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Chine/AsieSCMP Tech 

L'unité d'Alibaba affirme qu'une IA cinq-en-un dote les robots d'un cerveau, d'un corps et de membres unifiés

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Résumé IASource uniqueImpact UE

Note : l'extrait fourni est très court et s'arrête au milieu d'une phrase, sans aucune donnée chiffrée (DOF, payload, temps de cycle, date, sites de déploiement). Je rédige donc un texte fidèle à ce qui est réellement communiqué, sans inventer de métriques absentes de la source.

Amap, la filiale cartographie et navigation du groupe Alibaba, a présenté une mise à jour de son système ABot, décrit comme le premier framework technologique au monde à unifier "pieds, mains, cerveau, nerfs centraux et nerfs moteurs" d'un robot au sein d'un seul système. L'annonce s'inscrit dans le champ dit de l'"embodied intelligence" (intelligence incarnée), qui vise à doter les machines des capacités de perception et de décision nécessaires pour naviguer et accomplir des tâches physiques. Aucune date de commercialisation, aucun chiffre de performance ni aucun site de déploiement n'ont été précisés dans la communication d'Alibaba, ce qui place pour l'instant ABot au stade de l'annonce technologique plutôt que du produit livré.

Cette initiative confirme l'intérêt croissant des géants technologiques chinois pour l'IA appliquée à la robotique, dans un secteur où la maîtrise conjointe de la perception, de la planification de trajectoire et du contrôle moteur reste un verrou technique majeur, notamment pour le passage de la simulation au réel. Qu'un acteur d'abord connu pour la cartographie numérique (Amap est l'équivalent chinois de Google Maps) se positionne sur ce terrain illustre la manière dont les compétences en localisation et navigation urbaine peuvent être redéployées vers la robotique mobile et humanoïde, un axe stratégique pour les intégrateurs suivant la montée en puissance de l'écosystème IA chinois.

Amap appartient à Alibaba Group Holding, qui investit plus largement dans l'IA générative et les modèles fondation via son écosystème Qwen. L'unité s'inscrit ainsi dans une compétition plus vaste entre groupes technologiques chinois cherchant à décliner leurs modèles d'IA vers des applications physiques, aux côtés d'autres initiatives locales dans l'embodied intelligence. Les prochaines étapes concrètes du déploiement d'ABot, pilotes industriels ou partenariats matériels, n'ont pas été détaillées à ce stade et restent à confirmer.

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Les fabricants chinois de robots déplorent : « Il nous faudrait un meilleur cerveau, et plus de données »

Lors de la World Artificial Intelligence Conference (WAIC), qui s'est achevée lundi à Shanghai, plusieurs représentants du secteur chinois de la robotique ont dressé un constat commun : leurs entreprises manquent à la fois de données suffisantes et d'un "cerveau" IA suffisamment performant pour que leurs machines interagissent correctement avec le monde physique. Wang Xiaogang, cofondateur de SenseTime et président de sa division robotique, a résumé le défi central de l'industrie de l'IA incarnée (embodied AI) comme la nécessité de "relier matériel, données, modèles et scénarios réels dans un système itératif en boucle fermée". Ce diagnostic, partagé par plusieurs intervenants du salon, souligne un goulot d'étranglement technique plutôt qu'un simple retard industriel. Cet aveu est significatif car il vient contredire le discours dominant sur l'avance chinoise en robotique humanoïde, portée par des volumes de production et des annonces de déploiement impressionnants. Il révèle que la couche logicielle, les modèles de type VLA (vision-language-action) capables de généraliser à partir de données réelles, reste le principal verrou, un problème que rencontrent aussi les acteurs américains comme Figure ou Physical Intelligence. Pour les intégrateurs et décideurs B2B, ce constat invite à distinguer les capacités matérielles, souvent matures chez les fabricants chinois, de l'intelligence embarquée réelle, encore largement en phase de recherche. Le WAIC, principal rendez-vous chinois sur l'IA, sert traditionnellement de baromètre des priorités stratégiques de Pékin, qui pousse fortement le secteur de la robotique incarnée comme relais de croissance industrielle. La reconnaissance publique de ce manque de données et de modèles fiables laisse présager de nouveaux investissements chinois dans la collecte de données réelles et les architectures de type "world model", pour combler l'écart avec les meilleurs systèmes de contrôle actuels.

Chine/AsieOpinion
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Alibaba et Tencent mènent le virage de l'IA incarnée pour la robotique
2SCMP Tech 

Alibaba et Tencent mènent le virage de l'IA incarnée pour la robotique

Alibaba et Tencent ont annoncé un virage stratégique majeur : déployer leurs modèles d'IA générative dans des systèmes robotiques physiques, plutôt que de rester cantonnés aux interfaces conversationnelles. Alibaba a lancé la semaine dernière le modèle Qwen3.7-Max, doté de capacités dites de "tool-calling" qui lui permettent de fonctionner comme cerveau numérique d'un robot, en orchestrant des composants logiciels et matériels externes. Concrètement, le modèle peut déclencher des séquences d'actions physiques comme la navigation autonome, le bras articulé ou la prise d'objet, sans reprogrammation manuelle à chaque tâche. Ce positionnement signale un déplacement du front concurrentiel de l'IA en Chine : la différenciation ne se joue plus sur les benchmarks de raisonnement textuel, mais sur la capacité des VLA (Vision-Language-Action models) à passer du simulateur à l'environnement réel. Pour les intégrateurs industriels et les décideurs B2B, cela implique que des briques d'IA disponibles en open ou semi-open source pourraient bientôt remplacer des stacks robotiques propriétaires coûteux, accélérant les cycles de déploiement tout en abaissant les barrières à l'entrée. Alibaba avait déjà positionné la famille Qwen comme alternative aux modèles occidentaux, avec des versions multimodales compétitives face à GPT-4o et Gemini. Tencent suit une trajectoire similaire avec ses propres initiatives robotiques encore peu documentées publiquement. Les deux groupes se retrouvent en concurrence directe avec Figure AI, Physical Intelligence (pi0), Boston Dynamics et Unitree, ainsi qu'avec les efforts de Nvidia (GR00T N2) pour standardiser les pipelines d'entraînement robotique. Les prochaines étapes annoncées restent pour l'instant au stade de la démonstration technique, sans déploiement industriel confirmé.

UEL'émergence de briques VLA open/semi-open source chinoises (Qwen3.7-Max) pourrait abaisser les coûts d'intégration pour les industriels européens, tout en intensifiant la pression concurrentielle sur les acteurs EU face aux géants technologiques chinois.

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L'entreprise Ant Group robotique Lingbo adopte une nouvelle approche pour construire les cerveaux des robots
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L'entreprise Ant Group robotique Lingbo adopte une nouvelle approche pour construire les cerveaux des robots

Ant Group, la maison mère d'Alipay, développe via sa filiale Lingbo une approche inhabituelle pour concevoir des cerveaux de robots, en s'appuyant sur l'immense infrastructure de données et d'intelligence artificielle issue de son écosystème de paiement. Plutôt que de partir du matériel comme la plupart des startups d'IA incarnée, Lingbo privilégie d'abord la couche cognitive. L'entreprise mobilise l'expertise d'Ant Group en traitement transactionnel à haute fréquence, en prise de décision en temps réel dans l'incertitude et en inférence distribuée à grande échelle, des compétences accumulées sur plusieurs années à traiter des milliards de transactions quotidiennes via Alipay (détection de fraude, évaluation de risque, recommandation personnalisée). Lingbo entend transposer cette infrastructure vers la robotique pour bâtir un cerveau robotique capable de gérer la complexité et l'incertitude du monde physique avec la même fiabilité que le traitement financier. L'unité bénéficie d'une autonomie importante au sein d'Ant Group et attire des talents issus à la fois de la recherche en IA et de l'industrie robotique. Aucun produit concret ni calendrier commercial n'a été rendu public à ce stade. Cette stratégie illustre un mouvement plus large : des acteurs de la tech et de la finance entrent dans la course à l'IA incarnée en misant sur leurs atouts logiciels et data plutôt que sur la fabrication de matériel. Pour Lingbo, la partie la plus valorisable de la chaîne robotique ne serait pas la mécanique mais la couche d'intelligence, un pari qui, s'il se confirme, redistribuerait les cartes face aux spécialistes du hardware comme les fabricants d'humanoïdes. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, ce positionnement pose une question stratégique : la donnée comportementale et transactionnelle à l'échelle d'Alipay, plusieurs centaines de millions d'utilisateurs, peut-elle vraiment se transférer à la compréhension d'un environnement physique et à la décision robotique ? Rien dans les éléments communiqués ne le démontre encore, et l'annonce reste à ce stade programmatique plutôt que prouvée par un produit déployé. Elle mérite néanmoins d'être suivie car elle traduit un changement de doctrine : dans un paysage chinois où les plateformes matérielles se banalisent, l'avantage compétitif se déplacerait vers le logiciel, la donnée et l'infrastructure de déploiement. Ant Group a construit ses capacités d'IA sur plusieurs années, d'abord pour la détection de fraude et la gestion des risques sur Alipay, avant d'intégrer des assistants IA à l'échelle de son écosystème, utilisés par des centaines de millions de personnes. Lingbo s'inscrit dans le prolongement naturel de cette expansion technologique vers le monde physique, dans un contexte où la Chine voit fleurir de multiples acteurs robotiques, qu'il s'agisse de fabricants d'humanoïdes ou de laboratoires développant des modèles généralistes de type VLA (vision-language-action), comparables aux Pi-0 ou GR00T N2 développés aux États-Unis. Contrairement à des concurrents qui présentent déjà des démonstrateurs matériels, Lingbo n'a pour l'instant communiqué ni prototype ni partenariat industriel identifié, ce qui place la démarche au stade de la déclaration d'intention stratégique. Les prochaines étapes à surveiller seront la première présentation publique d'un système intégré, d'éventuels partenariats avec des fabricants de plateformes robotiques, et la manière dont Ant Group articulera cette activité avec ses autres investissements en IA générative.

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BAAI et Alibaba, tous les deux jours un nouveau modèle d'IA incarnée voit le jour
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BAAI et Alibaba, tous les deux jours un nouveau modèle d'IA incarnée voit le jour

Treize nouveaux modèles fondation et modèles du monde pour la robotique embarquée ont été annoncés en juin 2026, soit environ un tous les 48 heures. Lors de la Conférence Zhiyuan 2026, le BAAI (Beijing Academy of Artificial Intelligence) a présenté deux avancées : Wujie Physis-v0.1, qui prédit l'état physique suivant en compressant vidéo, données RGB-D, nuages de points 3D et retour tactile dans un espace latent unifié, et Wujie RoboBrain Orca, un "cerveau" robotique combinant représentation unifiée, raisonnement causal et décodage multimodal. Le 16 juin, Alibaba a dévoilé la suite Qwen-Robot, composée de trois modèles complémentaires : Qwen-RobotNav pour l'allocation d'attention visuelle en navigation mobile, Qwen-RobotManip qui standardise l'espace état-action pour la manipulation, et Qwen-RobotWorld, doté d'une interface en langage naturel pour prédire la dynamique du monde. CasiaHand a lancé Brain-Si 0.5, présenté comme le premier modèle de manipulation dextre humanoïde, avec une architecture à trois niveaux allant de la planification VLA jusqu'à des modèles physiquement interprétables. GalaxyBot a de son côté publié AstraBrain-WBC 0.5, un modèle de contrôle corps entier entraîné sur environ 2 milliards d'images issues de mouvements humains, pour 80 millions de paramètres. RoboScience, Current Robotics et BoundlessPower ont complété la liste avec respectivement l'architecture Visics, le modèle Curl-0 et le modèle du monde MWA. Cette accélération marque un basculement net dans l'industrie de la robotique embarquée : la compétition ne se joue plus sur les capacités matérielles des robots, mais sur l'intelligence logicielle qui les pilote. Signe le plus révélateur, la posture d'Alibaba tranche avec l'approche dominante du "plus de données, plus de robots" : le groupe affirme que l'hétérogénéité du monde physique ne peut pas être résolue par le seul passage à l'échelle et nécessite un alignement au niveau du modèle lui-même. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, le signal est important : les équipes ne cherchent plus seulement à démontrer ce que les robots savent faire, mais à expliquer pourquoi ils échouent encore sur certaines tâches, chacune identifiant un goulot d'étranglement différent, retour tactile, coordination corps entier, transfert simulation-réel ou planification à long horizon. Ce foisonnement s'inscrit dans la course engagée depuis 2024-2025 entre laboratoires chinois et occidentaux (Figure, Physical Intelligence avec Pi-0, NVIDIA avec GR00T) autour des modèles vision-langage-action. La France et l'Europe restent absentes de cette vague spécifique de publications, la dynamique se concentrant pour l'instant sur les acteurs chinois (BAAI, Alibaba, CasiaHand, GalaxyBot) et américains. Les prochaines étapes attendues concernent la validation de ces architectures sur des déploiements réels au-delà des démonstrations en laboratoire, un point sur lequel la prudence reste de mise tant les métriques annoncées, notamment le nombre de paramètres ou de frames d'entraînement, restent difficiles à comparer d'un laboratoire à l'autre sans benchmarks communs.

Chine/AsieOpinion
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