Au KAIST, un robot humanoïde apprend le moonwalk et vise 12 km/h

Faire reculer un robot en glissant sur le sol, comme dans le moonwalk popularisé par Michael Jackson, n’est pas qu’un clin d’œil spectaculaire. Pour une machine bipède, ce mouvement concentre plusieurs difficultés fondamentales : coordonner les articulations, transférer son poids sans chute, gérer les contacts avec le sol et réagir assez vite aux déséquilibres. Au Korea Advanced Institute of Science and Technology, plus connu sous le nom de KAIST, une équipe de recherche présente une plateforme humanoïde conçue pour relever ce type de défi.

Le prototype peut réaliser le moonwalk et le duckwalk, courir jusqu’à 3,25 m/s, soit environ 12 km/h, et franchir des obstacles de plus de 30 cm. Derrière ces démonstrations se trouve un objectif très concret : permettre à un robot d’évoluer avec stabilité dans les lieux déjà pensés pour les personnes, des ateliers aux bâtiments équipés de marches, de seuils et d’aménagements variés.

Une plateforme pensée à l’échelle humaine

La partie inférieure du robot a été conçue sous la direction du professeur Park Hae-won. Elle adopte des dimensions proches de celles d’un adulte : 165 cm de haut pour 75 kg. Ce choix est déterminant en robotique humanoïde. Un robot destiné à travailler dans des espaces humains doit composer avec des couloirs, des portes, des escaliers, des plans de travail et des obstacles dont la géométrie est calibrée pour notre taille et notre démarche.

La plateforme ne cherche donc pas seulement à reproduire l’apparence générale de deux jambes. Elle doit reproduire une forme de mobilité utile. Marcher droit sur un sol parfaitement uniforme est une chose. Conserver son équilibre lorsque le terrain change, accélérer, ralentir ou poser le pied à un endroit précis en est une autre. Les chercheurs indiquent que le robot conserve sa stabilité sans dépendre de la vision, y compris sur des terrains difficiles.

Cette capacité est importante, car les caméras et capteurs visuels peuvent être gênés par un éclairage insuffisant, des surfaces réfléchissantes ou des éléments qui masquent temporairement la scène. Un robot réellement robuste ne peut pas fonder toute sa stabilité sur ce qu’il « voit ». Il doit aussi exploiter les informations liées à sa posture, à ses articulations et aux contacts de ses pieds avec le sol.

Pourquoi le moonwalk est un test de robotique exigeant

Le moonwalk donne l’illusion d’un déplacement vers l’arrière alors que le corps reste orienté vers l’avant. Pour un humain entraîné, le geste paraît fluide. Pour un robot, il suppose une succession précise de glissements et d’appuis alternés, sans que le centre de gravité ne sorte de la zone où l’équilibre peut être maintenu.

À chaque instant, la machine doit savoir quel pied supporte son poids, quelle force appliquer au sol et comment déplacer l’autre jambe. Les frottements comptent également : un mouvement programmé sur une surface peut devenir instable sur une autre. Le duckwalk, qui implique une posture basse avec les genoux très fléchis, exerce lui aussi une forte contrainte sur le contrôle des articulations et sur la répartition du poids.

Ces chorégraphies ne signifient pas qu’un robot danseur soit la finalité du projet. Elles fonctionnent plutôt comme des démonstrations lisibles d’une avancée technique. Si un humanoïde peut enchaîner des mouvements non conventionnels et rester stable, cela suggère qu’il dispose d’une marge de contrôle qui pourra servir à des gestes plus fonctionnels : se baisser, contourner un obstacle, maintenir une charge ou récupérer après un faux pas.

L’intérêt industriel évoqué par l’équipe tient précisément à cette polyvalence. Les sites de production et de logistique ne sont pas tous construits autour de robots sur roues. Ils comportent souvent des passages étroits, des équipements existants, des seuils et des différences de niveau. Deux jambes peuvent, en théorie, permettre de s’y déplacer sans refondre l’environnement. Mais cette promesse ne vaut que si la locomotion est assez fiable, rapide et sûre.

Courir à 12 km/h et monter des obstacles

Le KAIST annonce que son humanoïde atteint actuellement 3,25 m/s sur terrain plat. Convertie en unité plus familière, cette valeur correspond à environ 12 km/h. Une telle vitesse est notable pour une plateforme bipède de cette taille, car courir implique une phase où aucun pied ne touche le sol. La machine doit alors anticiper l’endroit où elle reposera le pied suivant et absorber le choc du contact sans perdre sa trajectoire.

Les essais indiquent aussi que le robot peut franchir des obstacles de plus de 30 cm, tels que des bordures ou des marches. Cette hauteur donne une idée du type d’aménagement auquel la plateforme peut déjà faire face. Elle ne doit toutefois pas être confondue avec la capacité à monter n’importe quel escalier ou à travailler dans n’importe quelles conditions. La géométrie de l’obstacle, son adhérence, l’espace disponible et la présence éventuelle d’une charge sont autant de paramètres qui changent la difficulté.

L’équipe fixe deux objectifs pour la suite : porter la vitesse au-delà de 4,0 m/s et franchir des obstacles de plus de 40 cm. Ces seuils représenteraient une progression importante, mais ils restent des ambitions de recherche annoncées, et non des performances déjà validées à la date de publication.

Des moteurs aux réducteurs, le choix d’une forte maîtrise matérielle

L’un des aspects les plus importants du projet concerne la fabrication des éléments qui font réellement bouger le robot. Les chercheurs ont conçu et fabriqué eux-mêmes plusieurs composants essentiels : les moteurs, les réducteurs et les pilotes de moteur, c’est-à-dire l’électronique qui commande les actionneurs.

Cette intégration matérielle est stratégique. Les moteurs produisent le mouvement, les réducteurs adaptent vitesse et couple pour rendre ce mouvement exploitable par les articulations, et les pilotes de moteur exécutent avec précision les ordres de commande. Sur un humanoïde, le moindre décalage entre ces trois couches peut se traduire par une foulée instable, un retard de réaction ou une consommation d’énergie excessive.

Développer ces composants en interne donne à l’équipe une plus grande liberté pour ajuster le comportement de la machine. Elle peut adapter les caractéristiques mécaniques et électroniques aux besoins du logiciel de contrôle, plutôt que de composer uniquement avec des pièces standard. Le KAIST présente cette approche comme un moyen de renforcer son autonomie technologique.

Il faut aussi souligner qu’un humanoïde complet ne se réduit pas à ses jambes. Le projet s’appuie sur des collaborations entre plusieurs professeurs du KAIST et d’autres institutions afin d’intégrer un corps supérieur et des capacités de perception dites intelligentes. Cette dimension multidisciplinaire est classique, mais indispensable : la mécanique, l’électronique, les capteurs et l’intelligence artificielle doivent fonctionner comme un ensemble cohérent.

Comment l’apprentissage par renforcement aide le robot à ne pas tomber

Le contrôle du robot repose sur un algorithme d’apprentissage par renforcement mis au point par l’équipe. Le principe est comparable à un entraînement par essais et erreurs, généralement réalisé à grande échelle dans un environnement simulé. Le logiciel teste de nombreuses actions, reçoit un retour positif lorsqu’il atteint l’objectif sans perdre l’équilibre, puis ajuste progressivement sa stratégie.

Cette méthode est particulièrement adaptée aux mouvements dynamiques, car il est difficile d’écrire à la main toutes les règles nécessaires pour chaque situation. Une jambe qui glisse légèrement, une accélération trop forte ou un pied posé quelques millimètres trop loin peuvent modifier l’équilibre global. L’algorithme apprend alors à choisir des commandes qui favorisent la stabilité tout en respectant la consigne de déplacement.

Le défi majeur est connu sous le nom de Sim-to-Real Gap, ou écart entre la simulation et la réalité. Dans un monde virtuel, les propriétés du sol, des moteurs ou des chocs sont représentées par des modèles. Or, les composants physiques présentent toujours des imperfections, des délais et des variations. Un comportement très performant en simulation peut donc échouer immédiatement sur le vrai robot.

Les chercheurs indiquent avoir surmonté cet écart afin que les compétences acquises en simulation puissent être utilisées dans des environnements réels. C’est une étape décisive pour éviter des séances d’apprentissage longues, coûteuses et risquées directement sur le matériel. Elle ne supprime pas pour autant la nécessité de tests physiques : elle vise à rendre le transfert entre le numérique et la machine suffisamment robuste pour que l’entraînement virtuel produise un comportement utile hors de l’écran.

Un robot à une jambe pour pousser l’agilité plus loin

En parallèle de cet humanoïde, l’équipe rapporte avoir conçu un robot à une jambe capable de sauter. Cette autre plateforme a démontré le maintien de l’équilibre sur un seul membre ainsi que des rotations de 360 degrés, décrites comme des flips.

Un robot monopode est un banc d’essai utile pour étudier une partie des problèmes que rencontre un humanoïde. Sans deuxième jambe pour récupérer un déséquilibre, il faut maîtriser très finement l’impulsion du saut, l’orientation du corps et l’atterrissage. Les travaux menés sur cette machine peuvent aider à comprendre comment produire des mouvements plus explosifs tout en gardant une trajectoire contrôlée.

Le passage d’un démonstrateur agile à une machine destinée à l’industrie reste néanmoins considérable. Un robot de terrain devra aussi manipuler des objets, cohabiter avec des personnes, résister à une utilisation répétée et respecter des exigences de sécurité. Les démonstrations actuelles portent d’abord sur la mobilité et l’agilité, deux fondations nécessaires avant d’aborder ces scénarios plus complets.

Des résultats attendus à Humanoids 2025 et CoRL 2025

Les travaux doivent être présentés dans deux rendez-vous scientifiques internationaux en 2025. JongHun Choe, doctorant en ingénierie mécanique, doit exposer les avancées matérielles à la conférence Humanoids 2025, prévue à partir du 1er octobre. Les résultats consacrés aux algorithmes d’intelligence artificielle doivent, eux, être présentés à CoRL 2025, la Conference on Robot Learning.

Cette double présentation reflète la nature du projet. Les progrès en robotique ne se jugent pas uniquement à une vidéo de démonstration. Ils passent aussi par la description des mécanismes, des méthodes de contrôle, des conditions de test et des limites observées. Les conférences permettent à la communauté scientifique d’examiner ces éléments et de situer les résultats face aux autres travaux du domaine.

Ce qu’il faut surveiller pour passer de la démonstration à l’usage

Le moonwalk attire l’attention, mais les critères les plus révélateurs seront ailleurs. Il faudra suivre la régularité des performances, la capacité du robot à répéter ses mouvements sans dégradation, sa réaction aux perturbations et son aptitude à évoluer avec un corps supérieur, des capteurs et, à terme, des objets à manipuler.

Les objectifs annoncés, une course au-delà de 4,0 m/s et le franchissement d’obstacles de plus de 40 cm, donneront aussi un indicateur concret de la marge de progression de la plateforme. Augmenter ces chiffres sans dégrader la stabilité ni accroître excessivement les risques mécaniques est un problème complexe.

Plus largement, ce projet illustre le cap que cherche à franchir la robotique humanoïde : quitter les comportements très contrôlés du laboratoire pour acquérir une mobilité suffisamment adaptable dans le monde réel. La vitesse, les pas de danse et les sauts constituent des vitrines impressionnantes. La véritable mesure du progrès sera la capacité à accomplir, de manière répétable et sûre, des tâches utiles dans les environnements où vivent et travaillent les humains.