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Dans quelle mesure le niveau d'obésité perçu des robots humanoïdes influence-t-il la confiance que leur accordent les personnes ?
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Dans quelle mesure le niveau d'obésité perçu des robots humanoïdes influence-t-il la confiance que leur accordent les personnes ?

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Une étude publiée sur arXiv (version 2, remplaçant une préversion antérieure) s'attaque à une question inédite en interaction humain-robot: l'influence du niveau d'obésité perçu d'un robot humanoïde sur la confiance qu'on lui accorde. Les chercheurs soulignent d'abord un problème méthodologique: l'indice de masse corporelle (IMC), outil standard pour mesurer l'obésité chez l'humain, n'a aucun sens appliqué à un robot. Ils ont donc conçu une étude intra-sujets où des participants répondaient à un questionnaire en ligne préalablement validé tout en visualisant deux images de robots humanoïdes, l'un présentant une corpulence standard, l'autre une corpulence perçue comme élevée. Résultat principal: les robots perçus comme moins "obèses" recueillent une confiance significativement plus élevée que leurs équivalents à corpulence perçue plus forte.

Pour l'industrie robotique, ce travail ajoute une variable de design largement ignorée jusqu'ici. Les travaux antérieurs en HRI avaient déjà établi que la taille ou la hauteur d'un robot modifient la confiance perçue, mais jamais la silhouette ou la corpulence n'avait été isolée comme facteur. Pour les fabricants de robots humanoïdes destinés à l'entrepôt, au domicile ou aux services d'accueil, ce résultat suggère que les choix esthétiques de carrosserie et de proportions corporelles pèsent sur l'acceptation utilisateur au même titre que des spécifications fonctionnelles comme la charge utile ou le nombre de degrés de liberté. Cela invite aussi à développer des échelles perceptuelles spécifiques aux robots, puisque les métriques humaines classiques comme l'IMC ne se transposent pas.

Sur le plan méthodologique, l'étude s'appuie sur une comparaison contrôlée de deux images plutôt que sur une interaction avec des robots physiques, une approche peu coûteuse pour un premier tri de morphologies mais qui laisse ouvertes des questions de réplication en conditions réelles, de biais culturels dans la perception de la corpulence, et d'effets à long terme lors d'interactions répétées. Elle s'inscrit dans une littérature HRI encore jeune sur les déterminants visuels de la confiance envers les robots, aux côtés des travaux sur la taille, le genre perçu ou le degré d'anthropomorphisme, et ouvre la voie à des études de suivi sur des prototypes physiques plutôt que des images statiques.

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Point de vue : comment la perspective influence la sociabilité perçue des robots
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Point de vue : comment la perspective influence la sociabilité perçue des robots

Des chercheurs ont publié sur arXiv (référence 2603.28272v2) une étude expérimentale portant sur la perception de la sociabilité des robots de navigation selon le point de vue de l'observateur. L'équipe a conçu un protocole en réalité virtuelle immersive permettant de soumettre des trajectoires robotiques identiques à trois types de perspectives : allocentrique (vue aérienne, type supervision), égocentrique-proximale (première personne, robot proche) et égocentrique-distale (première personne, robot loin). Deux politiques de navigation distinctes ont été testées pour vérifier si les résultats sont généralisables au-delà d'un seul type de trajectoire. Une variable additionnelle a été introduite : la présence ou l'absence d'un geste de hochement de tête du robot au moment du croisement. Le résultat central contredit une hypothèse largement répandue dans la communauté : les trajectoires jugées sociables en vue aérienne sont perçues comme significativement plus dérangeantes lorsqu'on les expérimente en première personne et à proximité immédiate. Ce décalage perceptif a des implications directes pour les équipes qui valident des algorithmes de navigation sociale (SFM, ORCA, politiques VLA embarquées) uniquement via simulation ou supervision vidéo. Les benchmarks actuels, qui s'appuient massivement sur des métriques calculées depuis une vue de dessus, risquent de valider des comportements qui resteraient inconfortables sur le terrain réel. L'étude montre également que la distance de dépassement influence le niveau de perturbation ressenti, mais que des signaux sociaux communicatifs, comme le hochement de tête, compensent partiellement cet effet en améliorant la sociabilité perçue, ce qui ouvre une piste concrète pour les robots humanoïdes ou à tête expressive. Ce travail s'inscrit dans le champ de la navigation socialement consciente (socially aware navigation), actif depuis plus d'une décennie avec des travaux fondateurs sur la proxémique robotique et les espaces personnels. La validation humanoïde en environnement partagé est un enjeu croissant pour des acteurs comme Boston Dynamics, Agility Robotics ou Unitree, dont les robots opèrent déjà dans des entrepôts et espaces semi-publics. Côté européen, des initiatives comme Enchanted Tools (Mirokaï) ou les travaux de l'INRIA sur la navigation sociale font face au même verrou méthodologique pointé ici. La prochaine étape logique serait de valider ces résultats sur du matériel physique en conditions réelles, et d'intégrer des métriques égocentrique dans les pipelines de test standard des politiques de navigation.

UEINRIA et Enchanted Tools (Mirokaï) sont directement exposés au verrou méthodologique identifié : leurs pipelines de validation de navigation sociale reposent sur des métriques allocentriques qui risquent de valider des comportements inconfortables en conditions réelles.

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Nouveau muscle artificiel intelligent pour un retour sensoriel humain dans les robots humanoïdes
2Interesting Engineering 

Nouveau muscle artificiel intelligent pour un retour sensoriel humain dans les robots humanoïdes

Des chercheurs de l'Université nationale de Séoul (SNU) ont publié les résultats d'une étude portant sur un muscle artificiel intelligent capable de combiner actuation et perception dans une seule structure. Le dispositif repose sur des élastomères à cristaux liquides (LCE), un matériau polymère dont l'orientation moléculaire peut être contrôlée, dans lequel sont intégrés des canaux de métal liquide. L'architecture associe deux types de LCE en série : un LCE isotrope, qui joue le rôle de tendon, et un LCE nématique, qui se contracte comme un muscle sous l'effet d'un chauffage électrique. Deux canaux de métal liquide distincts assurent respectivement l'actuation et la mesure en temps réel de la force et de la déformation interne, sans capteur externe. L'équipe a démontré le système sur des doigts et pinces robotiques capables de saisir délicatement des objets tout en estimant automatiquement leur rigidité et leur taille. L'article ne communique pas de chiffres précis de force maximale ni de temps de cycle sur des missions répétées, ce qui limite la comparaison directe avec d'autres actionneurs publiés. Les chercheurs signalent par ailleurs deux limitations concrètes : une dérive de force liée à l'accumulation de chaleur lors de mouvements répétés, et des erreurs de suivi lors de changements brusques de consigne. L'intérêt industriel de ces travaux tient à la suppression de la séparation traditionnelle entre actuation et captation dans les muscles artificiels conventionnels, qui impose aujourd'hui des capteurs additionnels et des architectures de contrôle complexes. Un actionneur qui s'auto-surveille en temps réel réduit la masse embarquée et la surface d'intégration, deux contraintes critiques pour les membres de robots humanoïdes ou les dispositifs d'assistance médicale. Pour les intégrateurs et les équipes R&D travaillant sur des robots à manipulation douce, la capacité à estimer la compliance d'un objet sans outillage sensoriel dédié représente un gain de conception notable. Cela dit, les travaux en sont au stade de la démonstration de laboratoire : les performances sur tâches industrielles répétitives, le vieillissement thermique du matériau et la scalabilité de fabrication restent à établir avant toute application commerciale sérieuse. Cette publication s'inscrit dans un effort plus large de la communauté robotique pour combler le fossé entre actionneurs biologiques et mécaniques. En parallèle, des équipes du MIT Media Lab et du Politecnico di Bari travaillent sur des muscles à fibres électrofluides visant la même combinaison de force, vitesse et contrôle. Du côté industriel, les développeurs de robots humanoïdes comme Figure, Agility Robotics ou 1X s'appuient encore majoritairement sur des actionneurs électromécaniques rigides ou des câbles tendus, dont la gestion de contact reste un problème ouvert. Les LCE chauffés souffrent d'une lenteur de réponse inhérente, que les chercheurs de SNU proposent de corriger via des canaux de refroidissement intégrés ou des modules à effet Peltier, deux pistes qui alourdissent à nouveau le système. Les prochaines étapes annoncées comprennent le raffinement du modèle d'estimation d'élongation et l'étude de la distribution thermique dans le matériau, sans timeline précise de transfert vers un prototype industriel.

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Adaptation de la personnalité par élicitation conversationnelle dans l'interaction humain-robot (PACE)
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Adaptation de la personnalité par élicitation conversationnelle dans l'interaction humain-robot (PACE)

PACE (Persona Adaptation through Conversational Elicitation) est un framework présenté par des chercheurs pour équiper le robot humanoïde Ameca, du fabricant britannique Engineered Arts, d'une identité conversationnelle adaptable plutôt que figée. Le système repose sur un pipeline d'élicitation interactive de persona : via une session de questions-réponses avec l'utilisateur, le robot construit dynamiquement un profil psychologique structuré, ensuite compilé en un prompt multi-dimensionnel qui pilote son comportement. Les auteurs détaillent aussi l'intégration embarquée nécessaire pour traduire cette spécification textuelle en comportements multimodaux expressifs (voix, gestuelle, expressions faciales) sur la plateforme Ameca. Le système a été évalué lors d'une étude d'interaction homme-robot comparant les personas générées dynamiquement à une persona générique de référence, sur cinq axes : confiance de l'utilisateur, anthropomorphisme perçu, cohérence de la persona dans le temps, pertinence personnelle et qualité globale de l'interaction. Une démonstration vidéo est disponible en ligne, mais l'article ne publie pas de métriques chiffrées détaillées ni la taille de l'échantillon testé. Cette approche s'attaque à un problème concret du secteur des robots humanoïdes et compagnons conversationnels : la plupart des identités robotiques restent codées en dur par les concepteurs, identiques pour chaque utilisateur, ce qui limite l'engagement et la confiance sur la durée. En générant la persona à la volée à partir d'un échange conversationnel, PACE ouvre une voie vers des assistants humanoïdes personnalisables à l'échelle, un enjeu direct pour les intégrateurs qui déploient des robots d'accueil, d'assistance ou de représentation dans des contextes variés (retail, événementiel, santé). Si les gains mesurés sur la confiance et l'anthropomorphisme perçu se confirment au-delà de cette étude pilote, cela renforcerait l'idée que la personnalisation conversationnelle, plus que le seul réalisme physique, constitue un levier clé de l'acceptabilité des robots sociaux. Le travail s'inscrit dans la lignée des recherches en interaction homme-robot cherchant à dépasser les personas scriptées, une limite documentée depuis plusieurs années sur des plateformes conversationnelles comme Pepper ou Sophia. Ameca, connue pour l'expressivité de son visage animé, sert ici de banc d'essai plutôt que de produit commercial déployé en volume : l'étude reste au stade académique, publiée sur arXiv sans partenaire industriel annoncé. Les auteurs présentent PACE comme une voie scalable vers des identités fiables pour les assistants humanoïdes incarnés, sans préciser de calendrier de transfert vers des déploiements réels ni de suite de publication prévue.

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Robot humanoïde : apprendre des interventions de sécurité personnalisées pour le contrôle partagé haptique humain-robot
4arXiv cs.RO 

Robot humanoïde : apprendre des interventions de sécurité personnalisées pour le contrôle partagé haptique humain-robot

Traduction de l'article demandée. Un système de retour haptique personnalisé permet désormais aux robots partagés en téléopération d'apprendre les préférences de sécurité individuelles d'un utilisateur à partir de démonstrations limitées, plutôt que d'imposer des réglages génériques prédéfinis. L'approche, baptisée Learning from Haptics (LfH), s'appuie sur une couche d'optimisation différentiable fondée sur des fonctions de barrière de contrôle (Control Barrier Function, CBF), un outil mathématique classique pour garantir qu'un système reste dans une zone d'état sûre. Concrètement, l'opérateur n'a plus besoin de régler manuellement les paramètres du contrôleur par essais-erreurs: il montre au système comment il souhaite que celui-ci intervienne pendant la téléopération, et l'algorithme ajuste automatiquement les paramètres de sécurité sous-jacents pour reproduire ce comportement démontré. Les auteurs ont validé le cadre à la fois en simulation et sur un banc matériel réel, montrant que le système apprend des interventions personnalisées à partir de peu de données utilisateur et réduit l'écart entre le retour haptique généré et les préférences réellement démontrées. Cette avancée s'attaque à une limite connue des systèmes de guidage haptique en contrôle partagé humain-robot: les stratégies d'intervention prédéfinies ne s'adaptent ni aux préférences individuelles des opérateurs, ni aux spécificités de chaque scénario applicatif (chirurgie assistée, téléopération industrielle, exosquelettes, manipulation à distance). Pour les intégrateurs et concepteurs de systèmes à contrôle partagé, cela signifie potentiellement moins de temps de calibration terrain et une meilleure acceptabilité utilisateur, un facteur souvent négligé mais déterminant dans l'adoption réelle de ces interfaces. Le résultat conforte aussi une tendance plus large en robotique interactive: remplacer le réglage manuel de paramètres de contrôle par de l'apprentissage à partir de démonstrations éparses, une approche qui gagne du terrain face aux méthodes classiques de tuning expert. Le travail s'inscrit dans la lignée des recherches sur le contrôle partagé haptique et les CBF, deux domaines matures séparément mais rarement combinés de façon apprenante. Les CBF sont largement utilisés en robotique de sécurité (véhicules autonomes, manipulateurs collaboratifs) pour garantir formellement l'évitement de zones dangereuses, mais leurs paramètres restent généralement fixés à la main par des experts. En les rendant différentiables et ajustables par apprentissage, les auteurs ouvrent la voie à des systèmes de téléopération qui s'adaptent utilisateur par utilisateur. L'article, publié sur arXiv fin juillet 2026, ne précise pas de partenaire industriel ni de calendrier de déploiement au-delà des expériences en laboratoire, ce qui en fait pour l'instant un travail de recherche fondamentale plutôt qu'une solution prête à l'intégration.

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