Un robot humanoïde Nvidia tient un poste de 8 heures en usine Siemens à 60 bacs par heure

L'IA physique s'approche des usines à mesure que les entreprises testent des robots humanoïdes

La société britannique Humanoid s'apprête à déployer ses robots humanoïdes dans les usines de l'équipementier industriel allemand Schaeffler, avec un objectif de 1 000 à 2 000 machines installées sur les sites de production mondiaux du groupe d'ici 2032. Les premières livraisons sont prévues entre décembre 2026 et juin 2027 sur deux sites allemands : Herzogenaurach, où les robots s'occuperont de la manutention de cartons, et Schweinfurt, qui servira de terrain de test à plus grande échelle. En parallèle, Schaeffler deviendra fournisseur privilégié d'Humanoid pour ses actionneurs articulaires jusqu'en 2031, un contrat portant sur plus d'un million de pièces et couvrant plus de la moitié des besoins d'Humanoid pour ses plateformes humanoïdes à roues. Le montant total de l'accord n'a pas été divulgué. De son côté, la startup sud-coréenne RLWRLD collecte activement des données de mouvement auprès de travailleurs dans des hôtels, des entrepôts logistiques et des commerces de détail, notamment au Lotte Hotel Seoul, chez le groupe logistique CJ et dans des magasins de la chaîne japonaise Lawson, afin d'entraîner ses systèmes robotiques sur des gestes réels. Ces déploiements marquent une accélération concrète de l'IA physique dans les environnements industriels et de service, après des années de promesses restées au stade expérimental. La dextérité manuelle, identifiée comme priorité par les ingénieurs de RLWRLD, est au cœur des enjeux : les robots doivent reproduire des gestes précis comme plier des serviettes ou insérer un objet dans une boîte avant de la poser sur un tapis roulant. Pour Schaeffler, l'automatisation de tâches répétitives dans ses lignes de production représente un levier de compétitivité dans un contexte de pression sur les coûts industriels. Pour les startups comme Humanoid et RLWRLD, ces contrats valident leur modèle et leur permettent de financer le développement technologique à travers des déploiements réels. Le secteur se structure rapidement autour d'une échéance commune : 2028, année à laquelle plusieurs acteurs, dont RLWRLD, anticipent un déploiement à grande échelle des robots industriels. Hyundai Motor prévoit d'introduire des humanoïdes Boston Dynamics dans ses usines mondiales dès cette date, en commençant par son site de Géorgie. Samsung Electronics ambitionne quant à lui de transformer l'ensemble de ses sites de fabrication en "usines pilotées par l'IA" d'ici 2030, avec humanoïdes et robots spécialisés en production. Ces annonces suscitent l'inquiétude des syndicats sud-coréens, qui alertent sur les risques pour l'emploi et sur l'érosion des compétences techniques qualifiées. La Confédération coréenne des syndicats appelle gouvernement et employeurs à associer les travailleurs aux décisions, avant que le mouvement ne devienne irréversible.

💬 Après des années de prototypes qui trébuchent, on passe enfin à des bons de commande et des dates de livraison. Le détail qui compte chez Schaeffler, c'est qu'ils sont simultanément client d'Humanoid et fournisseur de leurs actionneurs, un deal croisé qui ancre vraiment la relation dans le long terme. 2028 comme horizon commun pour tout le secteur, on verra si les chaînes d'approvisionnement suivent le rythme.

Le robot IA de Sony bat des joueurs pendant qu'un robot humanoïde remporte une course à Pékin

Un robot de tennis de table développé par Sony AI, baptisé Ace, a remporté des matchs contre des joueurs humains de haut niveau dans des conditions de compétition officielles, arbitrées selon les règles de la Fédération internationale de tennis de table. En avril 2025, Ace a gagné trois manches sur cinq face à des joueurs de niveau élite, avant d'enchaîner de nouvelles victoires contre des professionnels en décembre 2025 et début 2026. Le système repose sur neuf caméras synchronisées, trois systèmes de vision et huit articulations contrôlant la raquette, le tout capable de traiter le mouvement d'une balle à une vitesse que l'oeil humain ne peut résoudre. Contrairement aux robots de ping-pong existants depuis les années 1980, Ace n'a pas été entraîné par imitation de joueurs humains mais par auto-apprentissage en simulation, ce qui lui a permis de développer des stratégies propres, moins prévisibles pour ses adversaires. L'étude décrivant le système a été publiée dans la revue Nature. Cette performance marque une étape significative dans ce que l'industrie appelle la "physical AI", l'application de l'intelligence artificielle à des machines opérant dans des environnements réels et dynamiques. Le tennis de table représente un défi technique particulièrement difficile : la vitesse de la balle, la variabilité des effets et la contrainte de temps extrême exigent une perception et une coordination quasi instantanées. Peter Dürr, directeur de Sony AI Zurich et responsable du projet, souligne que contrairement aux jeux vidéo ou aux échecs, les sports physiques en temps réel restaient jusqu'ici hors de portée de l'IA. La joueuse professionnelle Mayuka Taira, battue par Ace, a noté que l'absence de signaux émotionnels du robot le rendait particulièrement difficile à lire : impossible de deviner ses points faibles ou ses préférences de jeu. L'équipe de Sony AI estime que les techniques de perception et de contrôle développées pour Ace pourront être transposées à la robotique industrielle et aux services. Dans un registre différent mais tout aussi révélateur de l'essor de la robotique physique, le premier semi-marathon de robots humanoïdes s'est tenu le même mois à Pékin, dans le district d'E-Town. L'événement a réuni plus d'une centaine de robots et quelque 12 000 coureurs humains sur des parcours séparés de 21 kilomètres. Le robot Lightning, développé par Honor, a franchi la ligne d'arrivée en 50 minutes et 26 secondes, établissant le meilleur temps de la compétition. Ces deux événements, le robot pongiste de Sony et le marathon pékinois, illustrent une même dynamique : après des années de progrès dans les environnements numériques contrôlés, l'IA s'attaque désormais au monde physique, avec des résultats qui commencent à rivaliser sérieusement avec les capacités humaines dans des disciplines concrètes et mesurables.

Un robot humanoïde joue au badminton grâce à l'apprentissage par renforcement multi-étapes

Des chercheurs ont présenté un système de badminton pour robots humanoïdes entièrement piloté par apprentissage par renforcement, sans recours à des démonstrations d'experts ni à des référentiels de mouvement préenregistrés. Le pipeline d'entraînement, décrit dans un article soumis sur arXiv (arXiv:2511.11218), repose sur un curriculum en trois étapes : acquisition des déplacements de jambes, génération de frappes guidée par la précision, puis raffinement centré sur la tâche. En simulation, deux robots humanoïdes ont maintenu un échange de 21 coups consécutifs. Sur matériel réel, face à une machine lance-volants et à des adversaires humains, le robot a atteint des vitesses de volant en sortie de raquette allant jusqu'à 19,1 mètres par seconde, avec une distance d'atterrissage moyenne des retours de 4 mètres. Cette démonstration marque un cap dans la robotique des interactions dynamiques. Jusqu'ici, les robots humanoïdes excellaient dans des environnements statiques, locomotion, manipulation d'objets posés, mais échouaient face à des objets rapides et imprévisibles. Coordonner bras et jambes en temps réel pour intercepter et renvoyer un volant relève d'une difficulté qualitativement différente : le robot doit anticiper, se positionner et frapper avec précision en une fraction de seconde. Ce système unifié, qui pilote simultanément le bas et le haut du corps pour servir l'objectif de frappe, constitue une avancée directement applicable à d'autres tâches critiques en dynamique, comme la manipulation d'objets projetés ou les interactions physiques en environnement industriel. Pour déployer ce contrôleur sur robot réel, les chercheurs ont intégré un filtre de Kalman étendu (EKF) chargé d'estimer et de prédire la trajectoire du volant. Ils ont également développé une variante sans prédiction explicite, qui supprime l'EKF tout en atteignant des performances comparables, ce qui suggère que le réseau de neurones internalise lui-même une forme d'anticipation. Cette approche s'inscrit dans une tendance de fond : former des comportements moteurs complexes uniquement en simulation, puis les transférer sur hardware (sim-to-real transfer), sans nécessiter de données humaines coûteuses. Les résultats ouvrent la voie à des robots capables d'interactions physiques rapides et précises dans des contextes jusqu'ici réservés à l'humain.

Nvidia dévoile son robot humanoïde Isaac GR00T… et il déchire grave

Nvidia a présenté le 1er juin 2026, lors du Computex à Taipei, son robot humanoïde de référence baptisé Isaac GR00T Reference Humanoid Robot. Développé en partenariat avec Unitree, spécialiste chinois de la robotique, et Sharpa, entreprise singapourienne experte en mains robotiques, ce système repose sur le corps humanoïde H2 Plus d'Unitree, 1,80 mètre, 68 kilogrammes, 31 degrés de liberté. Les mains tactiles à cinq doigts de Sharpa ajoutent 22 degrés de liberté chacune, portant le total à 75 points d'articulation sur l'ensemble du corps. Chaque bras peut soulever 7 kilogrammes en continu, avec des pics à 15 kilogrammes. Le cerveau du système est le calculateur Jetson Thor, basé sur l'architecture Blackwell de Nvidia, capable de dépasser 2 000 téraflops dédiés à l'IA. Le robot embarque le modèle GR00T 1.7 dès sa sortie de boîte, et une batterie de 0,972 kWh offrirait environ trois heures d'autonomie, selon des sources non confirmées officiellement par Nvidia. L'enjeu de cette annonce dépasse largement le robot lui-même. Nvidia ne vend pas un produit commercial destiné aux entreprises ou aux particuliers, mais une plateforme de référence pour la recherche. L'idée est de fournir aux laboratoires un socle matériel et logiciel unifié, comparable à ce qu'un PC de référence représente pour l'informatique grand public : éviter que chaque équipe perde des mois à assembler et intégrer ses propres composants, pour se concentrer sur ce qui compte, à savoir développer des algorithmes, des comportements et des capacités cognitives. Stanford Robotics Center, ETH Zurich, Ai2 de Seattle et le laboratoire de robotique de l'UC San Diego figurent parmi les premiers partenaires confirmés. La disponibilité pour les développeurs et laboratoires intéressés est prévue d'ici fin 2026. Cette initiative s'inscrit dans une bataille industrielle et géopolitique de grande ampleur autour de la robotique humanoïde. Des acteurs comme Boston Dynamics, Figure, Tesla avec Optimus, ou encore 1X Technologies investissent massivement dans ce domaine, perçu comme le prochain grand marché de l'IA physique. Nvidia, jusqu'ici positionné comme fournisseur de puissance de calcul, tente avec Isaac GR00T de devenir la couche d'infrastructure incontournable de toute la filière robotique mondiale. L'absence notable d'institutions chinoises parmi les premiers partenaires, alors même qu'Unitree est un acteur chinois central du projet, révèle la tension géopolitique qui traverse ce secteur. En standardisant la plateforme de recherche, Nvidia espère non seulement accélérer les progrès scientifiques, mais aussi s'imposer comme le standard de référence avant que ses concurrents ne définissent les leurs.

💬 Ce qui m'intéresse, c'est pas le robot, c'est le coup qu'essaie de rejouer Nvidia. Imposer une plateforme de référence à la recherche avant que le marché se structure, c'est exactement comme ça que CUDA est devenu incontournable il y a vingt ans. L'absence des labos chinois dans les premiers partenaires alors qu'Unitree est au coeur du hardware, ça dit tout sur où se joue vraiment la bataille.