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Dexmal veut booster la productivité de l'IA incarnée avec le modèle DM0.5, DexOS et une stratégie MaaS en trois étapes

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Dexmal, entreprise chinoise spécialisée en IA incarnée, a dévoilé une gamme complète de produits robotiques articulée autour du modèle fondation DM0.5, du robot universel Apex et de trois plateformes de support : le système d'exploitation DexOS, la plateforme de services MaaS et le framework d'apprentissage par renforcement DFOL 2.0. La stratégie suit un modèle en trois étages : d'abord un modèle fondation généraliste, puis des outils pour développeurs (post-entraînement, MaaS, OS), enfin des solutions sectorielles complètes. DM0.5 compte 4 milliards de paramètres entraînés sur 150 000 heures de données multi-sources, soit quatre fois plus de données et deux fois plus de paramètres que DM0, son prédécesseur. Il affiche une latence d'inférence de 50 ms, une efficacité d'inférence améliorée de 25 %, et un taux de réussite de 42 % sur le benchmark RoboChallenge Table30 V2, où il se classe premier avec un score total de 60,1. Sur l'évaluation LIBERO, il atteint 99,1 % de performance globale. Par rapport à DM0, la réussite en navigation zero-shot progresse de 31 %, en few-shot de 45 %, et après fine-tuning de 20 %, pour un coût de fine-tuning réduit de 60 %, permettant un déploiement de niveau expert sur une seule carte RTX 4090 grand public en 18 heures. Le robot Apex propose des effecteurs terminaux interchangeables en moins de 60 secondes, une perception à 360 degrés via double LiDAR, une charge utile de 3 kg par bras, une précision millimétrique et un remplacement de batterie à chaud en 30 secondes, avec un MTBF ciblé au-delà de 1 000 heures.

Cette annonce illustre la tentative de Dexmal de combler l'écart, souvent négligé par les démonstrations spectaculaires, entre la capacité d'un modèle et son déploiement industriel réel. DexOS, présenté comme le premier système d'exploitation générique pour l'IA incarnée, découple les modèles du matériel afin que les intégrateurs puissent piloter des robots de marques différentes avec quelques lignes de Python, une approche qui rappelle la logique d'abstraction matérielle déjà tentée par d'autres acteurs de la robotique humanoïde. DFOL 2.0, qui s'appuie sur le modèle du monde DW0.5 comme simulateur haute fidélité, réduirait de 60 % les besoins en données réelles et de 40 % le coût global d'entraînement, un argument central pour les intégrateurs cherchant à limiter le temps de collecte de données sur robot physique. Les chiffres avancés, notamment le classement sur RoboChallenge et les gains de généralisation, restent des métriques internes à confirmer par des tests indépendants.

Dexmal s'inscrit dans un écosystème chinois de l'IA incarnée en pleine consolidation, en partenariat avec des fabricants de corps robotiques comme Tiangong, Huaqin et Shihe, ainsi qu'avec les fondeurs de puces Pingtouge (Alibaba), Moore Threads et Cambricon. Le PDG Tang Wenbin a présenté ce lancement comme le franchissement du "dernier kilomètre" séparant les lois d'échelle des modèles d'une productivité réelle, un positionnement qui fait écho aux ambitions affichées par des concurrents comme Physical Intelligence avec Pi-0, ou NVIDIA avec GR00T N2, dans la course à des modèles vision-langage-action généralistes et déployables à grande échelle.

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Dexmal lance MaaS incarné et DexOS, résolvant le passage à l'échelle des modèles en conditions réelles

Dexmal, anciennement connue sous le nom de Yuanli Lingji, a dévoilé lors de sa première conférence développeurs Action une suite complète de produits d'IA incarnée destinée à répondre au problème structurel de la mise à l'échelle des modèles fondationnels sur du matériel robotique hétérogène. Au centre de l'annonce, le modèle DM0.5 voit ses paramètres doubler pour atteindre 4 milliards, entraîné sur 150 000 heures de données dont 50 000 heures issues de robots réels avec annotation 3D au millimètre près des points clés de la main, complétées par 100 000 heures d'enregistrements d'opérations humaines à la première personne. Trois choix d'architecture distinguent ce modèle : une mémoire native supportant jusqu'à 60 secondes de contexte via une couche d'abstraction intégrée au pré-entraînement, un système de raisonnement à deux niveaux qui sépare la planification des tâches de la génération de mouvement avec un entraînement contrefactuel censé garantir une réelle compréhension des instructions, et un alignement des actions par programmation dynamique contrainte pour normaliser des trajectoires exécutées à des vitesses différentes. Autour de ce modèle, Dexmal lance DexOS, présenté comme l'équivalent d'un système d'exploitation standardisé pour la robotique avec un protocole ouvert baptisé ECP, permettant aux développeurs d'intégrer leur modèle une seule fois puis de le déployer sur plusieurs plateformes matérielles. La plateforme DexDev regroupe DFOL 2.0, un système d'apprentissage par renforcement basé sur un modèle du monde (DW0.5) qui réduirait de 60% le volume de données d'entraînement robotique réel nécessaire et de 40% les coûts associés, ainsi qu'un service MaaS d'inférence facturé à l'usage. Dexmal revendique une latence d'inférence de 50 millisecondes et la possibilité d'effectuer du post-entraînement sur une simple carte grand public RTX 4090. Deux nouvelles plateformes matérielles, Apex pour l'industrie et Ferrata pour la logistique, viennent s'ajouter au bras double existant Mint. L'enjeu réel derrière cette annonce est le problème dit du N fois M : sans couche de standardisation, chaque modèle doit être réadapté à chaque configuration matérielle, ce qui freine toute diffusion à l'échelle. En misant sur un écosystème ouvert de développeurs plutôt que sur une intégration verticale fermée à la manière de Tesla ou Figure, Dexmal cherche à devenir la couche logicielle commune du secteur plutôt qu'un fournisseur de robots parmi d'autres. Le fondateur Tang Wenbin a d'ailleurs posé le vrai critère de réussite : que les développeurs choisissent DM0.5 plutôt que les alternatives open source, un test que les modèles précédents de l'entreprise n'avaient pas franchi selon lui. La promesse de réduction des données réelles nécessaires grâce à la simulation dans un modèle du monde touche directement au fossé sim-to-real qui limite encore le déploiement des VLA en conditions réelles, mais ces gains restent pour l'instant des chiffres communiqués par l'entreprise, sans validation indépendante. Le rebranding depuis Yuanli Lingji s'inscrit dans la vague d'entreprises chinoises d'IA incarnée cherchant à se positionner face aux acteurs américains comme Physical Intelligence (Pi-0), NVIDIA (GR00T N2) ou Figure (Helix), ainsi qu'aux humanoïdes concurrents tels qu'Optimus. Aucun acteur français ou européen n'apparaît dans cette annonce. La suite dépendra de l'adoption réelle du protocole ECP par des développeurs tiers et de déploiements pilotes concrets sur les nouvelles plateformes Apex et Ferrata, dont aucun calendrier précis n'a été communiqué.

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2arXiv cs.RO

Entraîner des modèles vision-langage-action (VLA) avec une supervision dense par chaîne de pensée incarnée

Une équipe du laboratoire RUCKBReasoning (Université Renmin de Chine) a publié le 30 juin 2026 ZR-0, un modèle VLA (vision-language-action) de 2,6 milliards de paramètres entraîné avec une supervision dense par chaîne de raisonnement incarnée, ou ECoT (Embodied Chain-of-Thought). Le modèle repose sur une architecture dual-stream : un VLM pré-entraîné (baptisé System 2) génère des annotations de raisonnement structuré pendant l'entraînement, tandis qu'un expert d'action basé sur un Diffusion Transformer (System 1) produit des séquences d'actions continues par flow matching. Les deux composants sont couplés via cross-attention, avec un masque d'attention qui permet de court-circuiter entièrement la génération ECoT à l'inférence sans perte de performance mesurée. Le modèle a été pré-entraîné sur ProcCorpus-60M, un corpus de 60 millions de frames (environ 1 000 heures) issus de plus de 400 000 trajectoires, avec des annotations ECoT couvrant 96,8 % des frames. Les évaluations couvrent trois benchmarks de simulation, LIBERO (bras unique), RoboTwin 2.0 (bras bimanuels) et RoboCasa GR-1 Tabletop (humanoïde), ainsi que des expériences réelles sur plateforme xArm. L'enjeu central est le transfert cross-embodiment : les espaces d'états et d'actions diffèrent fondamentalement d'un robot à l'autre, ce qui rend la généralisation difficile pour les modèles end-to-end. L'hypothèse de ZR-0 est que les processus cognitifs de haut niveau, perception de scène, identification d'objets, planification, décomposition de sous-tâches, sont partagés entre embodiments, même si les commandes moteur ne le sont pas. En ancrant l'alignement des représentations dans ce niveau d'abstraction, les auteurs contournent la nécessité d'adapter le modèle à chaque cinématique robot. Pour les intégrateurs industriels, le gain potentiel est concret : un seul modèle entraînable sur données hétérogènes, déployable sur plusieurs plateformes sans fine-tuning spécifique à chaque bras. Cette approche s'inscrit dans une vague de modèles VLA généralistes qui cherchent à résoudre le sim-to-real gap par des architectures raisonnantes. Les concurrents directs incluent Pi-0 de Physical Intelligence, GR00T N2 de NVIDIA, et OpenVLA, qui explorent des stratégies similaires de pré-entraînement multi-robot. ZR-0 se distingue par son dispositif ECoT dédié à l'entraînement et neutralisable à l'inférence, ce qui préserve la vitesse d'exécution. Le code et les checkpoints sont publiés en open source sur GitHub. Aucun déploiement industriel ni partenaire B2B n'est annoncé à ce stade, il s'agit d'une contribution de recherche académique, pas d'un produit shipé.

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3arXiv cs.RO

La simplicité avant tout : génération d'actions en une étape pour les modèles vision-langage-action (VLA)

Une équipe de chercheurs publie sur arXiv (2606.05737, juin 2026) une méthode simplifiée pour accélérer la génération d'actions dans les modèles VLA (vision-language-action) à base de diffusion. L'observation centrale: là où les pipelines diffusion classiques requièrent dix étapes de débruitage itératif pour produire un chunk d'actions, un simple biais de la distribution d'entraînement vers les états à bruit élevé suffit à obtenir des politiques efficaces en une seule étape, sans modèle enseignant, sans distillation et sans objectif auxiliaire. Sur les benchmarks LIBERO, LIBERO-Plus et LIBERO-Pro devenus quasi-standards pour la manipulation dextre simulée, les politiques one-step entraînées avec ce calendrier biaisé égalent ou dépassent des politiques à décodage dix-étapes entraînées avec une distribution uniforme. Sur LIBERO-Long spécifiquement, un modèle combinant un LVM de 1,4 milliard de paramètres et une tête d'action de 30 millions de paramètres atteint 95,6 % de taux de succès en une seule étape. Une validation croisée sur robot bimanual réel (plateforme YAM, dans le cadre d'une évaluation RSS) confirme la tendance, sur un échantillon limité. L'enjeu opérationnel est direct: réduire le décodage d'un facteur dix libère de la latence critique pour les applications temps-réel. Mais l'argument de fond est plus structurel. Les auteurs identifient une asymétrie fondamentale entre génération d'images et génération d'actions robotiques: un espace d'action (quelques degrés de liberté, un chunk de positions articulaires) est incomparablement plus compact qu'une image de millions de pixels. Cette différence implique que les méthodes one-step avancées développées pour la synthèse d'images (distillation de consistency models, score distillation, flow matching accéléré) ne sont pas nécessairement requises ici. Pour un intégrateur ou un décideur industriel, cela simplifie significativement le pipeline d'entraînement: pas de phase de distillation en deux étapes, pas de teacher freezing, et donc moins de complexité opérationnelle pour déployer un VLA performant. Les VLA à base de diffusion ont connu une montée en puissance rapide depuis mi-2024, portée par pi0 de Physical Intelligence, GR00T N2 de NVIDIA et Helix de Figure AI, tous construits autour d'architectures à flux diffusion ou flow-matching pour la génération d'actions. Ce travail s'inscrit dans un mouvement de simplification qui cherche à réduire la friction entre recherche et déploiement industriel. Les benchmarks LIBERO restent cantonnés à la manipulation de petits objets en environnement simulé, et la validation sur robot réel présentée ici reste préliminaire. Les prochaines étapes naturelles seront de tester cette approche à plus grande échelle sur des architectures de référence comme pi0 ou GR00T, dans des contextes d'assemblage ou de logistique où la latence d'inférence est un critère de déploiement direct.

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Alibaba dévoile Qwen-Robot : trois modèles fondation pour l'IA incarnée

Alibaba a publié mardi une suite robotique composée de trois modèles fondamentaux : Qwen-RobotNav, Qwen-RobotManip et Qwen-RobotWorld. Qwen-RobotNav étend les capacités vision-langage à la robotique mobile en unifiant quatre tâches au sein d'un même framework : suivi d'instructions, navigation orientée objectif, tracking de cible et conduite autonome. Qwen-RobotManip standardise l'espace état-action et représente le mouvement de l'effecteur terminal sous forme de poses incrémentielles dans le référentiel caméra, une approche conçue pour faciliter la généralisation multi-plateforme. Ce modèle a été entraîné sur plus de 38 100 heures de données entièrement open source. Qwen-RobotWorld, le troisième composant, fonctionne comme un world model généraliste : il prédit des états futurs physiquement cohérents via une interface en langage naturel, couvrant simultanément la navigation, la conduite et la manipulation depuis un seul modèle. L'approche modulaire mais unifiée est la proposition de valeur centrale de cette suite. Un world model unique opérant sur trois domaines d'action représente une architecture qui, si elle tient ses promesses en conditions réelles, réduirait significativement les coûts d'intégration pour les équipes robotiques industrielles. L'utilisation de données entièrement open source pour Qwen-RobotManip est un signal notable dans un secteur où les datasets propriétaires constituent souvent un avantage concurrentiel défensif : Alibaba positionne ainsi Qwen-Robot davantage comme une infrastructure partagée que comme un produit fermé. Réserve importante cependant : l'annonce ne s'accompagne d'aucun benchmark public (RLBench, LIBERO, CARLA) ni de déploiement physique documenté. Il s'agit d'une publication de modèles, pas d'un produit shipé. L'équipe Qwen d'Alibaba est reconnue pour ses modèles multimodaux (Qwen2.5-VL, QwQ), mais ce lancement marque son entrée explicite dans l'embodied AI. Le terrain est disputé : Google DeepMind pousse ses dérivés de RT-2, Physical Intelligence a publié Pi-0 et Pi-0.5, Hugging Face soutient l'initiative LeRobot, et NVIDIA propose GR00T N2 comme backbone pour les robots humanoïdes partenaires. Côté chinois, Unitree, Agibot et Zhiyuan Robot accélèrent eux aussi leurs pipelines VLA (vision-language-action). La prochaine étape pour Alibaba sera de démontrer des résultats sur des plateformes matérielles réelles ; faute de quoi, Qwen-Robot restera un framework académique parmi d'autres dans une course déjà très chargée.

UEImpact indirect sur l'écosystème européen : la suite open-source d'Alibaba accentue la pression concurrentielle sur les initiatives VLA portées par des acteurs à ancrage européen comme Hugging Face (LeRobot), sans déploiement physique documenté en Europe à ce stade.

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