
Genesis AI publie GENE-26.5 : un robot humanoïde réussit enfin à préparer des œufs brouillés à la tomate
La startup française Genesis AI a publié les premières démonstrations de GENE-26.5, son premier système de modèle de fondation pour robot humanoïde. Les vidéos montrent le robot casser des œufs d'une seule main, couper des tomates en mode bimanuel, préparer des smoothies, effectuer du pipetage, résoudre un Rubik's cube et saisir simultanément quatre objets de tailles différentes entre ses doigts. Le démo central est une tâche de cuisine de 4 minutes décomposée en plus de 20 sous-tâches : casser un œuf, trancher des tomates, manier un fouet, un couteau, une spatule et une poêle. Un détail révélateur : pour transférer les tomates coupées, le robot utilise le dos du couteau et la planche à découper comme appui, une coordination bimanuelles typiquement humaine. Genesis AI déclare des taux de réussite de 90 à 95 % sur la plupart des étapes, mais seulement 50-60 % pour les deux plus délicates (cassage d'œuf d'une main, transfert avec le dos du couteau) -- un niveau d'honnêteté inhabituel dans les communications de ce secteur. La vitesse d'exécution atteint 60-70 % de celle d'un humain. La main dextère est fournie par Dance Muscle (舞肌科技) ; les deux entreprises co-conçoivent une prochaine génération ciblant le format 1:1 main humaine avec 20 degrés de liberté actifs et back-drivables.
La portée de GENE-26.5 dépasse les performances brutes des démos. Les tâches domestiques exigent une adaptation en temps réel à des objets imprévisibles et à des états de contact changeants, sans trajectoire pré-programmée, ce qui les rend parmi les problèmes de manipulation les plus difficiles à généraliser en robotique. La recette de données de Genesis combine trois sources : données de gant (mouvements fins et signaux tactiles haute fidélité), vidéo en première et troisième personne, pour un total annoncé de plus de 200 000 heures de données cross-modales collectées avec des partenaires. La simulation Genesis, moteur physique open-source développé en parallèle par l'entreprise, assure l'évaluation en boucle fermée et accélère les itérations. Ce pipeline (préentraînement massif sur données humaines, adaptation sur peu de données robot, évaluation en simulation) ressemble structurellement au paradigme qui a transformé le NLP vers les LLMs, et constitue un signal fort pour les intégrateurs et les décideurs industriels : le sim-to-real gap sur la manipulation dextère commence peut-être à se réduire sérieusement.
Genesis AI a été fondée début 2025 et a levé 105 millions de dollars en seed round, l'un des plus importants jamais réalisés en France dans la robotique. Parmi les investisseurs figurent Eric Schmidt (ancien PDG de Google), Xavier Niel et Bpifrance. Le CEO Zhou Xian est titulaire d'un doctorat du Carnegie Mellon University Robotics Institute, ce qui ancre l'entreprise dans la tradition académique américaine malgré son origine française. Dans une course humanoïde particulièrement dense qui comprend Figure AI (Figure 03), Tesla (Optimus Gen 3), Physical Intelligence (Pi-0) et NVIDIA (GR00T N2), Genesis se distingue par son pari sur la donnée humaine à grande échelle et la simulation comme levier de généralisation, en opposition aux approches centrées sur la téléopération robot. GENE-26.5 reste toutefois au stade de démo laboratoire : aucun pilote industriel ni calendrier de déploiement n'a été annoncé à ce stade.
Genesis AI, startup française ayant levé 105 M€ avec Bpifrance et Xavier Niel, positionne la France comme acteur de premier plan dans la course mondiale aux modèles de fondation pour robots humanoïdes, avec un pipeline données/simulation potentiellement transposable à l'industrie européenne.
Dans nos dossiers




