Un robot origami au corps souple se déplace sans moteur ni engrenage

Pony.ai lance des tests de robotaxi sans conducteur à Dubaï et vise un déploiement commercial en 2026

Pony.ai, entreprise chinoise spécialisée dans la conduite autonome, a lancé des tests de robotaxis entièrement sans chauffeur à Dubaï, franchissant une étape décisive dans son expansion au Moyen-Orient. La société, cotée au Nasdaq, collabore depuis plusieurs mois avec la Roads and Transport Authority (RTA) de Dubaï, et avait obtenu l'autorisation de tester sur voie publique dès septembre 2025. Les essais se déroulent désormais dans des conditions de circulation variées, sans aucun opérateur humain à bord. Le PDG James Peng a confirmé que le déploiement commercial est ciblé pour le second semestre 2026, avec un objectif de plus de 3 000 robotaxis opérationnels dans plus de 20 villes à travers le monde d'ici la fin de l'année, dont près de la moitié en dehors de la Chine. Ce cap est stratégiquement important pour Pony.ai, qui cherche à prouver que son modèle économique, déjà rentabilisé à l'échelle du véhicule à Guangzhou et Shenzhen, peut se répliquer à l'international. Dubaï représente l'un des marchés de mobilité intelligente les plus ambitieux au monde : la ville vise qu'un quart de tous ses déplacements soient autonomes d'ici 2030, dans le cadre de son programme "Smart City 2030". Réussir à Dubaï ouvre la voie à d'autres contrats régionaux et valide la capacité de l'entreprise à s'adapter à des environnements réglementaires et routiers très différents de la Chine. La stratégie internationale de Pony.ai repose sur un modèle dit "partner-driven" : ce sont des opérateurs locaux qui fournissent les véhicules et le support opérationnel, tandis que Pony.ai apporte sa technologie et son logiciel. Ce montage limite les besoins en capital propre et accélère le déploiement marché par marché. Outre Dubaï, des projets sont en cours à Doha et Zagreb. Cette expansion s'inscrit dans une stratégie "double moteur" combinant consolidation du marché chinois et internationalisation accélérée, alors que la concurrence mondiale dans le secteur des véhicules autonomes s'intensifie face à Waymo, WeRide et d'autres acteurs montants.

Un robot de course bat largement les humains au semi-marathon et établit un nouveau record

Le 19 avril 2026 à Pékin, un robot humanoïde conçu par le fabricant chinois de smartphones Honor a remporté un semi-marathon face à des coureurs humains, bouclant les 21 kilomètres en 50 minutes et 26 secondes en toute autonomie. Ce temps dépasse le record du monde humain de 57 minutes et 20 secondes, récemment établi par le coureur ougandais Jacob Kiplimo lors du Semi-Marathon de Lisbonne. Plusieurs équipes de robots participaient à l'épreuve, et les machines les plus rapides ont toutes devancé les meilleurs compétiteurs humains présents ce jour-là. Ce résultat illustre la vitesse à laquelle les capacités physiques des robots humanoïdes progressent, notamment en matière d'endurance et de navigation autonome sur de longues distances en environnement réel. Pour l'industrie robotique chinoise, qui accélère massivement la production de ces machines en vue d'applications concrètes, c'est une preuve publique que les humanoïdes peuvent fonctionner de façon fiable hors des laboratoires. Pour les ingénieurs, c'est aussi une démonstration que des innovations issues de l'électronique grand public, comme les systèmes de refroidissement liquide adaptés des smartphones, peuvent être réutilisées pour résoudre des problèmes industriels comme la gestion thermique des moteurs sous charge prolongée. Le robot vainqueur a été conçu en s'inspirant directement de la morphologie des athlètes d'élite : ses jambes mesurent environ 95 centimètres, une longueur pensée pour maximiser la foulée. Du Xiaodi, ingénieur de développement chez Honor et membre de l'équipe gagnante, a précisé ce choix de conception à l'Associated Press. Cette course s'inscrit dans un contexte plus large de compétition technologique intense entre la Chine et les États-Unis sur le terrain de la robotique humanoïde, où des acteurs comme Figure, Boston Dynamics ou Tesla Optimus se disputent également la leadership mondial. La capacité à tenir un rythme soutenu sur plus de vingt kilomètres ouvre des perspectives pour des usages en logistique, manutention ou intervention en milieu difficile.

Vidéo : Ce robot quadrupède utilise l’IA pour imiter la souplesse de la vie sauvage

Des chercheurs du Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) ont présenté DreamWaQ++, un système de contrôle pour robots quadrupèdes qui combine caméras, LiDAR et capteurs embarqués pour analyser le terrain en temps réel et adapter chaque pas avant tout contact avec le sol. Lors des tests, le robot a grimpé un escalier de 50 marches en 35 secondes, couvrant plus de 30 mètres à l'horizontale et 7 mètres de dénivelé. Il a également négocié des pentes à 35 degrés, bien au-delà de ce qu'il avait rencontré durant son entraînement, et franchi des obstacles plus hauts que lui tout en portant une charge supplémentaire, le tout en sollicitant moins ses moteurs. Le système repose sur un apprentissage par renforcement capable de fusionner plusieurs flux de données simultanément sans surcharge de calcul, et peut basculer d'un mode de détection à un autre en cas de défaillance d'un capteur. Ce qui change fondamentalement avec DreamWaQ++, c'est le passage d'une locomotion réactive à une locomotion anticipatoire. Les robots quadrupèdes antérieurs s'appuyaient exclusivement sur des capteurs proprioceptifs, codeurs articulaires, centrales inertielles, et ne détectaient un obstacle qu'au moment du contact physique. DreamWaQ++ perçoit l'environnement avant de l'atteindre, analyse la géométrie du sol et recalcule la trajectoire immédiatement, sans planificateur externe. Le robot choisit lui-même son chemin, s'arrête parfois quelques instants pour observer, puis repart : un comportement qui évoque directement celui d'un animal en milieu inconnu. Cette autonomie de décision réduit les risques de chute dans des contextes où une intervention humaine est difficile ou dangereuse. Les applications visées par l'équipe de KAIST couvrent l'inspection industrielle, l'agriculture, la foresterie et les interventions d'urgence en zones sinistrées, autant de secteurs où la mobilité en terrain non structuré est aujourd'hui un verrou technologique. La robotique quadrupède a connu une accélération notable ces dernières années, portée par des acteurs comme Boston Dynamics et ses concurrents chinois tels qu'Unitree, mais la capacité à généraliser au-delà des situations d'entraînement reste un défi central. DreamWaQ++ s'inscrit dans une tendance plus large qui consiste à intégrer la perception extéroceptive profonde dans la boucle de contrôle bas niveau, réduisant la dépendance à la cartographie préalable. L'équipe envisage d'étendre l'approche à d'autres morphologies de robots, bipèdes et à roues inclus, ce qui pourrait accélérer le déploiement de machines autonomes dans des environnements réels non balisés.

Navigation autonome d'un robot par apprentissage structurel en ligne et planification par inférence active

Des chercheurs de l'université de Gand ont publié sur arXiv un système de navigation robotique autonome baptisé AIMAPP (Active Inference MAPping and Planning), capable d'explorer des environnements inconnus sans carte préalable ni phase d'entraînement. Le robot construit en temps réel une carte topologique sparse, apprend dynamiquement les transitions d'états et planifie ses actions en minimisant ce que les auteurs appellent l'Énergie Libre Attendue (Expected Free Energy), un principe emprunté à la théorie de l'inférence active. Le système est compatible avec ROS, indépendant du type de capteurs utilisés et fonctionne en mode entièrement auto-supervisé, sans aucune intervention humaine préalable. L'intérêt principal d'AIMAPP réside dans sa robustesse face aux conditions réelles d'opération : il continue de fonctionner même en cas de défaillance partielle des capteurs ou de dérive odométrique cumulative, deux problèmes qui paralysent souvent les systèmes classiques de navigation SLAM. Contrairement aux approches par apprentissage profond qui nécessitent d'importants volumes de données annotées, AIMAPP s'adapte en ligne à des environnements changeants et à des observations ambiguës. Dans des évaluations conduites à grande échelle, en environnements réels et simulés, le système surpasse ou égale les planificateurs de référence actuels, ouvrant la voie à des robots déployables dans des contextes non structurés comme des entrepôts, des zones sinistrées ou des espaces extérieurs. L'inférence active est un cadre théorique issu des neurosciences computationnelles, initialement développé pour modéliser la perception et l'action chez les êtres vivants. Son application à la robotique est encore émergente, mais AIMAPP représente une des implémentations les plus complètes à ce jour, combinant cartographie, localisation et prise de décision dans un modèle génératif unifié. Le code est disponible publiquement sur GitHub (decide-ugent/aimapp), ce qui pourrait accélérer son adoption dans la communauté robotique. La prochaine étape naturelle sera de tester le système sur des flottes de robots opérant en parallèle, ainsi que dans des environnements dynamiques peuplés d'humains.

💬 Pas de données annotées, pas de carte préalable, et ça tient quand les capteurs flanchent, là où SLAM se plante souvent. C'est le problème qu'on n'arrivait pas à régler proprement depuis des années en robotique mobile. Le code est sur GitHub et compatible ROS, donc les labos n'ont pas besoin de repartir de zéro.