Groupe SoftBank lance une pépite robotique déjà valorisée 100 milliards

Mistral se lance dans la robotique avec Robostral Navigate, un modèle de 8 milliards de paramètres qui pilote les robots avec une seule caméra

Mistral entre sur le marché de la robotique avec Robostral Navigate, un modèle de 8 milliards de paramètres capable de guider un robot dans un environnement inconnu à partir d'une seule caméra RGB. Entraîné en simulation puis affiné par apprentissage par renforcement grâce à une méthode baptisée CISPO, le modèle atteint un score de 76,6 % sur le benchmark R2R-CE, une référence standard pour évaluer la navigation robotique guidée par le langage en environnement continu. Mistral n'a pour l'instant communiqué aucune date de disponibilité commerciale pour ce modèle. Cette annonce marque un tournant stratégique pour la start-up française, jusque-là concentrée sur les grands modèles de langage textuels et multimodaux. En misant sur une navigation reposant sur une caméra unique plutôt que sur des capteurs coûteux comme le LiDAR ou des systèmes multi-caméras, Mistral vise à rendre l'autonomie robotique plus accessible et moins onéreuse à déployer, un enjeu central pour les fabricants de robots mobiles, de drones ou de véhicules autonomes qui cherchent à réduire les coûts matériels tout en conservant des performances fiables en environnement réel et imprévisible. Ce mouvement s'inscrit dans une compétition mondiale croissante autour de l'intelligence artificielle incarnée, où des acteurs comme Google DeepMind, Nvidia ou encore des start-up spécialisées investissent massivement pour doter les robots d'une compréhension fine de leur environnement physique. En s'appuyant sur son expertise en modèles de langage compacts et efficaces, Mistral cherche à se positionner comme fournisseur de briques logicielles pour l'industrie robotique, un marché encore jeune mais jugé stratégique, alors que les frontières entre IA générative et robotique autonome continuent de s'estomper rapidement.

Le Japon veut déployer 10 millions de robots d’ici 2040, et le plan est déjà lancé

Le Japon a dévoilé un plan gouvernemental visant à déployer environ 10 millions de robots humanoïdes sur son territoire d'ici 2040, dans le cadre d'une stratégie baptisée « intelligence artificielle physique ». Le programme cible 18 secteurs d'activité, avec une priorité donnée aux soins aux personnes âgées, à l'agroalimentaire, à la gestion des catastrophes et à plusieurs pans de l'industrie. Pour piloter ce chantier, le gouvernement s'appuie sur Noetra, une coentreprise réunissant SoftBank, NEC, Sony Group et Honda, quatre poids lourds industriels et technologiques japonais. Des centres d'excellence dédiés à la robotique et à l'IA doivent également être créés afin de former les talents nécessaires et d'accompagner les entreprises dans cette transition. Il ne s'agit donc pas d'une simple déclaration d'intention : les acteurs industriels sont déjà désignés et des investissements en recherche, formation et intégration sont prévus. Cette ambition répond à un problème démographique aigu. Le Japon fait face depuis plusieurs années à un vieillissement accéléré de sa population et à une pénurie de main-d'œuvre qui fragilise plusieurs secteurs, notamment les soins aux personnes âgées et l'industrie. En misant sur des robots dotés d'un corps capable d'agir dans le monde physique, plutôt que sur de simples chatbots conversationnels, Tokyo cherche à maintenir son activité économique malgré la baisse de sa population active. Pour les entreprises japonaises, c'est aussi l'occasion de consolider une avance technologique dans la robotique humanoïde, un secteur jugé stratégique pour l'avenir industriel du pays. Si le plan se concrétise, il pourrait transformer en profondeur des métiers physiques jusqu'ici peu automatisés, des maisons de retraite aux chaînes de production agroalimentaires. Le Japon n'est cependant pas seul dans cette course mondiale aux robots humanoïdes. La Chine ambitionne de mettre en service 10 000 robots à usage commercial dès fin 2026, dans la logistique, la fabrication et l'accompagnement des personnes âgées, et a déjà exporté plus de 10 millions de robots entre janvier et mai 2026 pour une valeur d'environ 20 milliards de yuans, selon les douanes chinoises, même si les robots humanoïdes ne représentent encore que 8 000 unités sur ce total, largement dominé par les robots de nettoyage. En Corée du Sud, Hyundai Motor Group prévoit de déployer des robots humanoïdes dans certaines usines américaines à partir de 2028. Singapour, les Émirats arabes unis et l'Allemagne financent eux aussi des projets d'automatisation physique. Cette compétition internationale illustre un basculement plus large de l'IA : après des années centrées sur le langage et les chatbots, les investissements se tournent désormais vers des machines capables d'agir concrètement dans le monde réel.

Robbyant lance LingBot-VLA 2.0, un modèle VLA open source de 6 milliards de paramètres pour la manipulation robotique multi-morphologies

Robbyant, filiale d'Ant Group, a publié LingBot-VLA 2.0, un modèle fondation de type Vision-Language-Action (VLA) destiné au contrôle de robots, accompagné d'un rapport technique, d'un code source sous licence Apache-2.0 et d'un checkpoint de 6 milliards de paramètres. Ce modèle, baptisé lingbot-vla-v2-6b, s'appuie sur Qwen3-VL-4B-Instruct comme backbone vision-langage et convertit des images de caméra ainsi qu'une instruction textuelle en commandes robotiques concrètes. Deux modèles enseignants, LingBot-Depth et DINO-Video, supervisent l'entraînement par distillation. Sur une carte graphique NVIDIA GeForce RTX 4090D, une inférence prend environ 130 millisecondes avec 10 étapes de débruitage. L'entraînement s'appuie sur environ 60 000 heures de données, dont 50 000 heures de trajectoires robotiques couvrant 20 configurations différentes, du bras unique à l'humanoïde complet, et 10 000 heures de vidéos égocentriques humaines, issues d'un pool brut de 90 000 et 20 000 heures respectivement, filtré par un pipeline qui élimine les échantillons bruités via des scores de secousse, vitesse et accélération. L'annotation des sous-tâches repose sur le modèle Qwen3.6-27B, qui segmente chaque vidéo selon un vocabulaire fermé de 18 catégories d'actions. L'enjeu central visé par Robbyant est de combler l'écart persistant entre les performances des modèles VLA en laboratoire et leurs limites en déploiement réel, un problème récurrent qui freine l'adoption industrielle de la robotique généraliste. En unifiant la représentation des actions dans un vecteur canonique de 55 dimensions, couvrant bras, effecteurs, mains, poignets, tête et base mobile, LingBot-VLA 2.0 permet à un seul modèle de piloter des architectures robotiques très différentes sans réentraînement spécifique. Cette approche pourrait accélérer le déploiement de robots polyvalents dans l'industrie et la logistique, en réduisant les coûts de développement liés à la création d'un modèle par type de robot. L'ouverture du code sous licence permissive vise aussi à stimuler la recherche communautaire sur les modèles VLA multi-embodiment. Le choix d'une architecture Mixture-of-Experts pour l'expert d'action, inspirée des mécanismes de routage sans perte d'équilibrage introduits par DeepSeek-V3, s'inscrit dans une tendance plus large de la recherche en IA visant à augmenter la capacité des modèles sans alourdir le calcul actif. À paramètres actifs équivalents, cette architecture MoE surpasse un modèle dense de référence sur les tâches du benchmark GM-100. LingBot-VLA 2.0 introduit également une distillation à double requête, avec des jetons apprenants ciblant l'observation présente et une observation future, pour anticiper la dynamique du monde plutôt que réagir seulement à l'instant présent. Ces choix technique reflètent la compétition croissante entre laboratoires chinois et occidentaux sur la robotique générale fondée sur des modèles fondation, un terrain où Ant Group cherche désormais à s'imposer aux côtés d'acteurs comme Figure, Physical Intelligence ou Google DeepMind.

💬 C'est le pattern qu'on va voir se répéter partout en robotique cette année : un seul modèle qui pilote bras, mains et humanoïde sans réentraînement par machine. Un vecteur d'action unifié à 55 dimensions, ça règle enfin le vrai problème, celui de devoir refaire un modèle à chaque nouveau robot. Reste que 130ms d'inférence sur une RTX 4090D, c'est loin d'être garanti stable en usine, et Ant Group arrive tard face à Figure ou Physical Intelligence sur ce terrain.

Hyundai se lance dans la robotique et l'IA physique

Hyundai Motor Group a annoncé un pivot stratégique majeur vers la robotique et ce que le secteur appelle l'« IA physique », des systèmes d'intelligence artificielle intégrés à des machines capables d'agir et de s'adapter dans des environnements réels. Dans une interview accordée à Semafor, le président du groupe, Chung Eui-sun, a confirmé que ces technologies joueront un rôle central dans la prochaine phase de croissance du conglomérat coréen. Pour appuyer cette ambition, Hyundai prévoit d'investir 26 milliards de dollars aux États-Unis d'ici 2028, s'ajoutant aux quelque 20,5 milliards déjà engagés sur les quarante dernières années. Au cœur de ce plan : le déploiement de robots humanoïdes issus de Boston Dynamics, dont Hyundai a pris le contrôle en 2021, dans ses propres usines de fabrication. La production industrielle de ces robots est attendue vers 2028, avec un objectif de 30 000 unités par an d'ici 2030. Ce virage vers l'IA physique représente une transformation profonde du modèle opérationnel de Hyundai, qui vend chaque année plus de 7 millions de véhicules dans plus de 200 pays via 16 sites de production mondiaux. L'objectif n'est pas de substituer les robots aux humains, mais de leur confier les tâches répétitives ou physiquement exigeantes pendant que les opérateurs se concentrent sur la supervision et la coordination. Chung estime que cette réorganisation permettra d'améliorer l'efficacité et la qualité des produits face à des exigences clients en constante évolution. À terme, ces systèmes pourraient également s'étendre à la logistique et aux services de mobilité, même si les usines restent pour l'instant le principal terrain d'expérimentation. Hyundai n'évolue pas en isolation : la course à l'IA physique s'intensifie dans l'ensemble de l'industrie automobile et technologique, poussée par la convergence entre robotique avancée, données temps réel et modèles d'apprentissage automatique. Le groupe mise également sur l'hydrogène via sa marque HTWO, couvrant production, stockage et utilisation, qu'il présente comme complémentaire aux véhicules électriques, notamment pour alimenter les infrastructures d'IA et les centres de données dont les besoins énergétiques explosent. Ce double pari, robotique et énergie propre, reflète une lecture claire de la part de Chung : les mutations réglementaires et les nouvelles attentes des marchés régionaux imposent une refonte de la façon dont Hyundai produit et opère. Le constructeur, dont les marques Hyundai, Kia et Genesis forment encore le socle du chiffre d'affaires, entame une transition de long terme, du fabricant de véhicules vers un acteur de systèmes physiques intelligents.