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Podcast : Colin Angle parle de la conception de robots compagnons avec Familiar Machines et Magic

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Colin Angle, cofondateur et ancien PDG d'iRobot, sort de la discrétion avec une nouvelle startup baptisée Familiar Machines & Magic (FM&M). La société vient de lever le voile sur son projet : développer des robots compagnons appelés "Familiars", conçus pour entretenir des relations à long terme avec leurs utilisateurs, avec une dimension d'intelligence émotionnelle embarquée. FM&M se positionne dans le segment de la "physical AI grand public". Aux côtés d'Angle, l'équipe fondatrice comprend Ira Renfrew, directrice des ressources humaines et du produit, et le Dr Chris Jones, directeur R&D, tous deux vétérans de l'industrie avec des parcours chez iRobot, Amazon et d'autres grandes plateformes technologiques. Le reste de l'équipe cumule des expertises issues de Disney Research, du MIT, de Boston Dynamics et de l'USC. Collectivement, les fondateurs revendiquent le déploiement de plus de 50 millions de robots grand public dans le monde. La société opère depuis Boston, Los Angeles et Hong Kong.

Le retour de Colin Angle dans la robotique grand public constitue un signal notable pour un secteur aujourd'hui dominé par les annonces industrielles et les humanoïdes de laboratoire. FM&M mise sur un segment encore peu commercialisé : le robot domestique à vocation relationnelle, distinct du simple assistant vocal ou du robot aspirateur. L'enjeu central est de démontrer qu'une intelligence émotionnelle peut être embarquée dans un produit physique viable sur le marché de masse, hypothèse que plusieurs tentatives précédentes (Jibo, Anki Vector, Embodied Moxie) n'ont pas réussi à valider à grande échelle. Le pedigree de l'équipe apporte une crédibilité rare dans ce segment, notamment sur les questions de navigation, de robustesse produit et de capacité manufacturière. Cela dit, FM&M n'a annoncé ni produit concret, ni prix, ni calendrier de lancement : on reste strictement au stade de la sortie de stealth, sans prototype montré publiquement.

Angle a quitté iRobot début 2024 après l'échec du rachat par Amazon, bloqué par la Commission européenne en janvier 2024 pour des raisons de concurrence, ce qui avait contraint l'entreprise à licencier environ 31 % de ses effectifs et Angle à démissionner. Cette rupture a libéré l'un des profils les plus expérimentés de la robotique grand public pour fonder FM&M. Dans le paysage concurrent, les robots compagnons peinent structurellement à trouver un modèle économique pérenne : Embodied a fermé ses portes, Sony perpétue Aibo sur un segment premium très niche, et des acteurs comme 1X Technologies ou Apptronik visent prioritairement l'industrie. Aucune levée de fonds n'a été communiquée publiquement par FM&M, et la formulation retenue par la société, construire "une plateforme à long terme pour la vie artificielle", suggère un horizon commercial encore lointain.

Impact France/UE

Le blocage par la Commission européenne du rachat d'iRobot par Amazon (janvier 2024) a indirectement libéré l'équipe fondatrice pour créer FM&M, mais la société n'a annoncé aucune présence ni activité en Europe à ce stade.

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1X Technologies Boston Dynamics Apptronik Apollo IA physique & VLA

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1IEEE Spectrum Robotics

Le fondateur d'iRobot veut placer un compagnon robotique dans votre foyer

Colin Angle, cofondateur d'iRobot - la société derrière le Roomba et la plus grande réussite commerciale de l'histoire de la robotique domestique - a présenté le 4 mai 2026 le premier robot de sa nouvelle entreprise, Familiar Machines & Magic (FM&M). Baptisé "Familiar", ce quadrupède à 23 degrés de liberté est recouvert d'une peau tactile personnalisée, équipé d'un réseau de microphones, d'un système de vision et d'une pile d'IA embarquée reposant sur un modèle multimodal compact optimisé pour le raisonnement social, combinant en temps réel vision, audio, langage et mémoire. La forme est délibérément celle d'un ours très abstrait - ni chien, ni chat - suivant la stratégie de Paro et Pleo : l'absence de référent animal direct réduit les attentes préconçues de l'utilisateur. Destiné aux adultes, Familiar est conçu pour vivre dans un foyer, chercher le contact de ses habitants et les aider à instaurer des routines positives - limiter le temps d'écran, inciter à sortir marcher. Aucun prix ni date de commercialisation n'ont été communiqués : il s'agit à ce stade d'un premier prototype présenté publiquement. Morgan Pope, ancien chercheur chez Disney Research, figure parmi les cofondateurs clés. Ce lancement teste une hypothèse industrielle précise : deux avancées récentes rendraient aujourd'hui crédible un robot social grand public viable. Pope identifie d'abord les robots bipèdes de Disney pilotés par apprentissage par renforcement (RL), qui ont démontré qu'une locomotion adaptative sur terrain varié ne nécessite plus d'actionneurs coûteux à faible jeu mécanique. Ensuite, les modèles génératifs multimodaux, dont Pope reconnaît ouvertement qu'ils excellent à créer "l'illusion plausible d'intelligence" - suffisante pour rendre un personnage cohérent sans compréhension profonde du monde physique. Pour les intégrateurs et décideurs, c'est un signal que le ratio performance/coût du hardware embarqué et du software a franchi un seuil. Le positionnement "coaching comportemental" tente de distinguer Familiar des gadgets de compagnie en lui assignant une utilité mesurable, là où ses prédécesseurs peinaient à justifier leur prix. La catégorie des robots sociaux grand public accumule les échecs commerciaux : Jibo, Cozmo, et le premier AIBO de Sony ont illustré la difficulté à convaincre au-delà des early adopters. Angle dispose d'une crédibilité rare dans ce contexte : iRobot a vendu des dizaines de millions de Roombas avant d'être racheté par Amazon en 2022, puis revendu. FM&M se positionne face à l'AIBO actuel de Sony (quadrupède social, environ 2 900 euros), mais avec une proposition d'IA comportementale plus ambitieuse et un traitement local plutôt que cloud. Aucun acteur français ou européen n'opère directement sur ce segment résidentiel - Enchanted Tools avec Miroki cible le secteur tertiaire. Les prochaines étapes de FM&M restent non communiquées : pas de timeline de lancement, pas de partenaire distributeur annoncé.

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2arXiv cs.RO

ExpressMM : des comportements de manipulation mobile expressifs dans les interactions humain-robot

Des chercheurs ont présenté ExpressMM, un framework destiné aux manipulateurs mobiles déployés en environnements humains, capable de générer des comportements expressifs en temps réel pendant l'exécution de tâches collaboratives. Publié sur arXiv (2604.05320v3), le système repose sur une architecture à deux niveaux : un planificateur de haut niveau fondé sur un modèle vision-langage (VLM) prend en charge la perception et le raisonnement conversationnel, tandis qu'une politique vision-langage-action (VLA) de bas niveau produit les mouvements expressifs du robot. Élément distinctif : ExpressMM supporte les interactions interruptibles, c'est-à-dire que l'utilisateur peut modifier ou rediriger les instructions du robot en cours d'exécution. L'évaluation a été conduite sur un manipulateur mobile réel lors d'un scénario d'assemblage collaboratif, avec des démonstrations en direct devant un public et des questionnaires post-session. La majorité des travaux antérieurs sur les comportements expressifs des robots s'appuyaient sur des mouvements préprogrammés ou appris par démonstration, et n'anticipaient pas les interruptions en cours de tâche, un cas pourtant courant dès qu'un humain travaille aux côtés d'un robot. ExpressMM traite cette lacune en couplant une VLA capable de s'adapter dynamiquement aux nouvelles instructions avec un raisonnement langage-vision pour maintenir la cohérence sociale de l'interaction. Les résultats des questionnaires indiquent que les observateurs ont trouvé les actions du robot clairement interprétables, les interactions socialement appropriées, et le comportement prévisible et sûr. Pour les intégrateurs industriels et les équipes opérations, c'est un signal fort : les robots collaboratifs ne peuvent plus se contenter d'accomplir une tâche ; ils doivent être lisibles par les humains qui partagent l'espace de travail. Le sujet de l'expressivité robotique est activement exploré depuis plusieurs années dans la communauté HRI, mais les approches précédentes peinaient à généraliser au-delà de comportements scénarisés ou de démos contrôlées. L'utilisation conjointe d'un VLM et d'une VLA dans un seul pipeline interruptible représente une progression architecturale significative. Sur le plan concurrentiel, des acteurs comme Boston Dynamics (avec Spot) ou des startups HRI telles que Enchanted Tools en France (robot Miroki) travaillent également sur la dimension sociale des robots collaboratifs, mais peu publient des évaluations HRI aussi structurées en conditions réelles. Les prochaines étapes logiques pour ExpressMM seraient des déploiements en environnements industriels ou de service à plus grande échelle, où la variété des interactions humaines dépasse largement les scénarios d'assemblage contrôlés.

UELa recherche est directement pertinente pour Enchanted Tools (France, robot Miroki), qui travaille sur des problématiques similaires d'expressivité sociale et d'interaction humain-robot collaboratif.

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3Robotics Business Review

Tutor Intelligence crée une Data Factory pour entraîner ses robots par IA dans le monde réel

Tutor Intelligence a inauguré DF1, sa "Data Factory" installée dans une ancienne manufacture de Watertown, Massachusetts : un parc de 100 robots semi-humanoïdes bimanaux baptisés Sonny, destinés à collecter des données réelles pour entraîner son modèle vision-langage-action (VLA) Ti0. Fondée en 2021 par Josh Gruenstein (CEO) et Alon Kosowsky-Sachs (CTO) issus du MIT-CSAIL, la startup revendique avoir constitué la plus grande infrastructure de ce type aux États-Unis. Elle a levé 34 millions de dollars en Série A en décembre 2025, puis tenu une journée portes ouvertes en avril 2026. Entre 45 et 50 téléopérateurs distants au Mexique et aux Philippines pilotent les robots par téleopération proprioceptive pour leur enseigner des tâches de picking, kitting et préparation de commandes e-commerce. En évaluant simultanément le même comportement sur 100 unités, la détection d'anomalies s'effectue 100 fois plus vite qu'en opération solo : un cas limite normalement visible après 8 heures d'opération sur un robot unique devient détectable en 5 minutes de fonctionnement de la flotte. Une méthode de prétraitement baptisée "velocity normalization" standardise les profils de démonstration entre téléopérateurs pour homogénéiser le corpus d'entraînement. L'enjeu central est de s'affranchir de la dépendance à la simulation, un pari sur la donnée réelle là où la majorité des acteurs humanoïdes s'appuient encore sur des environnements synthétiques pour réduire leurs coûts de collecte. La thèse de Gruenstein est directe : sans équivalent robotique de Wikipédia, le transfert d'intelligence à l'échelle industrielle passe nécessairement par des humains enseignant des machines en conditions réelles. DF1 est conçue comme le premier maillon d'un cycle vertueux, déploiements commerciaux, données à l'échelle, amélioration continue de Ti0. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, cette approche ouvre une trajectoire vers un modèle généraliste capable d'absorber de nouvelles tâches sans reprogrammation lourde, précisément le verrou économique du marché actuel. Les performances annoncées restent toutefois auto-déclarées, sans validation indépendante. Tutor Intelligence a émergé du MIT-CSAIL en 2021, avant l'essor commercial des VLA. La startup est membre de la première promotion du Physical AI Fellowship, programme co-animé par AWS, NVIDIA et MassRobotics, qui lui fournit ressources de calcul cloud et expertise technique. Dans un paysage concurrentiel où Physical Intelligence (pi0), Figure, Apptronik et Boston Dynamics développent chacun leurs propres stacks d'entraînement, Tutor se différencie en contrôlant à la fois le hardware d'entraînement (Sonny), la plateforme de téleopération et le modèle VLA, sans dépendre d'une simulation propriétaire. L'objectif déclaré est de lancer le premier déploiement commercial humanoïde généraliste, en alimentant la boucle de données depuis la production réelle pour piloter les itérations suivantes. Les conditions commerciales, les performances comparatives de Ti0 et les éventuels clients pilotes n'ont pas encore été communiqués.

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4arXiv cs.RO

Apprendre à agir par le contact : une vision unifiée de l'apprentissage multi-tâches pour les robots

Des chercheurs ont publié sur arXiv (2510.03599v2) un cadre unifié d'apprentissage de politiques pour la locomotion et la manipulation robotique multi-tâches, fondé sur une représentation dite "contact-explicite". Le principe central consiste à définir chaque tâche non pas par des trajectoires articulaires spécifiques, mais par une séquence d'objectifs de contact: positions de contact souhaitées, timings, et effecteurs actifs. Une politique unique, entraînée par apprentissage par renforcement (RL) conditionné aux objectifs, prend ces plans de contact en entrée et les exécute. Le framework a été validé sur plusieurs morphologies robotiques: un quadrupède exécutant différentes allures (trot, galop, etc.), un humanoïde réalisant des locomotions bipèdes et quadrupèdes, et ce même humanoïde effectuant des tâches de manipulation bimanuelles d'objets. Dans les trois cas, une seule politique gère l'ensemble des comportements. L'intérêt industriel est direct: l'approche contact-explicite améliore significativement la généralisation à des scénarios non vus pendant l'entraînement, ce qui s'attaque frontalement au "sim-to-real gap" qui pénalise la plupart des politiques entraînées en simulation. Pour un intégrateur ou un OEM robotique, cela signifie moins de politiques spécialisées à maintenir, moins de re-training à chaque variante de tâche, et une architecture potentiellement plus robuste aux variations de terrain ou d'objet. Le fait qu'une seule politique puisse couvrir à la fois locomotion et manipulation (loco-manipulation) dans un cadre commun réduit également la complexité d'orchestration en production. Les résultats présentés semblent solides en simulation, mais les auteurs n'annoncent pas de déploiement physique à l'échelle, ce qui invite à distinguer démonstration de recherche et produit shipé. Les approches classiques traitent locomotion et manipulation comme deux sous-problèmes séparés, avec des planificateurs et des politiques dédiées. L'espace des politiques générales est aujourd'hui dominé par des VLA (Vision-Language-Action models) comme Pi-0 de Physical Intelligence ou GR00T N2 de NVIDIA, qui s'appuient sur de larges datasets visuels et du transfert de fondation. La contribution ici prend le parti inverse: une représentation géométrique structurée des contacts, plus frugale en données mais plus contrainte en hypothèses. Dans le domaine de la locomotion quadrupède unifiée, les groupes de l'ETH Zurich (ANYmal), de CMU et de Berkeley restent les références. La suite logique de ces travaux serait d'interfacer la planification de contacts avec un module de compréhension du langage naturel, pour permettre des instructions de haut niveau, une direction déjà explorée par plusieurs laboratoires académiques et startups de la robotique incarnée.

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