L’IA s’attaque aux fauteuils roulants avec de…

L'IA vise la navigation autonome en fauteuil roulant

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1IEEE Spectrum AI

L'IA vise la navigation autonome en fauteuil roulant

Des chercheurs du DFKI (Centre de recherche allemand pour l'intelligence artificielle) ont développé des fauteuils roulants électriques intelligents capables de navigation semi-autonome et entièrement autonome via commandes vocales en langage naturel, dans le cadre du projet REXASI-PRO. Les prototypes embarquent deux lidars, une caméra 3D et le système de navigation open-source ROS2 Nav2, permettant à un utilisateur de dire simplement « Conduis-moi à la machine à café » pour atteindre sa destination en évitant les obstacles. Pooja Viswanathan, PDG de Braze Mobility, souligne toutefois que le coût, la fiabilité en conditions réelles et l'adaptation aux besoins variés des utilisateurs restent des freins majeurs à la démocratisation de ces technologies.

UELe projet REXASI-PRO est porté par le DFKI, centre de recherche européen de référence, et ses résultats pourraient alimenter les standards d'accessibilité et de robotique de service au sein de l'UE.

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L'IA physique soulève des questions de gouvernance pour les systèmes autonomes

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2AI News

L'IA physique soulève des questions de gouvernance pour les systèmes autonomes

La convergence de l'intelligence artificielle et des systèmes physiques pose des questions de gouvernance inédites pour les entreprises, les régulateurs et les ingénieurs. En 2024, la Fédération internationale de la robotique recensait 542 000 robots industriels installés dans le monde, soit plus du double du niveau enregistré dix ans plus tôt. Les projections tablent sur 575 000 unités en 2025 et plus de 700 000 d'ici 2028. Dans ce contexte, le marché de ce que les analystes appellent désormais la "Physical AI" -- robotique, edge computing et machines autonomes -- était estimé à 81,64 milliards de dollars en 2025 par Grand View Research, avec des projections atteignant 960,38 milliards en 2033. En mars 2025, Google DeepMind a franchi une étape concrète en lançant Gemini Robotics et Gemini Robotics-ER, deux modèles construits sur Gemini 2.0 et conçus pour le contrôle direct de robots et le raisonnement spatial. En avril 2026, une nouvelle version, Gemini Robotics-ER 1.6, a été mise en préversion via l'API Gemini, avec des capacités renforcées de planification de tâches, de détection de succès et de raisonnement par étapes intermédiaires. L'enjeu dépasse largement celui de l'automatisation logicielle classique. Lorsqu'un modèle de langage produit une réponse incorrecte, l'erreur reste dans le domaine informationnel. Lorsqu'un modèle piloté un robot, une sortie erronée peut se traduire par un mouvement physique dans un environnement partagé avec des humains ou connecté à des équipements industriels critiques. Google DeepMind identifie trois propriétés fondamentales pour des robots véritablement utiles : la généralité (capacité à traiter des objets et environnements inconnus), l'interactivité (adaptation aux instructions humaines et aux conditions changeantes), et la dextérité (précision des gestes physiques). Des systèmes comme Gemini Robotics peuvent suivre des instructions en langage naturel et exécuter des séquences complexes -- plier du papier, emballer des objets, manipuler des éléments jamais vus à l'entraînement. Mais cette même flexibilité complique la définition de limites de sécurité claires et de procédures d'arrêt d'urgence. Derrière la performance technique se profile un problème de gouvernance systémique encore non résolu. Contrairement aux logiciels, les systèmes physiques autonomes opèrent dans des espaces réels, soumis à des normes de sécurité industrielles, de responsabilité civile et de certification qui n'ont pas été conçues pour des agents capables de raisonner et de décider de façon autonome. La mise à disposition de Gemini Robotics-ER 1.6 via l'API Gemini rapproche le développement de ces systèmes des environnements de tests accessibles aux développeurs, mais transfère aussi une partie de la responsabilité vers les intégrateurs. Le secteur se retrouve face à une question centrale : qui valide, surveille et peut arrêter un agent physique lorsque son comportement s'écarte des limites prévues ? Les réponses réglementaires et industrielles à cette question seront déterminantes pour le déploiement à grande échelle de la Physical AI dans les prochaines années.

UELes industriels et régulateurs européens devront réviser les cadres de responsabilité civile, de certification et de sécurité des machines pour couvrir des agents physiques autonomes capables de raisonner, un vide que l'AI Act actuel n'adresse pas encore directement.

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Anduril collabore avec l’US Army pour perfectionner des drones autonomes et des programmes IA

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3Le Big Data

Anduril collabore avec l’US Army pour perfectionner des drones autonomes et des programmes IA

Le 13 mars 2026, l'US Army a notifié à Anduril Industries un contrat-cadre de type IDIQ plafonné à 20 milliards de dollars sur dix ans, structuré en deux périodes de cinq ans. Cet accord consolide plus de 120 programmes d'achats technologiques existants au sein d'un cadre unique géré depuis le centre d'Aberdeen. Un premier financement de 87 millions de dollars est déjà fléché vers le NORAD pour déployer la plateforme d'intelligence artificielle Lattice dans la lutte anti-drones. Concrètement, Lattice fusionne en temps réel les données de radars, capteurs infrarouges et systèmes Sentry pour détecter et intercepter des menaces en quelques secondes, y compris sans signal GPS grâce à la vision par ordinateur. Les drones Altius, déjà utilisés par centaines en Ukraine depuis 2022 et livrés à Taïwan en août 2025, le missile intercepteur réutilisable Roadrunner, et le drone furtif Fury, produit depuis fin mars 2026 dans l'usine Arsenal-1 en Ohio, forment le coeur de l'arsenal déployé sous ce contrat. La startup vise un chiffre d'affaires de deux milliards de dollars d'ici fin 2026, soit le double de son niveau actuel. Ce contrat repositionne Anduril comme pilier central de la modernisation militaire américaine, au moment où le Pentagone cherche à opérer à ce que Gabe Chiulli, directeur technique du bureau CIO du DoD, appelle la "vitesse machine". L'architecture décentralisée de Lattice garantit une haute résilience face au brouillage électronique, point critique sur les théâtres modernes. En remplaçant les anciens dispositifs de commandement par un logiciel ouvert interopérable entre forces terrestres, navales et aériennes, l'armée américaine réduit ses délais administratifs d'acquisition et accélère l'équipement des unités en opération. Pour l'industrie de défense, le signal est sans ambiguïté : les startups logicielles à cycle court concurrencent désormais frontalement les géants historiques comme Lockheed Martin ou Raytheon sur des marchés jusqu'ici captifs. Ce rapprochement s'inscrit dans une accélération dictée par deux crises majeures. D'un côté, la guerre en Ukraine a validé en conditions réelles l'efficacité des drones autonomes à bas coût et du logiciel Lattice, malgré des réserves de l'US Air Force sur la fiabilité de certains systèmes, réserves qui alimentent désormais directement l'apprentissage automatique des engins. De l'autre, la menace d'essaims de drones en mer de Chine impose une réponse scalable que les systèmes traditionnels ne peuvent pas fournir. L'intégration de Lattice au réseau militaire global JADC2 et les outils de commandement en réalité augmentée comme les lunettes EagleEye dessinent un champ de bataille unifié que Washington veut opérationnel bien avant la fin de la décennie.

UELa validation opérationnelle de drones autonomes à bas coût en Ukraine accélère la pression sur les armées européennes, dont française, pour moderniser leurs doctrines d'acquisition vers des solutions logicielles agiles face aux menaces d'essaims de drones.

RobotiqueOpinion

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Mercedes-Benz mise sur l’IA on-device avec Liquid AI pour ses futurs modèles

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4Le Big Data

Mercedes-Benz mise sur l’IA on-device avec Liquid AI pour ses futurs modèles

Mercedes-Benz a officialisé le 23 avril 2026 un partenariat pluriannuel avec Liquid AI, une startup spécialisée dans les modèles d'intelligence artificielle embarquée. L'accord prévoit le déploiement à grande échelle de l'IA on-device sur les véhicules équipés des systèmes MBUX de troisième et quatrième générations en Amérique du Nord, avec un premier déploiement en production attendu dès le second semestre 2026. Concrètement, Mercedes-Benz intégrera les modèles Liquid Foundations (LFM) directement dans le matériel du véhicule, ce qui permettra à l'assistant vocal MBUX de traiter localement la reconnaissance vocale, la compréhension du langage naturel et certaines capacités de raisonnement, sans passer par des serveurs distants. Cette IA embarquée ne remplacera pas les architectures cloud existantes, mais les complètera dans une logique hybride : le traitement local pour les usages quotidiens, le cloud pour les cas plus complexes. L'enjeu est double : rapidité et confidentialité. En éliminant la latence des échanges avec des serveurs distants, le système peut répondre en temps réel aux demandes du conducteur, y compris des requêtes complexes combinant navigation, confort et information. La relation entre le conducteur et son véhicule devient plus conversationnelle, moins dépendante de commandes rigides et préformatées. Pour l'industrie automobile, ce virage vers l'IA locale représente une rupture significative : les constructeurs ne sont plus contraints de s'appuyer entièrement sur des infrastructures cloud tierces, ce qui réduit les coûts d'exploitation et renforce la souveraineté sur les données des utilisateurs, un argument commercial de poids face aux régulations croissantes sur la vie privée. Ce partenariat s'inscrit dans la stratégie plus large du "software-defined vehicle", le véhicule défini par logiciel, que Mercedes-Benz construit autour de son système d'exploitation propriétaire MB.OS. Jörg Burzer, membre du directoire de Mercedes-Benz, présente cette approche comme "les bases d'une nouvelle génération d'expériences embarquées intuitives et multimodales". Pour Liquid AI, fondée par Ramin Hasani, le secteur automobile constitue l'un des débouchés les plus ambitieux de l'IA dans le monde physique : ses modèles sont conçus pour être légers et optimisés, capables de fonctionner sur le matériel déjà présent dans les véhicules sans nécessiter de composants supplémentaires coûteux. L'automobile devient ainsi un nouveau terrain de compétition pour les acteurs de l'IA embarquée, aux côtés d'Apple, Google et des équipementiers traditionnels, dans une course où la maîtrise du logiciel embarqué conditionne désormais la différenciation entre constructeurs.

UEMercedes-Benz, constructeur allemand emblématique, renforce la souveraineté des données de ses clients européens en traitant localement les interactions vocales, un argument de conformité direct face au RGPD.

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

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