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Hello Robot présente Stretch 4 : plus grand, plus rapide et plus puissant que ses prédécesseurs
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Hello Robot présente Stretch 4 : plus grand, plus rapide et plus puissant que ses prédécesseurs

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Hello Robot a annoncé le 12 mai 2026 la disponibilité immédiate de Stretch 4, la quatrième génération de sa plateforme de manipulation mobile à usage général, au prix de 29 950 dollars. Le robot conserve l'architecture distinctive de la gamme, bras télescopique, base omnidirectionnelle, mais intègre une refonte complète selon les termes de Charlie Kemp, co-fondateur et CTO. L'enveloppe sensorielle est significativement enrichie : deux lidars 3D hémisphériques, trois caméras haute résolution, six capteurs laser linéaires et des caméras fisheye RGB à obturateur global couvrent l'environnement à 360 degrés, réduisant drastiquement les angles morts même lorsque le bras est en extension. Une caméra centrale haute résolution surveille spécifiquement l'espace de travail du préhenseur pour les tâches de manipulation fine. La vitesse du bras, du lift et de la base a été doublée par rapport à Stretch 3, et la portée totale étendue de 10 %. Un nouveau système d'alimentation permet jusqu'à huit heures d'autonomie, avec station de recharge autonome intégrée.

Ce qui distingue Stretch 4 dans le segment des robots de service tient moins aux gains de vitesse qu'à sa philosophie sensorielle, explicitement calquée sur l'approche "sensor-rich" de Waymo pour le véhicule autonome. Aaron Edsinger, CEO, l'exprime sans détour : les robots mobiles actuels sont "relativement aveugles" aux personnes et aux obstacles dynamiques, ce qui représente un frein réel au déploiement en environnements non structurés, domiciles, établissements de santé. Pour les intégrateurs et les équipes de recherche qui ciblent ces contextes, Stretch 4 offre une base perceptuelle nettement plus robuste que la génération précédente. La hausse de taille répond à un besoin fonctionnel concret : accompagner des utilisateurs en fauteuil roulant motorisé, dont la tête se situe plus haut. La conception reste délibérément orientée sécurité intrinsèque, masse basse, absence d'actionneurs luttant contre la gravité, sans prétendre à une certification formelle, ce qu'Edsinger reconnaît explicitement.

Hello Robot a été fondée en 2017 et a commercialisé Stretch à partir de 2020. La plateforme compte aujourd'hui plus de mille utilisateurs dans vingt-trois pays, principalement des laboratoires académiques et des équipes de R&D industrielle. Stretch 3 avait remporté le RBR50 Robotics Innovation Award 2025 dans la catégorie "Robots for Good". La stratégie open-source de Hello Robot la positionne différemment des acteurs humanoïdes (Figure, Agility, Apptronik) ou des robots de service propriétaires (Boston Dynamics Spot). Dans le segment des manipulateurs mobiles à bras unique destinés à la recherche, la concurrence directe inclut Fetch Robotics (racheté par Zebra), le PR2 en voie d'extinction, et les nouvelles plateformes de Robotics+AI startups comme Kepler. Stretch 4 cible une niche précise, recherche en IA physique, assistance aux personnes à mobilité réduite, où le rapport prix/polyvalence sensorielle constitue l'argument principal. Aucune timeline de certification sécurité n'a été communiquée.

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Hello Robot annonce Stretch 4, une nouvelle version de son robot domestique non-humanoïde, conçu pour des déploiements pilotes réels dans des environnements résidentiels. La rupture principale avec les versions précédentes est l'intégration d'une base omnidirectionnelle : le robot peut désormais se translater dans n'importe quelle direction sans avoir à pivoter au préalable, grâce à des roues omnidirectionnelles initialement développées pour les fauteuils roulants motorisés, après six mois de développement dédié. La tête pan-tilt d'origine est remplacée par une suite sensorielle plus complète offrant un champ de vision nettement élargi : deux lidars hémisphériques, des caméras Luxonis pour la vision et la navigation, et une caméra de profondeur montée sur le poignet pour la manipulation. L'architecture de calcul repose sur un Intel NUC 15 pour le système principal, complété par un NVIDIA Jetson Orin NX mis à disposition des chercheurs pour le traitement visuel et l'IA. Le robot embarque des capacités autonomes de base (cartographie, navigation, autocharge) ainsi que des fonctionnalités de démonstration comme la saisie autonome d'objets. Aucun prix public n'a été communiqué, mais Hello Robot positionne Stretch 4 comme accessible comparé aux humanoïdes actuels. Ce lancement illustre une thèse alternative à la course aux humanoïdes : Aaron Edsinger (CEO) et Charlie Kemp (CTO) misent sur la sécurité, le coût maîtrisé et la praticabilité réelle plutôt que sur la morphologie anthropomorphe. La philosophie de Hello Robot sur l'autonomie tranche nettement avec le secteur : plutôt que de collecter massivement des données en espérant qu'une autonomie commercialement viable en émergera, l'entreprise conserve un opérateur humain dans la boucle, à des niveaux variables allant du contrôle direct à la supervision pure. Cette posture est plus prudente mais aussi plus immédiatement intégrable dans des contextes réels, notamment pour des intégrateurs ou des opérateurs non spécialisés. Sur le plan sensoriel, Hello Robot a renoncé à l'approche "Tesla" (multitude de caméras bon marché) au profit d'une logique "Waymo" : des données plus riches et fiables pour un comportement plus sûr et intelligent, au détriment potentiel du coût. Stretch existe depuis plusieurs années comme plateforme de recherche, avec une communauté active dans les laboratoires universitaires. Hello Robot a été fondé sur le principe du robot minimaliste, et Stretch 4 est le premier modèle explicitement conçu pour franchir le seuil vers des déploiements opérationnels. Le secteur de la robotique humanoïde est actuellement dominé par des acteurs très capitalisés comme Figure (Figure 03), Tesla (Optimus Gen 3), Physical Intelligence (Pi-0) et NVIDIA (GR00T N2), tous positionnés sur des cas d'usage industriels ou logistiques. Hello Robot occupe une niche différente : le marché domestique et de service, avec une approche morphologiquement sobre et des coûts structurellement plus bas. La prochaine étape annoncée est une phase de déploiements pilotes en environnement résidentiel réel, destinée à qualifier les conditions de passage à l'échelle.

UELes laboratoires de recherche européens utilisant la plateforme Stretch pourraient bénéficier de cette nouvelle version, mais aucun déploiement ou partenariat européen n'est annoncé.

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Genesis AI, startup californienne basée à Palo Alto, a présenté le 6 mai 2026 son modèle fondation GENE-26.5, conçu pour la manipulation robotique dextre bimane à vocation généraliste. La société fondée par Zhou Xian revendique des "capacités de manipulation physique au niveau humain" et annonce simultanément deux composants propriétaires : un moteur de données destiné à lever le plafond de volumétrie d'entraînement, et une main robotique à l'échelle humaine couplée à un gant de capture tactile. Ce gant, équipé d'une peau électronique à capteurs, est conçu pour assurer un mappage 1:1:1 entre le gant, la main humaine et l'effecteur robotique, réduisant la perte de fidélité dans le transfert de compétences téléopérées. Pour illustrer les capacités de GENE-26.5, Genesis AI a publié une vidéo montrant un robot réaliser une séquence de cuisson en 20 étapes (découpe de tomates, cassage d'œuf d'une main, coordination bimane), préparer un smoothie avec service en plein air, exécuter des expériences de laboratoire incluant pipetage et transfert de liquides, câbler des faisceaux électroniques, résoudre un Rubik's Cube en manipulation aérienne, saisir simultanément quatre objets de tailles variables, et jouer du piano. Genesis AI était sortie de stealth en 2025 avec 105 millions de dollars de financement. L'enjeu industriel de cette annonce se situe à deux niveaux distincts. Le moteur de données propriétaire cible le principal frein aux modèles de fondation en robotique : l'absence de données de manipulation dextre à grande échelle et haute fidélité. Le gant tactile cherche à résoudre l'embodiment gap, soit la discontinuité morphologique entre effecteur robotique et main humaine qui dégrade le transfert de compétences. Si le mappage 1:1:1 annoncé tient en production, il ouvrirait la voie à une scalabilité des données de téléopération rarement atteinte dans les systèmes actuels. Il convient toutefois de tempérer : les démonstrations présentées sont des vidéos produites et sélectionnées par l'entreprise elle-même. Aucun benchmark indépendant, aucun taux de succès en environnement industriel non contrôlé n'est communiqué. Les affirmations de performance "au niveau humain" émanent exclusivement de Genesis AI et d'Eric Schmidt, ex-PDG de Google et investisseur dans la société. Genesis AI évolue dans un segment en pleine consolidation. Sur le terrain des modèles de fondation pour la manipulation, elle affronte Physical Intelligence (Pi-0, Pi-0.5, Pi-1, San Francisco), Nvidia avec GR00T N2 lancé en novembre 2024, et Figure AI dont la plateforme Figure 03 progresse vers le déploiement industriel chez BMW. La différenciation de Genesis AI porte sur la verticalisation hardware-software : là où Physical Intelligence s'appuie sur du matériel tiers, Genesis AI contrôle à la fois le modèle et l'effecteur. L'entreprise n'a communiqué aucun calendrier de déploiement commercial précis ni partenariat industriel signé. La prochaine étape observable sera de vérifier si les performances démontrées en vidéo se traduisent en métriques reproductibles dans des environnements réels, hors conditions de studio.

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Genesis AI a présenté GENE-26.5, un modèle de fondation robotique conçu pour doter les robots de capacités de manipulation au niveau humain. La vidéo de démonstration publiée par l'entreprise montre des robots accomplissant une séquence culinaire de 20 étapes (couper des tomates, casser un oeuf d'une seule main, coordonner les deux bras pendant la cuisson), ainsi que la préparation d'un smoothie avec service en l'air, des tâches de laboratoire (pipettage, transfert de liquides), du câblage pour assemblage électronique, la résolution d'un Rubik's Cube en manipulation aérienne continue, et l'interprétation d'une pièce de piano rapide. Pour alimenter l'entraînement du modèle, l'entreprise a développé un gant haptique équipé d'une peau électronique à capteurs tactiles, établissant une correspondance 1:1:1 entre la main humaine, le gant et la main robotique. Genesis revendique un coût matériel cent fois inférieur aux solutions de télé-opération conventionnelles, et une efficacité de collecte de données cinq fois supérieure. Le moteur de données associé intègre également des vidéos égocentriques issues de caméras portables et des vidéos publiques centrées sur l'activité humaine. Ces résultats, s'ils se confirment en environnement réel non contrôlé, représentent une avancée potentiellement significative sur l'un des verrous les plus tenaces de la robotique : l'écart d'incarnation (embodiment gap) entre les mains humaines et robotiques, qui limite depuis des années la transférabilité des données d'entraînement. La cartographie 1:1 glove-to-robot est une approche déjà explorée par des acteurs comme Physical Intelligence (pi-0) et plusieurs laboratoires académiques, mais Genesis revendique une démonstration à une échelle et une polyvalence inédites. Pour les intégrateurs industriels et les décideurs cherchant à automatiser des tâches non structurées (assemblage fin, préparation culinaire en volume, logistique d'entrepôt), la promesse d'un système généraliste capable d'apprendre directement des gestes humains quotidiens, sans retraining extensif, représenterait un changement de paradigme. Il faut toutefois noter que les démonstrations sont des vidéos éditées, sans données indépendantes sur le taux d'échec, les conditions d'éclairage, ou la reproductibilité en cycle de production continu. Genesis AI s'inscrit dans un segment en forte concurrence avec Physical Intelligence (pi-0, Berkeley), Figure AI (Figure 03, déployé avec BMW), Tesla (Optimus Gen 3), NVIDIA (GR00T N2) et Apptronik (Apollo). L'approche par gant haptique à bas coût rappelle les travaux d'Enchanted Tools, acteur français du service robotique, qui mise également sur la capture de mouvement humain pour réduire le coût d'entraînement. Genesis n'a pas encore annoncé de déploiements industriels confirmés ni de partenariats nominatifs : GENE-26.5 reste à ce stade une annonce de produit accompagnée d'une démonstration vidéo, pas un système disponible commercialement. L'entreprise indique prévoir le déploiement de ses gants en milieu de travail réel via des partenariats industriels, avec pour objectif de constituer une bibliothèque de compétences humaines à grande échelle pour l'entraînement robotique.

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Vidéo du vendredi : qui gagne entre un robot et un joueur professionnel de ping-pong ?
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Vidéo du vendredi : qui gagne entre un robot et un joueur professionnel de ping-pong ?

La semaine du 18 avril 2026 a été marquée par plusieurs démonstrations robotiques notables, dont la plus emblématique s'est déroulée à Pékin : lors d'un semi-marathon de 21 kilomètres réunissant 12 000 coureurs humains, plus de 100 robots humanoïdes ont pris le départ aux côtés d'athlètes humains, et trois d'entre eux ont franchi la ligne d'arrivée avant tout concurrent humain. Ce résultat, relayé par Al Jazeera, illustre une progression rapide de la locomotion bipedale en conditions réelles. En parallèle, Sony AI publiait dans Nature les résultats d'un système autonome capable de disputer une partie de ping-pong contre des joueurs professionnels, en relevant le défi de la perception haute vitesse et du contrôle dynamique en temps réel, deux verrous longtemps considérés comme bloquants pour l'IA physique compétitive. Autre fait marquant, le robot AthenaZero du Robotics and AI Institute a réalisé du jonglage à trois balles à mains nues, sans motion capture externe ni entonnoir mécanique, en s'appuyant uniquement sur des capteurs embarqués et une coordination oeil-main apprise pour gérer l'incertitude au contact. Ces résultats alimentent le débat sur l'écart entre démonstration et déploiement réel. Le semi-marathon de Pékin constitue une preuve de robustesse locomotrice en environnement non contrôlé, même si les conditions de course (surface, pace, assistance technique en bord de piste) mériteraient d'être précisées pour évaluer la comparabilité exacte avec une performance humaine. La publication Sony dans Nature donne une légitimité scientifique au domaine de l'IA physique compétitive et valide l'idée que des boucles de contrôle rapide peuvent être apprises à partir de données réelles plutôt que simulées. AthenaZero, de son côté, illustre les progrès du sim-to-real sur des tâches de manipulation dynamique sans infrastructure externe, ce qui ouvre la voie à des applications industrielles de tri ou de reorientation d'objets en mouvement. En contrepoint, IEEE Spectrum souligne que la vraie valeur en entrepôt vient encore de systèmes d'automatisation mobile comme ceux de Berkshire Grey, et non des humanoïdes, une nuance importante pour les décideurs B2B qui évaluent des ROI à court terme. Le contexte de cette semaine s'inscrit dans une accélération visible de la robotique chinoise, portée notamment par des acteurs comme Unitree, qui présente des séquences de locomotion en milieu non structuré, et DEEP Robotics, dont les robots quadrupèdes sont déjà déployés en patrouille résidentielle en Amérique du Nord. Sur le plan matériau, le Max Planck Institute for Intelligent Systems a publié une méthode d'évaluation des actionneurs électrostatiques souples utilisant des actionneurs Peano-HASEL, atteignant un rendement électromécanique de 63,6 %, soit plus de trois fois supérieur aux valeurs antérieurement rapportées, ce qui ouvre des perspectives pour des robots légers et silencieux. Côté mobilité aérienne, Skydio a montré la capture de drones en vol avec un bras UR20, tandis qu'ETH Zurich continue ses travaux sur drones suractuatés. Enfin, Sphero se positionne pour combler le vide laissé par LEGO Mindstorms sur le marché de la robotique éducative, un segment commercial non négligeable laissé en friche depuis l'abandon de la gamme par LEGO.

UELes publications de l'ETH Zurich sur les drones suractuatés et du Max Planck Institute sur les actionneurs Peano-HASEL (rendement 63,6%) positionnent la recherche européenne comme contributrice active dans l'écosystème mondial de la robotique physique légère.

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