Embodied AI : le pari d’Alex Kendall et Wayve, faire de la voiture autonome le 1er terrain de la physical AI

Lucid officialise sa voiture 100 % autonome secrète pour Uber face au Tesla Cyberca

Lucid Motors lève le voile sur un projet tenu secret : la Lucid Lunar, un véhicule électrique 100 % autonome développé en partenariat avec Uber. L'annonce positionne directement le constructeur californien face à Tesla et son Cybercab, sur le marché en pleine émergence des robotaxis. Ce lancement s'inscrit dans une stratégie d'expansion agressive de Lucid, qui ne se contente plus de son segment premium avec la berline Air. En s'attaquant simultanément aux SUV grand public et au véhicule autonome partagé, l'entreprise cherche à diversifier ses revenus et à peser sur plusieurs fronts à la fois. Le partenariat avec Uber est stratégiquement fort : il offre à Lucid un accès immédiat à une flotte et à une infrastructure de déploiement, sans avoir à construire sa propre plateforme de mobilité. Les détails techniques et financiers de la Lucid Lunar restent encore partiellement confidentiels, l'article source ne livrant que les grandes lignes de l'annonce. On sait néanmoins que le véhicule vise directement le créneau occupé par le Tesla Cybercab, présenté en 2024 comme le futur de la mobilité autonome et partagée. Lucid et Uber constituent ainsi un front commun pour contester la domination annoncée de Tesla sur ce segment. La course au robotaxi s'intensifie considérablement, avec désormais Waymo (Google), Tesla, Lucid/Uber et plusieurs acteurs chinois comme Baidu en lice. Pour Lucid, dont les volumes de vente restent modestes face aux géants du secteur, ce pari sur l'autonomie pourrait représenter un levier de valorisation décisif, à condition de tenir ses délais de déploiement face à des concurrents déjà bien avancés sur le terrain.

MACHINA by RAISE 2026, Paris veut devenir l’un des centres européens de la “physical AI”

Le 7 juillet 2026, Paris accueille MACHINA by RAISE, un événement dédié à la robotique et à la "physical AI" organisé au sein de l'écosystème RAISE, l'un des principaux acteurs du capital-risque technologique en France. L'initiative se distingue des grands rendez-vous sectoriels en adoptant délibérément une perspective européenne, à rebours des formats dominants encore largement pilotés depuis les États-Unis et l'Asie, notamment la Chine et le Japon qui concentrent l'essentiel des investissements mondiaux en robotique industrielle et humanoïde. La "physical AI" désigne la convergence entre l'intelligence artificielle générative et les systèmes robotiques capables d'agir dans le monde réel : bras industriels, robots humanoïdes, véhicules autonomes. Ce segment connaît une accélération spectaculaire depuis 2024, portée par les annonces de Tesla, Figure AI ou encore 1X Technologies, et représente selon plusieurs analystes le prochain front compétitif majeur après les grands modèles de langage. Pour l'Europe, l'enjeu est de ne pas reproduire le décrochage observé dans les LLMs face aux acteurs américains. RAISE, qui gère plusieurs milliards d'euros d'actifs et finance des startups deeptech françaises, positionne MACHINA comme une plateforme de rencontre entre investisseurs, industriels et chercheurs pour structurer un écosystème européen cohérent. La France dispose d'atouts réels dans ce domaine, notamment via des laboratoires comme l'INRIA et des startups en robotique chirurgicale ou logistique, mais la compétition internationale reste féroce et les besoins en capitaux considérables pour atteindre une masse critique industrielle.

💬 Paris qui se positionne sur la physical AI, c'est le genre de pari qu'on peut pas se permettre de rater. On a déjà vu ce qui se passe quand on laisse les Américains structurer l'écosystème LLM sans contre-poids européen. Reste à voir si MACHINA sera vraiment un lieu de décision ou juste un beau networking event avec des robots en démo.

Des piétons jouent à faire peur à un véhicule autonome

Des chercheurs ont publié en avril 2026 une étude sur arXiv (référence 2604.24384) présentant la première démonstration empirique d'une approche inspirée de la théorie des jeux pour résoudre les blocages entre véhicules autonomes et piétons. L'expérience a été conduite avec un véritable AV face à des sujets humains dans des conditions de sécurité contrôlées. Les résultats montrent que le comportement des piétons correspond précisément aux prédictions du modèle appelé "Sequential Chicken" : les participants calibraient instinctivement leur trajectoire en pesant le risque d'une légère intrusion dans leur espace personnel contre le temps perdu à laisser passer le véhicule. Le coeur du problème que cette étude cherche à résoudre est ce que les spécialistes appellent le "Freezing Robot Problem". Les véhicules autonomes sont aujourd'hui programmés pour céder systématiquement aux piétons, par souci de sécurité absolue. En pratique, cette règle crée un effet pervers : les piétons apprennent rapidement qu'ils peuvent s'imposer à chaque interaction puisque le véhicule s'arrêtera quoi qu'il arrive, paralysant ainsi la circulation. Les chercheurs démontrent qu'un AV capable d'émettre des signaux de négociation crédibles, comme un très faible risque de collision ou une légère invasion de l'espace proxémique, suffit à rétablir un équilibre similaire à celui qui s'opère naturellement entre conducteurs humains. Ce résultat a des implications directes sur la conception des algorithmes de décision en milieu urbain. La question de la paralysie des robots autonomes face aux piétons est documentée depuis plusieurs années dans la recherche en robotique et préoccupe activement des acteurs comme Waymo, Cruise ou Motional. Jusqu'ici, les propositions basées sur la théorie des jeux restaient cantonnées à des simulations. Cette étude franchit une étape importante en validant l'approche sur des humains réels, lui conférant une crédibilité nouvelle. Elle soulève néanmoins des questions délicates sur ce qu'un véhicule autonome est légalement et éthiquement autorisé à "risquer" pour progresser, un débat qui mobilisera régulateurs et constructeurs à mesure que les flottes autonomes s'étendent dans les villes mondiales.

CARLA-Air: infrastructure unifiée pour drones et agents autonomes aériens et terrestres dans CARLA

Des chercheurs ont publié CARLA-Air, une plateforme de simulation open source qui permet, pour la première fois, de faire voler des drones multirotor directement dans l'environnement urbain de CARLA, le simulateur de référence pour la conduite autonome, développé initialement par Waymo et maintenu par la communauté. La plateforme tourne au sein d'un unique processus Unreal Engine, garantissant une cohérence spatiale et temporelle stricte entre les agents au sol et les drones, tout en capturant simultanément jusqu'à 18 modalités de capteurs à chaque pas de simulation. Elle préserve les API Python natives de CARLA et d'AirSim, ainsi que les interfaces ROS 2, ce qui permet de réutiliser du code existant sans aucune modification. L'enjeu est considérable pour les équipes qui travaillent sur les systèmes robotiques mixtes air-sol, un domaine en pleine expansion avec le développement des économies à basse altitude, livraisons par drone, inspection d'infrastructures, mobilité urbaine aérienne. Jusqu'ici, les simulateurs de conduite manquaient de dynamique aérienne réaliste, tandis que les simulateurs de drones proposaient des environnements urbains trop simplifiés. Les solutions de co-simulation par pont introduisaient des décalages temporels incompatibles avec l'entraînement de politiques de navigation ou de perception multi-modale. CARLA-Air supprime ces compromis en offrant un seul environnement avec trafic conforme aux règles de circulation, piétons à comportement social, et dynamique aérodynamique cohérente. Le projet répond aussi à une urgence pratique : Microsoft a archivé le développement d'AirSim, le simulateur de drones le plus utilisé dans la recherche académique, laissant orphelines de nombreuses équipes. CARLA-Air reprend cet héritage et l'intègre dans une infrastructure moderne et activement maintenue. La plateforme est déjà conçue pour accueillir des charges de travail avancées : coopération air-sol, navigation incarnée, actions guidées par le langage, construction de jeux de données et entraînement par renforcement. Le code source complet et des binaires précompilés sont disponibles sur GitHub, ce qui devrait faciliter son adoption rapide dans la communauté robotique et autonome.