Boston Dynamics used CES 2026 as a platform to present a production-ready version of Atlas, its humanoid robot, marking a significant transition from experimental prototypes to a market-focused product. The announcement places Atlas as one of the most sophisticated humanoid robots to proceed toward commercial deployment, following years of technical testing and public demonstrations. According to Boston Dynamics, the company’s majority shareholder, Hyundai, and its recently announced artificial intelligence partner, […]
Vous avez été troublé par L’Exorciste lorsque la victime envoûtée fait pivoter sa tête à 360°, Boston Dynamics va encore plus loin avec son robot Atlas.
Hyundai ne prétend pas que les robots vont prendre le contrôle du monde ou sauver l’humanité, mais lors du CES de ce lundi, ils ont peut-être considérablement ébranlé la confiance des investisseurs envers Elon Musk et Tesla. Voici le coup de théâtre : Hyundai produit dramatiquement plus de voitures que Tesla. Au cours des trois […]
La société Boston Dynamics présente la version commerciale de son robot humanoïde Atlas au CES de Las Vegas. Ce robot sera utilisé par Hyundai dans ses usines dès 2028.
Lors du CES 2026, l’entreprise de robotique Boston Dynamics a dévoilé Atlas, la dernière génération de son robot humanoïde. Celui-ci doit être déployé progressivement dans les usines de Hyundai Motor à partir de 2028.
Annoncé au CES 2026 à Las Vegas lors de la présentation Hyundai, le fabricant de robots s'allie avec Google DeepMind pour intégrer les modèles fondationnels Gemini Robotics directement dans leurs humanoïdes. Du coup, Atlas va pouvoir percevoir son environnement, raisonner, utiliser des outils et même interagir avec des humains. Bref, passer du robot acrobate impressionnant au robot vraiment utile.
Atlas en pied, prêt à conquérir les usines (
Source
)
L'idée, c'est de combiner le meilleur des deux mondes. D'un côté, vous avez l'intelligence athlétique de chez Boston Dynamics, ces années d'expertise à créer des machines capables de faire des saltos et de se relever après une gamelle. De l'autre, les modèles multimodaux de DeepMind qui comprennent le langage, la vision et peuvent générer des actions. Le mariage parfait entre le corps et l'esprit, en quelque sorte.
Alberto Rodriguez, le directeur du comportement robot chez Boston Dynamics (un ancien prof du MIT qui a lâché sa chaire pour rejoindre l'aventure), explique qu'ils avaient besoin d'un partenaire capable de développer des modèles fiables et scalables. Et Carolina Parada de DeepMind confirme que leurs modèles Gemini Robotics ont justement été conçus pour apporter l'IA dans le monde physique. Hop, le puzzle s'assemble.
Le regard d'Atlas, bientôt alimenté par Gemini
Mais ne vous attendez pas à voir un Atlas débarquer chez vous pour faire le ménage demain matin. Sniiiif... La cible, c'est l'industrie manufacturière, et plus précisément les usines du groupe Hyundai (qui possède Boston Dynamics, rappelons-le). Parce que même dans les chaînes de production les plus automatisées, il reste des dizaines de milliers de tâches manuelles impossibles à robotiser avec les méthodes traditionnelles. Le coût et le temps de développement sont juste délirants.
Avec un humanoïde doté d'un cerveau généraliste, on peut théoriquement lui apprendre une nouvelle tâche en une journée au lieu d'un an. C'est le même principe que ChatGPT, mais appliqué au monde physique et ça, c'est un vrai changement de paradigme.
La recherche conjointe démarre dans les prochains mois. Alors est-ce que ça va révolutionner les usines ? Peut-être. Est-ce que c'est le début d'une nouvelle ère pour la robotique humanoïde ? Moi j'y crois.
En tout cas, dans tout ce bordel ambiant autour des robots et de l'IA, cette alliance entre le hardware le plus avancé et le software le plus puissant a du sens. Et si vous voulez en savoir plus sur
l'évolution d'Atlas ces dernières années
, je vous avais déjà fait un petit récap.
Boston Dynamics que vous connaissez tous pour ses chiens robots tueurs de la mort, vient de sortir une vidéo de 40 minutes. Pas de saltos arrière ou de robots qui dansent mais plutôt une loooongue session où ça parle stratégie IA et vision à long terme. Et comme j'ai trouvé que c'était intéressant, je partage ça avec vous !
Zach Jacowski, le responsable d'Atlas (15 ans de boîte, il dirigeait Spot avant), discute donc avec Alberto Rodriguez, un ancien prof du MIT qui a lâché sa chaire pour rejoindre l'aventure et ce qu'ils racontent, c'est ni plus ni moins comment ils comptent construire un "cerveau robot" capable d'apprendre à faire n'importe quelle tâche. Je m'imagine déjà avec
un robot korben
, clone de ma modeste personne capable de faire tout le boulot domestique à ma place aussi bien que moi... Ce serait fou.
Leur objectif à Boston Dynamics, c'est donc de créer le premier robot humanoïde commercialement viable au monde et pour ça, ils ont choisi de commencer par l'industrie, notamment les usines du groupe Hyundai (qui possède Boston Dynamics).
Alors pourquoi ? Hé bien parce que même dans les usines les plus modernes et automatisées, y'a encore des dizaines de milliers de tâches qui sont faites à la main. C'est fou hein ? Automatiser ça c'est un cauchemar, car pour automatiser UNE seule tâche (genre visser une roue sur une voiture), il faudrait environ un an de développement et plus d'un million de dollars.
Ça demande des ingénieurs qui conçoivent une machine spécialisée, un embout sur mesure, un système d'alimentation des vis... Bref, multiplié par les dizaines de milliers de tâches différentes dans une usine, on serait encore en train de bosser sur cette automatisation dans 100 ans...
L'idée de Boston Dynamics, c'est donc de construire un robot polyvalent avec un cerveau généraliste. Comme ça au lieu de programmer chaque tâche à la main, on apprend au robot comment faire. Et tout comme le font les grands modèles de langage type ChatGPT, ils utilisent une approche en deux phases : le pre-training (où le robot accumule du "bon sens" physique) et le post-training (où on l'affine pour une tâche spécifique en une journée au lieu d'un an).
Mais le gros défi, c'est clairement les données. ChatGPT a été entraîné sur à peu près toute la connaissance humaine disponible sur Internet mais pour un robot qui doit apprendre à manipuler des objets physiques, y'a pas d'équivalent qui traîne quelque part.
Du coup, ils utilisent trois sources de data.
La première, c'est la téléopération. Des opérateurs portent un casque VR, voient à travers les yeux du robot et le contrôlent avec leur corps. Après quelques semaines d'entraînement, ils deviennent alors capables de faire faire à peu près n'importe quoi au robot. C'est la donnée la plus précieuse, car il n'y a aucun écart entre ce qui est démontré et ce que le robot peut reproduire. Par contre, ça ne se scale pas des masses.
La deuxième source, c'est l'apprentissage par renforcement en simulation. On laisse le robot explorer par lui-même, essayer, échouer, optimiser ses comportements. L'avantage c'est qu'on peut le faire tourner sur des milliers de GPU en parallèle et générer des données à une échelle impossible en conditions réelles. Et contrairement à la téléopération, le robot peut apprendre des mouvements ultra-rapides et précis qu'un humain aurait du mal à démontrer, du genre faire une roue ou insérer une pièce avec une précision millimétrique.
La troisième source, c'est le pari le plus ambitieux, je trouve. Il s'agit d'apprendre directement en observant des humains.
Alors est-ce qu'on peut entraîner un robot à réparer un vélo en lui montrant des vidéos YouTube de gens qui réparent des vélos ? Pas encore... pour l'instant c'est plus de la recherche que de la production, mais l'idée c'est d'équiper des humains de capteurs (caméras sur la tête, gants tactiles) et de leur faire faire leur boulot normalement pendant que le système apprend.
Et ils ne cherchent pas à tout faire avec un seul réseau neuronal de bout en bout. Ils gardent une séparation entre le "système 1" (les réflexes rapides, l'équilibre, la coordination motrice, un peu comme notre cervelet) et le "système 2" (la réflexion, la compréhension de la scène, la prise de décision). Le modèle de comportement génère des commandes pour les mains, les pieds et le torse, et un contrôleur bas niveau s'occupe de réaliser tout ça physiquement sur le robot.
C'est bien pensé je trouve. Et dans tout ce bordel ambiant autour de la robotique actuelle, eux semblent avoir trouver leur voie. Ils veulent transformer l'industrie, les usines...etc. Leur plan est clair et ils savent exactement ce qu'ils doivent réussir avant de passer à la suite (livraison à domicile, robots domestiques...).
Voilà, je pense que ça peut vous intéresser, même si c'est full english...
C'est le mec qui a fondé Boston Dynamics, la boîte derrière ces fameux robots qui font flipper tout le monde sur YouTube (
Spot le chien robot
,
Atlas l'humanoïde
qui fait du parkour,
Wildcat le chat sauvage
...). Et bien le bonhomme a lancé un nouveau projet avec son
RAI Institute
, et cette fois c'est un robot à roues qui fait des acrobaties de malade.
Ça s'appelle l'UMV pour Ultra Mobility Vehicle, et l'idée c'est de créer un engin qui "pense" et bouge comme un athlète de haut niveau. Comme vous pouvez le voir sur la vidéo, son inspiration ce sont les riders de vélo trial. Oui oui, ces kamikaze qui font des wheelies sur des escaliers et des backflips sur des rochers. Le but c'est donc de combiner l'efficacité des robots à roues (rapides et économes en énergie) avec les capacités de saut des robots à pattes.
Le robot pèse environ 23 kg et peut mesurer entre 80 cm replié et plus de 1m50 en extension (comme Zemmour quoi). Y'a aussi deux moteurs pour la direction et la vitesse, plus quatre moteurs dédiés aux sauts. Le cadre inférieur est en fibre de carbone pour rester léger, et le haut du robot sert de contrepoids pour les manœuvres agressives. Un peu comme un rider humain qui déplace son poids pour garder l'équilibre.
Et le truc de ouf, c'est que le robot n'a pas été programmé manuellement pour faire des bunny hops ou des flips. Il a tout appris tout seul via du reinforcement learning (apprentissage par renforcement). L'équipe l'a fait s'entraîner dans des millions de simulations sur NVIDIA Isaac Lab, et ensuite ils ont transféré ces apprentissages dans le monde réel. C'est ce qu'ils appellent du "zero-shot transfer" où en gros le robot passe direct de la simulation au monde réel... Débrouille-toi mon grand.
Résultat, l'engin est capable de faire des sauts d'un mètre, des flips avant, des wheelies prolongés, et des bunny hops en continu, le tout en gardant un équilibre parfait grâce à ce qu'ils appellent l'"intelligence athlétique". Alors moi j'ai aucune intelligence athlétique car j'ai été dispensé d'EPS toute ma jeunesse, mais en gros, le robot a développé une compréhension intuitive de la physique de son propre corps, comme un sportif qui sait instinctivement comment répartir son poids.
Pour la suite, l'équipe prévoit d'intégrer de la perception haute performance avec LiDAR et caméras, pour que le robot puisse naviguer de façon autonome en terrain difficile. On est clairement dans l'évolution de ce qu'on appelle l'"embodied AI" c'est à dire des IA qui ont un corps physique et qui apprennent à l'utiliser comme des athlètes.
Bref, si l'apprentissage par renforcement peut maîtriser ce niveau d'équilibre dynamique aujourd'hui, dans combien de temps on aura des humanoïdes qui courent plus vite que nous sur n'importe quel terrain ?? Pfiou, ça va arriver vite et j'espère juste qu'ils n'apprendront pas à ouvrir les portes de nos maisons avant qu'on ait le temps de se barrer. Skynet representzzzz !
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