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Tous les articles d’Actu.ai consacrés à Robots : actualités, analyses et explications sur ce sujet lié à l’intelligence artificielle. 147 articles
Une étude menée par Aalto University et l’Université d’Helsinki montre que la créativité attribuée à une IA dépend aussi de ce que le public voit de son processus. Face à des dessins identiques, l’observation des traits apparaissant sur le papier augmente l’impression de créativité. Un résultat qui interroge le design des outils créatifs.
Une équipe de ValeroLab montre, en simulation, qu’une main robotique peut apprendre à saisir et tourner des objets sans toucher. Le facteur décisif est l’ordre des expériences et des récompenses reçues pendant l’entraînement, le curriculum, selon les résultats rapportés dans Science Advances.
En apprenant seul à rechercher des diamants dans Minecraft, DreamerV3 a atteint un niveau d’expertise en neuf jours. Le système de Google DeepMind et de l’Université de Toronto s’appuie sur un modèle du monde pour tester mentalement les conséquences de ses choix. Une piste majeure, mais encore éloignée des robots autonomes.
Dans Minecraft, obtenir un diamant impose de planifier une longue chaîne d’actions, de fabriquer les bons outils et d’éviter de nombreux pièges. Dreamer, un système de Google DeepMind, apprend cette tâche à partir de zéro en neuf jours. Au-delà du jeu, l’expérience éclaire la façon dont une IA peut anticiper les effets de ses choix.
Inspirés des neurones biologiques, les neurones infomorphiques ambitionnent de faire apprendre des systèmes d’IA de façon plus locale et adaptative. Cette piste de recherche, liée au calcul neuromorphique et aux synapses artificielles, pourrait intéresser la robotique, la santé et les objets connectés, mais elle reste confrontée à de solides défis techniques.
Les robots de laboratoire peuvent réaliser des manipulations répétitives avec une grande régularité, tandis que l’intelligence artificielle aide à exploiter les données expérimentales. Cette évolution promet d’accélérer certains travaux scientifiques, mais son déploiement dépend encore des investissements, des compétences et d’un cadre de confiance.
Faire évoluer un robot à pattes sur une planche à roulettes relève moins du spectacle que d’un défi de contrôle très exigeant. En s’appuyant sur l’apprentissage par renforcement, les machines peuvent améliorer leur équilibre et leurs mouvements par essais répétés. Ces travaux éclairent les progrès attendus de la robotique mobile.
Les annonces du GTC 2025 ont aidé Nvidia à contenir le repli de son action et à raviver l’optimisme des analystes. En dévoilant sa feuille de route matérielle, de nouveaux systèmes IA et des partenariats dans l’automobile, la robotique ou le divertissement, le groupe veut démontrer que la demande dépasse le seul boom des chatbots.
Les robots baristas font entrer l’automatisation dans les cafés, des bornes de commande aux bras capables de préparer des boissons. Leur promesse est simple : gagner en régularité et en rapidité. Mais la qualité d’un café ne dépend pas seulement d’une machine, et l’enjeu humain reste central.
Un robot ne se résume ni à sa forme ni à son niveau d’intelligence apparente. Son autonomie, ses capteurs, sa précision et son environnement de travail permettent de mieux comprendre ses capacités. Ce guide explique les principales catégories de robots et les critères utiles pour les comparer.
Les entreprises d’intelligence artificielle voient dans la robotique une étape décisive : faire passer les algorithmes du monde numérique au monde physique. De la logistique aux blocs opératoires, ces machines gagnent en perception et en autonomie. Mais leur déploiement pose aussi des questions concrètes de sécurité, d’emploi et de responsabilité.
Google DeepMind présente Gemini Robotics et Gemini Robotics-ER, deux modèles conçus pour relier compréhension du langage, vision et actions physiques. Adossés à Gemini 2.0, ils doivent aider les robots à manipuler des objets et à évoluer dans des environnements variés. Une avancée prometteuse, encore réservée à des partenaires de confiance.
Des chercheurs du MIT et de l’université de Boston ont imaginé une interface qui repère, via un casque à électrodes, la réaction d’une personne face à l’erreur d’un robot. L’objectif n’est pas de lire les pensées, mais de transformer ce signal de désaccord en correction exploitable par la machine.
Saisir sans écraser, distinguer une surface lisse d’une texture rugueuse : une main bionique mise au point avec des chercheurs de l’EPFL ambitionne de restituer une partie du toucher. Grâce à des capteurs et à des électrodes reliées aux nerfs résiduels, elle améliore le contrôle des gestes chez des personnes amputées.
Un système de vision inspiré du fonctionnement neuronal pourrait aider les machines à mieux détecter leur environnement lorsque la lumière manque, varie brutalement ou éblouit les capteurs. Drones, robots et dispositifs de surveillance sont concernés, mais les promesses de cette approche devront être confirmées par des évaluations techniques précises.
Un jeu de données consacré à la manipulation de textiles doit aider les robots à mieux reconnaître et traiter des tissus variés. Images, vidéos, simulations et annotations détaillées visent des tâches comme le pliage, le tri ou le rangement. Mais la souplesse imprévisible des vêtements reste un défi majeur pour l’automatisation.
Et si un robot pouvait enrichir progressivement son répertoire de gestes et s’adapter à son environnement ? Un cadre d’apprentissage continu, inspiré de la façon dont les humains accumulent l’expérience, ouvre cette perspective. Il promet davantage de flexibilité, mais soulève aussi des questions concrètes de sécurité, de données et de contrôle.
Des ingénieurs d’Apple ont détaillé un prototype de lampe robotique dont les gestes rappellent le personnage Luxo Jr. de Pixar. Dotée de moteurs, d’un microphone et d’un haut-parleur, elle ne cherche pas seulement à accomplir des tâches : elle les accompagne de mouvements expressifs destinés à rendre l’interaction plus naturelle.
La start-up Figure serait en discussions pour réunir 1,5 milliard de dollars et atteindre une valorisation de 39,5 milliards, selon Bloomberg. Après avoir déjà séduit Microsoft, OpenAI et Nvidia, elle veut accélérer le développement de robots humanoïdes destinés d’abord aux entreprises, puis, à terme, aux foyers.
Exotec fait évoluer son système Skypod pour automatiser la préparation de commandes à l’unité comme par cartons. Ses robots circulent en trois dimensions jusqu’à 12 mètres de haut, tandis que le logiciel Deepsky orchestre les flux. L’enjeu : gagner en cadence, en souplesse et en qualité d’exécution dans les entrepôts.
Pour Yann LeCun, les systèmes d’IA les plus visibles restent loin de pouvoir évoluer avec fiabilité dans le monde réel. Le scientifique de Meta prévoit une nouvelle révolution technologique dans les trois à cinq ans, portée par des avancées permettant notamment de concevoir des robots domestiques et des véhicules vraiment autonomes.
Faut-il reproduire tous les aléas du monde réel pour entraîner une intelligence artificielle robuste ? Des travaux menés par des chercheurs du MIT suggèrent le contraire dans certains cas : des agents formés dans un environnement plus prévisible ont mieux réussi ensuite face à des situations incertaines.
Des équipes de Northwestern et du Georgia Tech ont conçu un neurone électrochimique organique capable de reproduire certaines dynamiques des neurones humains. Associé à des récepteurs tactiles artificiels, ce composant pourrait aider les robots à traiter leur environnement avec plus de finesse, sans pour autant les transformer en cerveaux humains.
Les agents conversationnels ont rendu l’IA plus accessible, mais leur avenir se joue aussi dans le monde physique. Au 28 janvier 2025, Figure AI, 1X et Apptronik misent sur les robots humanoïdes pour automatiser certaines tâches industrielles, avec l’apport décisif des modèles de langage, de vision et de planification.
