Une startup fondée par un ex-chercheur Nvidia, parmi les nouvelles initiatives sur les world models

De DeepSeek à DeepRoute : pourquoi un chercheur en IA de premier plan a misé sur le monde physique

Le 25 avril 2026, lors du Salon de l'automobile de Pékin, la startup chinoise d'autonomie véhiculaire DeepRoute.ai a tenu une conférence de presse inhabituelle dans le hall A4 du China International Exhibition Center : aucun véhicule en exposition, aucun prototype sur scène. Son PDG, Maxwell Zhou, a choisi ce vide comme manifeste. En une après-midi, il a dévoilé la nouvelle architecture stratégique de l'entreprise autour du concept de "Physical AI", son modèle fondateur (Foundation Model), une ébauche d'agent intégrant conduite et habitacle, et un chiffre clé : un véhicule sur trois équipé d'un système NOA urbain en Chine tourne aujourd'hui sur la technologie DeepRoute, soit plus de 300 000 voitures en circulation. L'événement a également marqué la première apparition publique de Ruan Chong, ancien directeur R&D de DeepSeek et chercheur central en IA multimodale, depuis son arrivée chez DeepRoute en tant que Chief Scientist. Ce repositionnement marque une rupture nette avec la logique dominante du secteur. Là où les acteurs de la conduite autonome se sont longtemps concurrencés sur des benchmarks techniques, quelle pluie, quel angle mort, quel cas limite, DeepRoute revendique désormais un rôle d'infrastructure, comparable selon Zhou à "l'électricité ou les télécommunications". L'objectif affiché est d'atteindre 1 000 miles ou plus entre deux interventions critiques (MPCI) d'ici fin 2026. "Quatre-vingt-dix pour cent de ce qui compte, c'est la sécurité", a déclaré Zhou, ajoutant que Tesla a déjà atteint ce seuil et que les petits modèles ne permettront jamais d'y parvenir : "Quoi que vous fassiez dans le monde des petits modèles, vous ne pouvez pas obtenir dix fois mieux en travaillant plus fort." Le virage vers les grands modèles de fondation est donc présenté comme une nécessité structurelle, pas une option. Le recrutement de Ruan Chong illustre une dynamique plus large que Zhou a explicitement nommée : les responsables de la recherche multimodale des grands groupes internet chinois migrent vers la conduite autonome. Ruan lui-même a expliqué ce choix avec franchise : "Les modèles de langage sont très matures, presque n'importe quelle tâche peut être traitée par un seul modèle. Mais dans l'intelligence multimodale et incarnée, on en est loin. Je préfère être à la frontière." Cette migration de talents, si elle se confirme, signale que le centre de gravité de l'IA appliquée se déplace du texte vers le monde physique. DeepRoute entend capitaliser sur cette fenêtre, avant que le secteur n'atteigne lui-même la maturité qu'a connue le NLP.

Le nouveau modèle de Google rend les cerveaux robotiques un peu plus intelligents

Google DeepMind a publié cette semaine Gemini Robotics-ER-1.6, un nouveau modèle de vision et de langage conçu pour aider les robots à interpréter leur environnement. Pour illustrer ses capacités, Boston Dynamics, qui dispose d'un accord pour intégrer Gemini dans ses robots humanoïdes, a publié une vidéo de ses robots quadrupèdes utilisant le modèle pour lire un thermomètre lors d'une inspection dans une installation industrielle. Selon les benchmarks internes de Google, les gains restent modestes sur un seul flux caméra : le modèle n'améliore que marginalement la capacité du robot à détecter la fin d'une tâche par rapport aux versions précédentes. En revanche, les performances progressent nettement lorsque le robot exploite plusieurs flux caméra simultanément. C'est précisément là que réside l'enjeu pratique : la majorité des environnements robotiques industriels, qu'il s'agisse d'usines ou d'entrepôts, s'appuient sur plusieurs points de vue combinés, comme une caméra en hauteur et une caméra fixée sur le bras du robot. Le système doit être capable de fusionner ces perspectives pour construire une compréhension cohérente de ce qu'il accomplit et savoir quand la tâche est terminée. Ce lancement s'inscrit dans une course intense entre les grands laboratoires d'IA pour doter les robots d'une intelligence de perception plus robuste. Google DeepMind et Boston Dynamics ont formalisé leur partenariat autour de Gemini pour les robots humanoïdes, signalant une convergence entre les modèles de fondation et la robotique physique. Si les progrès annoncés restent incrémentaux, l'amélioration sur les configurations multi-caméras est directement applicable aux déploiements industriels existants, ce qui pourrait accélérer l'adoption de robots autonomes dans des environnements de travail réels. Les prochaines versions du modèle seront à surveiller pour évaluer si ces gains se traduisent en performances significatives sur des tâches complexes en conditions réelles.

AGIBOT et l'Institut de promotion du commerce et des investissements de Macao concluent un partenariat stratégique pour déployer l'IA incarnée à l'échelle mondiale

AGIBOT, entreprise chinoise spécialisée dans la robotique et l'intelligence artificielle incarnée, a signé un accord-cadre de partenariat stratégique avec l'Institut de promotion du commerce et des investissements de Macao (IPIM), lors d'une cérémonie tenue à Lisbonne, au Portugal. Cet accord prévoit la création d'une entité commerciale à Macao dédiée à la fabrication, à l'assemblage, à la R&D, ainsi qu'aux ventes et services après-vente de robots. La zone de coopération approfondie Guangdong-Macao à Hengqin servira de base de production, tandis que Macao constituera le centre commercial et de marque, selon un modèle hybride du type "R&D à Macao, production à Hengqin". Les deux parties envisagent également d'établir un centre de données conjoint avec des universités locales, orienté vers la collecte de données et le développement d'applications en intelligence artificielle incarnée. Les marchés cibles comprennent la Grande Baie, les pays lusophones et l'Asie du Sud-Est. Ce partenariat représente une étape significative dans la stratégie de mondialisation d'AGIBOT, qui s'appuie sur le positionnement unique de Macao comme plateforme de coopération commerciale entre la Chine et les pays de langue portugaise. Pour AGIBOT, l'accès à ce corridor diplomatique et économique ouvre des débouchés dans des marchés émergents difficiles à pénétrer directement depuis la Chine continentale, notamment le Brésil, le Portugal, l'Angola ou le Mozambique. L'IPIM apportera un accompagnement complet via son service "China-Portuguese Trade Navigator", incluant consultations sur les environnements d'investissement, cadres réglementaires, mise en relation avec des partenaires locaux, et soutien au développement des talents technologiques. Ce type de structure permettrait à AGIBOT de contourner certaines barrières réglementaires et géopolitiques en bénéficiant du statut particulier de Macao au sein du système juridique sino-portugais. La robotique incarnée, qui désigne des systèmes d'IA intégrés dans des robots physiques capables d'interagir avec leur environnement réel, est devenue l'un des fronts les plus compétitifs de l'industrie technologique mondiale. AGIBOT, fondée en 2023 et soutenue par des investisseurs de premier plan, s'est positionnée parmi les acteurs chinois les plus ambitieux de ce secteur, aux côtés d'Unitree Robotics et de Fourier Intelligence. La signature à Lisbonne n'est pas anodine : elle illustre une tendance plus large des entreprises chinoises de haute technologie à utiliser Macao comme tête de pont vers l'Europe et l'Afrique lusophone, profitant des avantages fiscaux et de la liberté de circulation des capitaux propres à ce territoire. AGIBOT a indiqué qu'elle avancerait sur ce projet en veillant à la conformité réglementaire, tout en s'impliquant activement dans la formation de talents locaux, ce qui pourrait faciliter son intégration dans les écosystèmes technologiques des marchés cibles.

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

En janvier 2026, le robot humanoïde HMND 01 Alpha du startup britannique Humanoid a réalisé un déploiement de deux semaines dans l'usine électronique de Siemens à Erlangen, en Allemagne. Les résultats, annoncés à la Hannover Messe 2026 en partenariat avec Nvidia, ont dépassé tous les objectifs fixés : le robot à roues a opéré en continu pendant plus de huit heures, déplaçant 60 bacs de stockage par heure avec un taux de réussite supérieur à 90 %. Sa mission consistait à saisir des bacs, les transporter à travers l'usine et les déposer sur des convoyeurs aux points de transfert désignés pour les opérateurs humains, dans un environnement de production réel où ses performances avaient un impact direct sur les opérations. Stephan Schlauss, directeur mondial de la motion control chez Siemens, a qualifié l'usine d'Erlangen de "customer zero" : Siemens s'est volontairement positionné comme premier client payant et validateur de la technologie, avant de la proposer à d'autres industriels. Ce déploiement est significatif parce qu'il franchit la frontière entre démonstration contrôlée et production industrielle réelle. Le robot a travaillé aux côtés d'humains et de systèmes automatisés existants, coordonnant ses actions en temps réel avec des véhicules à guidage autonome et les systèmes de l'usine via la plateforme Siemens Xcelerator, qui a fourni des capacités de jumeau numérique, de perception par IA, d'interfaces PLC-robot et de gestion de flotte. C'est précisément ce niveau d'intégration enterprise qui distingue un vrai déploiement industriel d'une simple preuve de concept. Deepu Talla, vice-président robotique et edge AI chez Nvidia, a affirmé que ce déploiement ouvre la voie aux robots humanoïdes pour atteindre des objectifs de production réels sur des lignes actives. Humanoid, fondée en 2024 par Artem Sokolov et dont le siège est à Londres avec des bureaux à Boston et Vancouver, emploie plus de 200 ingénieurs issus d'Apple, Tesla, Google et Boston Dynamics. L'entreprise a développé le HMND 01 Alpha en environ sept mois, là où le cycle habituel dépasse 18 à 24 mois, grâce à une approche "simulation d'abord" utilisant Nvidia Isaac Lab pour l'apprentissage par renforcement et Nvidia Isaac Sim pour la validation virtuelle avant tout déploiement physique. La version bipède du robot dispose de 29 degrés de liberté et d'une suite complète de capteurs. Siemens et Humanoid présentent le déploiement d'Erlangen non comme une expérimentation isolée mais comme une architecture de référence reproductible par d'autres fabricants, dans un contexte où la pénurie de main-d'oeuvre dans l'industrie manufacturière et les contraintes de flexibilité rendent les lignes entièrement automatisées souvent inadaptées.

💬 60 bacs par heure, 8 heures sans s'arrêter, en production réelle, pas dans un labo avec les caméras bien placées. Le positionnement de Siemens en "customer zero" dit tout : ils testent sur leur propre usine avant de revendre l'architecture à leurs clients industriels, c'est une stratégie commerciale autant qu'une validation technique. Sept mois de dev au lieu de deux ans grâce à la simulation, bon, faut confirmer ça sur 50 usines et pas une.