L'IA vise la navigation autonome en fauteuil roulant

Système ouvert de bout en bout pour la navigation autonome de robots en conditions réelles

Des chercheurs ont présenté un système embarqué léger et à architecture ouverte permettant à un robot quadrupède de naviguer de manière autonome dans des environnements réels, inconnus et dynamiques, sans apprentissage préalable spécifique à ces lieux. Déployé sur un robot Unitree Go2 à quatre pattes, le système atteint un taux de réussite supérieur à 88 % dans plusieurs environnements intérieurs testés. Il repose sur ROS2 comme middleware de communication entre les différents composants embarqués, et accepte des instructions de navigation formulées en langage naturel. Les capteurs du robot alimentent en continu un système de localisation et de cartographie, qui construit des graphes de scènes hiérarchiques enrichis de sémantique ouverte, c'est-à-dire capables d'identifier des objets sans liste prédéfinie. Un planificateur basé sur un grand modèle de langage (LLM) exploite ces graphes pour générer et adapter des plans d'action en temps réel, au fur et à mesure que la scène évolue. Ce résultat est significatif car la navigation autonome en environnement réel reste un problème difficile que la majorité des systèmes actuels ne résolvent qu'en simulation, là où les conditions sont contrôlées et les incertitudes absentes. Le fait qu'un robot puisse interpréter une consigne en langue naturelle, construire une représentation sémantique de son environnement à la volée et s'y adapter dynamiquement ouvre la voie à des déploiements pratiques dans des bâtiments industriels, des entrepôts, des hôpitaux ou des espaces publics, sans configuration manuelle préalable. La robotique autonome bute depuis des années sur quatre obstacles fondamentaux : la perception imparfaite, l'observabilité partielle, l'incertitude de localisation et les contraintes de sécurité. L'intégration des LLM comme couche de planification symbolique, combinée à une cartographie sémantique continue, représente une approche émergente qui capitalise sur les progrès récents en traitement du langage naturel et en vision par ordinateur. Ce travail s'inscrit dans une tendance plus large visant à doter les robots de capacités de raisonnement général plutôt que de comportements pré-programmés, un chantier sur lequel rivalisent des équipes académiques et des acteurs industriels comme Boston Dynamics, Figure AI ou Agility Robotics.

L’IA s’attaque aux fauteuils roulants avec de grandes promesses

Des prototypes de fauteuils roulants intelligents intégrant l'intelligence artificielle ont été présentés début mars 2026 lors d'une conférence sur les technologies d'assistance en Californie. Ces dispositifs sont conçus pour améliorer l'autonomie des utilisateurs en facilitant la navigation dans des environnements encombrés ou complexes. L'apport de l'IA pourrait représenter une avancée significative pour les personnes à mobilité réduite, en réduisant les obstacles du quotidien — couloirs étroits, foules, obstacles imprévus — sans intervention manuelle constante. Si les promesses se confirment, ces technologies pourraient transformer l'expérience de millions de personnes dépendant d'un fauteuil roulant. Le secteur des technologies d'assistance connaît depuis plusieurs années une accélération liée aux progrès de l'IA embarquée, avec plusieurs acteurs cherchant à repositionner le fauteuil roulant comme un outil de mobilité véritablement autonome.

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.

ANYbotics : l’entreprise porte le marché en avant de la robotique autonome

ANYbotics, entreprise suisse fondée en 2016 comme spin-off de l'ETH Zurich, s'impose comme l'un des acteurs de référence de la robotique quadrupède industrielle. Sa technologie phare, le robot ANYmal, est conçue pour inspecter de manière autonome des installations complexes, usines, raffineries, centrales électriques, sites chimiques, sans intervention humaine directe. La machine se déplace sur des terrains accidentés, grimpe des escaliers, traverse des couloirs étroits et des surfaces humides, et embarque des capteurs capables de détecter des anomalies thermiques ou des fuites de gaz en temps réel. ANYbotics commercialise plusieurs versions de ce robot, dont l'ANYmal X, certifié ATEX pour les zones à risque d'explosion. En décembre 2024, la société a finalisé une levée de fonds de série B de 60 millions de dollars, lui permettant d'accélérer son expansion internationale et de renforcer sa capacité de production. L'enjeu dépasse la simple prouesse mécanique : dans les environnements industriels à haut risque, les robots d'ANYbotics remplacent des rondes humaines régulières par des inspections automatisées continues. Les données collectées permettent d'anticiper les pannes avant qu'elles ne deviennent critiques, réduisant les arrêts non planifiés et les coûts de maintenance. Pour des secteurs comme la pétrochimie, l'énergie ou la chimie, où une défaillance peut avoir des conséquences graves sur la sécurité des travailleurs et la continuité de production, cette approche représente un changement opérationnel concret. L'intérêt des grands groupes industriels pour cette technologie confirme que la robotique d'inspection autonome est en train de passer du stade expérimental à celui de standard industriel. La trajectoire d'ANYbotics illustre la montée en puissance d'un écosystème européen de la robotique avancée, porté par la recherche académique suisse. Les fondateurs ont mis plusieurs années à transformer un prototype de laboratoire en produit fiable pour des environnements réels, validant progressivement leur technologie sur le terrain avant de lever des financements significatifs. L'entreprise évolue dans un marché en pleine consolidation, où elle affronte notamment Boston Dynamics et ses concurrents américains et asiatiques. La levée de 60 millions de dollars en 2024 lui donne les moyens de tenir ce rythme, d'ouvrir de nouveaux marchés géographiques et de diversifier ses certifications réglementaires. Les prochaines étapes concerneront probablement l'intégration plus poussée de l'intelligence artificielle dans l'analyse des données collectées, et l'extension vers de nouveaux secteurs comme les infrastructures d'énergie renouvelable.