Robot moonwalk façon Michael Jackson : le fiasco

Familiar : ce robot veut devenir le nouveau membre de votre famille

Colin Angle, cofondateur d'iRobot et père du Roomba, a dévoilé lors de la conférence Future of Everything un robot quadrupède baptisé Familiar, développé par sa nouvelle société Familiar Machines & Magic. Contrairement aux robots industriels qui dominent le marché, Familiar est conçu exclusivement pour vivre aux côtés des humains. Doté de 23 degrés de liberté, il ne communique ni par écran ni par interface classique, mais uniquement par le mouvement, le son et le toucher. Une enveloppe tactile, des caméras et des microphones lui permettent de percevoir son environnement en temps réel. Son intelligence artificielle multimodale, combinant vision, audio, langage et mémoire, fonctionne entièrement en local, sans dépendance au cloud, pour minimiser la latence et protéger la vie privée des utilisateurs. L'entreprise, jusqu'ici restée discrète, sort officiellement de sa phase de développement confidentielle. Ce robot de compagnie incarne une rupture de philosophie dans la robotique grand public. Là où les assistants vocaux et les interfaces numériques restent abstraits, Familiar mise sur la présence physique comme vecteur de lien : selon l'entreprise, les humains réagissent différemment à une machine tangible qu'à un écran. Le robot apprend progressivement de chaque interaction, construit une mémoire des comportements de ses utilisateurs et adapte ses réponses dans la durée, une forme de personnalisation continue que les appareils classiques ne peuvent offrir. Pour les personnes isolées, les enfants ou les personnes âgées, ce type de compagnon robotique pourrait représenter une alternative concrète aux solutions numériques actuelles, en répondant à des besoins émotionnels et relationnels que les machines industrielles n'adressent pas. Le marché de la robotique est aujourd'hui massivement orienté vers la manipulation, le tri et le transport en entrepôt, un secteur en croissance rapide où s'affrontent Boston Dynamics, Figure ou Agility Robotics. Familiar Machines & Magic choisit délibérément de s'en écarter pour explorer le segment du robot domestique de compagnie, encore peu structuré mais potentiellement immense. L'équipe s'appuie sur des profils issus de Disney Research, du MIT, d'Amazon et de Boston Dynamics, ce qui lui confère une crédibilité technique solide. Colin Angle a déjà prouvé avec iRobot qu'un robot simple pouvait séduire des millions de foyers ; il cherche désormais à franchir une étape supérieure en créant des machines qui « comprennent leur environnement » plutôt que d'exécuter des tâches figées. Aucune date de commercialisation ni de prix n'ont été annoncés : la présentation de Familiar reste pour l'instant une démonstration de vision, mais elle pose les jalons d'une nouvelle catégorie de produits qui pourrait redéfinir la place du robot dans l'espace domestique.

Le robot de tennis de table de Sony bat des joueurs d'élite

Sony AI a publié le 22 avril 2026 dans la revue Nature les résultats d'Ace, un robot de tennis de table capable de battre des joueurs humains de haut niveau en compétition officielle. Lors d'évaluations menées sous les règles de la Fédération Internationale de Tennis de Table (ITTF), Ace a remporté trois victoires sur cinq matchs contre des joueurs élites, puis a enchaîné des victoires contre des joueurs professionnels lors de rencontres supplémentaires en décembre 2025 et mars 2026. Le robot a notamment atteint un taux de retour supérieur à 75 % face à des effets allant jusqu'à 450 rad/s. Développé par Sony AI à Zurich sous la direction de Peter Dürr, Ace combine neuf caméras à pixels actifs pour la localisation 3D de la balle, trois systèmes de contrôle du regard à base de capteurs de vision événementielle, et un système de contrôle fondé sur du reinforcement learning sans modèle, le tout monté sur un bras robotique haute vitesse capable de réactions à l'échelle de la milliseconde. C'est la première fois qu'un robot autonome surpasse des humains d'élite dans un sport physique compétitif réel, une rupture nette avec les victoires de l'IA dans les jeux de plateau (échecs, Go) ou les environnements numériques. Le tennis de table impose des contraintes particulièrement sévères : vitesse de balle extrême, trajectoires imprévisibles, effets complexes et adaptation constante à un adversaire. Ace réussit à généraliser à des situations rares et difficiles à simuler, comme les retours après rebond sur le filet, ce qui illustre la robustesse de son architecture de contrôle. Pour l'industrie robotique, cela valide l'idée que des agents IA physiques peuvent opérer en temps réel dans des environnements humains non structurés, ouvrant la voie à des applications bien au-delà du sport : assistance physique, logistique de précision, interfaces homme-machine rapides. Le projet s'inscrit dans une course mondiale à l'IA physique où les grands acteurs technologiques investissent massivement pour sortir l'intelligence artificielle de l'écran. Sony AI, division de recherche fondée en 2019, a fait du sport un terrain d'expérimentation privilégié, notamment avec des travaux antérieurs sur Gran Turismo. Le choix du tennis de table n'est pas anodin : c'est l'un des sports les plus rapides et les plus techniques au monde, ce qui en fait un banc d'essai exigeant pour la perception, la planification et le contrôle moteur. La publication dans Nature signale une ambition scientifique sérieuse, et les performances croissantes d'Ace entre les évaluations initiales et celles de mars 2026 suggèrent que le système continue de progresser. La prochaine étape pour l'équipe sera probablement d'élargir les capacités du robot à des contextes d'interaction encore plus ouverts et moins contraints.

Le socle logiciel pour robots polyvalents

X Square Robot, entreprise chinoise spécialisée dans l'IA incarnée, mise sur une pile technologique intégrée pour doter les robots d'une capacité générale, faute de recette éprouvée comme celle qui a fonctionné pour les grands modèles de langage. Sa stack combine des données d'interaction, un modèle du monde capable de prédire les changements physiques, et un modèle d'action regroupant perception, planification, raisonnement et décision, le tout réuni dans une architecture baptisée World Unified Model. L'entreprise a développé un système de collecte de données, l'Universal Manipulation Interface, commercialisé sous le nom QUANXTA Zero Series : des humains portant un dispositif à double pince enregistrent des démonstrations, sans passer par la téléopération d'un robot. La particularité tient à un contrôle qualité strict, avec une boucle d'inspection qui rejoue physiquement un échantillon de trajectoires sur un vrai robot ; seules celles qui accomplissent réellement la tâche sont retenues comme valides. Une pince qui se referme une fraction de seconde trop tôt, par exemple, ressemble à une saisie réussie dans les données mais a en fait repoussé l'objet, et se trouve donc écartée. X Square Robot pré-entraîne ensuite ses modèles sur un large volume de démonstrations humaines avant d'ajouter une petite quantité de données robotiques réelles pour ancrer le modèle à la dynamique précise de la machine. Cette approche s'attaque à ce que l'entreprise considère comme le principal frein au développement de robots généralistes : non pas le nombre de paramètres des modèles, mais le coût et la qualité des données d'interaction. Selon X Square Robot, la combinaison de données humaines bon marché et d'un faible volume de données robotiques permet d'atteindre des performances comparables à un jeu de données entièrement robotique, pour un coût de collecte environ 20 fois inférieur, principalement parce que le dispositif portable coûte beaucoup moins cher à déployer qu'une flotte de robots téléopérés. Pour l'industrie, cela change la donne économique de l'entraînement robotique et pourrait accélérer l'émergence de robots capables de transférer leurs compétences d'une tâche à une autre, voire d'une machine à une autre, un problème resté largement irrésolu jusqu'ici. Le choix de publier cette pile en accès ouvert s'inscrit dans un débat plus large sur la manière de construire l'IA incarnée : faut-il un modèle unique et massif, ou un ensemble de composants complémentaires partageant une base de code commune, comme le défend X Square Robot avec ses modèles du monde et d'action présentés comme indépendants mais liés ? L'entreprise mise sur trois principes structurants : considérer l'interaction, et non la simple trajectoire, comme unité de base des données robotiques ; viser un pré-entraînement directement exploitable plutôt qu'une simple initialisation à affiner ; et modéliser le comportement autour d'événements physiques plutôt que de simples découpages temporels. Ces choix, encore débattus dans le secteur, positionnent X Square Robot parmi les acteurs qui tentent de définir la future norme technique des robots généralistes, dans un contexte de concurrence croissante entre laboratoires chinois et occidentaux sur ce terrain.

💬 C'est ce genre de choix technique qui va décider qui gagne la course aux robots généralistes. X Square Robot parie sur des humains qui filment leurs mains plutôt que sur des flottes de robots téléopérés, et ça change tout niveau coût, environ 20 fois moins cher. Le vrai test c'est leur boucle de contrôle qualité, rejouer les trajectoires sur un vrai robot pour virer les fausses bonnes prises, ça sent le truc pensé par des gens qui se sont pris le nez dans le mur en prod.

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.