Robot humanoïde généraliste pour tous les foyers | Pas démontré | Les annonces montrent une progression rapide, mais pas encore une autonomie générale fiable dans toutes les situations domestiques. |
Pourquoi cette annonce est importante pour la robotique IA
Jusqu’ici, la course aux modèles d’IA concernait surtout le texte, l’image, la vidéo ou les agents logiciels. L’accord Figure-Nscale montre que la même logique de scaling arrive dans la robotique : davantage de données, davantage de calcul, davantage de simulation et une flotte de robots plus grande pour apprendre à agir dans le monde réel.
L’IA quitte l’écran
Helix doit produire des actions physiques, pas seulement du texte. Une erreur peut donc avoir des conséquences mécaniques réelles, ce qui rend la fiabilité et la sécurité essentielles.
Les données deviennent physiques
Les robots ont besoin d’exemples de mouvements, d’interactions, de contacts et de variations du monde réel qui ne se trouvent pas simplement dans des corpus de texte en ligne.
Le calcul devient une barrière industrielle
L’accord montre que l’entraînement de modèles de robotique à grande échelle peut nécessiter des infrastructures comparables à celles des grands modèles d’IA générative.
L’usine sert de terrain de validation
Les projets chez BMW permettent d’observer si un humanoïde peut réellement s’adapter aux variations et contraintes d’un environnement de production.
Figure ne mise plus seulement sur le robot : l’entreprise construit une véritable infrastructure d’IA physique
L’annonce du 3 septembre 2026 est importante parce qu’elle relie trois éléments qui évoluaient jusqu’ici séparément : des robots humanoïdes produits en plus grand nombre, une collecte massive de données physiques et une infrastructure de calcul destinée à entraîner les modèles Helix.
Le signal est clair : Figure considère désormais la capacité de calcul comme un facteur stratégique aussi important que le matériel du robot. Si le déploiement prévu se concrétise, l’entreprise disposera d’une infrastructure très importante pour entraîner les prochaines générations de son IA humanoïde.
Notre conclusion : il faut toutefois rester précis. Les 100 000 GPU représentent un maximum potentiel, le déploiement est prévu à partir de 2027 et les performances futures de Helix ne peuvent pas être déduites automatiquement du nombre de GPU. Le vrai indicateur sera la capacité des robots à devenir plus fiables, plus autonomes et plus utiles dans des situations réelles.
FAQ sur Figure AI, Helix et les 100 000 GPU NVIDIA
Figure AI va-t-elle réellement utiliser 100 000 GPU NVIDIA ?
L’accord annoncé avec Nscale prévoit une capacité pouvant aller jusqu’à 100 000 GPU NVIDIA Vera Rubin. Il s’agit d’un maximum potentiel, et non de 100 000 GPU déjà installés. Les premiers déploiements sont ciblés à partir du second semestre 2027.
À quoi serviront ces GPU ?
Ils doivent principalement fournir la puissance de calcul nécessaire à l’entraînement des prochaines générations de Helix, la famille de modèles d’intelligence artificielle de Figure pour ses robots humanoïdes.
Qu’est-ce que Helix 02 ?
Helix 02 est un système d’IA robotique présenté par Figure en janvier 2026. Il combine compréhension de la scène, contrôle visuomoteur et contrôle appris du corps entier afin de coordonner la marche, l’équilibre et la manipulation avec les mains.
Figure 03 travaille-t-il déjà dans une usine ?
BMW et Figure ont documenté en juin 2026 un projet Figure 03 dans l’usine BMW de Spartanburg. Le robot y est utilisé dans un scénario de logistique industrielle et de manipulation de pièces.
Qu’est-ce que l’IA physique ou Physical AI ?
L’IA physique désigne des systèmes d’intelligence artificielle reliés à des machines réelles capables de percevoir leur environnement et d’agir dans le monde physique, par exemple des robots humanoïdes, des bras robotiques ou des véhicules autonomes.
Cette annonce signifie-t-elle que les robots humanoïdes généralistes sont proches ?
Elle montre une forte accélération des investissements dans les données et le calcul, mais elle ne prouve pas qu’un robot humanoïde généraliste, fiable dans toutes les situations, soit déjà disponible. Les performances devront être vérifiées sur des déploiements réels et durables.
Sources utilisées pour vérifier cet article
Portail IA a privilégié les communiqués officiels de Figure, Nscale, NVIDIA et BMW Group, puis utilisé Reuters comme source journalistique indépendante pour recouper les principaux termes financiers de l’accord. Les performances annoncées de Helix, Figure 03 et Index restent attribuées à Figure lorsqu’elles n’ont pas fait l’objet d’une validation indépendante.
- Figure — partenariat avec Nscale, 3 septembre 2026 : consulter la source
- Nscale — partenariat stratégique avec Figure, 3 septembre 2026 : consulter la source
- Reuters — confirmation des principaux termes de l’accord, 3 septembre 2026 : consulter l’article
- Figure — présentation de Helix 02, 27 janvier 2026 : consulter la source
- Figure — lancement d’Index, 25 août 2026 : consulter la source
- Figure — Figure 03 chez BMW, 30 juin 2026 : consulter la source
- BMW Group — projet Figure 03 et Physical AI à Spartanburg, juin 2026 : consulter la source
- NVIDIA — plateforme Vera Rubin : consulter la documentation
- NVIDIA Newsroom — Vera Rubin en production, 31 mai 2026 : consulter le communiqué
Transparence éditoriale
Cet article a été préparé à partir de documents publics vérifiés au 4 septembre 2026. Les montants, calendriers, volumes de GPU, chiffres de collecte de données et performances propres aux robots sont attribués aux entreprises qui les publient. Les annonces portant sur 2027 sont des objectifs et peuvent évoluer. Aucun volume futur de GPU ni niveau de performance future de Helix n’est présenté comme acquis.
