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La start-up allemande Agile Robots dévoile Agile One, un humanoïde destiné à fonctionner dans un milieu industriel. Le robot est doté de mains d’une dextérité exceptionnelle lui permettant de manipuler des outils.
En interconnectant les machines, les systèmes de production et les réseaux d’information, l'usine du futur exposera ses infrastructures les plus critiques au risque cyber. C'est incontestablement le talon d’Achille de ce nouveau modèle industriel.
C’est comme si votre belle-mère avait emménagé chez vous, sauf que celui-là ne vous fera pas de remarques sur votre façon d’organiser le frigo ^^. La startup Sunday vient en effet, de présenter Memo, un robot domestique qui promet de vous libérer des tâches ménagères. En tout cas, avec ce truc, plus besoin de faire des gosses… Mais siii, vous savez ces mini prisonniers que vous utilisez pour vider et remplir vos lave vaisselles et que
des cinglés veulent sacrifier
afin de donner un sens à leur vie.
Blague à part, Memo est développé par Tony Zhao et Cheng Chi, deux diplômés de Stanford qui ont bossé chez Tesla, DeepMind, Waymo, Meta et Neuralink. L’équipe compte maintenant 25 ingénieurs et chercheurs et ce robot a été pensé différemment des autres machines du genre.
Au lieu de s’entraîner dans des simulations industrielles ou des labos aseptisés, Memo a appris en observant de vrais humains faire leurs corvées dans plus de 500 foyers réels. Et sa techno clé, c’est le gant breveté “Skill Capture Glove”.
Des volontaires ont porté ce gant pendant qu’ils faisaient leur ménage, et le système a capturé leurs mouvements. Comment ils plient le linge, comment ils rangent les chaussures dans l’entrée, comment ils chargent le lave-vaisselle, comment ils se… euh, pardon, je m’égare. Bref, Sunday a envoyé plus de 2 000 gants à ces “Memory Developers” et a collecté environ 10 millions d’enregistrements de tâches domestiques réelles. D’après eux, c’est l’une des plus grosses bases de données spécialisées pour robots domestiques qui existe !
L’idée de départ c’est que la plupart des robots domestiques sont des adaptations de machines industrielles. Ils fonctionnent bien dans des environnements structurés pour l’occasion, mais ils plantent lamentablement dès qu’ils se retrouvent face au chaos d’une vraie maison. Des chaussettes qui traînent n’importe où, des assiettes empilées n’importe comment, un chat qui passe devant eux au mauvais moment et c’est la catastrophe !
Du coup, grâce à ces millions d’exemples de situations domestiques authentiques, Memo peut gérer ce qu’ils appellent les “tâches à horizon long”. Ce sont des actions en plusieurs étapes où il faut prendre des décisions selon le contexte comme débarrasser une table, remplir et vider un lave-vaisselle, plier du linge, ranger les chaussures qui trainent dans l’entrée, et même préparer un espresso.
Bon après faudra pas lui demander de gérer un ado en crise existentielle qui n’a plus de Wifi, mais c’est déjà pas si mal.
Côté design, comme vous pouvez le voir, Memo ne ressemble pas du tout aux robots humanoïdes qui font des saltos sur scène. Il a une base roulante au lieu de jambes, ce qui lui permet de rester stable même si le courant se coupe. Donc pas de risque qu’il vous tombe dessus pendant votre sieste.
Son torse peut également monter et descendre pour atteindre des objets à différentes hauteurs et visuellement, il a vraiment un air rétrofuturiste assez mignon avec son corps blanc brillant, ses deux bras super longs, et un visage de cartoon avec des grands yeux en boutons… Ah et vous pouvez même lui mettre différentes casquettes de couleur pour lui donner un look west coast.
Ça me rappelle un peu Baymax dans Big Hero 6. Son corps est également recouvert de silicone souple, ce qui le rend plus dodu et rassurant qu’un robot humanoïde classique froid avec son look de T-1000.
La sécurité a été également bien pensée, d’après ce qu’ils expliquent. Memo est en effet conçu pour être “safe” en présence d’enfants. Si un gamin le pousse ou lui rentre dedans, il ne va pas riposter en lui mettant un coup de savate comme Nawell. Et sa stabilité passive fait qu’il ne peut pas tomber brutalement même en cas de coupure de courant, contrairement à un père de famille bourré et violent.
Et concernant la vie privée, Sunday insiste sur le fait que leur méthode d’apprentissage est respectueuse puisque le robot n’a pas besoin de vous filmer en permanence pour apprendre, vu qu’il utilise les données collectées via le fameux gant et sa bibliothèque de compétences en expansion permanente.
Voilà, le programme de bêta-test “
Founding Families
” a ouvert le 19 novembre et ils vont sélectionner 50 familles qui recevront des exemplaires numérotés de Memo avec un support rapproché de l’équipe. JE ME PORTE VOLONTAIRE POUR TESTER CE TRUC !! Et ensuite, le produit final sera commercialisé au plus tôt fin 2026 avec un prix de départ estimé autour de 20 000 dollars. Ouais, c’est pas donné, mais bon, si vous calculez le coût “d’élevage” d’un enfant jusqu’à ce qu’il soit capable de plier une chaussette correctement, vous vous rendrez compte que c’est peut-être pas si cher ^^.
Et si au lieu de tenter d’empêcher les robots de tomber, on leur apprenait simplement à le faire sans s’endommager. C’est le cas d’un groupe de chercheurs de chez Disney, qui ont tenté de rendre la chute plus gracieuse pour protéger les composants sensibles.
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Un défi majeur : coordonner un corps entier
Jusqu’ici, la robotique humanoïde fonctionnait par modules : un système pour les jambes, un autre pour les bras, un troisième pour l’équilibre. Cette architecture entraînait rigidité et lenteur d’adaptation.
Atlas, propulsé par un Large Behavior Model, casse cette logique. Désormais, tout le corps — bras, jambes, tronc, tête — est contrôlé par une seule politique neuronale, capable de gérer simultanément équilibre, mouvement et manipulation.
Les Large Behavior Models expliqués
Des données riches et variées
Le modèle est nourri par des milliers de démonstrations :
téléopération humaine,
simulation robotique,
manipulation réelle sur Atlas.
Chaque démonstration alimente une gigantesque base de données d’exemples, permettant d’entraîner le robot à réagir dans des situations très diverses.
Un réseau unique et multimodal
Le LBM est un transformeur de 450 millions de paramètres, intégrant trois sources d’information :
la vision (caméras d’Atlas),
la proprioception (capteurs internes du robot),
les instructions en langage naturel.
Ce réseau unifié génère ensuite des actions cohérentes pour l’ensemble du corps, avec une fréquence de 30 Hz, garantissant fluidité et réactivité.
Une boucle d’apprentissage continue
Après entraînement, le robot est testé sur de nouvelles tâches. Les erreurs et ajustements sont réinjectés dans le système, améliorant la robustesse et la capacité de généralisation. Cette approche rappelle celle des Large Language Models (LLM), mais appliquée à la motricité.
Une réactivité jamais vue
Dans la démonstration, Atlas manipule des boîtes, ouvre et ferme des couvercles, tout en s’adaptant aux perturbations volontaires d’un opérateur. Si la boîte est déplacée ou si un couvercle est refermé, le robot analyse la situation et corrige son geste sans intervention humaine.
Cette plasticité comportementale est une rupture avec les robots programmés à l’avance. Atlas n’exécute plus seulement des scripts : il comprend la tâche et ajuste son comportement en conséquence.
Un game-changer pour la robotique industrielle
Cette avancée transforme la robotique humanoïde en solution concrète dès aujourd’hui. Les applications sont nombreuses :
logistique et entrepôts automatisés,
manutention dans des environnements imprévus,
assistance en zones de secours ou milieux dangereux.
Atlas propulsé par Large Behavior Models démontre que les robots généralistes ne sont plus une promesse lointaine : ils arrivent dès demain dans l’industrie.
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