Robot poisson extensible de 2 à 10 pieds grâce à une simple modification

Couverture éditoriale centrée sur les robots industriels, les cobots, les humanoïdes, les drones et les robots de service, ainsi que le matériel et les logiciels qui leur permettent de fonctionner à grande échelle.

Un nouvel algorithme de vision stéréoscopique améliore la perception de la profondeur des humanoïdes, rendant celle-ci plus proche de celle des humains. Le système CBS exploite des images multiscales, des détecteurs SIFT et des filtres de Gabor pour apparier les pixels, estimer les écarts et générer des cartes de profondeur en trois dimensions.

Un nouveau système robotique permet aux humanoïdes d’acquérir des capacités acrobatiques sans entraînement spécifique à chaque mouvement. La plateforme BeyondMimic s’appuie sur l’apprentissage par renforcement et des paramètres partagés pour transmettre aux humanoïdes une variété de gestes humains, sans réglage dédié à chaque séquence motrice.

Un robot capable d’opérer de façon autonome à une profondeur de 19 685 pieds a localisé un navire immergé lors d’une démonstration en eau libre au large de Halifax, en Nouvelle-Écosse.

Inspiré par la phase de germination des haricots sauteurs, le « beanbot » se déplace de manière inattendue sans moteur ni logiciel embarqué. Le Bean-Bot ne comporte aucun dispositif de commande de mouvement : ses faces courbées et planes interagissent avec les surfaces environnantes pour rouler, grimper ou se retourner.

XPeng, concurrent de Tesla dans le domaine des humanoïdes, voit son unité dédiée valorisée à 6,3 milliards de dollars lors d’un tour de financement. Ce round de 900 millions de dollars accélère l’entrée de XPeng dans la course à l’industrialisation des robots humanoïdes.

Des développeurs brésiliens pilotent des robots humanoïdes chinois lors d’un affrontement technologique de football à Pékin. Ce type d’épreuve met à l’épreuve les capacités de l’IA à maintenir l’équilibre, planifier des trajectoires, suivre des objets et prendre des décisions en temps réel.

Un nouveau réseau orbital de distribution d’énergie vise à multiplier par dix la puissance disponible pour l’informatique spatiale et les centres de données en orbite. Le transfert sans fil d’énergie pourrait fournir jusqu’à dix fois plus de puissance aux ordinateurs orbitaux, sans nécessiter de panneaux solaires plus volumineux.

Dans une vidéo publiée, le robot humanoïde Galbot a réussi plus de cent échanges consécutifs lors d’un match de tennis entièrement autonome. Les robots ont suivi la balle, ajusté leur position et frappé des coups variés, adaptant leurs mouvements en temps réel grâce à la perception visuelle et à une coordination corporelle intégrée.

L’humanoïde Lightning a couru le 100 mètres en 9,32 secondes, battant ainsi le record d’Usain Bolt. Cette performance illustre l’ambition chinoise de concevoir des robots humanoïdes capables de vitesses accrues, d’un meilleur équilibre et d’une autonomie renforcée.

Dans une autre vidéo, un robot humanoïde monte un cheval-robot doté d’une capacité de charge de 660 livres lors d’une démonstration à Pékin. Le Qiji X1 intègre des jambes mécaniques, une selle et des guidons pour transformer un robot quadrupède en véhicule montable.

Le robot humanoïde Fuxi, développé en Chine, reproduit en temps réel les mouvements humains dans le cadre de missions à haut risque. NORINCO présentera ce robot téléopéré révolutionnaire lors de la Conférence mondiale des robots 2026 à Pékin.

Trois bras robotiques impriment en 3D une cuve nucléaire destinée à la flotte croissante de réacteurs américains. L’imprimante MedUSA, équipée de trois bras, mise au point par le Laboratoire national d’Oak Ridge (ORNL), ouvre une nouvelle voie pour la fabrication de composants nucléaires.

Lors du salon de Pékin, des robots chinois ont été présentés dans des rôles à haut risque : patrouille, maîtrise de suspects, soutien aux aéronefs et applications potentielles sur le champ de bataille.

Une vidéo virale montre un humanoïde presque se plier en deux durant un entraînement pour les Jeux olympiques robotiques. L’impact a déformé le robot au niveau de la taille, provoquant un repli vers l’avant sur la piste, accompagné d’étincelles issues de la collision.

Les machines ont besoin de plus que des données : elles doivent comprendre comment les humains travaillent. L’avenir de l’intelligence artificielle pourrait passer moins par la collecte accrue de données que par l’analyse des processus opérationnels et des décisions qui les sous-tendent.

Un nouveau modèle robotique apprend des compétences physiques à partir de seulement 3 à 12 secondes d’une seule démonstration. GEN-1.5 acquiert des tâches physiques à partir d’une unique séquence vidéo de courte durée, sans mises à jour par descente de gradient ni ajustement fin.

Une entreprise chinoise prévoit de déployer 1 000 robots dans des environnements réels pour cuisiner, effectuer des inspections et distribuer des médicaments. La plateforme GLN de RealMan permet un contrôle à distance avec une latence au niveau de la milliseconde, rendant possible la transmission de compétences sur de longues distances.

La production du premier drone IA entièrement autonome conçu pour les premiers intervenants va être augmentée. Le système DefendEye fonctionne sans pilote ni intervention humaine et se déploie en quelques secondes directement depuis un tube robuste et étanche aux intempéries.

Le Nori A3, un nouveau robot humanoïde fabriqué aux États-Unis, est présenté à un prix de 1 688 dollars pour des tâches domestiques. Il repose sur une base à roues et possède un corps à 19 degrés de liberté, permettant de lever et abaisser sa tête et ses bras.

Le REX G1, un robot humanoïde chinois, dispose de 22 degrés de liberté et d’un remplacement de batterie en cinq secondes. Cet humanoïde à roues allie mobilité, manipulation d’objets et compréhension des tâches.

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À propos de l’IA et de la robotique

L’intelligence artificielle et la robotique transforment le comportement des machines dans le monde réel — non plus en théorie ou en démonstration, mais sur les lignes de production, dans les entrepôts, sur les routes, et de plus en plus dans les espaces du quotidien. Cette rubrique explore comment l’intelligence est intégrée aux machines, ce qui fonctionne concrètement, et où persistent encore des lacunes.

D’un côté figurent les systèmes physiques : robots capables de se déplacer, saisir des objets, maintenir leur équilibre, voir et percevoir leur environnement. De l’autre, les logiciels : modèles d’apprentissage automatique, piles de perception, systèmes de commande et logiques décisionnelles qui déterminent la réponse des machines lorsque l’environnement ne se comporte pas comme prévu. La partie la plus intéressante se situe dans cet espace intermédiaire complexe, où les capteurs donnent des lectures erronées, les données sont incomplètes et les systèmes doivent fonctionner en toute sécurité aux côtés des humains.

La couverture de l’IA et de la robotique chez Interesting Engineering porte sur les robots industriels, les cobots, les humanoïdes, les drones et les robots de service, ainsi que sur le matériel et les logiciels qui leur permettent de fonctionner à grande échelle. Cela inclut les capteurs, les actionneurs, les batteries, les puces IA, les outils de simulation et le rôle croissant de l’informatique en périphérie. Nous examinons également comment ces systèmes sont formés, testés, déployés et entretenus une fois sortis du laboratoire.

Cette rubrique analyse les contraintes telles que la puissance, le coût, la fiabilité, la latence, la sécurité et la réglementation, et pourquoi de nombreux systèmes prometteurs rencontrent des difficultés hors des environnements contrôlés. L’interaction homme-machine, les échecs de déploiement, l’impact sur les travailleurs et les compromis pratiques font partie intégrante de cette analyse.

Au fur et à mesure que les robots quittent les espaces isolés pour entrer dans des zones partagées, la question n’est plus seulement ce qu’ils peuvent faire, mais s’ils peuvent être considérés comme fiables pour accomplir ces tâches de façon constante. Cette rubrique suit les progrès là où ils sont réels, exprime la prudence là où elle est justifiée, et met en lumière le travail d’ingénierie encore nécessaire pour transformer les machines intelligentes, aujourd’hui impressionnantes en tant que prototypes, en outils fiables.

Elle examine aussi qui construit ces systèmes et pourquoi l’écart entre succès en recherche et fiabilité commerciale demeure l’un des problèmes les plus difficiles du secteur.