CARLA-Air: infrastructure unifiée pour drones et agents autonomes aériens et terrestres dans CARLA

Navigation autonome d'un robot par apprentissage structurel en ligne et planification par inférence active

Des chercheurs de l'université de Gand ont publié sur arXiv un système de navigation robotique autonome baptisé AIMAPP (Active Inference MAPping and Planning), capable d'explorer des environnements inconnus sans carte préalable ni phase d'entraînement. Le robot construit en temps réel une carte topologique sparse, apprend dynamiquement les transitions d'états et planifie ses actions en minimisant ce que les auteurs appellent l'Énergie Libre Attendue (Expected Free Energy), un principe emprunté à la théorie de l'inférence active. Le système est compatible avec ROS, indépendant du type de capteurs utilisés et fonctionne en mode entièrement auto-supervisé, sans aucune intervention humaine préalable. L'intérêt principal d'AIMAPP réside dans sa robustesse face aux conditions réelles d'opération : il continue de fonctionner même en cas de défaillance partielle des capteurs ou de dérive odométrique cumulative, deux problèmes qui paralysent souvent les systèmes classiques de navigation SLAM. Contrairement aux approches par apprentissage profond qui nécessitent d'importants volumes de données annotées, AIMAPP s'adapte en ligne à des environnements changeants et à des observations ambiguës. Dans des évaluations conduites à grande échelle, en environnements réels et simulés, le système surpasse ou égale les planificateurs de référence actuels, ouvrant la voie à des robots déployables dans des contextes non structurés comme des entrepôts, des zones sinistrées ou des espaces extérieurs. L'inférence active est un cadre théorique issu des neurosciences computationnelles, initialement développé pour modéliser la perception et l'action chez les êtres vivants. Son application à la robotique est encore émergente, mais AIMAPP représente une des implémentations les plus complètes à ce jour, combinant cartographie, localisation et prise de décision dans un modèle génératif unifié. Le code est disponible publiquement sur GitHub (decide-ugent/aimapp), ce qui pourrait accélérer son adoption dans la communauté robotique. La prochaine étape naturelle sera de tester le système sur des flottes de robots opérant en parallèle, ainsi que dans des environnements dynamiques peuplés d'humains.

💬 Pas de données annotées, pas de carte préalable, et ça tient quand les capteurs flanchent, là où SLAM se plante souvent. C'est le problème qu'on n'arrivait pas à régler proprement depuis des années en robotique mobile. Le code est sur GitHub et compatible ROS, donc les labos n'ont pas besoin de repartir de zéro.

Manipulation bimanuelles par robot via apprentissage en contexte multi-agents

Des chercheurs ont présenté BiCICLe (Bimanual Coordinated In-Context Learning), un nouveau cadre permettant à des grands modèles de langage (LLM) standard de contrôler des robots à deux bras sans aucun entraînement spécifique à la tâche. Publié sous forme de preprint sur arXiv, ce travail s'appuie sur l'apprentissage en contexte (In-Context Learning), une technique qui permet à un LLM de généraliser à de nouvelles situations à partir de quelques exemples fournis directement dans le prompt. Évalué sur 13 tâches issues du benchmark TWIN, BiCICLe atteint un taux de succès moyen de 71,1 %, surpassant la meilleure méthode sans entraînement de 6,7 points de pourcentage et dépassant la majorité des approches supervisées. Le défi de la manipulation bimanuele est précisément ce qui rend ce résultat remarquable. Coordonner deux bras robotiques implique un espace d'action à très haute dimensionnalité et des contraintes de synchronisation strictes entre les deux membres, ce qui dépasse rapidement les capacités des fenêtres de contexte standard des LLM. BiCICLe contourne ce problème en reformulant le contrôle bimanuel comme un problème multi-agents de type leader-suiveur : chaque bras est géré par un LLM distinct, le second conditionnant ses prédictions sur celles du premier. Un troisième modèle joue le rôle de juge, évaluant et sélectionnant les trajectoires coordonnées les plus plausibles parmi plusieurs propositions, via un processus itératif baptisé Arms' Debate. Ce travail s'inscrit dans une tendance plus large qui vise à exploiter les capacités de raisonnement des LLM pour la robotique incarnée, sans passer par des cycles d'entraînement coûteux. Jusqu'ici, l'ICL avait surtout été appliqué à des tâches à un seul bras, plus simples à modéliser. BiCICLe ouvre la voie à une robotique plus flexible, où des modèles de langage généralistes peuvent être déployés sur des systèmes physiques complexes avec un minimum d'exemples. Les résultats de généralisation sur des tâches inédites renforcent la crédibilité de cette approche pour des applications industrielles ou domestiques où la variété des manipulations est élevée.

MOMO : un cadre pour l'apprentissage et l'adaptation des compétences robotiques, physiques, verbales et graphiques

Des chercheurs ont présenté MOMO, un framework permettant à des utilisateurs non experts de programmer et d'adapter des robots industriels sans écrire une seule ligne de code. Le système repose sur trois modalités d'interaction complémentaires : la guidance physique directe (kinesthetic teaching), les commandes en langage naturel, et une interface web graphique permettant de visualiser les trajectoires, ajuster des paramètres et déplacer des points de passage par glisser-déposer. La validation a eu lieu sur un robot industriel à 7 degrés de liberté à contrôle par couple, présenté lors du salon Automatica 2025, l'une des principales foires mondiales de robotique et d'automatisation. Ce que MOMO change concrètement, c'est la barrière entre l'opérateur et la machine. Jusqu'ici, modifier le comportement d'un robot industriel nécessitait des compétences en programmation ou l'intervention d'un intégrateur spécialisé. Avec ce framework, un technicien peut corriger une trajectoire en guidant physiquement le bras, demander verbalement une modification sémantique ("sois plus lent sur le bord droit"), ou retoucher visuellement la courbe dans un navigateur. L'architecture LLM adoptée est dite "à base d'outils" : le modèle de langage ne génère pas de code libre, mais sélectionne et paramètre des fonctions prédéfinies, ce qui limite les risques d'erreurs et de comportements imprévus sur un vrai site de production. L'article s'inscrit dans un effort de recherche plus large pour démocratiser la robotique flexible, particulièrement dans un contexte de pénurie de compétences techniques et de demande croissante de personnalisation en usine. Les cinq composants du système, détection d'intention humaine par énergie, LLM outillé, Kernelized Movement Primitives pour l'encodage du mouvement, Virtual Fixtures probabilistes et contrôle ergodique pour la finition de surface, forment une architecture modulaire. Le fait que la même approche LLM fonctionne aussi bien pour les mouvements classiques que pour le contrôle ergodique (utilisé en polissage ou peinture de surface) suggère une généralisation possible à un large spectre de tâches industrielles. Les prochaines étapes pourraient inclure des tests en conditions réelles de production et une éventuelle commercialisation via des partenariats industriels.

Les modèles du monde au service d'interventions endovasculaires robotisées autonomes et sûres

Des chercheurs ont développé un système d'intelligence artificielle capable de naviguer de manière autonome dans les vaisseaux sanguins pour traiter des accidents vasculaires cérébraux, sans intervention humaine directe. Publiés sur arXiv, leurs travaux portent sur la thrombectomie mécanique, une procédure d'urgence qui consiste à retirer un caillot obstruant une artère cérébrale. L'agent IA repose sur TD-MPC2, un algorithme d'apprentissage par renforcement basé sur un modèle du monde, capable de planifier ses actions en anticipant les conséquences de ses mouvements. Testé sur des anatomies vasculaires propres à chaque patient, il affiche un taux de succès de 58 % en simulation, contre 36 % pour le meilleur algorithme concurrent (SAC, Soft Actor-Critic), une différence statistiquement significative (p < 0,001). En laboratoire, sur des répliques physiques de vaisseaux réels guidées par fluoroscopie, TD-MPC2 atteint 68 % de succès contre 60 % pour SAC, avec une trajectoire plus optimale, bien qu'au prix de procédures légèrement plus longues. La force exercée par l'outil sur les parois vasculaires reste en moyenne à 0,15 newton, très en dessous du seuil de rupture estimé à 1,5 newton. Ces résultats constituent une première mondiale : c'est la première fois qu'un système d'IA autonome pour la thrombectomie est validé à la fois en simulation sur des données patient inédites et sur des fantômes vasculaires physiques sous guidage fluoroscopique. L'enjeu est considérable car la thrombectomie mécanique est une course contre la montre : chaque minute perdue aggrave les séquelles neurologiques. Un système autonome fiable pourrait réduire la dépendance aux neuroradiologues interventionnels, dont la disponibilité 24h/24 est limitée, notamment dans les hôpitaux de taille moyenne. La thrombectomie robotisée fait l'objet d'une compétition intense depuis plusieurs années, portée par des acteurs comme Siemens Healthineers, Corindus (filiale de Siemens) ou des startups comme Endowave. L'approche par modèles du monde est plus récente dans ce domaine : elle permet à l'agent de simuler mentalement les conséquences de ses actions avant d'agir, ce qui améliore la robustesse face à la diversité anatomique des patients. Les prochaines étapes passeront probablement par des essais précliniques sur animal avant toute perspective d'application clinique humaine.