LG veut entrer dans l’ère de la « physical AI » avec une ambition qui dépasse largement le simple robot domestique. Le groupe sud-coréen vient de renforcer son alliance avec NVIDIA autour de trois axes majeurs : un humanoïde bipède attendu début 2027, une infrastructure d’AI Factory à grande échelle et une nouvelle plateforme automobile définie par l’intelligence artificielle.
LG et NVIDIA passent de la coopération à l’exécution
LG et NVIDIA ont signé le 13 août 2026 un protocole d’accord au siège de NVIDIA à Santa Clara, en Californie. L’événement réunissait Kwang Mo Koo, président et CEO de LG Corp., et Jensen Huang, fondateur et CEO de NVIDIA.
Le partenariat formalise une collaboration déjà amorcée quelques mois plus tôt autour des infrastructures d’IA et de la robotique. NVIDIA avait notamment annoncé en juin travailler avec LG sur une AI Factory reposant sur son architecture DSX.
Cette fois, les deux groupes structurent leur coopération autour de trois grands domaines : la robotique, les AI Factories et la mobilité de nouvelle génération.
L’objectif est clair : LG veut utiliser l’écosystème NVIDIA non plus uniquement comme une couche de calcul, mais comme la colonne vertébrale d’une nouvelle génération de produits capables de percevoir leur environnement, de raisonner et d’agir dans le monde physique.
Un humanoïde bipède prévu pour le premier trimestre 2027
Le projet le plus spectaculaire reste évidemment le futur robot humanoïde de LG. Le groupe prévoit de présenter publiquement un robot bipède de nouvelle génération au premier trimestre 2027. Celui-ci sera développé autour de plusieurs briques technologiques NVIDIA dédiées à la robotique.
Le robot utilisera notamment NVIDIA Jetson Thor comme plateforme de calcul embarquée. Cette dernière doit prendre en charge le raisonnement, la perception et le contrôle en temps réel directement au sein du robot.
LG s’appuie également sur NVIDIA Isaac GR00T, la famille de modèles fondamentaux dédiée aux humanoïdes. L’idée est de donner au robot une base d’intelligence générale lui permettant d’apprendre des comportements, d’interpréter son environnement et d’exécuter différentes tâches physiques.
Le développement fera également appel aux technologies de sécurité robotique de NVIDIA, afin d’encadrer les interactions avec les personnes et les environnements réels.
Nous ne sommes donc plus dans la logique traditionnelle d’un robot programmé pour exécuter une succession rigide d’actions. LG cherche à construire une machine capable de comprendre une situation et d’adapter son comportement en fonction du contexte.
Le futur robot sera un véritable produit « One LG »
Le projet illustre également l’une des grandes forces du conglomérat sud-coréen : sa capacité à réunir des technologies provenant de plusieurs filiales. LG appelle cette approche « One LG ». LG Electronics pourra fournir une partie de l’intégration produit et de la robotique. LG Innotek apportera notamment son expertise dans les capteurs et les composants, tandis que LG Energy Solution pourra intervenir sur les batteries.
Le robot humanoïde devrait ainsi combiner actionneurs, systèmes de perception et stockage énergétique issus directement de l’écosystème LG. Ce détail est loin d’être secondaire. Dans la course actuelle aux humanoïdes, l’intelligence artificielle constitue évidemment une pièce majeure, mais elle ne représente qu’une partie du défi. Il faut également maîtriser les moteurs, les articulations, les caméras, les capteurs, la batterie, la gestion thermique et la production industrielle.
Sur ce terrain, LG dispose d’un avantage structurel intéressant : il possède déjà une grande partie des compétences nécessaires au sein de son propre groupe.
CLOiD servira de laboratoire dans une usine américaine
LG ne compte pas attendre 2027 pour tester sa stratégie. Avant la fin de 2026, le groupe prévoit de déployer son robot à roues LG CLOiD sur une ligne de production de machines à laver de LG Electronics dans le Tennessee. L’objectif est de valider ses capacités dans un véritable environnement industriel. CLOiD avait été présenté au CES 2026 comme un robot domestique capable d’effectuer certaines tâches ménagères, notamment manipuler du linge ou interagir avec les équipements connectés du foyer.
Son passage dans une usine constitue donc une étape intéressante.
LG veut observer comment un robot de ce type fonctionne lorsqu’il doit composer avec des objets, des opérateurs humains et des situations moins contrôlées qu’une démonstration de salon. Les résultats permettront ensuite d’améliorer les performances des futurs robots avant un éventuel déploiement plus large dans les usines, les espaces commerciaux et, à terme, les habitations.
C’est une stratégie très pragmatique : utiliser les propres installations industrielles de LG comme terrain d’entraînement.
LG veut également construire une « usine de données » pour robots
Le véritable carburant des robots intelligents ne sera pas uniquement l’électricité. Ce seront les données. LG et NVIDIA prévoient donc de travailler sur une robot data factory, une infrastructure destinée à collecter, générer et exploiter les données issues des interactions physiques des robots.
Cette plateforme s’appuiera notamment sur PhysicalWorks, la technologie développée par LG CNS. Elle doit couvrir plusieurs étapes : collecte continue de données, génération de données synthétiques, entraînement des modèles et validation des comportements.
L’idée est particulièrement importante pour la robotique moderne. Un modèle de langage peut être entraîné sur d’immenses volumes de texte disponibles en ligne. Pour un robot, la situation est différente : il faut obtenir des données décrivant comment saisir un objet, contourner un obstacle, ouvrir une porte ou manipuler des équipements physiques.
Les environnements industriels de LG pourraient justement devenir une source massive de ce type d’informations. Chaque expérience réalisée par un robot peut alimenter les modèles suivants.
LG développe aussi son propre Robot Foundation Model
L’utilisation d’Isaac GR00T ne signifie pas que LG veut dépendre entièrement de NVIDIA pour l’intelligence de ses robots. Le groupe développe en parallèle son propre Robot Foundation Model, ou RFM. Les données récoltées dans les usines et les différents environnements de test devraient progressivement alimenter ce modèle interne.
C’est un point stratégique essentiel.
LG utilise NVIDIA pour accélérer son entrée sur le marché, mais cherche simultanément à construire son propre capital technologique dans la robotique. À terme, le groupe pourrait ainsi disposer d’une architecture combinant une couche NVIDIA standardisée et des modèles LG spécialisés pour ses propres produits et environnements.
Les deux sociétés vont d’ailleurs mettre en place une équipe commune regroupant experts techniques et commerciaux, chargée de travailler sur la recherche, les essais sur site et la commercialisation.
Une AI Factory sous Vera Rubin dès 2027
La seconde partie du partenariat concerne l’infrastructure nécessaire pour entraîner et faire fonctionner ces systèmes. LG prévoit de construire au premier semestre 2027 un site de référence d’AI Factory utilisant la future plateforme NVIDIA Vera Rubin. Cette infrastructure reposera sur l’architecture NVIDIA DSX, pensée comme une référence complète pour concevoir des centres de données dédiés à l’intelligence artificielle, avec calcul accéléré, réseau, alimentation et refroidissement intégrés.
Là encore, LG compte appliquer sa stratégie One LG.
Le groupe possède déjà des compétences en gestion thermique, alimentation électrique, construction, exploitation de data centers et stockage énergétique. L’objectif est donc de ne pas être seulement client d’une AI Factory NVIDIA, mais de construire une solution complète associant les technologies des deux groupes.
Une infrastructure de 80 MW prévue à Cheonan en 2028
Le projet prendra ensuite une dimension nettement plus importante. LG prévoit de construire au premier semestre 2028 une AI Factory d’environ 80 MW à Cheonan, dans la province sud-coréenne du Chungcheong du Sud. Cette infrastructure doit notamment servir à développer les technologies de physical AI et les modèles fondamentaux destinés aux robots.
À cette échelle, le terme « usine d’IA » prend tout son sens.
Il ne s’agit plus simplement de disposer de quelques serveurs équipés de GPU, mais de construire une installation industrielle entièrement dédiée à la production de calcul, de données et de modèles. LG veut également utiliser ces projets comme vitrine commerciale.
Une fois sa solution « One LG » validée, le groupe envisage de proposer des packages clé en main à de grands clients technologiques internationaux : alimentation, refroidissement, infrastructure, conception et exploitation pourraient être intégrés autour de la plateforme NVIDIA DSX.
LG ne chercherait donc plus uniquement à utiliser des AI Factories. Il ambitionne aussi de les vendre.
L’automobile constitue le troisième pilier de l’alliance
La coopération s’étend enfin à la mobilité. LG veut développer une nouvelle plateforme de calcul haute performance pour les AI-defined vehicles, ou véhicules définis par l’intelligence artificielle, autour de NVIDIA DRIVE Hyperion. L’objectif est de réunir les technologies NVIDIA de conduite autonome avec l’expertise de LG dans les systèmes d’infodivertissement automobile et les logiciels embarqués.
Cette stratégie pourrait permettre à LG d’élargir considérablement son activité automobile.
Le groupe fournit déjà aux constructeurs des écrans, systèmes multimédias et composants électroniques. Avec NVIDIA, il veut remonter davantage dans la chaîne de valeur en proposant des solutions intégrant à la fois conduite autonome et services d’IA dans l’habitacle.
Pour les constructeurs automobiles, l’intérêt serait de disposer d’une plateforme plus intégrée, couvrant aussi bien ce qui se passe à l’extérieur du véhicule que l’expérience numérique à l’intérieur.
NVIDIA veut devenir le système nerveux des machines
Pour NVIDIA, cette alliance s’inscrit dans une stratégie beaucoup plus large. Après avoir dominé l’entraînement des modèles génératifs, le groupe veut désormais faire de ses plateformes la base technologique de la physical AI. Isaac GR00T pour les humanoïdes, Jetson pour le calcul embarqué, DSX pour les AI Factories et DRIVE pour les véhicules : NVIDIA construit progressivement un écosystème capable de couvrir toute la chaîne, du data center jusqu’à la machine en mouvement.
La déclaration de Jensen Huang résume bien cette ambition : donner aux machines la capacité de comprendre le monde réel, de raisonner et d’agir de manière sûre aux côtés des humains.
LG constitue un partenaire particulièrement intéressant pour tester cette vision, précisément parce que l’entreprise touche à presque tous les environnements visés : maison, usine, data center et automobile.
LG veut transformer ses usines en avantage compétitif
C’est probablement l’aspect le plus stratégique de l’accord. La bataille des humanoïdes ne se gagnera pas uniquement avec le meilleur modèle d’IA. Elle dépendra aussi de la capacité des entreprises à accumuler suffisamment de données issues du monde réel, à tester rapidement leurs machines et à les produire à grande échelle.
LG possède déjà des usines, des chaînes logistiques, des batteries, des capteurs, des moteurs, des appareils électroménagers et des activités automobiles.
Autrement dit, le groupe dispose de nombreux environnements où ses robots peuvent être entraînés avant même d’être commercialisés.
Tesla applique une logique comparable avec ses voitures et ses usines. D’autres groupes industriels cherchent également à transformer leur base manufacturière en laboratoire pour l’intelligence artificielle physique.
LG pourrait faire exactement la même chose, mais en reliant plusieurs métiers habituellement séparés.
Bien plus qu’un simple robot humanoïde
La présentation prévue début 2027 attirera forcément l’attention sur le futur humanoïde de LG.
Mais ce robot n’est finalement que la partie la plus visible d’un projet beaucoup plus large.
Derrière lui se trouvent une infrastructure destinée à générer les données nécessaires à son apprentissage, une AI Factory pour entraîner ses modèles, des composants fabriqués au sein du groupe et une stratégie de commercialisation pouvant s’étendre aux usines, aux foyers et aux véhicules.
LG et NVIDIA tentent ainsi de construire une chaîne complète allant du GPU au geste physique.
Si cette architecture fonctionne, l’enjeu dépassera largement la commercialisation d’un robot bipède supplémentaire.
LG pourrait transformer son immense savoir-faire industriel en plateforme de physical AI — tandis que NVIDIA chercherait, une fois encore, à devenir la couche technologique commune sur laquelle toute une nouvelle industrie vient se construire.
