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#RoboCup2026 : phases finales de la ligue humanoïde

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Le tournoi RoboCup 2026 s'est achevé ce week-end à Incheon, en Corée du Sud, avec la conclusion des phases de ligue dans les trois catégories de robots humanoïdes: small, middle et large. Chez les small, l'équipe chinoise Invic (Université de Wuhan) l'emporte devant Hamburg Bit-Bots (Universität Hamburg, Allemagne) et GeoHBots (China University of Geosciences). En middle, B-Human, projet conjoint de l'Universität Bremen et du DFKI allemand, prend la première place devant HTWK Robots (Leipzig University of Applied Sciences) et Rhoban, équipe française de l'Université de Bordeaux, qui avait auparavant éliminé HTWK en demi-finale avant de s'incliner en finale face à B-Human. Chez les large, le podium est entièrement chinois avec Tsinghua Hephaestus (Université Tsinghua) en tête, suivi de CAU Mountain&Sea (China Agricultural University) et Water (Beijing Information Science & Technology University). Cinq prix transversaux ont aussi été décernés: meilleur humanoïde personnalisé pour HERoEHS avec son ALICE 4th version, meilleur logiciel pour B-Human et son Game Controller, prix de la recherche ouverte pour Ruhrbot Devils et sa plateforme caméra IA d'analyse de jeu embarquée, meilleure innovation pour Bahia Robotics Team, et meilleur arbitrage pour Anastasia Prisacaru de Berlin United.

Au-delà du classement, RoboCup reste avant tout un banc d'essai académique pour la locomotion bipède, la perception embarquée et la coordination multi-agents en conditions réelles, loin des vidéos soigneusement montées des démonstrateurs commerciaux type Figure ou Optimus. La performance des équipes universitaires allemandes et chinoises confirme la répartition habituelle des forces dans la recherche en robotique humanoïde, tandis que la percée de Rhoban jusqu'en demi-finale de la catégorie middle constitue une des rares vitrines françaises dans une discipline dominée par l'Asie de l'Est et l'Allemagne. Ces compétitions servent historiquement de laboratoire dont les algorithmes de marche, de vision et de stratégie collective irriguent ensuite la recherche académique plus large en robotique.

Fondée en 1997 avec l'ambition affichée de produire une équipe de robots capable de battre les champions du monde humains de football d'ici 2050, RoboCup organise ses catégories humanoïdes selon la taille des robots, chacune imposant des contraintes matérielles et logicielles différentes. L'édition d'Incheon ne s'arrête pas aux terrains de jeu: un symposium scientifique se tient dans la foulée, réunissant chercheurs et praticiens du monde entier pour présenter les avancées en robotique et intelligence artificielle, avant la prochaine édition du tournoi.

Impact France/UE

L'équipe française Rhoban (Université de Bordeaux) atteint la demi-finale de la catégorie middle, une des rares vitrines françaises dans une discipline de recherche en robotique humanoïde dominée par l'Asie de l'Est et l'Allemagne.

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RoboCup2026, ligue humanoïde : jour 1

Voici l'article en français : RoboCup 2026 a débuté à Incheon, en Corée du Sud, avec des compétitions par ligue qui se poursuivront jusqu'au 5 juillet. Nouveauté cette année : les ligues de football robotique se concentrent désormais principalement sur les robots humanoïdes, répartis en trois catégories selon leur taille. La division small league compte 18 équipes, la division middle 16 équipes, et la division large league en réunit 22. Les deux premiers jours sont consacrés à une phase de qualification en système suisse, qui déterminera les équipes qualifiées pour les phases finales à élimination directe. À l'issue de la première journée, les divisions small et middle ont chacune disputé deux matchs, tandis que la large league était encore à mi-parcours de son deuxième tour. En tête de la division small avec six points sur six : GeoHBots, CAU Mountain&Sea et Hamburg Bit-Bots. Côté middle division, trois équipes affichent également un sans-faute : B-Human, RoboRoos et HTWK Robots. La journée a également été marquée par la cérémonie d'ouverture. Ce recentrage de RoboCup sur les humanoïdes illustre un mouvement de fond dans la recherche robotique : le bipède devient la plateforme de référence pour tester locomotion dynamique, perception et coordination multi-agents en environnement non structuré, plutôt qu'un simple axe parmi d'autres. Contrairement aux démonstrations commerciales de robots humanoïdes industriels, cette compétition met à l'épreuve des systèmes académiques en conditions réelles et non scriptées, sans montage vidéo sélectif : chaque match est un test public reproductible des capacités d'équilibre, de vision et de prise de décision en temps réel, avec un historique de résultats vérifiable au fil du tournoi. RoboCup a été fondée en 1997 avec l'objectif affiché de voir une équipe de robots humanoïdes battre les champions du monde humains de football d'ici 2050. Le tournoi rassemble traditionnellement des équipes universitaires de nombreux pays, à l'image de B-Human (Brême, Allemagne) ou HTWK Robots (Leipzig), habituées du haut du classement. La compétition se poursuit avec la fin de la phase de qualification les prochains jours, avant l'enchaînement des phases à élimination directe jusqu'à la clôture le 5 juillet, avec des retransmissions en direct disponibles pour chaque terrain.

UEDes equipes universitaires allemandes (B-Human de Breme et HTWK Robots de Leipzig) figurent parmi les leaders de la competition, illustrant la solidite de la recherche academique europeenne en robotique humanoide.

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RoboCup2026 : la ligue humanoïde, jour 2

La deuxieme journee de la RoboCup 2026 s'est achevee sur une nouvelle serie de matchs dans la ligue de football humanoide, avec 17 pays representes cette annee, de la Colombie a la Malaisie en passant par l'Allemagne et l'Australie. La Chine reste le pays le plus present avec 15 equipes reparties sur les trois divisions (petite, moyenne et grande taille). La journee de la veille a connu le premier carton rouge de la competition: un robot, deja averti de deux cartons jaunes pour des tacles dangereux, a ete exclu du terrain pour des raisons de securite. Cote gabarits, le robot ALICE 4 de l'equipe HERoEHS (Coree du Sud) est le plus lourd et le plus grand du plateau, avec 48 kg pour 1,60 m, devant le Z4 bipede de BigHeroX (37 kg). Plusieurs equipes alignent le Unitree G1, plateforme de 35 kg devenue une base commune. A l'oppose, le robot Chape de l'equipe bresilienne ITAndroids est le plus leger et le plus petit du tournoi, avec seulement 3,8 kg pour 53 cm. Ces chiffres illustrent la maturite grandissante du football humanoide comme banc d'essai pour la robotique bipede: coexistence de plateformes commerciales standardisees comme le Unitree G1 et de robots concus sur mesure, allant du quasi-jouet a des machines proches de la taille humaine. L'apparition d'un carton rouge pour tacle dangereux souligne aussi que les organisateurs traitent desormais la securite physique entre robots comme un enjeu de regle sportive a part entiere, signe que les comportements dynamiques et les contacts deviennent suffisamment realistes pour poser un risque concret. Pour les equipes de recherche et les integrateurs qui suivent ces competitions comme indicateur de l'etat de l'art en locomotion et en prise de decision autonome, la densite du plateau (17 pays, dominance chinoise) confirme aussi l'internationalisation rapide du secteur. Avec les tours de qualification presque termines, les competitions se resserrent. En petite division, CAU Mountain&Sea (China Agricultural University) reste seule invaincue apres quatre matchs, 12 points, un seul but concede, devant Hamburg Bit-Bots et GeoHBots. En division moyenne, B-Human domine avec quatre victoires et une difference de buts de +35, suivie par un groupe de quatre equipes a neuf points: HTWK Robots, Rhoban, whIRLwind Amsterdam et THMOS. En grande division, Tsinghua Hephaestus reste la seule equipe parfaite avec neuf points, devant PCMS-HRG et Robo-Erectus. Douze equipes par division se qualifieront pour les phases finales, dont les quarts de finale se disputeront des le lendemain soir.

UEL'equipe francaise Rhoban figure parmi les equipes de tete de la division moyenne, aux cotes d'equipes allemandes et neerlandaises, illustrant la vitalite de la recherche europeenne en robotique bipede lors de cette competition internationale.

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3arXiv cs.RO

PHUMA : un jeu de données pour la locomotion fiable des robots humanoïdes

Une équipe de chercheurs du laboratoire DAVIAN a publié en juin 2026 PHUMA (Physically Reliable HUMAnoid locomotion dataset), un corpus de 73 heures de données de locomotion humanoide produit via un pipeline en deux étapes : une curation physiquement consciente suivie d'un retargeting contraint par des lois physiques. La base de données agrège à la fois des données de motion capture traditionnelles et des vidéos issues d'internet, les deux étant traitées pour éliminer les artefacts physiques récurrents dans les datasets existants, notamment le flottement, la pénétration géométrique et le foot skating. Entraînées sur PHUMA, les politiques de contrôle obtiennent des taux de succès supérieurs à ceux obtenus avec AMASS et Humanoid-X sur les benchmarks de motion tracking standards, et transfèrent en zero-shot vers un Unitree G1 réel. Le code et les données sont disponibles publiquement via davian-robotics.github.io/PHUMA. Le principal verrou que PHUMA prétend lever est la qualité physique des données d'entraînement pour l'imitation de mouvement humanoide. Les approches par imitation sont attractives parce qu'elles permettent d'acquérir des comportements naturels sans reward engineering fastidieux, mais leur efficacité dépend directement de la cohérence physique des données sources. Les artefacts présents dans les datasets basés sur des vidéos internet (comme Humanoid-X) se propagent dans les politiques entraînées, produisant des robots qui glissent ou oscillent de façon instable. La démonstration de transfert zero-shot sur un Unitree G1 physique est le point le plus concret : elle suggère que le filtrage physique en amont réduit effectivement le sim-to-real gap, sans fine-tuning additionnel sur hardware. Reste à qualifier l'ampleur du gain : les métriques de benchmarks internes ne se substituent pas à des comparaisons en conditions réelles standardisées. AMASS, publié en 2019, est resté longtemps la référence en motion capture humanoide, mais sa taille limitée et son coût d'acquisition ont freiné la scalabilité des approches data-driven. Humanoid-X a tenté de combler ce vide en exploitant des vidéos YouTube à grande échelle, au prix d'une dégradation qualitative. PHUMA s'inscrit dans une dynamique plus large où plusieurs équipes cherchent à constituer des datasets de locomotion humanoide à la fois volumineux et physiquement valides, en parallèle des travaux de Figure AI (Figure 03), Boston Dynamics, et des équipes derrière GR00T N2 chez NVIDIA. La prochaine étape logique serait de tester PHUMA sur d'autres plateformes humanoïdes commerciales (H1, Digit) et d'élargir les tâches au-delà de la locomotion simple vers la manipulation en déplacement.

UELe dataset PHUMA étant en accès libre, les équipes de recherche européennes en locomotion humanoïde (INRIA, CEA-List, LAAS-CNRS) peuvent l'intégrer directement dans leurs pipelines d'entraînement sans coût d'acquisition.

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4arXiv cs.RO

Tests adversariaux des filtres de sécurité du robot humanoïde SPARK

Une équipe de chercheurs a publié en mai 2026 sur arXiv (arXiv:2605.19009) une étude de robustesse portant sur les filtres de sécurité SPARK pour robots humanoïdes. Le travail consiste en une réplication du cas de référence G1SportMode\D1\WG\SO\v1 dans le simulateur MuJoCo, puis en une batterie de tests adversariaux sur six méthodes de filtrage : RSSA, RSSS, SSA, CBF (Control Barrier Function), PFM et SMA. Les auteurs ont également construit un pipeline de post-traitement pour convertir les logs bruts SPARK en trois métriques exploitables, suivi d'objectif, distance minimale aux obstacles, et nombre de pas en collision. Résultat principal : certaines méthodes optimisent le suivi de trajectoire au détriment de l'évitement, tandis que d'autres réduisent les collisions sans maintenir l'efficacité de déplacement. L'importance de ce travail tient à un angle souvent négligé dans l'évaluation des humanoïdes : les benchmarks nominaux, ceux qui servent à comparer les méthodes en conditions idéales, ne capturent pas les modes d'échec qui émergent dans des environnements contraints. Trois types de perturbations ont été testés : densification des obstacles ("obstacle crowding"), estimation bruitée des distances, et information obstacle avec délai. Dans ces conditions, le comportement de sécurité de plusieurs filtres se dégrade significativement, un résultat qui contredit implicitement l'hypothèse que les scores de référence suffisent à valider une méthode avant déploiement terrain. Pour un intégrateur ou un responsable de sécurité industrielle, c'est un signal clair : la qualification d'un filtre de sécurité humanoïde doit inclure des scénarios de stress, pas seulement les cas nominaux. Le SPARK framework s'est imposé ces dernières années comme cadre de référence pour évaluer la sécurité des humanoïdes à corps complet, face à la complexité inhérente de ces systèmes : haute dimensionnalité, contraintes de collision multiples, proximité avec des opérateurs humains. Le cas répliqué ici est lié au robot Unitree G1, l'une des plateformes humanoïdes accessibles les plus répandues en recherche. Les concurrents directs dans cet espace incluent des travaux sur MPC avec CBF (MIT, CMU), les approches RoboSafe d'ETH Zurich, et les filtres embarqués dans Boston Dynamics Atlas. La suite logique de cette recherche serait un protocole de stress testing standardisé, intégrable dans les pipelines de CI/CD robotique avant déploiement en environnement semi-contrôlé.

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