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Amazon rachète Fauna Robotics pour lancer son premier robot humanoïde domestique
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Amazon rachète Fauna Robotics pour lancer son premier robot humanoïde domestique

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Amazon a annoncé le rachat de Fauna Robotics, une startup spécialisée dans la robotique humanoïde, marquant une nouvelle étape dans la stratégie de l'entreprise pour conquérir le marché domestique. Cette acquisition permet à Amazon de disposer pour la première fois d'un robot capable d'effectuer des tâches physiques à domicile, comme ramasser des objets au sol — des jouets, par exemple. Les détails financiers de la transaction n'ont pas été divulgués, mais l'opération témoigne d'un investissement stratégique majeur dans la robotique grand public.

Ce pivot représente une rupture nette avec Astro, le précédent robot d'Amazon lancé en 2021 : un simple écran monté sur roues, utile pour la surveillance ou les appels vidéo, mais incapable d'interagir physiquement avec son environnement. Un robot humanoïde domestique fonctionnel ouvrirait un marché considérable — des millions de foyers en quête d'assistance pour des tâches quotidiennes répétitives. Pour Amazon, c'est aussi une extension naturelle de l'écosystème Alexa vers la couche physique du foyer, transformant une enceinte connectée en assistant incarné.

La course au robot domestique s'intensifie depuis plusieurs années. Figure AI, Physical Intelligence, Boston Dynamics ou encore Tesla avec Optimus investissent massivement ce segment. Amazon, fort de son expérience en robotique d'entrepôt avec ses milliers d'unités déployées dans ses centres logistiques, dispose d'une base technologique solide pour accélérer. L'acquisition de Fauna Robotics lui offre vraisemblablement une équipe spécialisée et des brevets ciblant spécifiquement les usages résidentiels, là où la manipulation d'objets dans des espaces non structurés reste le défi technique central.

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1IEEE 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.

RobotiqueActu
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2Siècle Digital 

Amazon rachète une start-up de robots humanoïdes

Amazon a finalisé l'acquisition de Fauna Robotics, une jeune entreprise américaine spécialisée dans les robots humanoïdes, selon des informations révélées par Bloomberg. Le montant de la transaction n'a pas été divulgué. Cette opération s'inscrit dans une stratégie d'expansion robotique accélérée du géant de Seattle, qui avait déjà alimenté les rumeurs en juin dernier autour de robots livreurs autonomes. L'annonce intervient quelques jours seulement après une autre initiative dans ce secteur, confirmant un rythme d'investissement soutenu. Pour Amazon, l'enjeu est considérable : ses entrepôts emploient plus d'un million de personnes dans le monde, et l'automatisation des tâches manuelles complexes — picking, tri, manutention — représente un levier de productivité et de réduction des coûts massif. Les robots humanoïdes, capables de manipuler des objets dans des environnements conçus pour les humains, ouvrent des possibilités que les bras robotisés traditionnels ne permettent pas. Pour les travailleurs de la logistique, cette trajectoire soulève des questions directes sur l'évolution de leurs métiers. La course aux robots humanoïdes s'est considérablement intensifiée ces deux dernières années. Figure 02 de Figure AI, Optimus de Tesla, Atlas de Boston Dynamics ou encore les robots de 1X Technologies attirent des milliards de dollars d'investissement. Amazon, qui possède déjà Boston Dynamics via Hyundai et opère des dizaines de milliers de robots dans ses entrepôts, se positionne pour ne pas laisser à des tiers le contrôle de cette technologie stratégique. L'intégration de Fauna Robotics devrait accélérer ses capacités de développement en interne.

UELes entrepôts Amazon en France et en Europe, qui emploient des centaines de milliers de salariés de la logistique, sont directement concernés par cette accélération vers l'automatisation humanoïde.

RobotiqueActu
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3AI Business 

Les premiers robotaxis d'Europe arrivent en Croatie via Uber, Pony.ai et Verne

Uber, la société chinoise Pony.ai et la startup européenne Verne ont annoncé le lancement des premiers robotaxis en Europe, avec la Croatie comme marché pionnier. Ce partenariat tripartite permettra à des véhicules autonomes de circuler sur les routes croates via la plateforme Uber, marquant une étape historique pour la mobilité autonome sur le continent européen. Les dates exactes de déploiement et le périmètre géographique précis au sein du pays n'ont pas encore été communiqués. Cette annonce représente un tournant majeur pour l'industrie automobile et la mobilité en Europe, un marché jusqu'ici à la traîne face aux États-Unis et à la Chine en matière de robotaxis commerciaux. Pour les utilisateurs croates, cela signifie un accès potentiel à des trajets sans conducteur humain, tandis que l'industrie observe de près si ce modèle peut fonctionner dans le cadre réglementaire européen, réputé plus strict. Cette initiative s'inscrit dans une dynamique mondiale d'accélération des véhicules autonomes, portée par des acteurs comme Waymo aux États-Unis et les opérateurs chinois qui multiplient leurs licences commerciales. Pony.ai, coté au Nasdaq depuis fin 2024, cherche activement à internationaliser ses opérations, tandis que l'intégration via Uber offre une infrastructure de distribution immédiate. La Croatie, avec son profil touristique et sa réglementation relativement flexible, constitue potentiellement une tête de pont stratégique pour la suite du déploiement européen.

UELa Croatie, membre de l'UE, devient le premier marché commercial pour les robotaxis en Europe, créant un précédent réglementaire qui pourrait accélérer — ou contraindre — les déploiements dans d'autres pays européens.

RobotiqueActu
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4Microsoft Research 

GroundedPlanBench : planification de tâches longues horizon pour la manipulation robotique avec ancrage spatial

Des chercheurs ont publié GroundedPlanBench, un nouveau benchmark conçu pour évaluer la capacité des modèles de vision-langage (VLM) à planifier des séquences d'actions robotiques tout en déterminant précisément où chaque action doit s'effectuer dans l'espace. Le benchmark s'appuie sur 308 scènes de manipulation robotique issues du dataset DROID, à partir desquelles des experts ont défini 1 009 tâches allant de séquences courtes (1 à 4 actions) à des chaînes longues et complexes (jusqu'à 26 actions). Chaque tâche est formulée selon deux styles d'instruction : explicite ("poser une cuillère sur l'assiette blanche") ou implicite ("ranger la table"). Pour accompagner ce benchmark, l'équipe a également développé V2GP (Video-to-Spatially Grounded Planning), un framework qui convertit des vidéos de démonstration robotique en données d'entraînement spatialement ancrées, en exploitant notamment SAM3, le modèle de segmentation vidéo open-vocabulary de Meta, pour suivre les objets manipulés image par image. Ce processus a permis de générer 43 000 plans ancrés. L'enjeu est de taille : aujourd'hui, la plupart des systèmes robotiques fonctionnent en deux temps séparés — un VLM génère un plan en langage naturel, puis un second modèle le traduit en actions exécutables. Cette approche découplée introduit des erreurs en cascade, car le langage naturel reste ambigu ou halluciné lorsqu'il s'agit de préciser à la fois ce qu'il faut faire et à quel endroit. GroundedPlanBench force les modèles à traiter ces deux dimensions simultanément, ce que les VLMs actuels — qu'ils soient open-source ou propriétaires — peinent à faire sur des tâches longues. Les résultats montrent que l'approche de planification ancrée améliore à la fois le taux de réussite des tâches et la précision des actions, surpassant les architectures découplées aussi bien sur le benchmark qu'en conditions réelles avec de vrais robots. Ce travail s'inscrit dans un mouvement plus large visant à doter les robots d'une compréhension spatiale fine du monde réel, au-delà de la simple compréhension sémantique. Les VLMs ont transformé la planification robotique en rendant possible l'interprétation d'instructions en langage naturel, mais l'ancrage spatial — savoir précisément sur quel objet agir et où le déposer — reste un verrou majeur pour les tâches du quotidien. En proposant à la fois un protocole d'évaluation standardisé et une méthode pour générer automatiquement des données d'entraînement à partir de vidéos de démonstration existantes, cette contribution pourrait accélérer le développement de robots manipulateurs capables d'opérer de façon autonome dans des environnements non contrôlés. Les prochaines étapes probables concerneront l'extension à des scènes encore plus dynamiques et à des instructions encore plus ambiguës, là où la frontière entre compréhension linguistique et raisonnement spatial est la plus ténue.

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