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Simulateurs
Comparez les simulateurs pour la robotique et l'IA physique : licence, moteur physique, accélération GPU, support ROS.
Pour comprendre à quoi servent ces simulateurs, notre pilier world models et sim2real explique la fabrique de données qu'ils alimentent.
Répartition géographique
| Pays | fiches |
|---|---|
| États-Unis | 5 |
| Suisse | 2 |
| Royaume-Uni | 1 |
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| Nom | Organisation | Licence | Open source | Moteur physique | Accél. GPU | ROS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA Isaac Sim + Isaac Lab | NVIDIA | Apache-2.0 (composants Omniverse Kit propriétaires) | oui | PhysX 5 (+ moteur Newton intégré dans Isaac Lab) | oui | oui |
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Isaac Sim 5.0 et Isaac Lab 2.2 sont en disponibilité générale depuis SIGGRAPH 2025, l'application Isaac Sim étant open source sur GitHub sous Apache-2.0 (le socle Omniverse Kit reste propriétaire). C'est la plateforme industrielle de référence pour l'entraînement de politiques humanoïdes et de manipulation, désormais compatible avec le moteur Newton.
Usages : RL training, synthetic data, sim2real, digital twin
Bascules
Sources : NVIDIA Technical Blog (2025-08-11)GitHub (isaac-sim) (2026-07-09)NVIDIA Developer (2026-07-09)NVIDIA Technical Blog (2025-06-16) Dernière vérification 2026-10-07 |
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| MuJoCo | Google DeepMind | Apache-2.0 | oui | MuJoCo (moteur natif, contacts articulés) | oui | n.c. |
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Passé en open source par DeepMind en 2022, MuJoCo reste le moteur physique le plus cité en recherche sur l'apprentissage robotique ; la série 3.x a ajouté MJX pour le matériel accéléré, et MuJoCo Warp (optimisé GPU, jusqu'à ~70x plus rapide sur les humanoïdes) sert aussi de solveur dans le moteur Newton de NVIDIA.
Usages : RL training, sim2real, model-based control, benchmarking
Bascules
Sources : GitHub (google-deepmind) (2026-07-09)GitHub (google-deepmind) (2026-07-09)GitHub (google-deepmind) (2026-07-09)Google DeepMind (blog officiel) (2021-10-18)Google DeepMind (blog officiel) (2022-05-23) Dernière vérification 2026-10-07 |
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| Genesis | Genesis AI (issu d'un projet académique multi-universités) | Apache-2.0 | oui | Moteur multi-physique unifié maison (rigide, MPM, SPH, FEM, PBD) | oui | n.c. |
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Lancé en décembre 2024 comme collaboration académique, Genesis est devenu l'un des simulateurs robotiques adoptés le plus rapidement, et son développement est désormais soutenu par la startup Genesis AI (repackagé en genesis-world). Il charge les formats MJCF, URDF et maillages, et couvre le spectre complet du robot rigide à la simulation de corps souples et de fluides.
Usages : RL training, synthetic data, soft robotics, generative simulation
Bascules
Sources : GitHub (Genesis-Embodied-AI) (2026-07-09)GitHub (Genesis-Embodied-AI) (2026-07-09)GitHub (Genesis-Embodied-AI) (2026-07-09)Genesis-Embodied-AI (depot officiel) (2024-12-18) Dernière vérification 2026-10-07 |
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| Gazebo (nouvelle génération, ex-Ignition) | Open Source Robotics Foundation (Open Robotics) | Apache-2.0 | oui | Pluggable : DART (défaut), Bullet, TPE | non | oui |
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Gazebo Jetty, la 10e version majeure, est sortie le 30 septembre 2025 en LTS supportée jusqu'en septembre 2030. La physique tourne sur CPU (le GPU sert au rendu et aux capteurs), ce qui le destine davantage à l'intégration système et aux tests qu'à l'entraînement RL massivement parallèle.
Usages : CI testing, ROS development, digital twin, multi-robot simulation
Bascules
Sources : Open Robotics Discourse (2025-09-30)GitHub (gazebosim) (2026-07-09)gazebosim.org (2026-07-09)Open Robotics Discourse (equipe Gazebo) (2024-12-02) Dernière vérification 2026-10-08 |
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| PyBullet / Bullet Physics | Communauté Bullet Physics (Erwin Coumans) | zlib | oui | Bullet | non | n.c. |
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Le développement est passé en mode maintenance (dernière version 3.2.7, janvier 2025) et l'essentiel de la recherche RL a migré vers des simulateurs natifs GPU, mais PyBullet reste très utilisé en enseignement et comme référence CPU légère.
Usages : RL training, prototyping, education, benchmarking
Sources : PyPI (2025-01-30)GitHub (bulletphysics) (2026-07-09)pybullet.org (2026-07-09) Dernière vérification 2026-10-08 |
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| Webots | Cyberbotics | Apache-2.0 | oui | ODE (fork Open Dynamics Engine) | non | oui |
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Né à l'EPFL en 1996 et passé en open source en décembre 2018, Webots est le premier simulateur robotique européen (EMEA) ; la dernière version stable R2025a (février 2025) a ajouté de nouveaux modèles de robots et amélioré le support ROS 2, avec des builds nightly toujours actifs en 2026.
Usages : education, prototyping, ROS development, competitions
Bascules
Sources : GitHub (cyberbotics) (2025-02-04)GitHub (cyberbotics) (2026-07-09)Cyberbotics (2026-07-09)Cyberbotics (depot officiel, release taguee) (2018-12-18) Dernière vérification 2026-10-08 |
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| CoppeliaSim (ex-V-REP) | Coppelia Robotics | Propriétaire (Edu gratuite pour l'enseignement, Pro commerciale) | non | Multiples au choix : Bullet, ODE, Newton Dynamics, Vortex, MuJoCo | non | oui |
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Successeur de V-REP, développé en Suisse ; la version 4.10 est sortie en mai 2025. L'édition Edu est gratuite mais réservée aux écoles et universités, tandis que l'usage commercial requiert une licence CoppeliaSim Pro.
Usages : prototyping, education, factory simulation, algorithm validation
Sources : Coppelia Robotics (2026-07-09)Coppelia Robotics (2025-05-14)Coppelia Robotics (2026-07-09) Dernière vérification 2026-10-08 |
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| Newton | NVIDIA + Google DeepMind + Disney Research (gouvernance Linux Foundation) | Apache-2.0 | oui | Moteur propre construit sur NVIDIA Warp (solveurs incluant MuJoCo Warp et VBD déformables) | oui | n.c. |
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Annoncé à la GTC en mars 2025 et publié en bêta ouverte à CoRL 2025 sous gouvernance Linux Foundation, Newton est le grand nouvel entrant 2025-2026 : il s'intègre à Isaac Lab et MuJoCo Playground, et est déjà utilisé par Skild AI et Samsung pour la manipulation fine et l'entraînement sur objets déformables.
Usages : RL training, sim2real, differentiable physics, deformable simulation
Sources : NVIDIA Technical Blog (2025-03-18)NVIDIA Newsroom (2025-09-29)GitHub (newton-physics) (2026-07-09) Dernière vérification 2026-10-04 |
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Christian Verbrugge · D·Fairy
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15 ans chez KUKA sur les programmes OEM automobile (100 M€), aujourd'hui IA embarquée et agents autonomes. J'accompagne les entreprises de robotique et d'IA incarnée sur leur entrée marché EMEA : accès OEM et Tier 1, pilotes cofinancés, AI Act.
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