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Le professeur de l'USC qui a ouvert la voie à la robotique d'assistance sociale

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Maja Matarić, professeure d'informatique, de neurosciences et de pédiatrie à l'Université de Californie du Sud (USC) à Los Angeles, a reçu en 2025 la médaille Robotics de MassRobotics, une récompense qui distingue les chercheuses faisant avancer le domaine de la robotique. Pionnière de la robotique socialement assistive, une discipline qu'elle a contribué à définir en 2005, Matarić développe depuis deux décennies des robots capables de mener des conversations, de jouer à des jeux et de réagir aux émotions. Ses travaux actuels portent sur l'utilisation de robots pour aider des étudiants souffrant d'anxiété et de dépression à suivre une thérapie cognitivo-comportementale (TCC), une approche clinique visant à modifier les schémas de pensée négatifs. Membre de l'IEEE au rang de Fellow, elle a été formée à l'Université du Kansas, où elle a obtenu son diplôme en informatique en 1987, puis au MIT, où elle a réalisé son master et son doctorat en intelligence artificielle et robotique, obtenus respectivement en 1990 et 1994.

L'impact des recherches de Matarić touche des populations particulièrement vulnérables : enfants autistes, adolescents en souffrance psychologique, patients nécessitant une rééducation personnalisée. En remplaçant ou en complétant l'interaction humaine par des robots capables d'adapter leur comportement en temps réel, ses travaux ouvrent une voie concrète pour démocratiser l'accès à certaines formes de thérapie, notamment dans des contextes où les professionnels de santé sont en nombre insuffisant. La TCC assistée par robot, en particulier, représente une avancée significative : elle permet de délivrer un accompagnement structuré et répétable, sans les biais relationnels qui peuvent freiner certains patients dans un cadre clinique traditionnel.

Née à Belgrade, en Serbie, Matarić a grandi dans une famille marquée par l'ingénierie : son père était ingénieur, son oncle travaillait dans l'aérospatiale. Après le décès de son père à ses 16 ans, elle émigre aux États-Unis avec sa mère. Au MIT, elle rejoint le laboratoire de Rodney Brooks, pionnier des systèmes robotiques réactifs, et développe Toto, le premier robot navigant à base de comportements, capable de cartographier un bâtiment grâce à des capteurs sonars. Ce parcours l'a menée à Brandeis University, puis à USC, où elle dirige aujourd'hui un laboratoire de référence mondiale. À une époque où la robotique sociale suscite un intérêt croissant des géants technologiques et des fonds d'investissement, les travaux fondateurs de Matarić rappellent que les applications les plus durables de la robotique sont souvent celles centrées sur l'humain.

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1Le Big Data

Vidéo : ce robot chinois a battu le record du semi-marathon détenu par un humain

Un robot humanoïde du fabricant chinois Honor a bouclé un semi-marathon à Pékin en 50 minutes et 26 secondes, surpassant le record humain de la discipline détenu par l'athlète ougandais Jacob Kiplimo. Surnommé "Lightning", ce robot aux jambes de 95 centimètres a reproduit une foulée longue et efficace, proche de celle des athlètes professionnels. Honor n'a pas engagé un seul robot dans cette course, mais trois, signalant une stratégie industrielle assumée plutôt qu'un simple coup de communication. Parmi les plus de 100 robots humanoïdes présents sur la ligne de départ, près de la moitié ont franchi l'arrivée sans aucune assistance humaine directe, analysant leur environnement en temps réel et ajustant leur trajectoire de manière autonome. Ce résultat marque un saut qualitatif net par rapport à l'édition précédente, où beaucoup de robots abandonnaient en chemin, perdaient l'équilibre ou s'immobilisaient en plein effort. En 2026, les machines tiennent la distance, accélèrent, et certaines dépassent des coureurs professionnels sur plusieurs segments. Le chiffre le plus révélateur n'est pas le chrono, mais la croissance du nombre de participants : d'une vingtaine de robots l'an dernier à plus de 100 cette année. Ce que démontre Honor, c'est la capacité à faire sortir des technologies grand public, développées à l'origine pour les smartphones, vers des machines capables de performances physiques comparables à celles d'un humain entraîné. Pour l'industrie robotique mondiale, c'est la preuve que l'endurance et l'autonomie de déplacement en milieu réel ne sont plus des obstacles théoriques. La Chine investit massivement dans la robotique humanoïde depuis plusieurs années, portée par une volonté politique de dominer ce secteur jugé stratégique, au même titre que les semi-conducteurs ou l'intelligence artificielle. Des entreprises comme Unitree, Fourier Intelligence ou désormais Honor s'imposent dans un marché mondial où Boston Dynamics et Tesla (avec Optimus) font figure de références. Le semi-marathon de Pékin fonctionne comme un banc d'essai public : les robots y affrontent des conditions réelles, imprévisibles, face à des milliers de coureurs humains. Chaque édition sert à mesurer les progrès effectifs, loin des démonstrations contrôlées en laboratoire. La prochaine étape logique sera de voir ces systèmes opérer dans des environnements industriels ou de service, où la robustesse et l'autonomie comptent autant que la vitesse. La course au semi-marathon n'est qu'un indicateur parmi d'autres d'une compétition technologique beaucoup plus large qui ne fait que commencer.

UELa montée en puissance de la Chine dans la robotique humanoïde, illustrée par Honor, Unitree et Fourier, représente un défi stratégique direct pour l'industrie européenne, qui accuse un retard croissant face à des acteurs soutenus par une volonté politique nationale forte.

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2The Decoder

Physical Intelligence présente un modèle robotique à généralisation similaire aux LLM, défauts compris

La start-up américaine Physical Intelligence a présenté π0.7, un nouveau modèle de fondation pour robots capable de recombiner des compétences acquises lors de l'entraînement pour accomplir des tâches inédites. Le principe rappelle directement le fonctionnement des grands modèles de langage, qui assemblent des fragments de leur corpus d'entraînement pour générer du texte nouveau. Les chercheurs qualifient ce phénomène de premières traces de "généralisation compositionnelle" en robotique, une capacité jusqu'ici considérée comme l'un des grands verrous du domaine. L'enjeu est considérable : un robot capable de composer librement ses compétences peut théoriquement s'adapter à des environnements non prévus lors de l'entraînement, sans reprogrammation manuelle. C'est précisément ce qui distingue l'intelligence artificielle générale de la robotique traditionnelle, figée dans des séquences prédéfinies. Physical Intelligence reconnaît toutefois que le modèle présente encore des défauts notables, signe que cette généralisation reste fragile et partielle à ce stade. Physical Intelligence, fondée en 2023 par d'anciens chercheurs de Google, DeepMind et Berkeley, s'est imposée comme l'un des acteurs les plus ambitieux de la robotique dite "généraliste". La société avait déjà publié π0 en 2024, un premier modèle de fondation polyvalent entraîné sur une large variété de tâches physiques. L'annonce de π0.7 s'inscrit dans une course plus large impliquant Figure AI, Agility Robotics et Tesla, tous en quête du même Graal : un robot capable d'apprendre une fois et de s'adapter partout.

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3Le Big Data

Ce robot cuisine mieux que vous… et il a tout appris en regardant une vidéo

Physical Intelligence, startup basée à San Francisco, a présenté π0.7, un modèle d'IA robotique capable d'exécuter des tâches pour lesquelles il n'a reçu presque aucun entraînement spécifique. La démonstration phare : un robot utilisant une friteuse à air chaud pour cuire une patate douce, alors que ses données d'apprentissage ne contenaient que deux séquences vaguement pertinentes, un robot fermant une friteuse, et un autre manipulant une bouteille en plastique issue d'un dataset open source. Sans assistance verbale, le taux de réussite du robot était d'environ 5 %. Après une demi-heure d'instructions orales en temps réel, ce taux a bondi à 95 %, sans réentraînement ni collecte massive de nouvelles données. Sergey Levine, cofondateur de Physical Intelligence, décrit cette capacité comme une recomposition inédite de connaissances acquises dans des contextes disparates, notamment issues du web. Ce qui distingue π0.7 de la majorité des systèmes robotiques actuels, c'est précisément ce qu'il n'a pas besoin : des millions d'heures de vidéos pour chaque nouvelle tâche. La robotique industrielle et domestique bute depuis des années sur ce mur : chaque situation légèrement différente exige un nouvel entraînement coûteux. Si π0.7 tient ses promesses, il ouvre la voie à des robots capables de s'adapter à des environnements inconnus simplement en recevant des consignes verbales, un changement de paradigme potentiellement majeur pour les secteurs de la logistique, de l'aide à domicile ou de la restauration automatisée. La chercheuse Shi, doctorante à Stanford impliquée dans les travaux, note toutefois qu'il reste difficile d'identifier précisément d'où le modèle tire les connaissances qu'il mobilise, ce qui soulève des questions sur la prédictibilité et la fiabilité du système. Physical Intelligence s'inscrit dans une vague de startups qui parient sur des modèles de fondation pour la robotique, à l'image de ce que GPT-4 a représenté pour le texte. L'entreprise a levé des fonds significatifs ces dernières années et concurrence directement des laboratoires comme Google DeepMind ou Figure AI sur le terrain des robots généralistes. Le vrai enjeu n'est plus de construire des bras articulés précis, mais de créer des systèmes capables de raisonner sur le monde physique avec un minimum d'exemples. π0.7 représente une étape crédible dans cette direction, même si les tests restent pour l'instant en conditions contrôlées. Les prochains mois diront si cette capacité d'adaptation tient face à la complexité désordonnée du monde réel.

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4MIT Technology Review

Comment les robots apprennent : une courte histoire contemporaine

En 2025, les investisseurs ont injecté 6,1 milliards de dollars dans les robots humanoïdes, soit quatre fois plus qu'en 2024. Ce chiffre illustre un tournant spectaculaire pour une industrie longtemps boudée par la Silicon Valley après des décennies de promesses non tenues. Le changement de paradigme remonte à plusieurs ruptures technologiques successives : d'abord, vers 2015, l'abandon des systèmes à base de règles codées manuellement au profit de l'apprentissage par renforcement, où un robot simulé s'améliore par essais et erreurs sur des millions d'itérations. Puis, en 2022, l'irruption de ChatGPT a tout accéléré : les grands modèles de langage, entraînés sur des corpus massifs de textes, ont été adaptés à la robotique pour ingérer images, capteurs et positions articulaires, et prédire en temps réel la prochaine action à exécuter, en émettant des dizaines de commandes motrices par seconde. Ce glissement conceptuel, de la programmation exhaustive vers des modèles d'IA nourris de données massives, change radicalement ce qui est désormais possible. Un robot n'a plus besoin qu'un ingénieur anticipe chaque cas particulier, plier une chemise froissée, gérer une manche tordue, adapter le geste à un tissu délicat. Il apprend à generaliser. Cette approche fonctionne aussi bien pour des robots conversationnels que pour des machines qui naviguent dans un environnement physique ou accomplissent des tâches complexes. Pour les industriels, la perspective d'une main-d'œuvre robotique sans salaire devient crédible ; pour les acteurs du soin et du maintien à domicile, celle d'assistants capables d'interagir naturellement avec des personnes âgées ou à mobilité réduite se rapproche aussi. L'histoire de Jibo illustre parfaitement ce chemin parcouru. Ce petit robot social sans bras ni jambes, présenté en 2014 par la chercheuse du MIT Cynthia Breazeal, avait levé 3,7 millions de dollars en crowdfunding et suscité 4 800 précommandes à 749 dollars pièce. Il pouvait se présenter, danser pour des enfants, mais restait très limité faute de véritables capacités langagières, un domaine où il peinait à rivaliser avec Siri d'Apple. La société a fermé ses portes en 2019, victime de ses ambitions prématurées. Rétrospectivement, Jibo manquait précisément des modèles de langage qui existent aujourd'hui. C'est cette convergence, entre LLMs, apprentissage par renforcement et déploiement de robots imparfaits pour qu'ils apprennent dans leur environnement réel, qui redonne aujourd'hui à la Silicon Valley l'audace de rêver aux robots de science-fiction.

UEL'essor des robots humanoïdes ouvre des perspectives pour les secteurs français du soin et du maintien à domicile, mais les investissements restent largement concentrés hors d'Europe.

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