Vidéo : Xiaomi fabrique ses voitures avec des robots, Peugeot et Renault dépassés ?

Xiaomi-Robotics-1 montre que plus de données valent mieux que des modèles plus grands pour entraîner des robots à se déplacer

Xiaomi a entraîné son modèle Xiaomi-Robotics-1 en s'appuyant sur plus de 100 000 heures de données de mouvement, collectées non pas via des robots mais grâce à des humains munis de préhenseurs portatifs équipés de caméras. Cette méthode permet de capturer des gestes naturels et variés à moindre coût, sans mobiliser de flottes de robots physiques pour l'entraînement. Le constat central de l'étude est clair : augmenter le volume de données a bien plus amélioré les performances du modèle que d'agrandir sa taille. Les chercheurs de Xiaomi notent également que les gains de performance n'ont pas encore atteint de plateau, ce qui suggère qu'il existe encore une marge de progression significative en continuant simplement à collecter davantage de données. Ce résultat a une portée importante pour l'industrie de la robotique, où le débat entre "scaling" des modèles et scaling des données reste vif, à l'image des discussions similaires dans le monde des grands modèles de langage. Si la donnée prime sur la taille du modèle, cela change la stratégie d'investissement des entreprises du secteur : plutôt que de construire des architectures toujours plus massives et coûteuses en calcul, il devient plus rentable de financer des campagnes de collecte de données à grande échelle. Toutefois, l'article souligne une limite de taille : les taux de réussite absolus des tâches restent faibles, ce qui rappelle que la robotique généraliste est encore loin d'une maturité comparable à celle du traitement du langage. Cette approche s'inscrit dans une tendance plus large de l'industrie à chercher des méthodes de collecte de données moins coûteuses que le télé-opération classique de robots, qui nécessite du matériel spécialisé et des opérateurs formés. En utilisant des préhenseurs portables, Xiaomi rejoint d'autres acteurs explorant des pipelines de données "human-first" pour l'apprentissage robotique. La question qui reste ouverte est de savoir jusqu'où cette courbe de progression liée aux données peut se poursuivre avant de rencontrer d'autres obstacles, comme la diversité des environnements réels ou la fiabilité physique des robots déployés hors laboratoire.

Semaine nationale de la robotique : dernières avancées en IA physique et ressources

À l'occasion de la Semaine nationale de la robotique aux États-Unis, NVIDIA met en avant ses avancées dans le domaine de l'intelligence artificielle physique, c'est-à-dire l'IA appliquée à des robots capables d'agir dans le monde réel. L'entreprise présente cette semaine une série de technologies couvrant la simulation, la génération de données synthétiques et l'apprentissage automatique pour robots, destinées aux développeurs qui souhaitent concevoir des machines autonomes opérationnelles dans des environnements complexes. L'enjeu est considérable : ces outils permettent de réduire drastiquement le temps nécessaire pour passer de l'entraînement en environnement virtuel au déploiement sur le terrain. Concrètement, un robot peut aujourd'hui apprendre à naviguer, saisir des objets ou réagir à des imprévus dans un simulateur NVIDIA avant d'être testé dans une usine, une serre agricole ou une centrale énergétique. Ce raccourci entre simulation et réalité est l'un des verrous techniques les plus critiques de la robotique industrielle. NVIDIA se positionne comme la colonne vertébrale de cette transition, en proposant des plateformes intégrées qui couvrent l'ensemble de la chaîne de développement robotique. La compétition dans ce secteur s'intensifie, avec des acteurs comme Boston Dynamics, Figure AI ou Agility Robotics qui cherchent eux aussi à industrialiser leurs solutions. La Semaine de la robotique sert ici de vitrine stratégique pour NVIDIA, qui entend s'imposer comme fournisseur incontournable d'infrastructure IA pour la prochaine génération de robots autonomes dans l'industrie, l'agriculture et l'énergie.

💬 Le vrai sujet ici, c'est pas la Semaine de la robotique, c'est NVIDIA qui s'impose discrètement comme le AWS de la robotique industrielle. La réduction du gap sim-to-real, c'est le verrou qui bloquait tout depuis des années, et là ils ont une vraie réponse technique. Reste à voir si les industriels européens vont jouer le jeu ou rester dépendants d'une stack américaine de plus.

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

Les jeux vidéo occupent une place de plus en plus centrale dans l'entraînement des intelligences artificielles physiques, à mesure que les limites des données textuelles se font sentir. Les grands modèles de langage comme GPT ou Llama se sont nourris de milliards de pages web, mais cette source s'épuise et ne suffit plus pour les nouveaux besoins de l'IA incarnée. Les robots, les véhicules autonomes et les agents capables d'interagir avec le monde physique nécessitent un tout autre type de données : des environnements 3D riches, des scènes dynamiques, des interactions complexes entre objets et personnages. Les jeux vidéo, avec leurs mondes simulés à grande échelle, leur physique réaliste et leurs millions d'heures de gameplay généré par les joueurs, constituent un gisement quasiment inexploité pour ce type d'apprentissage. Cette bascule change la donne pour l'industrie du jeu vidéo, qui pourrait voir ses moteurs graphiques et ses bases d'assets valorisés bien au-delà du divertissement. Pour les constructeurs de robots et les entreprises de véhicules autonomes, disposer de simulations réalistes permet d'entraîner des agents à moindre coût et sans risque, avant tout déploiement dans le monde réel. Les studios de jeux, les éditeurs de moteurs comme Unreal Engine ou Unity, et les fabricants de cartes graphiques se retrouvent ainsi au cœur d'une nouvelle chaîne de valeur stratégique. Ce virage s'inscrit dans une tendance plus large où l'industrie de l'IA cherche de nouvelles sources de données après avoir épuisé le texte accessible sur internet. Des acteurs comme Nvidia investissent déjà massivement dans la simulation pour la robotique, tandis que plusieurs studios explorent des partenariats avec des laboratoires d'IA. La question qui se pose désormais est celle de la propriété de ces données et du partage de valeur entre créateurs de jeux et développeurs d'intelligence artificielle.

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.