Hong Kong ouvre une supérette… entièrement gérée par un robot humanoïde

Un robot humanoïde Nvidia tient un poste de 8 heures en usine Siemens à 60 bacs par heure

En janvier 2026, le robot humanoïde HMND 01 Alpha du startup britannique Humanoid a réalisé un déploiement de deux semaines dans l'usine électronique de Siemens à Erlangen, en Allemagne. Les résultats, annoncés à la Hannover Messe 2026 en partenariat avec Nvidia, ont dépassé tous les objectifs fixés : le robot à roues a opéré en continu pendant plus de huit heures, déplaçant 60 bacs de stockage par heure avec un taux de réussite supérieur à 90 %. Sa mission consistait à saisir des bacs, les transporter à travers l'usine et les déposer sur des convoyeurs aux points de transfert désignés pour les opérateurs humains, dans un environnement de production réel où ses performances avaient un impact direct sur les opérations. Stephan Schlauss, directeur mondial de la motion control chez Siemens, a qualifié l'usine d'Erlangen de "customer zero" : Siemens s'est volontairement positionné comme premier client payant et validateur de la technologie, avant de la proposer à d'autres industriels. Ce déploiement est significatif parce qu'il franchit la frontière entre démonstration contrôlée et production industrielle réelle. Le robot a travaillé aux côtés d'humains et de systèmes automatisés existants, coordonnant ses actions en temps réel avec des véhicules à guidage autonome et les systèmes de l'usine via la plateforme Siemens Xcelerator, qui a fourni des capacités de jumeau numérique, de perception par IA, d'interfaces PLC-robot et de gestion de flotte. C'est précisément ce niveau d'intégration enterprise qui distingue un vrai déploiement industriel d'une simple preuve de concept. Deepu Talla, vice-président robotique et edge AI chez Nvidia, a affirmé que ce déploiement ouvre la voie aux robots humanoïdes pour atteindre des objectifs de production réels sur des lignes actives. Humanoid, fondée en 2024 par Artem Sokolov et dont le siège est à Londres avec des bureaux à Boston et Vancouver, emploie plus de 200 ingénieurs issus d'Apple, Tesla, Google et Boston Dynamics. L'entreprise a développé le HMND 01 Alpha en environ sept mois, là où le cycle habituel dépasse 18 à 24 mois, grâce à une approche "simulation d'abord" utilisant Nvidia Isaac Lab pour l'apprentissage par renforcement et Nvidia Isaac Sim pour la validation virtuelle avant tout déploiement physique. La version bipède du robot dispose de 29 degrés de liberté et d'une suite complète de capteurs. Siemens et Humanoid présentent le déploiement d'Erlangen non comme une expérimentation isolée mais comme une architecture de référence reproductible par d'autres fabricants, dans un contexte où la pénurie de main-d'oeuvre dans l'industrie manufacturière et les contraintes de flexibilité rendent les lignes entièrement automatisées souvent inadaptées.

💬 60 bacs par heure, 8 heures sans s'arrêter, en production réelle, pas dans un labo avec les caméras bien placées. Le positionnement de Siemens en "customer zero" dit tout : ils testent sur leur propre usine avant de revendre l'architecture à leurs clients industriels, c'est une stratégie commerciale autant qu'une validation technique. Sept mois de dev au lieu de deux ans grâce à la simulation, bon, faut confirmer ça sur 50 usines et pas une.

Le robot IA de Sony bat des joueurs pendant qu'un robot humanoïde remporte une course à Pékin

Un robot de tennis de table développé par Sony AI, baptisé Ace, a remporté des matchs contre des joueurs humains de haut niveau dans des conditions de compétition officielles, arbitrées selon les règles de la Fédération internationale de tennis de table. En avril 2025, Ace a gagné trois manches sur cinq face à des joueurs de niveau élite, avant d'enchaîner de nouvelles victoires contre des professionnels en décembre 2025 et début 2026. Le système repose sur neuf caméras synchronisées, trois systèmes de vision et huit articulations contrôlant la raquette, le tout capable de traiter le mouvement d'une balle à une vitesse que l'oeil humain ne peut résoudre. Contrairement aux robots de ping-pong existants depuis les années 1980, Ace n'a pas été entraîné par imitation de joueurs humains mais par auto-apprentissage en simulation, ce qui lui a permis de développer des stratégies propres, moins prévisibles pour ses adversaires. L'étude décrivant le système a été publiée dans la revue Nature. Cette performance marque une étape significative dans ce que l'industrie appelle la "physical AI", l'application de l'intelligence artificielle à des machines opérant dans des environnements réels et dynamiques. Le tennis de table représente un défi technique particulièrement difficile : la vitesse de la balle, la variabilité des effets et la contrainte de temps extrême exigent une perception et une coordination quasi instantanées. Peter Dürr, directeur de Sony AI Zurich et responsable du projet, souligne que contrairement aux jeux vidéo ou aux échecs, les sports physiques en temps réel restaient jusqu'ici hors de portée de l'IA. La joueuse professionnelle Mayuka Taira, battue par Ace, a noté que l'absence de signaux émotionnels du robot le rendait particulièrement difficile à lire : impossible de deviner ses points faibles ou ses préférences de jeu. L'équipe de Sony AI estime que les techniques de perception et de contrôle développées pour Ace pourront être transposées à la robotique industrielle et aux services. Dans un registre différent mais tout aussi révélateur de l'essor de la robotique physique, le premier semi-marathon de robots humanoïdes s'est tenu le même mois à Pékin, dans le district d'E-Town. L'événement a réuni plus d'une centaine de robots et quelque 12 000 coureurs humains sur des parcours séparés de 21 kilomètres. Le robot Lightning, développé par Honor, a franchi la ligne d'arrivée en 50 minutes et 26 secondes, établissant le meilleur temps de la compétition. Ces deux événements, le robot pongiste de Sony et le marathon pékinois, illustrent une même dynamique : après des années de progrès dans les environnements numériques contrôlés, l'IA s'attaque désormais au monde physique, avec des résultats qui commencent à rivaliser sérieusement avec les capacités humaines dans des disciplines concrètes et mesurables.

Un robot humanoïde joue au badminton grâce à l'apprentissage par renforcement multi-étapes

Des chercheurs ont présenté un système de badminton pour robots humanoïdes entièrement piloté par apprentissage par renforcement, sans recours à des démonstrations d'experts ni à des référentiels de mouvement préenregistrés. Le pipeline d'entraînement, décrit dans un article soumis sur arXiv (arXiv:2511.11218), repose sur un curriculum en trois étapes : acquisition des déplacements de jambes, génération de frappes guidée par la précision, puis raffinement centré sur la tâche. En simulation, deux robots humanoïdes ont maintenu un échange de 21 coups consécutifs. Sur matériel réel, face à une machine lance-volants et à des adversaires humains, le robot a atteint des vitesses de volant en sortie de raquette allant jusqu'à 19,1 mètres par seconde, avec une distance d'atterrissage moyenne des retours de 4 mètres. Cette démonstration marque un cap dans la robotique des interactions dynamiques. Jusqu'ici, les robots humanoïdes excellaient dans des environnements statiques, locomotion, manipulation d'objets posés, mais échouaient face à des objets rapides et imprévisibles. Coordonner bras et jambes en temps réel pour intercepter et renvoyer un volant relève d'une difficulté qualitativement différente : le robot doit anticiper, se positionner et frapper avec précision en une fraction de seconde. Ce système unifié, qui pilote simultanément le bas et le haut du corps pour servir l'objectif de frappe, constitue une avancée directement applicable à d'autres tâches critiques en dynamique, comme la manipulation d'objets projetés ou les interactions physiques en environnement industriel. Pour déployer ce contrôleur sur robot réel, les chercheurs ont intégré un filtre de Kalman étendu (EKF) chargé d'estimer et de prédire la trajectoire du volant. Ils ont également développé une variante sans prédiction explicite, qui supprime l'EKF tout en atteignant des performances comparables, ce qui suggère que le réseau de neurones internalise lui-même une forme d'anticipation. Cette approche s'inscrit dans une tendance de fond : former des comportements moteurs complexes uniquement en simulation, puis les transférer sur hardware (sim-to-real transfer), sans nécessiter de données humaines coûteuses. Les résultats ouvrent la voie à des robots capables d'interactions physiques rapides et précises dans des contextes jusqu'ici réservés à l'humain.

Vidéo : ce robot humanoïde sprinte à une vitesse jamais vue

Le robot humanoïde H1 de la start-up chinoise Unitree Robotics a atteint une vitesse de 10,1 mètres par seconde lors d'un test de sprint filmé et publié le 11 avril 2026. La vidéo, diffusée sur le compte officiel d'Unitree, montre la machine traverser une piste d'athlétisme à pleine allure, maintenant une foulée stable et régulière sans rupture d'équilibre visible. Le H1 pèse environ 62 kg pour une longueur de jambe de 80 cm, des proportions proches d'un coureur humain de gabarit moyen. Unitree précise que le dispositif de mesure comporte une légère marge d'erreur, mais la démonstration reste spectaculaire et a largement dépassé les cercles spécialisés de la robotique. Cette performance place le H1 dans une catégorie inédite pour un robot à pattes bipèdes. À titre de comparaison, le record du monde du 100 mètres détenu par Usain Bolt depuis 2009 correspond à une vitesse de pointe d'environ 12,4 m/s. L'écart se resserre, ce qui alimente un débat sérieux sur la trajectoire d'amélioration de ces systèmes. Pour l'industrie, cela signifie que les robots humanoïdes ne sont plus cantonnés à des tâches lentes et contrôlées : la mobilité rapide ouvre des perspectives concrètes en logistique d'urgence, intervention en environnement hostile, ou assistance physique dans des contextes où la réactivité compte. Pour les ingénieurs et compétiteurs du secteur, c'est aussi un signal fort sur l'état de l'art accessible avec du matériel grand public, le H1 n'est pas un prototype de laboratoire confidentiel. Unitree s'est imposé ces dernières années comme l'un des acteurs les plus actifs de la robotique humanoïde abordable, face à des concurrents comme Boston Dynamics, Figure AI ou Agility Robotics. L'approche biomécanique du H1, qui s'inspire directement de l'anatomie humaine pour synchroniser articulations et moteurs, est au coeur de sa stratégie différenciante. La prochaine étape se profile déjà : le 19 avril 2026 se tient la deuxième édition du semi-marathon de robots humanoïdes, un événement qui devrait réunir plusieurs machines en compétition directe sur la même ligne de départ. Les analystes anticipent un niveau de concurrence nettement supérieur à la première édition, ce qui pourrait à nouveau repousser les limites connues de vitesse et d'endurance pour ce type de système. La question n'est plus de savoir si les robots peuvent courir vite, mais jusqu'où cette courbe de progression va s'accélérer.