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Des blocs reconfigurables permettent aux robots d'assembler et réutiliser des bâtiments

Résumé IASource uniqueImpact UE

Des chercheurs du MIT ont mis au point un système de construction modulaire dans lequel des unités structurelles légères, appelées voxels, peuvent être assemblées par des robots pour former des bâtiments à l'échelle réelle. Publiés par le groupe de recherche du MIT, ces travaux présentent des blocs géométriquement conçus pour s'emboîter sans fixations permanentes, selon un principe de réseau en treillis où les forces se répartissent sur l'ensemble de l'assemblage plutôt que de se concentrer dans des colonnes ou des poutres isolées. Les robots progressent le long de la structure au fur et à mesure de sa construction, plaçant et connectant chaque unité en séquence. L'ensemble du système a été pensé autour de ce que les machines peuvent exécuter de manière fiable, une logique inverse par rapport au chantier traditionnel, où les outils robotiques sont généralement intégrés à des méthodes conçues pour des équipes humaines.

L'enjeu est à la fois environnemental et économique. Les chercheurs estiment que la construction par voxels pourrait produire une empreinte carbone nettement inférieure à celle des méthodes conventionnelles, grâce à deux facteurs : une utilisation plus légère des matériaux par volume construit, et la possibilité de récupérer et de réutiliser les composants en fin de vie plutôt que de les démolir. Le béton et l'acier génèrent d'importants volumes de carbone incorporé lors de leur fabrication ; un voxel, lui, pourrait théoriquement traverser plusieurs bâtiments successifs au cours de sa durée de vie. L'automatisation modifie également l'équation du travail : en confiant les tâches de placement répétitives à des robots, le système pourrait réduire les coûts et accélérer les délais de construction pour des structures standardisées.

Le projet s'inscrit dans une trajectoire de recherche plus large sur la construction numérique, l'idée que les bâtiments, à l'image de produits manufacturés, peuvent être spécifiés en unités discrètes lisibles par des machines. Mais des limites importantes subsistent à ce stade. Le système s'applique uniquement à des formes géométriquement simples ; les plans irréguliers, les structures mixtes en hauteur et l'intégration des réseaux électriques, de plomberie ou de climatisation dans les parois portantes restent hors de portée. L'imperméabilité, l'isolation thermique et acoustique ne sont pas non plus résolues par la géométrie des voxels seuls. La question de la montée en échelle vers des chantiers multi-étages en conditions réelles demeure entière. Si ces obstacles sont surmontés, l'approche pourrait transformer en profondeur la manière dont architectes et ingénieurs conçoivent et démantèlent les bâtiments de demain.

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1MIT News Robotics

Des blocs de construction assemblés par robots pour une construction plus efficace et durable

Des chercheurs du MIT ont développé un système de construction basé sur des blocs modulaires tridimensionnels, appelés "voxels", assemblés par des robots sur site. L'étude, publiée dans la revue Automation in Construction, a été menée par Miana Smith, doctorante au Center for Bits and Atoms (CBA) du MIT, en collaboration avec Paul Richard de l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne, Alfonso Parra Rubio et Neil Gershenfeld, professeur au MIT et directeur du CBA. L'équipe a d'abord évalué huit designs de voxels existants, puis conçu trois nouveaux modèles basés sur une géométrie en treillis octet, capable de s'auto-aligner mécaniquement pour former des structures rigides sans nécessiter de nombreux connecteurs. Pour automatiser l'assemblage, les chercheurs ont développé les MILAbots, des robots qui se déplacent comme des chenilles sur la structure en cours de construction, en ancrant et étendant leur corps, et qui placent les voxels en place à l'aide de pinces avant de les verrouiller par emboîtement. Les résultats préliminaires sont saisissants sur le plan environnemental : ce système pourrait réduire le carbone incorporé, c'est-à-dire l'ensemble des émissions liées au cycle de vie des matériaux, de jusqu'à 82 % par rapport aux techniques courantes comme l'impression 3D en béton, le béton préfabriqué modulaire ou la charpente métallique. Le système serait également compétitif en termes de coût et de délais de construction. Le choix des matériaux utilisés pour fabriquer les voxels joue cependant un rôle déterminant dans leur bilan carbone et leur prix. Si ces chiffres se confirment à plus grande échelle, ce type d'approche pourrait transformer radicalement la manière dont on construit des bâtiments, un secteur qui représente aujourd'hui environ 40 % des émissions mondiales de CO2. Le CBA développe les voxels depuis plusieurs années, jusqu'ici appliqués à des domaines à haute performance comme l'aéronautique et le spatial, en partenariat avec la NASA, Airbus et Boeing, notamment pour des ailes d'avion, des pales d'éoliennes et des structures spatiales. L'idée centrale est d'importer dans la construction la rigueur d'ingénierie de l'industrie aéronautique. "Pourquoi ne pas construire des bâtiments aussi efficacement qu'on construit des avions ?" résume Neil Gershenfeld. Des questions essentielles restent encore à résoudre avant un déploiement à grande échelle : la robustesse à long terme, la résistance au feu, et la montée en puissance du système de robotique. Mais selon les chercheurs, ces premiers résultats valident la faisabilité de la fabrication numérique appliquée au bâtiment, un champ qui pourrait devenir central dans la course mondiale à la décarbonation de la construction.

UEL'implication de l'EPFL de Lausanne et les objectifs de décarbonation du bâtiment (40 % des émissions mondiales) s'inscrivent dans les priorités du Pacte Vert européen, bien que le système reste au stade de la recherche préliminaire.

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2MIT Technology Review

Des travailleurs indépendants forment des robots humanoïdes, et des benchmarks IA plus fiables

Des travailleurs à la tâche, recrutés dans plus de 50 pays dont le Nigeria, l'Inde et l'Argentine, filment désormais leurs gestes quotidiens pour entraîner les robots humanoïdes de demain. C'est le modèle de Micro1, une entreprise qui collecte ces vidéos — souvent captées via un iPhone fixé sur le front — et les revend aux fabricants de robots. Pendant ce temps, OpenAI a bouclé la plus grande levée de fonds de l'histoire de la Silicon Valley : 122 milliards de dollars, en amont d'une introduction en bourse très attendue pour plus tard cette année. Et selon le MIT Technology Review, les benchmarks actuels d'évaluation de l'IA seraient fondamentalement inadaptés à l'usage réel de ces systèmes. Ces trois signaux convergent vers un même constat : l'IA et la robotique entrent dans une phase d'industrialisation massive, avec des modèles économiques qui soulèvent autant de questions qu'ils n'apportent de réponses. Les travailleurs de Micro1 sont bien payés à l'échelle locale, mais leur travail pose des problèmes sérieux de consentement éclairé et de confidentialité des données — qui est filmé, dans quel contexte, et qui en profite réellement ? Du côté des benchmarks, Angela Aristidou, professeure à l'University College London et chercheuse associée au Stanford Human-Centered AI Institute, plaide pour une évaluation radicalement différente : non plus des performances isolées sur des tâches abstraites, mais une mesure de la capacité de l'IA à fonctionner dans des environnements réels, multi-acteurs, sur la durée. Sans cette réforme, les risques et les capacités réelles de l'IA resteront systématiquement mal évalués. L'essor des humanoïdes n'est pas un phénomène marginal : les lecteurs du MIT Technology Review l'ont récemment élu « 11e percée technologique » à ajouter à la liste 2026 des dix innovations majeures. Ce vote populaire illustre l'appétit du public pour ces machines, au moment même où les entreprises du secteur se disputent les données d'entraînement les plus précieuses — les vidéos de gestes humains dans des contextes domestiques. Quant à OpenAI, sa valorisation stratosphérique s'accompagne d'ambitions sociales affichées : selon Vanity Fair, l'entreprise préparerait un projet visant à « repenser le contrat social ». Dans ce contexte, les appels de militants à quitter ChatGPT, relayés par le MIT Technology Review lui-même, témoignent d'une tension croissante entre l'accélération technologique et ses implications pour la société.

UELa chercheuse Angela Aristidou (University College London / Stanford HAI) plaide pour une réforme des benchmarks IA, un enjeu directement lié à l'évaluation des systèmes soumis à l'AI Act européen.

RobotiqueActu

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3Interesting Engineering

Les robots peuvent désormais éplucher, trancher et manipuler des objets de forme irrégulière

Des chercheurs de l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) et de l'Institut de recherche Idiap ont présenté une nouvelle méthode permettant aux robots de manipuler des objets de formes irrégulières avec une précision inédite. Le système génère une carte en nuage de points de l'objet observé, identifie des repères clés à sa surface, puis construit une représentation continue et lisse de cette géométrie, quelle que soit la taille ou la forme de l'objet. Lors des tests, des robots ont réussi à effectuer des tâches en contact direct avec des surfaces, comme éplucher des bananes et des patates douces, les trancher ou sonder leur surface. L'approche s'est montrée robuste même face à des données de capteurs incomplètes ou bruitées, ainsi que dans des environnements encombrés. Sur 50 objets déformés aléatoirement, la méthode a produit des trajectoires d'action plus stables et cohérentes que les techniques conventionnelles. Cette avancée s'attaque à l'un des problèmes fondamentaux de la robotique : transférer des compétences de manipulation d'un objet à un autre sans réentraînement massif. Là où un humain adapte instinctivement son geste pour éplucher un légume inconnu en s'appuyant sur sa compréhension intuitive des surfaces, les robots actuels échouent face à la variabilité géométrique des objets du quotidien. En rendant les représentations indépendantes de la forme spécifique, le cadre développé à Lausanne permettrait à terme de déployer des robots capables d'opérer dans des cuisines, des chaînes agroalimentaires ou des environnements industriels sans nécessiter des milliers d'exemples d'entraînement pour chaque nouvel objet rencontré. Sur le plan technique, la méthode exploite la géométrie différentielle discrète et l'équation de diffusion thermique pour propager les informations géométriques à travers la surface d'un objet, directement depuis des nuages de points bruts, sans nécessiter de modèle 3D propre. Elle combine cette diffusion avec des techniques de Monte Carlo pour gérer les transitions entre mouvements libres et contact physique, produisant des référentiels locaux orientés qui guident des actions simples comme glisser, couper ou sonder. Ce cadre modulaire s'intègre avec plusieurs stratégies de contrôle existantes, dont la téléopération, l'optimisation de trajectoires et l'apprentissage par renforcement. La publication positionne cette approche géométrique comme une alternative prometteuse aux méthodes purement basées sur l'apprentissage profond, dont la gourmandise en données reste un frein majeur à la généralisation dans le monde réel.

UEMenée par l'EPFL et l'Institut Idiap (Suisse), cette avancée ouvre des perspectives concrètes pour l'automatisation des chaînes agroalimentaires et industrielles européennes, en réduisant drastiquement le besoin en données d'entraînement pour chaque nouvel objet.

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4arXiv cs.RO

Un robot hybride roues-jambes reconfiguré pour une meilleure maniabilité et adaptabilité

Des chercheurs ont présenté FLORES, un nouveau robot à roues et pattes dont la conception mécanique originale vise à dépasser les limites des plateformes hybrides existantes. La particularité de FLORES réside dans la configuration de ses pattes avant : là où la plupart des robots de ce type utilisent un degré de liberté en roulis (hip-roll) pour l'articulation de la hanche, FLORES le remplace par un degré de liberté en lacet (hip-yaw). Ce changement en apparence subtil modifie profondément la manière dont le robot oriente ses roues et coordonne ses mouvements, permettant des transitions fluides entre locomotion sur roues et locomotion sur pattes selon la nature du terrain rencontré. Cet ajustement mécanique apporte des gains concrets en matière de maniabilité et d'efficacité énergétique. Sur sol plat, le robot peut rouler de façon optimisée grâce à une meilleure orientation des roues, comparable à une direction avant pilotée. Sur terrain accidenté, les pattes reprennent le dessus avec l'agilité nécessaire pour franchir obstacles et irrégularités. Pour exploiter pleinement ces capacités, l'équipe a développé un contrôleur par apprentissage par renforcement (RL), en adaptant le cadre Hybrid Internal Model (HIM) avec une structure de récompenses taillée sur mesure pour la configuration mécanique unique de FLORES. Le résultat est un système capable de générer des allures de locomotion inédites, tirant simultanément parti des deux modes de déplacement. Les robots à roues et pattes constituent un axe de recherche actif en robotique mobile, portés par la demande croissante pour des plateformes capables d'évoluer dans des environnements non structurés, que ce soit en logistique, en inspection industrielle ou en interventions d'urgence. La plupart des designs existants peinent à exploiter pleinement les avantages des deux modes sans compromis importants sur l'un ou l'autre. FLORES s'inscrit dans cette dynamique en proposant une architecture repensée dès la conception mécanique, plutôt qu'en cherchant à compenser par le seul logiciel. Le projet est publié en open source sur GitHub, ce qui ouvre la voie à des expérimentations et adaptations par la communauté robotique.

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