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Nouvel alliance pour offrir des robots intelligents dans des environnements à haut risque

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ADLINK Technology et Under Control Robotics (derrière la startup Noble Machines) ont conclu un partenariat stratégique pour développer une nouvelle génération de robots humanoïdes bipèdes destinés aux environnements industriels dangereux. Leur solution combinera la plateforme edge AI DLAP d'ADLINK (basée sur NVIDIA Jetson Thor) avec le logiciel d'autonomie et de contrôle corporel de Noble Machines, pour des robots capables de percevoir, raisonner et manipuler des charges lourdes en conditions extrêmes. Les secteurs cibles initiaux incluent la construction, les mines, l'énergie et la pétrochimie — des industries confrontées à des pénuries de main-d'œuvre et à des risques élevés pour les travailleurs humains.

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1AI Business

Google s'associe à Agile Robots dans sa nouvelle offensive en robotique IA

Google s'est associé à Agile Robots dans le cadre d'un nouveau partenariat stratégique qui verra les modèles d'IA Gemini intégrés directement dans le matériel robotique du fabricant allemand. Cette collaboration marque une nouvelle étape dans la volonté de Google de déployer ses technologies d'intelligence artificielle dans des environnements physiques réels, au-delà des applications logicielles. En embarquant Gemini dans des robots capables d'agir dans le monde réel, Google franchit un cap important vers une IA incarnée et opérationnelle. La course à la robotique dopée à l'IA s'intensifie, avec des acteurs comme OpenAI, Microsoft et Amazon qui multiplient eux aussi leurs investissements dans ce secteur en pleine effervescence.

UEAgile Robots, fabricant allemand, se retrouve au cœur de la course mondiale à la robotique IA grâce à ce partenariat, renforçant potentiellement la compétitivité d'un acteur européen face aux géants américains et asiatiques.

RobotiqueActu

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2The Information AI

Le nouveau modèle de Google rend les cerveaux robotiques un peu plus intelligents

Google DeepMind a publié cette semaine Gemini Robotics-ER-1.6, un nouveau modèle de vision et de langage conçu pour aider les robots à interpréter leur environnement. Pour illustrer ses capacités, Boston Dynamics, qui dispose d'un accord pour intégrer Gemini dans ses robots humanoïdes, a publié une vidéo de ses robots quadrupèdes utilisant le modèle pour lire un thermomètre lors d'une inspection dans une installation industrielle. Selon les benchmarks internes de Google, les gains restent modestes sur un seul flux caméra : le modèle n'améliore que marginalement la capacité du robot à détecter la fin d'une tâche par rapport aux versions précédentes. En revanche, les performances progressent nettement lorsque le robot exploite plusieurs flux caméra simultanément. C'est précisément là que réside l'enjeu pratique : la majorité des environnements robotiques industriels, qu'il s'agisse d'usines ou d'entrepôts, s'appuient sur plusieurs points de vue combinés, comme une caméra en hauteur et une caméra fixée sur le bras du robot. Le système doit être capable de fusionner ces perspectives pour construire une compréhension cohérente de ce qu'il accomplit et savoir quand la tâche est terminée. Ce lancement s'inscrit dans une course intense entre les grands laboratoires d'IA pour doter les robots d'une intelligence de perception plus robuste. Google DeepMind et Boston Dynamics ont formalisé leur partenariat autour de Gemini pour les robots humanoïdes, signalant une convergence entre les modèles de fondation et la robotique physique. Si les progrès annoncés restent incrémentaux, l'amélioration sur les configurations multi-caméras est directement applicable aux déploiements industriels existants, ce qui pourrait accélérer l'adoption de robots autonomes dans des environnements de travail réels. Les prochaines versions du modèle seront à surveiller pour évaluer si ces gains se traduisent en performances significatives sur des tâches complexes en conditions réelles.

RobotiqueActu

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3arXiv cs.RO

Exploiter l'agilité des robots hybrides roues-pattes pour l'évitement réflexe d'obstacles à haute dynamique

Des chercheurs ont présenté AWARE (Adaptive Wheeled-Legged Avoidance and Reflexive Evasion), un nouveau système d'apprentissage par renforcement hiérarchique conçu pour permettre aux robots hybrides roues-pattes d'esquiver des obstacles en mouvement rapide de manière réflexive. La recherche, publiée sur arXiv sous la référence 2604.23761, s'appuie sur des expériences menées dans le simulateur Isaac Lab d'NVIDIA ainsi que sur des déploiements en conditions réelles sur la plateforme robotique M20. Le système génère spontanément des comportements d'évitement variés, notamment une esquive frontale en plongeon et un écart latéral, sans que ces mouvements aient été explicitement programmés. L'intérêt de cette avancée réside dans la capacité à résoudre un problème longtemps considéré comme un verrou technique majeur : les robots à morphologie hybride souffrent d'un couplage entre leurs modes de locomotion et de contraintes non holonomes qui rendent l'évitement dynamique particulièrement difficile à contrôler. En exploitant pleinement la dualité roues-pattes, AWARE permet à ces plateformes d'atteindre un niveau d'agilité réflexive inédit, ouvrant la voie à des déploiements dans des environnements industriels dangereux, des opérations de sauvetage ou encore des scénarios militaires où la rapidité de réaction face à des menaces mobiles est critique. Les robots à pattes ont longtemps dominé la robotique d'exploration en terrain accidenté, mais leur consommation énergétique élevée limite leur autonomie. Les plateformes hybrides roues-pattes, comme le M20 utilisé dans ces travaux, cherchent à combiner le meilleur des deux mondes depuis plusieurs années, avec des équipes comme Boston Dynamics ou des laboratoires universitaires qui explorent ce compromis. L'approche par apprentissage par renforcement hiérarchique adoptée ici représente une tendance forte dans le domaine : plutôt que de coder manuellement chaque comportement, on laisse émerger des stratégies complexes depuis l'entraînement. La prochaine étape logique sera d'étendre ces capacités à des environnements peuplés de multiples obstacles dynamiques simultanés.

RobotiqueOpinion

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4AI News

Les drones deviennent plus intelligents pour les grandes exploitations agricoles

DroneDash Technologies, basée à Singapour, et GEODNET ont annoncé la création d'une coentreprise baptisée GEODASH Aerosystems, dédiée au développement de drones de pulvérisation agricole destinés aux grandes exploitations industrielles. La technologie, proche du stade de production, vise à supprimer deux contraintes majeures des systèmes actuels : la nécessité de cartographier chaque champ avant chaque vol, et la reconstruction systématique des plans de vol lorsque les conditions au sol changent. Le drone combinera le système de vision par IA de DroneDash avec la technologie de correction de positionnement de GEODNET, pour atteindre une précision au centimètre. En vol, l'appareil est capable d'identifier les rangées de cultures, les arbres, le relief et les zones à traiter, d'ajuster son altitude et ses débits de pulvérisation en temps réel. Des déploiements pilotes ont été conduits tout au long de 2025 et début 2026 ; la commercialisation est prévue pour le troisième trimestre 2026. L'enjeu est considérable pour les grandes exploitations, notamment les plantations de palmiers à huile où les opérations de cartographie préalable mobilisent du temps et des équipes, limitant la surface couvrable par jour. Avec GEODASH Aerosystems, le drone n'a plus besoin de carte existante : il opère à l'intérieur de zones géo-délimitées en prenant ses propres décisions de trajectoire selon l'environnement perçu. Chaque vol alimente en outre le backend d'intelligence artificielle Smart Farming de DroneDash, générant des métriques sur la densité du couvert végétal, la santé des plantes, l'efficacité de la pulvérisation et les profils de terrain. Le drone devient ainsi une double plateforme : applicateur de traitement et capteur aérien permanent, capable d'informer les exploitants sur les besoins en fertilisation, en contrôle phytosanitaire ou en replantation. Les drones agricoles actuels sont pour la plupart des adaptations de modèles grand public, pensés pour des environnements structurés et prévisibles. Or, les plantations tropicales avec des cultures d'âges mixtes, l'érosion des sols ou la croissance végétale rendent les cartes statiques rapidement obsolètes. La frontière décisive en robotique intelligente est précisément là : la capacité à agir dans des environnements changeants, sans tout hard-coder. GEODASH Aerosystems cible en priorité les plantations de palmiers à huile en Asie du Sud-Est, les grandes cultures en rangs aux États-Unis et les vastes domaines en Amérique du Sud, trois marchés où la taille des exploitations rend prohibitif le temps de préparation des opérations traditionnelles. Le positionnement assumé de la société résume l'ambition : "L'agriculture n'a pas besoin de drones plus grands, elle a besoin de drones plus intelligents", selon Paul Yam, PDG de DroneDash.

RobotiqueActu

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