Aller au contenu principal
Vidéo : deux robots de Figure AI coopèrent seuls pour nettoyer une chambre
RobotiqueLe Big Data · 2 min de lecture

Vidéo : deux robots de Figure AI coopèrent seuls pour nettoyer une chambre

Source originale ↗·

Figure AI a publié le 8 mai 2026 une vidéo montrant deux de ses robots humanoïdes F.03 nettoyer une chambre et refaire un lit en moins de deux minutes, de manière entièrement autonome. Les deux machines ouvrent une porte, déplacent une chaise de bureau, rangent un casque audio, ferment un livre, puis s'attaquent ensemble à la confection du lit: elles saisissent la couette, la déplient et la lissent de façon synchronisée. Le tout est piloté par Helix-02, le système d'intelligence artificielle maison développé par Figure AI pour contrôler ses humanoïdes. L'entreprise affirme que c'est la première fois qu'un unique réseau neuronal gouverne plusieurs robots humanoïdes coopérant sur une tâche complexe, en combinant perception visuelle, locomotion et manipulation fine dans une seule architecture.

Ce qui distingue cette démonstration des précédentes, c'est l'absence de chef d'orchestre centralisé entre les deux robots. Chacun analyse la scène via ses propres caméras et interprète les intentions de l'autre uniquement en observant ses mouvements, sans communication directe. Ils fonctionnent comme deux humains qui tendraient une housse de couette sans se concerter verbalement. Le moment le plus significatif techniquement reste la manipulation de la couette: un tissu souple change constamment de forme, ce qui oblige chaque robot à recalculer ses actions en temps réel à chaque geste de son partenaire. C'est un problème de robotique notoirement difficile, très différent de la manipulation d'objets rigides comme des boîtes ou des outils.

Figure AI s'inscrit dans une course industrielle intense autour des robots humanoïdes destinés aux environnements domestiques et professionnels, un marché que convoitent aussi Tesla avec Optimus, Boston Dynamics, Agility Robotics ou encore 1X. La coopération multi-robot représente une étape charnière: un seul humanoïde ne suffit pas pour de nombreuses tâches du monde réel qui nécessitent deux paires de mains. Cependant, la prudence reste de mise face à ce type de démonstration. La pièce est soigneusement préparée avant l'exercice, les objets placés de façon optimale, et aucun élément imprévu ne vient perturber les robots pendant l'opération. La distance entre un environnement de démo contrôlé et un appartement ordinaire avec ses câbles, ses animaux de compagnie et son désordre quotidien reste considérable. Les progrès sont néanmoins réels et s'accélèrent: la question n'est plus de savoir si les humanoïdes atteindront ce niveau d'autonomie en conditions réelles, mais à quelle échéance.

Dans nos dossiers

Cet article vous a été utile ?

Vu une erreur factuelle dans cet article ? Signalez-la. Toutes les corrections valides sont publiées sur /corrections.

À lire aussi

Des robots humanoïdes de Figure AI gèrent des colis sous le regard fasciné d'internet
1Ars Technica AI 

Des robots humanoïdes de Figure AI gèrent des colis sous le regard fasciné d'internet

Depuis le 13 mai, la startup de robotique Figure AI diffuse en direct sur internet une démonstration continue de ses robots humanoïdes Figure 03 en train de manipuler des colis dans un entrepôt. La tâche assignée aux machines est précise : inspecter le code-barres de petits colis, cartons, enveloppes rembourrées, et les déposer sur un tapis roulant, face codée vers le bas. L'opération se déroule de façon entièrement autonome, sans intervention humaine, selon Brett Adcock, PDG de Figure AI. Le stream, initialement prévu sur huit heures, s'est prolongé pendant près d'une semaine et a inclus, à un moment, une confrontation directe entre un robot et un stagiaire humain. La vidéo est devenue virale, suscitant un engouement rare pour une démonstration technologique industrielle. Sur YouTube, des spectateurs ont baptisé les robots de surnoms ; sur X, des utilisateurs ont comparé l'événement au « plus grand démo produit depuis le 'one more thing' de Steve Jobs ». Face à cet enthousiasme inattendu, Figure AI a rapidement lancé une ligne de merchandising à l'effigie de ses robots. Pour l'industrie, ce type d'attention grand public représente un levier de financement et de recrutement considérable, à un moment où la robotique humanoïde attire des milliards de dollars d'investissement. Figure AI évolue dans un secteur en pleine effervescence, face à des concurrents comme Boston Dynamics, Agility Robotics ou encore Tesla avec son Optimus. La startup cherche à démontrer que ses robots peuvent accomplir des tâches logistiques répétitives avec une fiabilité suffisante pour une intégration industrielle réelle. Cela dit, les experts rappellent que même les démonstrations les plus impressionnantes restent des conditions contrôlées, loin de refléter la complexité du monde réel. La vraie question n'est pas de savoir si un robot peut placer des colis sur un tapis roulant pendant quelques heures, mais s'il peut le faire des milliers d'heures d'affilée, dans des environnements variables, sans supervision.

RobotiqueOpinion
1 source
C’est incroyable ! Figure AI passe à 55 robots en une semaine (et ça inquiète)
2Le Big Data 

C’est incroyable ! Figure AI passe à 55 robots en une semaine (et ça inquiète)

Figure AI vient de franchir un cap industriel majeur dans la robotique humanoïde. En seulement 120 jours, la startup californienne a multiplié par 24 sa cadence de production sur son site BotQ, passant d'un robot par jour à un robot par heure, soit 55 unités sur la semaine du 29 avril 2026. Cette montée en puissance repose sur une chaîne de fabrication entièrement repensée : plus de 150 postes de travail connectés, un logiciel maison pilotant chaque étape, plus de 50 points de contrôle qualité, et plus de 80 tests fonctionnels par unité avant validation. Les robots subissent des cycles intensifs de squats, de jogging et de mouvements répétés pour simuler les conditions réelles dès la sortie de ligne. Les résultats sont saisissants : un rendement supérieur à 80 % dès la première sortie, un taux de réussite de 99,3 % sur les batteries, et plus de 9 000 actionneurs déjà produits. Cette accélération industrielle dépasse la simple performance logistique. Chaque robot déployé devient un capteur de données qui alimente Helix, le système d'intelligence artificielle maison de Figure AI. Plus la flotte s'agrandit, plus l'IA apprend vite, et plus les robots gagnent en autonomie réelle. Les nouvelles capacités s'appuient sur une approche dite de contrôle corporel complet guidé par la perception : équipés de caméras embarquées, les robots reconstruisent une vision 3D de leur environnement et anticipent leurs mouvements, que ce soit pour monter des escaliers, traverser des surfaces irrégulières ou s'adapter à des situations imprévues sans assistance humaine. Figure AI a également développé une infrastructure de gestion de flotte incluant diagnostic en temps réel, maintenance à distance et mises à jour simultanées sur l'ensemble des unités déployées. Figure AI s'inscrit dans une course industrielle qui oppose désormais plusieurs géants et startups bien financées sur un même terrain : la capacité à produire des humanoïdes en série et à les rendre opérationnels à grande échelle. Tesla, avec son robot Optimus, et Boston Dynamics font figure de concurrents directs, mais la vraie bataille se joue aujourd'hui sur les données réelles accumulées en déploiement. Celui qui dispose de la plus grande flotte apprenante accumule un avantage compétitif difficile à rattraper. Figure AI, soutenue par des investisseurs majeurs de la Silicon Valley et des partenariats industriels actifs notamment avec BMW, mise sur cette logique de flywheel : plus de robots, plus de données, de meilleures décisions, encore plus de robots. La question qui reste ouverte est celle de la vitesse à laquelle ces humanoïdes vont effectivement remplacer de la main-d'oeuvre dans des environnements industriels réels, une perspective qui fascine autant qu'elle inquiète.

UELe partenariat actif de Figure AI avec BMW expose directement le tissu industriel européen à la robotique humanoïde en série, avec des implications concrètes sur l'emploi dans les usines du continent.

RobotiqueOpinion
1 source
Les jeux vidéo vont-ils entraîner les robots de demain ?
3FrenchWeb 

Les jeux vidéo vont-ils entraîner les robots de demain ?

Les jeux vidéo occupent une place de plus en plus centrale dans l'entraînement des intelligences artificielles physiques, à mesure que les limites des données textuelles se font sentir. Les grands modèles de langage comme GPT ou Llama se sont nourris de milliards de pages web, mais cette source s'épuise et ne suffit plus pour les nouveaux besoins de l'IA incarnée. Les robots, les véhicules autonomes et les agents capables d'interagir avec le monde physique nécessitent un tout autre type de données : des environnements 3D riches, des scènes dynamiques, des interactions complexes entre objets et personnages. Les jeux vidéo, avec leurs mondes simulés à grande échelle, leur physique réaliste et leurs millions d'heures de gameplay généré par les joueurs, constituent un gisement quasiment inexploité pour ce type d'apprentissage. Cette bascule change la donne pour l'industrie du jeu vidéo, qui pourrait voir ses moteurs graphiques et ses bases d'assets valorisés bien au-delà du divertissement. Pour les constructeurs de robots et les entreprises de véhicules autonomes, disposer de simulations réalistes permet d'entraîner des agents à moindre coût et sans risque, avant tout déploiement dans le monde réel. Les studios de jeux, les éditeurs de moteurs comme Unreal Engine ou Unity, et les fabricants de cartes graphiques se retrouvent ainsi au cœur d'une nouvelle chaîne de valeur stratégique. Ce virage s'inscrit dans une tendance plus large où l'industrie de l'IA cherche de nouvelles sources de données après avoir épuisé le texte accessible sur internet. Des acteurs comme Nvidia investissent déjà massivement dans la simulation pour la robotique, tandis que plusieurs studios explorent des partenariats avec des laboratoires d'IA. La question qui se pose désormais est celle de la propriété de ces données et du partage de valeur entre créateurs de jeux et développeurs d'intelligence artificielle.

RobotiqueOpinion
1 source
Import AI 463 : robots qui s'améliorent seuls, cluster GPU chinois de 10k, et essai élégiaque sur l'ère humaine
4Import AI 

Import AI 463 : robots qui s'améliorent seuls, cluster GPU chinois de 10k, et essai élégiaque sur l'ère humaine

Des chercheurs de NVIDIA ont présenté ENPIRE, un système logiciel conçu pour permettre aux robots physiques de s'améliorer de manière autonome, sans intervention humaine continue. Le principe s'inspire directement des boucles d'expérimentation utilisées par les agents IA : des bras robotiques tentent des tâches, échouent, analysent leurs erreurs et affinent leur approche de façon répétée. Le système repose sur quatre modules distincts, un module d'environnement qui réinitialise automatiquement la scène entre chaque essai, un module d'amélioration de politique qui lance le raffinement des stratégies, un module d'exécution qui évalue les performances en temps réel, et un module d'évolution dans lequel des agents de codage analysent les journaux d'erreurs, consultent la littérature scientifique et modifient le code d'entraînement pour corriger les défaillances. Côté matériel, chaque station de test est équipée de deux bras YAM (Yet Another Manipulator) de l'entreprise I2RT en configuration bimanuelle, d'un ensemble de caméras, et d'un poste de travail animé par une NVIDIA RTX 5090. Les modèles testés pour piloter ces agents incluent GPT-5.5 via Codex, Claude Opus 4.7 via Claude Code et Kimi-2.6, les deux premiers se disputant la première place selon les tâches. Les résultats obtenus sur des tâches de manipulation dextère sont frappants : le système atteint un taux de réussite de 99 % sur des exercices comme le jeu PushT, le rangement de broches dans un boîtier ou la découpe de colliers de serrage avec un cutter. Les chercheurs ont également testé l'insertion de cartes GPU dans une carte mère. L'un des enseignements clés est l'avantage du passage à l'échelle multi-agents : faire travailler en parallèle 8 agents au lieu d'un seul permet non seulement d'arriver plus vite à de bonnes solutions, mais parfois d'atteindre un score absolu plus élevé, grâce à une exploration plus large de l'espace des solutions possibles. ENPIRE s'inscrit dans une tendance de fond qui vise à réduire la dépendance à l'effort humain dans l'entraînement robotique, deux des obstacles historiques étant précisément l'évaluation manuelle des essais et la remise en état de la scène après chaque échec. En automatisant ces deux étapes, NVIDIA ouvre la voie à des cycles d'apprentissage continus et peu supervisés, ce que les auteurs qualifient de "procédure d'optimisation contrôlable". Des limites subsistent néanmoins : lorsque les agents lisent des journaux, écrivent du code ou attendent une réponse du modèle de langage, les robots restent inactifs, ce qui fait chuter l'utilisation effective de la flotte à mesure que le nombre de machines augmente. La question de la généralisation à des tâches plus complexes, nécessitant des évaluations et des resets que seul un humain peut effectuer, reste entière.

UECette avancée en robotique autonome pourrait à terme influencer les stratégies d'automatisation industrielle en Europe, notamment dans les secteurs manufacturiers, mais l'impact direct sur la France ou l'UE reste indirect à ce stade.

RobotiqueOpinion
1 source

Recevez l'essentiel de l'IA chaque jour

Une sélection éditoriale quotidienne, sans bruit. Directement dans votre boîte mail.

Recevez l'essentiel de l'IA chaque jour

Gratuit · 1 email le matin, l'essentiel de l'IA · désinscription en un clic