BlueME : Ils ont créé la tech qui permet aux robots de communiquer à 700m sous la mer

Les modèles d'action universels permettent aux robots de simuler les conséquences avant d'agir

Les World Action Models (WAM) constituent une nouvelle famille de modèles d'IA pour la robotique, documentée dans une étude récente qui recense et organise une centaine de publications scientifiques autour de deux grandes lignes architecturales. Contrairement aux systèmes actuels, ces modèles ne se contentent pas d'associer des mouvements à des images de caméra : ils simulent mentalement les conséquences d'une action avant de l'exécuter, en modélisant comment l'environnement va évoluer. L'enjeu est considérable pour le secteur. Les robots industriels et domestiques actuels restent fragiles face à l'imprévu, car leurs modèles n'ont aucune représentation interne de la physique du monde. Les WAM offrent une capacité de planification proactive : un bras robotique peut anticiper qu'attraper un objet d'une certaine façon le fera basculer, et corriger sa trajectoire avant même de bouger. Cela ouvre la voie à des robots beaucoup plus robustes et adaptables dans des environnements non contrôlés. L'avantage décisif de cette approche réside dans les données d'entraînement : les WAM peuvent apprendre à partir de vidéos ordinaires du monde réel, sans étiquetage des actions robotiques, un type de donnée qui était jusqu'ici quasi inutilisable pour les IA robotiques classiques. Cette propriété lève un verrou majeur, car les vidéos non annotées sont disponibles en quantité massive sur internet. La compétition entre laboratoires de recherche et géants de la tech pour maîtriser ce type de modèle devrait s'intensifier dans les prochains mois.

💬 Ce qui m'intéresse là-dedans, c'est pas le robot qui réfléchit avant de bouger, c'est qu'il peut apprendre à partir de vidéos ordinaires, sans annotation spécifique. Les données robotiques étiquetées coûtent une fortune à produire, les vidéos YouTube non, et il y en a des milliards d'heures. C'est le genre de verrou qui, une fois levé, accélère tout le reste.

Le guide du sceptique face aux robots humanoïdes qui font le buzz sur Internet

Les vidéos de robots humanoïdes se multiplient sur les réseaux sociaux, montrant des machines qui dansent, font de l'acrobatie ou accomplissent des tâches ménagères avec une aisance déconcertante. Ces démonstrations, soigneusement orchestrées par des startups et des géants technologiques, créent l'impression que les robots capables de tout faire sont sur le point d'envahir nos quotidiens. Jonathan Hurst, cofondateur d'Agility Robotics et chercheur en robotique à l'Université d'État de l'Oregon, tire la sonnette d'alarme sur ce phénomène viral. Le problème central est l'écart considérable qui subsiste entre ces performances en démonstration et la capacité réelle de ces machines à exécuter les mêmes tâches de manière fiable et répétée dans des environnements non contrôlés. Hurst pointe un mécanisme cognitif bien documenté : les humains ont naturellement tendance à anthropomorphiser tout objet à forme humanoïde. Voir un bras robotique danser paraît simplement impressionnant, mais voir un robot humanoïde effectuer le même mouvement pousse le cerveau à extrapoler, à tort, que cette machine possède l'ensemble des capacités d'un être humain dansant. "Les gens supposent automatiquement que le robot qui ressemble à une personne peut faire tout ce qu'une personne qui danse pourrait faire, ce qui n'est pas vrai", a-t-il déclaré. Cette confusion n'est pas totalement accidentelle. Selon Hurst, de nombreuses startups du secteur exploitent délibérément ce biais cognitif pour séduire les investisseurs et lever des fonds. L'industrie de la robotique humanoïde attire des milliards de dollars de capital-risque, portée par des acteurs comme Figure AI, 1X, Apptronik ou Boston Dynamics, chacun cherchant à convaincre que la percée commerciale est imminente. La réalité technique est plus nuancée : programmer un robot pour reproduire une chorégraphie dans un studio contrôlé est sans commune mesure avec lui faire gérer l'imprévisibilité d'un entrepôt ou d'une cuisine. Le grand public, et parfois les décideurs, peinent encore à faire cette distinction essentielle.

Le professeur de l'USC qui a ouvert la voie à la robotique d'assistance sociale

Maja Matarić, professeure d'informatique, de neurosciences et de pédiatrie à l'Université de Californie du Sud (USC) à Los Angeles, a reçu en 2025 la médaille Robotics de MassRobotics, une récompense qui distingue les chercheuses faisant avancer le domaine de la robotique. Pionnière de la robotique socialement assistive, une discipline qu'elle a contribué à définir en 2005, Matarić développe depuis deux décennies des robots capables de mener des conversations, de jouer à des jeux et de réagir aux émotions. Ses travaux actuels portent sur l'utilisation de robots pour aider des étudiants souffrant d'anxiété et de dépression à suivre une thérapie cognitivo-comportementale (TCC), une approche clinique visant à modifier les schémas de pensée négatifs. Membre de l'IEEE au rang de Fellow, elle a été formée à l'Université du Kansas, où elle a obtenu son diplôme en informatique en 1987, puis au MIT, où elle a réalisé son master et son doctorat en intelligence artificielle et robotique, obtenus respectivement en 1990 et 1994. L'impact des recherches de Matarić touche des populations particulièrement vulnérables : enfants autistes, adolescents en souffrance psychologique, patients nécessitant une rééducation personnalisée. En remplaçant ou en complétant l'interaction humaine par des robots capables d'adapter leur comportement en temps réel, ses travaux ouvrent une voie concrète pour démocratiser l'accès à certaines formes de thérapie, notamment dans des contextes où les professionnels de santé sont en nombre insuffisant. La TCC assistée par robot, en particulier, représente une avancée significative : elle permet de délivrer un accompagnement structuré et répétable, sans les biais relationnels qui peuvent freiner certains patients dans un cadre clinique traditionnel. Née à Belgrade, en Serbie, Matarić a grandi dans une famille marquée par l'ingénierie : son père était ingénieur, son oncle travaillait dans l'aérospatiale. Après le décès de son père à ses 16 ans, elle émigre aux États-Unis avec sa mère. Au MIT, elle rejoint le laboratoire de Rodney Brooks, pionnier des systèmes robotiques réactifs, et développe Toto, le premier robot navigant à base de comportements, capable de cartographier un bâtiment grâce à des capteurs sonars. Ce parcours l'a menée à Brandeis University, puis à USC, où elle dirige aujourd'hui un laboratoire de référence mondiale. À une époque où la robotique sociale suscite un intérêt croissant des géants technologiques et des fonds d'investissement, les travaux fondateurs de Matarić rappellent que les applications les plus durables de la robotique sont souvent celles centrées sur l'humain.

Des agents IA de codage ont appris à des robots à installer des GPU et couper des serre-câbles

Des chercheurs du laboratoire NVIDIA GEAR (Generalist Embodied Agent Research), en collaboration avec des équipes de la Carnegie Mellon University à Pittsburgh et de l'Université de Californie à Berkeley, ont développé un cadre logiciel appelé ENPIRE. Ce système permet à des agents IA spécialisés dans l'écriture de code de concevoir et de piloter de manière entièrement autonome des programmes d'entraînement pour des bras robotiques, en leur allouant un budget de tokens étendu. Résultat concret : ces agents ont réussi à apprendre à des robots à couper des serre-câbles et à insérer des cartes graphiques dans des slots de cartes mères, une tâche de précision particulièrement délicate. Jim Fan, directeur de l'IA chez NVIDIA, a résumé l'expérience ainsi dans un post LinkedIn : "Une partie de notre laboratoire NVIDIA GEAR s'améliore désormais sans relâche pendant la nuit. Nous lisons simplement les rapports le matin." L'enjeu central d'ENPIRE est de supprimer le goulet d'étranglement humain dans la boucle d'entraînement robotique. Le cadre dote les agents d'outils, de mémoire, de contexte, de contraintes et de mécanismes de rétroaction, leur permettant de boucler le cycle complet, conception, test, correction, sans supervision. Jusqu'ici, définir ces régimes d'apprentissage exigeait une expertise humaine considérable. Avec ce type d'automatisation, le rythme de développement des robots industriels pourrait s'accélérer radicalement, avec des implications directes pour la fabrication électronique, la logistique et toute industrie nécessitant de la dextérité manuelle répétable. NVIDIA investit depuis plusieurs années dans la robotique humanoïde et l'IA physique, et le laboratoire GEAR représente l'un de ses fronts de recherche les plus actifs. Cette démonstration s'inscrit dans une tendance de fond : les agents IA ne se limitent plus à produire du texte ou du code, mais deviennent des orchestrateurs capables d'agir sur des systèmes physiques dans le monde réel. La collaboration avec CMU et UC Berkeley, deux institutions leaders en robotique, renforce la crédibilité académique de l'approche. La prochaine étape naturelle serait d'étendre ENPIRE à des tâches plus complexes et moins structurées, rapprochant encore davantage la vision d'une usine pilotée en grande partie par des agents autonomes.