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Robotics Summit : le discours d'ouverture présente une fondation ouverte pour les robots à base d'IA

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Résumé IASource uniqueImpact UE

Brian Gerkey, co-fondateur d'Open Robotics et actuel directeur technique d'Intrinsic, filiale d'Alphabet dédiée aux logiciels robotiques, prendra la parole le mercredi 28 mai 2026 à 9h00 ET lors du Robotics Summit & Expo de Boston, au Thomas M. Menino Convention & Exhibition Center (salle 253 ABC). Sa conférence, intitulée "An Open Foundation for the Age of AI-Powered Robots", présentera la stratégie de l'Open Source Robotics Alliance (OSRA) en matière d'accessibilité, d'outillage moderne et de sécurité fonctionnelle. Open Robotics, organisation qui maintient le Robot Operating System (ROS) et le simulateur Gazebo, y défendra la thèse que l'open source devient une infrastructure critique à mesure que l'IA physique accélère. La session remplace une conférence initialement prévue avec Russ Tedrake, professeur au MIT et ex-vice-président senior pour les large behavior models au Toyota Research Institute. L'événement rassemble cette année plus de 70 intervenants confirmés issus d'Amazon Robotics, AWS, Tesla, Universal Robots, Brain Corp, PickNik Robotics et Robust AI, avec plus de 50 sessions réparties sur des tracks IA, design, healthcare et logistique.

Le signal est moins technique qu'institutionnel. L'émergence des architectures Vision-Language-Action (VLA), des pipelines sim-to-real et des foundation models pour la robotique physique rend la standardisation des middlewares plus stratégique que jamais. ROS 2, qui reste la référence pour la communication inter-processus sur les plateformes industrielles et humanoïdes, est maintenu collectivement via l'OSRA. Pour les intégrateurs et les équipes R&D, le fait que Gerkey articule une roadmap publique au principal salon technique commercial américain de robotique signale que l'OSRA entend jouer un rôle normatif, pas seulement communautaire. La question non résolue est celle de la performance : les pipelines d'inférence GPU modernes imposent des contraintes de latence que les architectures ROS classiques gèrent mal, et c'est précisément là que se jouera la crédibilité du discours.

Open Robotics a été fondée en 2012 autour de ROS, né à Willow Garage, l'un des premiers labs à industrialiser la recherche robotique aux États-Unis. Gerkey y a travaillé avant de co-fonder l'organisation, et son rattachement actuel à Intrinsic place cette prise de parole à l'intersection de la stratégie Google/Alphabet et de la gouvernance open source. Sur le plan concurrentiel, l'écosystème ROS fait face à des alternatives propriétaires croissantes : Isaac ROS de NVIDIA, les middlewares maison de Boston Dynamics ou de Figure AI, et des frameworks applicatifs comme LeRobot de HuggingFace. La prochaine étape pour l'OSRA sera de démontrer comment ROS 2 s'intègre nativement avec des architectures de foundation models en production, un point que Gerkey devrait adresser lors de sa session du 28 mai.

Impact France/UE

ROS 2 étant la référence middleware adoptée par la majorité des équipes robotiques européennes, la roadmap OSRA articulée par Gerkey influencera les choix d'architecture pour les intégrateurs et startups FR/EU développant des robots à base de foundation models.

Dans nos dossiers

Figure Boston Dynamics IA physique & VLA

À lire aussi

1The Robot Report

QNX présentera des démonstrations pratiques et de nouvelles recherches au Robotics Summit

QNX, la division logicielle temps-réel de BlackBerry Ltd., sera présente au Robotics Summit & Expo les 27 et 28 mai 2025 à Boston, avec trois démonstrations interactives et le lancement d'une étude de marché inédite. Sur le stand, la société présentera un bras robotique d'entrée de gamme capable de détecter et imiter les gestes humains pour saisir des objets, en s'appuyant sur son programme QNX Everywhere qui offre un accès gratuit au logiciel pour le prototypage. Un second démonstrateur simule un environnement de "Digital Factory Automation" : un bras industriel piloté par QNX OS fusionne données lidar et vision pour détecter et éviter les obstacles en temps réel, avec réponse déterministe immédiate dès qu'un objet ou une personne entre dans son périmètre. Le troisième poste, tournant sur hardware Intel et NVIDIA, exploite la détection de pose par IA pour répliquer les mouvements d'un visiteur sur un avatar à l'écran, ciblant explicitement les plateformes utilisées dans les robots humanoïdes. En parallèle, QNX dévoilera son "Inside the Robot: Architecture Benchmark Report", une étude basée sur 1 000 développeurs en robotique à l'échelle mondiale, qui cartographie les freins à l'adoption, les écarts entre ambitions système et capacités réelles, et les tendances du secteur. John Wall, président de QNX, participera au keynote d'ouverture "Building the Next Era of Robot Autonomy" aux côtés de représentants d'Amazon Robotics, Locus Robotics et Universal Robots. La participation de QNX à ce salon illustre une tension structurelle du marché : les équipes d'IA embarquée savent entraîner des modèles, mais peinent à garantir le comportement déterministe requis dès lors que ces modèles pilotent des actionneurs physiques en environnement humain. QNX positionne son RTOS (Real-Time Operating System) comme la couche d'exécution qui traduit les décisions d'un VLA (Vision-Language-Action model) ou d'un module de pose detection en commandes moteur à latence bornée et prévisible. Le benchmark report est potentiellement plus significatif que les démos : avec 1 000 répondants développeurs, il devrait objectiver les vrais goulots d'étranglement du cycle sim-to-real, là où la majorité des communications sectorielles restent des annonces produit sans données comparatives. Pour un COO industriel ou un intégrateur, la question clé n'est pas "est-ce que le bras évite les obstacles en démo" mais "quel est le taux de défaillance certifiable en production", ce que l'étude prétend adresser. QNX existe depuis 1980 et son RTOS est historiquement déployé dans l'automobile (ADAS, infotainment), le médical et l'aérospatiale, des secteurs où la certification fonctionnelle (ISO 26262, IEC 61508) est non-négociable. L'entrée en robotique collaborative et humanoïde représente une extension logique à mesure que ces systèmes quittent les cages industrielles pour les entrepôts et espaces partagés. Sur ce terrain, QNX affronte Wind River (VxWorks), ROS 2 avec son middleware DDS pour le temps-réel souple, et des stacks propriétaires comme ceux qu'embarquent Boston Dynamics ou Figure AI. Le programme QNX Everywhere, qui ouvre l'accès gratuit pour le prototypage, est une réponse directe à l'adoption massive de ROS dans les labs universitaires et startups. Les suites concrètes à surveiller : la publication du benchmark report lors du salon, et d'éventuelles annonces de partenariats OEM avec des fabricants de bras collaboratifs ou de plateformes humanoïdes dans les mois suivants.

InfrastructureOpinion

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2arXiv cs.RO

ORICF : un framework ouvert pour l'inférence et le contrôle en robotique

Des chercheurs ont publié le 12 mai 2026 sur arXiv (identifiant 2605.09656v1) un framework open source baptisé ORICF (Open Robotics Inference and Control Framework), conçu pour réduire le coût computationnel du déploiement de modèles d'IA sur robots mobiles. La plateforme, modulaire et agnostique aux modèles, permet de composer des pipelines d'inférence multimodaux via de simples fichiers de configuration YAML, sans modification du code source. Son mécanisme central, l'edge offloading, consiste à délocaliser les tâches d'inférence vers des machines externes proches du robot plutôt que de les exécuter en embarqué. Validé sur un robot mobile équipé de ROS2, le système combinait reconnaissance automatique de la parole (ASR), un grand modèle de langage (LLM) et un réseau de neurones convolutif (CNN) pour répondre à des questions orales sur les personnes détectées par sa caméra. Par rapport à une exécution entièrement embarquée, ORICF réduit l'utilisation des ressources de calcul côté robot de 83,16% et la consommation énergétique estimée de 65,8%, tout en préservant la modularité et la reproductibilité du pipeline. Ces résultats adressent l'un des freins les plus concrets au déploiement de modèles fondamentaux sur robots de service ou industriels : la contrainte matérielle embarquée. En déchargeant dynamiquement l'inférence sur des serveurs edge locaux ou des postes de travail voisins, ORICF rend envisageable l'utilisation de modèles lourds (LLM, VLM) sur plateformes à faible puissance de calcul. La spécification déclarative YAML simplifie également les changements de modèles ou de cibles matérielles, avantage concret pour les équipes intégration qui gèrent plusieurs configurations de déploiement. À noter cependant : la validation ne porte que sur un prototype unique en laboratoire, et les métriques de latence de bout en bout en conditions réelles ne sont pas détaillées dans le preprint, ce qui limite l'extrapolation aux environnements industriels. ORICF s'inscrit dans un mouvement plus large d'outillage de la robotique embarquée avec des modèles fondamentaux, alors que ROS2 s'est imposé comme infrastructure standard pour les robots de recherche et de plus en plus industriels. Plusieurs approches concurrentes ciblent le même problème : Isaac ROS de NVIDIA propose une pile d'inférence optimisée pour hardware Jetson, tandis que des acteurs comme Hailo adressent le déploiement sur puces dédiées. Le preprint ne cite pas d'affiliation universitaire ni d'entreprise sponsor visible, ce qui reste un signal à surveiller pour évaluer la maturité et la continuité du projet. Les prochaines étapes logiques seraient une validation sur des plateformes robotiques hétérogènes et une évaluation de latence en conditions opérationnelles réelles.

InfrastructureOpinion

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3Pandaily

Hesai dévoile sa stratégie et de nouveaux produits pour redéfinir l'infrastructure d'IA physique, de l'automobile à la robotique

Le 17 avril 2026, Hesai Technology (NASDAQ: HSAI, HKEX: 2525) a tenu son Technology Open Day annuel pour dévoiler le Picasso SPAD-SoC, présenté comme le premier chip LiDAR 6D full-color au monde. Ce circuit intègre à la fois la détection couleur RGB et la mesure de distance par temps de vol (TOF) au niveau pixel, générant directement des nuages de points colorés sans post-traitement. Le LiDAR traditionnel se limite aux trois dimensions spatiales XYZ ; le Picasso ajoute la teinte (RGB), portant à six les dimensions de perception simultanée. Son efficacité de détection photonique (PDE) dépasse 40 %, ce qui permet de détecter des objets plus lointains et de mieux performer en faible luminosité. Ce chip alimente la série ETX, plateforme LiDAR full-color dépassant 1 000 lignes, disponible en configurations 1 080, 2 160 et 4 320 lignes. En version haute résolution, le ETX affiche une portée jusqu'à 600 mètres, 400 mètres à 10 % de réflectivité, et est capable d'identifier une barrière de chantier à 300 mètres, un petit animal à 280 mètres, ou un bloc de bois à 150 mètres. La mise en production de masse est prévue pour le second semestre 2026, avec un déploiement sur des modèles phares attendu entre 2027 et 2028. L'annonce repositionne Hesai sur un marché en pleine redéfinition : le passage de la voiture autonome de niveau 2+ vers le L3 exige que le LiDAR passe du statut de composant optionnel à celui de système de sécurité critique. Les architectures véhicules basculent vers des configurations multi-LiDAR (typiquement 3 à 6 capteurs pour une couverture 360°), ce qui démultiplie les volumes par véhicule. Le fait que Hesai soit aujourd'hui le seul fabricant de LiDAR à développer en interne l'intégralité de ses sept composants clés, lasers, détecteurs, drivers, TIA, ADC, DSP et contrôleurs, lui confère une autonomie verticale rare dans un secteur très dépendant des fournisseurs asiatiques de semi-conducteurs. Avec 21 puces certifiées AEC-Q, 230 millions d'unités livrées cumulées et des commandes constructeurs dépassant les 6 millions d'unités pour les seuls produits basés sur le Fermi C500 (lancé en novembre 2025 sur architecture RISC-V), Hesai présente des métriques de commercialisation réels, pas seulement des démonstrations de laboratoire. Fondée à Shanghai, Hesai a construit son écosystème chip en cinq générations de R&D. La dénomination "Picasso", référence au peintre cubiste et à sa maîtrise de la représentation multidimensionnelle, marque symboliquement le pivot stratégique de l'entreprise vers ce qu'elle appelle l'"intelligence spatiale", matérialisé par le nouveau produit Kosmo (hardware IA spatial) et une direction inédite autour de modules d'alimentation pour la robotique. Sur ce dernier segment, Hesai entre en compétition directe avec des acteurs comme Ouster (désormais Ouster-Velodyne fusionné avec Sense Photonics), Luminar, ou encore RoboSense, qui ciblent tous la robotique humanoïde et les AMR industriels. Hesai prévoit que ses livraisons cumulées dépasseront 300 millions d'unités d'ici fin 2026. Les prochaines étapes attendues concernent les homologations L3 par les constructeurs partenaires et les premières intégrations Kosmo dans des environnements de test physique AI, mais aucun client ni calendrier précis n'a été communiqué sur ces deux points.

InfrastructureActu

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4Robotics & Automation News

Lightwheel annonce 100 millions de dollars de commandes au premier trimestre pour son infrastructure de robotique à IA physique

Lightwheel, startup américaine spécialisée dans l'infrastructure pour robots physiques, annonce avoir enregistré environ 100 millions de dollars de commandes au cours du seul premier trimestre 2026. La société développe des briques logicielles dédiées à la simulation, à la génération de données synthétiques, à l'évaluation de modèles et au déploiement à l'échelle de robots pilotés par de l'intelligence artificielle physique. Le communiqué ne précise ni les clients ni les volumes unitaires concernés, ce qui limite la portée des chiffres annoncés. Ce résultat, s'il se confirme, illustre un changement de phase dans le secteur : les industriels cessent d'expérimenter et commencent à chercher des solutions d'infrastructure clé-en-main pour passer des prototypes au déploiement réel. L'infrastructure de formation, simulation haute fidélité, pipelines de données synthétiques, évaluation en boucle fermée, émerge comme un marché autonome, distinct de la fabrication des robots eux-mêmes. Pour les intégrateurs et les équipes d'automatisation, cela signifie que la question n'est plus seulement "quel robot acheter ?" mais "quelle stack d'entraînement et de qualification choisir ?". Lightwheel s'inscrit dans l'écosystème dit de la "physical AI", terme popularisé par NVIDIA avec sa plateforme Isaac et ses partenaires comme Agility Robotics, Boston Dynamics ou Figure. Ses concurrents directs sur le segment données-simulation incluent Scale AI, Synthesis AI et les stacks propriétaires que développent en interne les fabricants de robots humanoïdes. La prochaine étape à surveiller : des références clients nommées et des métriques de déploiement réel, seuls indicateurs capables de valider que la demande annoncée se traduit en robots effectivement opérationnels en production.

InfrastructureActu

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