RechercheIEEE Spectrum Robotics 7 juillet 2026

L'IEEE honore Toshio Fukuda, pionnier de la robotique

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Toshio Fukuda, professeur émérite en ingénierie des micro-nano systèmes à l'université de Nagoya et actuellement vice-président de la recherche à l'Egypt-Japan University of Science and Technology d'Alexandrie, a reçu le prix Richard M. Emberson de l'IEEE le 24 avril lors d'une cérémonie à New York. Cette distinction, décernée par l'IEEE Technical Activities Board, récompense un « service distingué au bénéfice des objectifs techniques de l'IEEE, notamment en robotique ». Fukuda a publié plus de 2 000 articles de recherche et plusieurs ouvrages sur la robotique, les systèmes robotiques biomédicaux, la micro-nano robotique, la mécatronique et l'automatisation pilotée par IA. Il est aussi le fondateur de l'IROS, l'IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, une des toutes premières conférences dédiées à la robotique, lancée il y a près de 40 ans et toujours active aujourd'hui. Diplômé en ingénierie de l'université Waseda à Tokyo en 1971, il obtient ensuite un master puis un doctorat en sciences à l'université de Tokyo, avec un passage de recherche à Yale en 1973 sur la théorie de contrôle avancée. Le Japon l'a distingué à deux reprises pour ses contributions scientifiques, avec la médaille d'honneur au ruban violet en 2015 et l'Ordre du Trésor sacré en 2022.

Ce prix illustre le poids institutionnel que Fukuda a construit sur plusieurs décennies dans un domaine, la robotique, qui a longtemps peiné à trouver sa légitimité académique face à l'électronique ou à l'informatique pure. En créant l'IROS, il a doté la communauté robotique d'un rendez-vous scientifique pérenne qui structure encore aujourd'hui la diffusion des avancées en robotique intelligente, mécatronique et systèmes autonomes. Son passage à la présidence de l'IEEE en 2020, une première pour une personne d'origine asiatique à ce poste, marque aussi une évolution dans la gouvernance d'une organisation historiquement dominée par les institutions nord-américaines et européennes. Pour les chercheurs et industriels du secteur, son parcours illustre également une tension structurelle du monde académique qu'il évoque lui-même: la nécessité pour un chercheur de lever des financements en continu, à la manière d'un dirigeant de petite entreprise, ce qui a orienté ses propres choix vers une robotique directement utile à l'industrie plutôt que purement théorique.

Le parcours de Fukuda a été façonné dès ses études par Ichiro Kato, considéré comme le père de la recherche robotique japonaise et son mentor à Waseda, dans un pays qui allait devenir un des pôles mondiaux de la robotique industrielle et humanoïde. Après sa thèse en 1977, il a enchaîné les responsabilités scientifiques et institutionnelles, jusqu'à devenir directeur de programme du Moonshot, l'initiative japonaise qui vise à développer d'ici 2050 des robots dotés d'IA avancée, un projet qui recoupe les ambitions actuelles autour des robots humanoïdes et de l'automatisation cognitive. Aujourd'hui basé en Égypte, où il poursuit ses activités de recherche, Fukuda continue de jouer un rôle de passeur entre générations et zones géographiques dans une discipline où les États-Unis, le Japon et désormais la Chine se disputent le leadership technologique. Habitué à remettre des prix en tant qu'ancien président et maître de cérémonie de l'IEEE, il confie avoir trouvé inhabituel de se retrouver cette fois du côté des récipiendaires.

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1Robohub

Repenser la robotique pour la durabilité

Aude Billard, directrice du Learning Algorithms and Systems Lab à l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) et directrice académique du Robotics Center de l'école, a publié en 2025 un article dans la revue Science pointant la tension entre performance robotique et durabilité. Elle y prend l'exemple d'un robot capable d'installer des panneaux solaires plus vite et plus précisément qu'un humain, mais construit avec des matériaux coûteux et alimenté par une batterie lourde nécessitant une recharge toutes les quelques heures, un bilan qui peut annuler le bénéfice écologique de l'énergie propre produite. Dans la foulée, Mirko Kovač, qui dirige le Laboratory of Sustainability Robotics, un laboratoire conjoint entre l'institut de recherche Empa et l'École d'architecture, de génie civil et environnemental de l'EPFL, a publié avec ses coauteurs un article de couverture dans Nature Machine Intelligence proposant un manifeste pour une nouvelle discipline baptisée Sustainability Robotics, à ne pas confondre avec la « robotique durable » au sens classique. Le texte définit trois principes directeurs pour les systèmes robotiques : minimalement invasifs, universellement accessibles et symbiotiques, c'est-à-dire créant de la valeur pour les populations, les économies et les écosystèmes. Plusieurs laboratoires de l'EPFL illustrent déjà cette approche, comme Envirobot, un robot en forme d'anguille développé depuis 2017 par le Biorobotics Lab d'Auke Ijspeert pour surveiller de façon autonome la qualité de l'eau, ou un robot aquatique conçu par le Laboratory of Intelligent Systems de Dario Floreano à partir de nourriture pour poissons, également destiné au monitoring environnemental. Cette prise de position marque un changement de critère d'évaluation pour l'ensemble du secteur robotique : la performance technique brute (vitesse, précision, autonomie) ne suffit plus à justifier le déploiement d'un système si son coût énergétique, matériel ou son empreinte en fin de vie dépasse le bénéfice apporté. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, ce cadre invite à intégrer des critères d'impact environnemental, social et économique dès la conception, plutôt qu'en correctif a posteriori, une logique qui pourrait à terme peser sur les cahiers des charges d'achat public ou industriel dans des secteurs comme l'agriculture de précision, la surveillance de la biodiversité ou la maintenance d'infrastructures critiques (ponts, bâtiments, réseaux électriques). Le manifeste inverse aussi une hypothèse implicite du secteur en présentant les contraintes de durabilité, changement climatique, perte de biodiversité, raréfaction des ressources, non comme des freins à l'innovation robotique mais comme des moteurs de nouvelles pistes d'ingénierie. Le mouvement s'inscrit dans une double tradition de recherche à l'intersection robotique et durabilité, qui distinguait jusqu'ici les robots rendant possible un usage plus sobre des ressources et les robots eux-mêmes plus sobres, via l'efficacité énergétique, la biodégradabilité ou la recyclabilité des matériaux. Le manifeste de Kovač et ses coauteurs cherche à dépasser cette dichotomie en appelant le monde académique, l'industrie et les gouvernements à adopter un cadre d'évaluation commun. L'EPFL, via son Robotics Center et plusieurs laboratoires (Learning Algorithms and Systems Lab, Laboratory of Sustainability Robotics, Biorobotics Lab, Laboratory of Intelligent Systems), positionne ainsi la Suisse comme un pôle de recherche actif sur cette question, aux côtés d'Empa comme partenaire institutionnel. L'article ne mentionne pas de calendrier de déploiement industriel ni de partenariat commercial annoncé ; il s'agit à ce stade d'un positionnement scientifique et programmatique destiné à orienter les priorités de recherche et, potentiellement, les futurs standards d'évaluation des robots dans l'industrie.

UELe manifeste de chercheurs suisses de l'EPFL et de l'Empa pourrait influencer les futurs critères d'évaluation environnementale et les cahiers des charges d'achat public robotique en Europe, sans déploiement ni partenariat commercial annonce a ce stade.

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2arXiv cs.RO

Principes de l'autonomie robotique

Un nouveau manuel intitulé "Principles of Robot Autonomy" vient d'être publié sur arXiv (2608.03496v1, début août 2026). L'ouvrage est issu de plusieurs décennies d'enseignement à Stanford et propose une introduction unifiée aux méthodes qui composent les piles logicielles d'autonomie robotique modernes, de la perception à la planification en passant par le contrôle. Chaque chapitre est accompagné de notebooks Jupyter et d'exercices d'implémentation, pensés pour que les lecteurs construisent une intuition pratique en parallèle des fondements théoriques. Le texte s'adresse aux étudiants, ingénieurs et chercheurs qui entrent dans le domaine, et vise explicitement à faire le pont entre la robotique classique (odométrie, SLAM, planification de trajectoire, commande) et ce que les auteurs appellent l'IA physique, c'est à dire les architectures d'apprentissage qui pilotent aujourd'hui les robots déployés sur route, en entrepôt, dans les airs ou en environnement spatial. L'intérêt de ce manuel dépasse le cadre académique. Il acte un changement de statut de l'autonomie robotique, qui n'est plus seulement un sujet de recherche mais un ensemble de méthodes éprouvées sur le terrain, utilisées quotidiennement par des praticiens. Pour les ingénieurs et les décideurs B2B qui recrutent ou forment des équipes robotique, disposer d'un cadre conceptuel commun, couvrant aussi bien les fondamentaux classiques que les briques modernes d'IA physique, répond à un vrai manque : la formation universitaire peine souvent à suivre le rythme d'un secteur où les modèles VLA (vision language action) et les stacks d'autonomie évoluent plus vite que les programmes d'enseignement. Ce manuel s'inscrit dans une lignée de références historiques de la robotique universitaire, à un moment où le secteur connaît une accélération commerciale sans précédent, portée par des architectures d'IA physique et des humanoïdes déployés en usine ou en entrepôt par plusieurs acteurs industriels. Ce contexte de bascule rapide entre recherche et déploiement réel rend d'autant plus utile un ouvrage qui structure les principes fondamentaux plutôt que de courir après chaque nouvelle démonstration. Le texte ne mentionne pas de suite ou de version imprimée prévue au delà de cette publication arXiv.

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3arXiv cs.RO

La Fabrique de Données pour Robots

Un preprint mis en ligne sur arXiv en septembre 2026 (référence 2609.16705, première soumission) présente le Robot Data Factory (RDF), un cadre méthodologique visant à produire en continu de « l'expérience robotique » plutôt que de simples jeux de données statiques. RDF organise des robots hétérogènes et des terrains d'entraînement dédiés autour de sept éléments : missions reproductibles, curricula de compétences, capteurs multimodaux synchronisés, vérité terrain externe, réseau agentique de robots, pipelines de données et benchmarks vivants. L'ensemble suit un cycle fermé déployer-mesurer-apprendre-répéter, dont l'expérience validée alimente des world models, des modèles vision-langage-action (VLA), des politiques incarnées et des jumeaux numériques. Le cadre est instancié sur trois terrains d'entraînement complémentaires : domestique, environnemental et énergétique. Le papier va à l'encontre d'une hypothèse dominante du secteur, selon laquelle l'échelle brute des jeux de données suffirait à faire progresser l'IA physique : il soutient que c'est la structure de la boucle perception-action-conséquence, préservée épisode par épisode, qui détermine la qualité de l'apprentissage. L'enjeu concerne directement les intégrateurs et les équipes qui entraînent des modèles VLA généralistes à grande échelle. En formalisant des lois d'échelle reliant taille de flotte de robots, fréquence des capteurs, stockage et calcul d'entraînement aux besoins en clusters d'IA incarnée, RDF offre aux décideurs B2B un cadre de dimensionnement plutôt qu'une approche par tâtonnement. À noter : l'abstract ne fournit aucun volume de données ni score de benchmark concret, il s'agit d'un cadre théorique et non de résultats mesurés. Cette publication survient alors que la course aux « moteurs de données » robotiques s'intensifie, avec des acteurs comme Physical Intelligence (Pi-0), NVIDIA (GR00T N2), Figure AI (Helix) ou Tesla (Optimus), qui bâtissent chacun des pipelines propriétaires fermés pour nourrir leurs propres modèles. RDF s'en distingue en visant une infrastructure reproductible et, à terme, fédérée entre laboratoires plutôt qu'un silo interne à une seule entreprise. Le résumé ne mentionne aucun laboratoire ni industriel porteur du projet, ce qui le maintient au stade de proposition académique. Les suites dépendront de la validation empirique sur les trois terrains d'entraînement décrits et d'une éventuelle adoption par d'autres équipes de recherche en IA incarnée.

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4Hackaday Robots Hacks

Muscles fibreux pour la robotique humanoïde

Des muscles fibreux électrofluidiques pour l'actionnement robotique Les actionneurs robotiques classiques reposent sur des moteurs couplés à des réducteurs ou des systèmes de liaisons pour transformer un mouvement rotatif en mouvement utile, une approche peu adaptée à la reproduction de mouvements humains fluides. Face à cette limite, plusieurs équipes se sont tournées vers l'actionnement pneumatique, sans obtenir jusqu'ici de résultats vraiment convaincants. Une nouvelle piste, baptisée "Electrofluidic Fiber Muscles" (muscles à fibres électrofluidiques), propose une alternative: un faible courant sous haute tension génère un gradient de pression à l'intérieur d'un long tube, ce qui provoque sa contraction, à la manière d'une fibre musculaire. Ce tube peut être associé à un second, monté en configuration extenseur/fléchisseur, reproduisant ainsi le fonctionnement d'une paire de muscles biologiques antagonistes. Particularité notable: la pompe qui génère la pression motrice peut elle-même être enroulée directement autour des fibres, formant un ensemble compact et intégré, sans nécessiter de source de pression externe volumineuse comme c'est le cas pour les actionneurs pneumatiques classiques. Cette approche s'inscrit dans une recherche plus large de solutions d'actionnement légères, compactes et compliantes pour la robotique humanoïde, où les moteurs et réducteurs traditionnels restent lourds, rigides et énergivores. Si elle tient ses promesses, l'intégration directe de la pompe dans la structure fibreuse pourrait réduire l'encombrement et le poids des systèmes actionneurs, un enjeu central pour les concepteurs de robots à mouvements humains. Il s'agit toutefois pour l'instant d'un concept au stade expérimental, loin d'un produit commercialisé ou déployé à grande échelle: aucune donnée sur l'endurance, la force générée ou le coût de fabrication n'est encore disponible. Ce développement s'ajoute à la longue lignée d'expérimentations autour des muscles artificiels, des systèmes pneumatiques de type McKibben aux approches électroactives plus récentes, qui cherchent toutes à s'affranchir des limites mécaniques des moteurs classiques. Les auteurs eux-mêmes tempèrent l'enthousiasme: il faudra encore du temps avant de voir cette technologie équiper des robots grand public ou même des plateformes de hobbyistes.

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