Les jeux vidéo vont-ils entraîner les robots de…

Des agents IA pour les équipes de robots

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1IEEE Spectrum AI

Des agents IA pour les équipes de robots

Le laboratoire de physique appliquée de l'université Johns Hopkins (APL) a publié une présentation détaillant ses travaux récents sur l'IA agentique appliquée aux équipes de robots collaboratifs. Baptisée "Agentic AI for Robot Teams", cette communication expose une architecture scalable conçue pour doter des systèmes robotiques hétérogènes de capacités d'autonomie, de coordination et d'adaptabilité. Les chercheurs y décrivent comment des agents fondés sur des grands modèles de langage (LLM) peuvent être déployés sur du matériel réel, avec des démonstrations impliquant des équipes de robots aux profils et capacités différents. Le document, disponible sous forme de livre blanc, présente également les leçons tirées des phases de recherche et développement en cours. L'enjeu est considérable : faire travailler ensemble des robots qui ne partagent ni les mêmes capteurs, ni les mêmes actionneurs, ni les mêmes logiciels impose des défis de coordination que les architectures classiques peinent à résoudre. En intégrant des LLM comme couche de raisonnement et de planification, les équipes de l'APL cherchent à rendre ces systèmes capables de s'adapter dynamiquement aux imprévus, de se répartir les tâches et de maintenir une cohérence collective sans supervision humaine constante. Cette approche pourrait transformer des domaines comme la logistique autonome, la gestion de catastrophes, les opérations militaires ou l'exploration de milieux hostiles, où envoyer des équipes humaines reste risqué ou impossible. Le Johns Hopkins APL est l'un des principaux centres de recherche appliquée du Département de la Défense américain, ce qui situe ces travaux dans un contexte stratégique lié à la robotique militaire et aux systèmes autonomes multi-agents. La montée en puissance des LLM depuis 2022 a ouvert une nouvelle voie pour la robotique agentique, jusqu'ici freinée par la rigidité des architectures de contrôle traditionnelles. Les suites annoncées portent sur la généralisation de l'architecture à des équipes plus larges et plus hétérogènes, ainsi que sur l'amélioration de la robustesse dans des environnements dégradés ou incertains.

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Les travailleurs à la tâche qui entraînent des robots humanoïdes à domicile

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2MIT Technology Review

Les travailleurs à la tâche qui entraînent des robots humanoïdes à domicile

Zeus est étudiant en médecine au Nigeria. Chaque soir, après ses gardes à l'hôpital, il rentre dans son studio, fixe son iPhone sur son front à l'aide d'un bandeau, allume son ring light et enregistre ses mouvements — plier des draps, repasser des vêtements, faire la vaisselle. Il est l'un des milliers de travailleurs recrutés par Micro1, une entreprise américaine basée à Palo Alto, en Californie, qui collecte des données du monde réel pour les revendre à des fabricants de robots humanoïdes. Des géants comme Tesla, Figure AI et Agility Robotics sont en course pour construire des robots capables de se déplacer et d'agir comme des humains dans des usines ou des foyers, et les vidéos tournées par ces travailleurs à la tâche sont devenues l'une des ressources les plus convoitées pour les entraîner. Micro1 emploie des milliers de contractuels dans plus de 50 pays — Inde, Nigeria, Argentine — payés 15 dollars de l'heure, un salaire attractif dans des économies où le chômage des jeunes diplômés reste élevé. Des acteurs comme Scale AI, Encord ou encore DoorDash ont lancé leurs propres programmes similaires, tandis qu'en Chine, des centres d'entraînement étatiques équipent des opérateurs de casques VR et d'exosquelettes pour apprendre aux robots à ouvrir un micro-ondes ou essuyer une table. L'enjeu est colossal : les investisseurs ont injecté plus de 6 milliards de dollars dans les robots humanoïdes en 2025, et les entreprises du secteur dépensent aujourd'hui plus de 100 millions de dollars par an pour acheter ces données de mouvement, selon Ali Ansari, PDG de Micro1. La raison est technique : manipuler des objets physiques reste un problème extraordinairement difficile pour un robot. Les simulations virtuelles permettent d'entraîner des mouvements acrobatiques, mais échouent à reproduire fidèlement la physique des interactions avec les objets. Seules des données réelles, captées dans de vrais environnements, semblent capables de combler ce manque. L'essor des grands modèles de langage — qui ont appris à produire du texte en ingérant des milliards de pages du web — a inspiré un changement de paradigme : si les LLM ont appris le langage par l'échelle, les robots pourraient apprendre le mouvement de la même façon, à condition d'accumuler suffisamment de vidéos humaines. Ce modèle économique soulève pourtant des questions sérieuses. Les travailleurs, qui ont accepté de parler à MIT Technology Review sous pseudonyme faute d'autorisation explicite de leur employeur, s'interrogent sur ce qu'ils signent réellement : leurs données biométriques, leurs gestes captés chez eux, la topographie de leur intérieur — tout cela alimente des systèmes dont ils ignorent les usages précis. La question du consentement éclairé et de la vie privée reste en suspens, d'autant que la chaîne entre le gig worker nigérian et le robot d'usine déployé en Europe ou aux États-Unis est opaque. Zeus, lui, s'ennuie à repasser des chemises en boucle. Il espère devenir médecin. En attendant, il entraîne les robots qui, peut-être un jour, travailleront à sa place.

UELes pratiques opaques de collecte de données biométriques et gestuelles décrites soulèvent des questions de conformité RGPD, notamment si ces systèmes entraînés alimentent des robots humanoïdes déployés sur le territoire européen.

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Vidéo : deux robots de Figure AI coopèrent seuls pour nettoyer une chambre

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3Le Big Data

Vidéo : deux robots de Figure AI coopèrent seuls pour nettoyer une chambre

Figure AI a publié le 8 mai 2026 une vidéo montrant deux de ses robots humanoïdes F.03 nettoyer une chambre et refaire un lit en moins de deux minutes, de manière entièrement autonome. Les deux machines ouvrent une porte, déplacent une chaise de bureau, rangent un casque audio, ferment un livre, puis s'attaquent ensemble à la confection du lit: elles saisissent la couette, la déplient et la lissent de façon synchronisée. Le tout est piloté par Helix-02, le système d'intelligence artificielle maison développé par Figure AI pour contrôler ses humanoïdes. L'entreprise affirme que c'est la première fois qu'un unique réseau neuronal gouverne plusieurs robots humanoïdes coopérant sur une tâche complexe, en combinant perception visuelle, locomotion et manipulation fine dans une seule architecture. Ce qui distingue cette démonstration des précédentes, c'est l'absence de chef d'orchestre centralisé entre les deux robots. Chacun analyse la scène via ses propres caméras et interprète les intentions de l'autre uniquement en observant ses mouvements, sans communication directe. Ils fonctionnent comme deux humains qui tendraient une housse de couette sans se concerter verbalement. Le moment le plus significatif techniquement reste la manipulation de la couette: un tissu souple change constamment de forme, ce qui oblige chaque robot à recalculer ses actions en temps réel à chaque geste de son partenaire. C'est un problème de robotique notoirement difficile, très différent de la manipulation d'objets rigides comme des boîtes ou des outils. Figure AI s'inscrit dans une course industrielle intense autour des robots humanoïdes destinés aux environnements domestiques et professionnels, un marché que convoitent aussi Tesla avec Optimus, Boston Dynamics, Agility Robotics ou encore 1X. La coopération multi-robot représente une étape charnière: un seul humanoïde ne suffit pas pour de nombreuses tâches du monde réel qui nécessitent deux paires de mains. Cependant, la prudence reste de mise face à ce type de démonstration. La pièce est soigneusement préparée avant l'exercice, les objets placés de façon optimale, et aucun élément imprévu ne vient perturber les robots pendant l'opération. La distance entre un environnement de démo contrôlé et un appartement ordinaire avec ses câbles, ses animaux de compagnie et son désordre quotidien reste considérable. Les progrès sont néanmoins réels et s'accélèrent: la question n'est plus de savoir si les humanoïdes atteindront ce niveau d'autonomie en conditions réelles, mais à quelle échéance.

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Vidéo du vendredi : le robot bipède Roadrunner sort du lot

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4IEEE Spectrum AI

Vidéo du vendredi : le robot bipède Roadrunner sort du lot

Un nouveau robot bipède à roues baptisé « Roadrunner » a été dévoilé par le Robotics and AI Institute : pesant environ 15 kg, il peut basculer de manière fluide entre une configuration de roues côte à côte et une configuration en ligne, tout en intégrant des modes de marche à pied. Ses jambes entièrement symétriques lui permettent d'orienter ses genoux vers l'avant ou vers l'arrière pour contourner des obstacles. Un seul algorithme de contrôle gère l'ensemble des modes de locomotion, et plusieurs comportements complexes — comme se relever depuis le sol ou tenir en équilibre sur une seule roue — ont été déployés directement sur le matériel sans entraînement supplémentaire. En parallèle, la NASA a officialisé deux missions robotiques majeures : SkyFall, qui enverra une flotte d'hélicoptères de nouvelle génération sur Mars pour repérer des sites d'atterrissage humains et cartographier les réserves de glace souterraine, et MoonFall, qui déploiera quatre drones mobiles autour du pôle sud lunaire pour préparer l'arrivée des astronautes Artemis. Les drones lunaires opéreront de manière autonome pendant 14 jours terrestres, explorant notamment des zones constamment dans l'ombre. Par ailleurs, des chercheurs du MIT Media Lab et du Politecnico di Bari ont présenté dans Science Robotics des « muscles à fibres électrofluidiques » — des actionneurs souples qui déplacent un liquide par champ électrique, sans pièces mobiles, intégrables directement dans des textiles. Ces avancées illustrent une convergence de tendances qui redéfinissent la robotique mobile. Le Roadrunner incarne une nouvelle génération de robots à locomotion multimodale capables de s'adapter dynamiquement à leur environnement, réduisant le besoin de systèmes spécialisés distincts pour chaque terrain. Les missions SkyFall et MoonFall représentent quant à elles une montée en puissance des robots autonomes dans l'exploration spatiale : là où Ingenuity était un démonstrateur technologique unique, la NASA passe désormais à des flottes coordonnées avec des objectifs opérationnels concrets. Les muscles artificiels du MIT ouvrent une voie vers des robots portables et des exosquelettes textiles, avec des applications potentielles en médecine de rééducation et en assistance aux personnes âgées. Le contexte général est celui d'une accélération sans précédent de la recherche en robotique incarnée. Le robot quadrupède open-source MEVIUS2, comparable en taille au Spot de Boston Dynamics et capable de grimper des escaliers, montre que la robotique avancée se démocratise via l'open source. Boston Dynamics, de son côté, met en avant ses protocoles de tests de fiabilité pour les performances live de Spot, signalant une maturité commerciale croissante. La démonstration d'un cadre de planification multi-robots coordonnant simultanément 40 engins terrestres et aériens illustre enfin que la robotique en essaim sort progressivement des laboratoires. La compétition internationale s'intensifie, portée par des institutions académiques, des agences spatiales et des acteurs privés qui convergent vers les mêmes jalons : autonomie, robustesse et déploiement à grande échelle.

UELe Politecnico di Bari (Italie) co-signe la recherche sur les muscles à fibres électrofluidiques publiée dans Science Robotics, illustrant la contribution européenne aux actionneurs souples pour exosquelettes et rééducation.

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Les jeux vidéo vont-ils entraîner les robots de demain ?

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