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Les robots sans électronique pourraient ressentir et réagir instantanément grâce à de nouveaux capteurs souples

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Les robots sans électronique pourraient ressentir et réagir instantanément grâce à de nouveaux capteurs souples
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Une équipe du College of Design and Engineering de la National University of Singapore (NUS CDE) a mis au point un capteur de force entièrement mécanique baptisé ME-SOFS (mechanical soft force sensor), capable de détecter un contact et de déclencher une réaction sans électronique, sans ordinateur ni alimentation externe. Imprimé en 3D dans une structure souple et poreuse, le dispositif comprend un pilier central entouré de cinq chambres remplies de fluide, quatre disposées horizontalement et une verticalement. Lorsqu'une force est appliquée, le pilier s'incline vers le point de contact, comprime la chambre correspondante et pousse le fluide à travers des tubes souples jusqu'à des actionneurs robotiques, créant une réponse immédiate sans traitement électronique. Chaque chambre fonctionnant indépendamment, le système distingue les forces horizontales, latérales et verticales, et sa sensibilité peut être ajustée en modifiant la géométrie imprimée (diamètre des trous, épaisseur des parois, angle du pilier). Le capteur produit aussi une sortie électrique passive : le déplacement du fluide fait passer de petits aimants devant des arcs métalliques imprimés en 3D, générant des impulsions de tension par induction électromagnétique, sur le principe d'une dynamo de vélo, dont le nombre correspond à la force appliquée. L'équipe l'a intégré à un gant souple doté de cinq capteurs miniatures de la taille d'un petit pois, imprimé en une seule pièce, mesurant la force de préhension à chaque doigt et estimant le poids d'objets saisis. Un pad haptique a également permis à un opérateur de sentir la force de préhension d'une pince robotique en manipulant œufs, blocs de bois et bouteilles d'eau, les données recueillies servant ensuite à réentraîner le robot pour reproduire ces gestes de façon autonome. Le système tolère des températures d'eau jusqu'à 90°C.

L'intérêt pratique tient à l'absence totale de circuits de contrôle électroniques, un atout pour les robots souples opérant sous l'eau, dans le corps humain ou dans d'autres environnements hostiles où l'électronique tombe facilement en panne. Cecilia Laschi, du département de génie mécanique de la NUS CDE, y voit une forme de calcul porté par le corps physique du robot lui-même, comparable au rôle du système nerveux chez les organismes vivants. Pour les concepteurs de prothèses, d'interfaces homme-machine ou de préhenseurs souples, cela ouvre la voie à des architectures plus simples, avec moins de points de défaillance et un retour tactile natif.

Ce travail s'inscrit dans le courant de recherche sur le calcul morphologique, où la mécanique de la structure remplace une partie du contrôle logiciel habituellement confié à l'électronique embarquée. Il reste toutefois au stade du prototype de laboratoire, sans annonce de partenaire industriel ni de calendrier de commercialisation, et aucun acteur français ou européen du secteur n'est associé à ces travaux.

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Les robots pourraient apprendre à prédire et planifier leur navigation grâce à un nouveau cadre bio-inspiré
1Interesting Engineering 

Les robots pourraient apprendre à prédire et planifier leur navigation grâce à un nouveau cadre bio-inspiré

Des chercheurs de l'Université Polytechnique du Nord-Ouest (NPU) de Xi'an, en Chine, dirigés par le professeur Guo Bin, ont publié le 22 mai 2026 dans Nature Reviews Electrical Engineering un cadre de navigation cognitive dit "bio-inspiré". L'architecture repose sur trois composantes : reconnaissance dynamique de points de repère saillants, mémoire expérientielle compressée et réutilisable, et prise de décision hiérarchique. Elle est couplée à du matériel neuromorphique, des processeurs spécialisés qui imitent les neurones biologiques en ne s'activant qu'en réponse à des variations du signal sensoriel entrant, réduisant significativement la consommation énergétique par rapport aux architectures de calcul conventionnelles. Selon l'équipe, ce couplage permet à un robot de localiser sa position, d'anticiper son environnement immédiat et de mobiliser des expériences passées dans des situations nouvelles pour planifier ses trajets de manière flexible. Le problème visé est bien documenté dans l'industrie : les robots autonomes actuels, qu'il s'agisse d'AMR en logistique ou de plateformes domestiques, restent fragiles face aux modifications environnementales non planifiées. Un simple déplacement de meuble peut désorienter un système naviguant par carte géométrique préenregistrée, le forçant à une recartographie complète. Le cadre proposé par l'équipe de Guo Bin s'inspire de la manière dont les rongeurs explorent un labyrinthe : plutôt que de mémoriser chaque point d'un espace, le robot identifie des repères clés, compresse cette information en mémoire réutilisable, et reconstruit une carte cognitive à la demande. "La mémoire joue un rôle actif dans la navigation en compressant l'expérience en connaissances réutilisables et en les reconstruisant à la demande", notent les auteurs. Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, l'implication concrète est la possibilité de déployer des robots dans des environnements non structurés ou en mutation continue (entrepôts réorganisés, domiciles encombrés, bâtiments en intervention d'urgence) sans recalibrage systématique. L'association avec le hardware neuromorphique renforce l'argument économique : une consommation réduite se traduit par des autonomies plus longues et des coûts opérationnels plus faibles à l'échelle d'une flotte. La navigation autonome en environnement ouvert reste l'un des verrous techniques les plus actifs de la robotique depuis une décennie. Les approches dominantes basées sur le SLAM et la vision profonde ont progressé mais restent coûteuses en calcul et sensibles aux variations de scène. L'inspiration biologique, notamment les travaux sur les cellules de lieu et les cellules de grille chez les rongeurs (Nobel de médecine 2014), a déjà alimenté des architectures comme les puces Loihi d'Intel ou les recherches de l'Université de Manchester. L'équipe NPU propose ici une intégration bout en bout, du raisonnement spatial au substrat matériel basse consommation, dans un cadre unique. L'équipe indique collaborer avec plusieurs organisations pour un passage au terrain, sans préciser lesquelles ni les calendriers : il s'agit pour l'instant d'une publication académique, pas d'un produit déployé commercialement.

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Des scientifiques de Harvard conçoivent des filaments imprimés en 3D inspirés des éléphants pour la robotique souple
2Interesting Engineering 

Des scientifiques de Harvard conçoivent des filaments imprimés en 3D inspirés des éléphants pour la robotique souple

Des chercheurs de la Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS) et du Wyss Institute ont mis au point une méthode d'impression 3D permettant de fabriquer des muscles artificiels programmables directement à la conception. La technique, développée dans le laboratoire du Pr Jennifer Lewis, s'appuie sur une buse rotative extrudant simultanément deux matériaux distincts : un élastomère à cristaux liquides (LCE) dit "actif", qui se contracte physiquement sous l'effet de la chaleur, et un élastomère souple "passif" qui reste inerte. Cette extrusion en rotation génère une structure interne hélicoïdale dont le pas et l'angle déterminent à l'avance le comportement mécanique du filament une fois activé. Quand la température monte, la traction du LCE contre la résistance du matériau passif force le brin à se plier, se tordre ou s'enrouler selon la géométrie encodée à l'impression, sans assemblage ni post-traitement mécanique. Des prototypes fonctionnels ont été réalisés, notamment des filtres actifs thermos-sensibles et des pinces multi-objets capables d'attraper ou de relâcher des particules selon la position de l'élastomère actif dans la section. La miniaturisation est déjà engagée : des buses spéciales et des encres dédiées permettent de produire des filaments de 100 microns de diamètre. Les résultats sont publiés dans les Proceedings of the National Academy of Sciences. L'intérêt industriel de cette approche réside dans la programmabilité à la source : la trajectoire mécanique du filament est définie pendant l'impression, ce qui élimine les étapes d'assemblage multicouches typiques des actionneurs souples classiques. Pour les intégrateurs en robotique douce, cela signifie une réduction potentielle des cycles de fabrication et une montée en complexité fonctionnelle sans multiplication des composants. La capacité à passer d'un filament simple à un réseau architectural - grilles sinusoïdales, treillis expansibles ou contractiles - ouvre la voie à des préhenseurs reconfigurables pour la manipulation d'objets délicats, un segment où les solutions pneumatiques actuelles restent lourdes à déployer. La preuve que la morphologie active peut être encodée dans la microstructure du matériau lui-même, plutôt que pilotée par un système d'actionnement externe, valide une hypothèse centrale de la recherche en soft robotics. Les élastomères à cristaux liquides sont connus depuis plusieurs décennies mais leur intégration dans des process de fabrication reproductibles et scalables restait un verrou. Le laboratoire Lewis à Harvard travaille depuis plusieurs années sur l'impression multi-matériaux fonctionnelle, notamment pour des structures biomédicales et des électroniques souples. Dans le paysage concurrentiel, des équipes comme celles du MIT (CSAIL), de l'ETH Zurich et de start-ups telles qu'Otherlab ou Soft Robotics Inc. développent des actionneurs souples par voies pneumatiques ou câblées. L'approche Harvard se distingue par l'absence totale d'alimentation fluidique ou mécanique externe à l'activation thermique. Les développements annoncés visent à intégrer des canaux en métal liquide pour permettre l'actionnement électrique, et à produire des filaments injectables auto-bloquants pour des applications biomédicales. Aucun calendrier de commercialisation ni partenariat industriel n'a été communiqué à ce stade : il s'agit d'une preuve de concept publiée en amont d'éventuels pilotes.

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Apprentissage de réseaux d'oscillateurs visuellement interprétables pour robots souples continus à partir de vidéos
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Apprentissage de réseaux d'oscillateurs visuellement interprétables pour robots souples continus à partir de vidéos

Des chercheurs présentent sur arXiv (arXiv:2511.18322) une méthode entièrement data-driven pour apprendre la dynamique des robots souples continus (soft continuum robots, SCR) depuis la vidéo, sans connaissance a priori du système mécanique. Deux contributions structurent le travail : l'Attention Broadcast Decoder (ABCD), un module enfichable pour auto-encodeurs qui génère des cartes d'attention pixel-précises localisant la contribution de chaque dimension latente tout en filtrant les arrière-plans statiques ; et les Visual Oscillator Networks (VONs), un réseau d'oscillateurs 2D couplé à ces cartes permettant de visualiser directement sur l'image les masses apprises, la rigidité de couplage et les forces. Sur un robot à deux segments, ABCD réduit l'erreur de prédiction multi-pas de 5,8 fois pour les opérateurs de Koopman et de 3,5 fois pour les réseaux d'oscillateurs par rapport aux baselines sans ce module. Les VONs, laissés libres de s'organiser, font émerger de façon autonome une structure en chaîne d'oscillateurs, cohérente avec la topologie physique de l'objet. L'enjeu n'est pas la performance brute mais l'interprétabilité mécanique, un verrou structurel pour le déploiement de modèles deep learning en robotique de précision. Les approches existantes imposent un choix binaire : modèle basé sur la physique, fidèle mais exigeant une conception manuelle et une connaissance a priori des matériaux ; ou modèle purement data-driven, flexible mais opaque. ABCD associé aux VONs rompt ce dilemme en produisant des représentations latentes spatialement ancrées, lisibles par un ingénieur et potentiellement exploitables pour la synthèse de lois de commande. Pour les intégrateurs actifs sur la manipulation douce (chirurgie assistée, assemblage de composants fragiles), disposer d'un modèle dynamique compact et vérifiable sans calibration physique représente un gain opérationnel concret. Les SCR posent un problème de modélisation structurellement difficile : degrés de liberté théoriquement infinis, non-linéarités prononcées des matériaux (silicone, élastomères), et vision souvent seul capteur praticable en environnement non contrôlé. Les travaux antérieurs misaient principalement sur les opérateurs de Koopman pour linéariser la dynamique dans un espace latent, ou sur des réseaux récurrents sans garantie d'interprétabilité. Aucun acteur français ou européen n'est associé à cette publication, mais des équipes comme INRIA Defrost ou Pollen Robotics travaillent sur des problématiques adjacentes en robotique souple. Les auteurs mentionnent explicitement l'intégration en boucle de commande comme prochaine étape, sans annoncer de déploiement ni de timeline industrielle : il s'agit à ce stade d'un résultat de recherche validé en laboratoire, pas d'un produit expédié.

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De nouveaux robots fourmis travaillent comme de vrais insectes pour construire et démonter de façon autonome
4Interesting Engineering 

De nouveaux robots fourmis travaillent comme de vrais insectes pour construire et démonter de façon autonome

Des chercheurs de la Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS) ont publié dans la revue PRX Life une étude décrivant une flotte de robots appelés "RAnts" (Robotic Ants), capables de construire et démanteler des structures de manière autonome, sans plan directeur ni contrôleur central. Ces agents physiques suivent un ensemble minimal de règles locales : détecter un gradient lumineux, transporter des blocs, et les déposer lorsqu'un seuil d'intensité est atteint. Pour remplacer les phéromones chimiques des fourmis biologiques, l'équipe du Professeur L. Mahadevan a introduit le concept de "photormones" : des champs lumineux qui jouent le même rôle de signal environnemental, permettant à chaque robot de modifier son environnement et de réagir aux modifications effectuées par ses congénères. Ce mécanisme s'appuie sur le principe biologique de stigmergie. Le basculement entre mode construction et mode démolition ne nécessite que l'ajustement de deux paramètres : l'intensité du comportement de suivi lumineux et le seuil de dépôt ou de ramassage des blocs. L'intérêt industriel de cette approche réside dans sa robustesse intrinsèque. Un système décentralisé n'a pas de point de défaillance unique : si un agent tombe en panne, le reste de l'essaim continue d'opérer. Pour les intégrateurs et les décideurs B2B, cela pose une alternative crédible aux architectures de coordination centralisées, souvent coûteuses à maintenir et fragiles en environnements non structurés. Le concept d'"exbodied intelligence" proposé par Mahadevan est théoriquement significatif : il déplace le centre de gravité de l'intelligence hors du hardware individuel, vers l'interaction continue entre les agents et leur environnement évolutif. Cela contredit directement la tendance dominante en IA, qui mise sur des modèles toujours plus grands et des processeurs toujours plus puissants. Ici, la complexité émergente est obtenue à coût computationnel minimal. Les résultats semblent solides sur le plan des principes, mais l'article ne précise pas les dimensions des robots, leur payload, leur vitesse de cycle, ni les volumes de blocs traités, ce qui limite pour l'instant l'évaluation de leur transposabilité industrielle réelle. La robotique en essaim n'est pas un domaine nouveau : des travaux pionniers comme le projet Kilobot au MIT ou les recherches de Marco Dorigo (Université Libre de Bruxelles) sur les algorithmes de colonie de fourmis ont posé les bases théoriques il y a plus d'une décennie. Ce qui distingue les RAnts est l'utilisation d'un support physique de communication (la lumière) plutôt que d'une infrastructure de communication numérique externe, ce qui simplifie le déploiement en environnements contraints. Les applications envisagées par l'équipe incluent la construction autonome en zones dangereuses, l'exploration planétaire, et la modélisation du comportement animal. Ces cas d'usage restent à ce stade prospectifs : aucun pilote industriel ni partenariat de déploiement n'est annoncé. La prochaine étape logique serait de démontrer la scalabilité du système avec des essaims de plusieurs dizaines d'unités dans des environnements 3D non contrôlés, condition nécessaire avant toute adoption par des acteurs comme les agences spatiales ou le secteur de la construction en milieux extrêmes.

UELes travaux de Marco Dorigo (ULB, Bruxelles) sur les algorithmes de colonie de fourmis constituent le socle théorique de ce domaine, mais cette étude Harvard n'implique pas directement d'acteurs européens ni de déploiement en Europe.

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