Aller au contenu principal
Le Fil Robotique
Le Fil RobotiqueHumanoïdes · IA physique · Industriel
Video Friday : découvrez Microduck
RechercheIEEE Spectrum Robotics 

Video Friday : découvrez Microduck

1 source couvre ce sujet·Source originale ↗·
Résumé IASource uniqueImpact UE

IEEE Spectrum a publié le 28 août 2026 son édition hebdomadaire Video Friday, consacrée notamment à Microduck, un petit robot bipède en forme de canard. Haut de 25 cm pour 780 grammes, il embarque 15 degrés de liberté, une caméra frontale, un lidar 8x8, deux centrales inertielles, des microphones, un haut-parleur, ainsi que des puces NFC, Wi-Fi et Bluetooth. Dès sa sortie de boîte, il marche, s'assoit, s'accroupit, patine, saisit des objets avec son bec articulé et se relève seul après une chute. Pilotable à la manette, via des objets tagués NFC ou par des comportements autonomes programmables, il peut aussi être réuni en groupe pour des courses ou des matchs de football entre plusieurs unités. Le logiciel est intégralement open source, et le robot est en précommande à 399 dollars, livraison annoncée avant Noël 2026. IEEE Spectrum relie, sur un ton ironique, cette sortie au rachat par NVIDIA, pour 12,9 milliards de dollars, de l'entreprise qui avait elle-même acquis la société française Pollen Robotics, sans expliciter de lien produit direct entre les deux opérations.

Cette sortie illustre la montée des plateformes bipèdes low-cost et open source, dans la lignée d'Open Duck Mini, qui abaissent la barrière à l'entrée pour la recherche en locomotion et l'enseignement de la robotique, loin des coûts à cinq ou six chiffres des humanoïdes commerciaux. Pour les intégrateurs et chercheurs, un robot à moins de 400 dollars, riche en capteurs et entièrement documenté, ouvre la voie à des usages en essaim, en pédagogie ou en prototypage rapide de comportements. Le rapprochement avec le rachat de Pollen Robotics par NVIDIA, même présenté avec humour, rappelle l'intérêt stratégique croissant des acteurs du calcul et de l'IA pour la propriété intellectuelle robotique européenne. Reste que les spécifications et le prix de Microduck ne sont, à ce stade, que des promesses de précommande : le produit n'a pas encore été livré et ses performances devront être vérifiées à la réception des premières unités.

Cette édition de Video Friday rassemble aussi d'autres actualités marquantes : un robot sauteur de 54 grammes surpassant les performances d'un kangourou, publié dans IEEE Transactions on Robotics, le poisson-robot modulaire ScaFi développé par l'université de New York, ou encore une pince de moins de 200 grammes pour cueillir des fraises, montée sur un humanoïde Unitree G1 par la start-up tchèque Sentio Robotix. Le numéro mentionne également Noble Machines, qui revendique le déploiement de son premier robot généraliste chez un client du classement Fortune Global 500 dix-huit mois après son lancement, et LimX Dynamics, qui déploie son humanoïde TRON 2 pour des tâches de pharmacie traditionnelle chinoise. Les prochains rendez-vous du secteur cités incluent le Humanoids Summit de Séoul (22-23 septembre 2026), IROS 2026 à Pittsburgh (27 septembre-1er octobre) et CoRL 2026 à Austin (9-12 novembre).

Dans nos dossiers

UnitreePollen Robotics — ReachyICRA / IROS / CoRL

À lire aussi

Video Friday : a-t-on besoin de robots humanoïdes surhumains ?
1IEEE Spectrum Robotics 

Video Friday : a-t-on besoin de robots humanoïdes surhumains ?

Unitree a publié une nouvelle vidéo démonstrative où l'un de ses robots humanoïdes ou quadrupèdes exécute des mouvements rapides et acrobatiques, au point que même les rédacteurs d'IEEE Spectrum peinent à identifier un cas d'usage commercial concret, plaisantant sur une hypothétique livraison de colis à haute vitesse par fenêtre du deuxième étage. La société Generalist a dévoilé GEN-1.5, un modèle fondation pour robots capable d'apprentissage "one-shot" et "few-shot" à partir d'un seul exemple de démonstration, sans mise à jour de gradient ni fine-tuning, ce que l'entreprise présente comme une première à cette échelle. L'institut italien IIT a montré BeanBot, un robot sauteur inspiré des haricots sauteurs mexicains, tandis qu'AgileX Robotics a fait défiler des robots batteurs de tambour synchronisés. Une collaboration entre le AIMS Group de la Hong Kong Polytechnic University et le DRAGON Lab de l'Université de Tokyo a produit un cadre d'optimisation de trajectoire par programmation convexe séquentielle pour multirotors omnidirectionnels, sans recours à l'apprentissage. Gravis Robotics a présenté son kit de rétrofit Gravis Rack, qui équipe des engins hydrauliques de chantier existants de caméras, de lidar et de calcul embarqué pour automatiser les cycles de terrassement. Le laboratoire EVARL a démontré un robot bimanuel grandeur nature capable de franchir quatre barres consécutives grâce à une méthode d'apprentissage par renforcement guidée par points de passage (WGRL). Kawasaki a montré une nouvelle approche du soudage robotisé en chantier naval, et Flexiv a présenté des applications agricoles. Trois rendez-vous du secteur sont annoncés : le Humanoids Summit à Séoul les 22 et 23 septembre 2026, IROS 2026 à Pittsburgh du 27 septembre au 1er octobre 2026, et CoRL 2026 à Austin du 9 au 12 novembre 2026. Cette sélection hebdomadaire illustre l'écart persistant entre démonstrations spectaculaires et utilité industrielle réelle, un point que la rédaction elle-même souligne en s'interrogeant sur l'intérêt pratique des humanoïdes domestiques incapables de gérer un simple verre tombé au sol. Les annonces de type GEN-1.5 méritent une lecture prudente : l'entreprise elle-même reconnaît ne pouvoir garantir, "à sa connaissance", l'absence de données de pré-entraînement pertinentes pour les tâches démontrées, ce qui fragilise la portée de la revendication d'apprentissage en un coup. À l'inverse, des produits comme le Gravis Rack ou les cellules de soudage Kawasaki relèvent d'une automatisation industrielle plus mature et déployable, utile aux intégrateurs cherchant à distinguer recherche exploratoire et solutions commercialisables. Video Friday est une rubrique récurrente d'IEEE Spectrum qui agrège chaque semaine des vidéos issues de laboratoires universitaires et d'entreprises du monde entier, avec un ton éditorial volontairement distancié face au marketing du secteur. Le paysage concurrentiel couvre aussi bien les modèles fondation généralistes pour la robotique, dans la lignée de Pi-0, GR00T N2 ou Helix, que des laboratoires académiques comme ceux de Hong Kong et Tokyo, et des fabricants spécialisés comme Unitree, AgileX, Kawasaki, Flexiv ou Gravis Robotics. Les prochains rendez-vous à surveiller pour le secteur restent le Humanoids Summit de Séoul, IROS et CoRL, qui serviront probablement de vitrines pour des versions plus abouties de ces technologies.

RecherchePaper
1 source
Video Friday : Digit redécore la maison
2IEEE Spectrum Robotics 

Video Friday : Digit redécore la maison

La sélection hebdomadaire Video Friday d'IEEE Spectrum met en avant plusieurs démonstrations robotiques début septembre 2026. Agility Robotics y montre son humanoïde Digit tractant un canapé, un exercice de force malgré le ton volontairement décalé de la vidéo. Une équipe de recherche présente ReST-RL, une architecture d'apprentissage par renforcement hiérarchique qui découple la locomotion de la stabilisation de charges non fixées, déployée sur l'humanoïde Unitree G1 avec une généralisation sim-to-real en zero-shot face à divers objets et perturbations externes. Des chercheurs du Safe AI Lab de Carnegie Mellon University dévoilent APEX, un système de navigation adaptative du corps entier pour humanoïde. À l'Université de Tokyo, l'humanoïde musculo-squelettique Musashi-W reçoit une peau articulaire à trois couches dotée de 44 capteurs de pression et d'étirement imitant la proprioception humaine. Des chercheurs de North Carolina State University ont conçu des robots souples en forme de goutte, en élastomère à cristaux liquides, activés par lumière infrarouge et capables de sauter en continu. En Chine, à Turpan, où les températures au sol dépassent 50°C l'été, le quadrupède Lynx M20S de DEEP Robotics a participé aux vendanges. Ces contenus illustrent un écart persistant entre démonstration scénarisée et autonomie réelle dans la robotique humanoïde. Les chercheurs de Carnegie Mellon le reconnaissent eux-mêmes : la plupart des mouvements spectaculaires vus en ligne sont chorégraphiés à l'avance, ce qui rend leur système APEX notable par sa capacité d'adaptation non scriptée face aux obstacles. ReST-RL s'attaque à un verrou d'ingénierie concret pour les intégrateurs logistiques, la stabilisation d'une charge non fixée pendant une locomotion bipède dynamique, et sa validation en zero-shot sur du matériel Unitree G1 constitue un signal utile pour qui envisage des humanoïdes en manutention. Une déclaration de Figure, affirmant que déployer un robot dans chaque foyer est avant tout un problème de sécurité et de coût plutôt que de données ou de calcul, va à contre-courant du discours dominant sur la mise à l'échelle des modèles VLA comme solution universelle. Le déploiement du Lynx M20S dans les vignobles de Turpan illustre, lui, un usage agricole concret des quadrupèdes au-delà des démonstrations en intérieur. Ce format hebdomadaire d'IEEE Spectrum agrège depuis plusieurs années les travaux de laboratoires académiques (Carnegie Mellon, North Carolina State, Université de Tokyo) et d'entreprises commerciales (Agility Robotics, Figure, Unitree, LimX Dynamics, DEEP Robotics, RAI Institute). La DARPA y confirme la finale de son Triage Challenge pour novembre 2026, dédié à des scénarios de sauvetage, tandis que son Lift Challenge sur les drones de levage lourd reviendra en 2028. Le calendrier sectoriel s'étoffe par ailleurs : le Humanoids Summit se tiendra à Séoul les 22 et 23 septembre 2026, IROS 2026 à Pittsburgh du 27 septembre au 1er octobre, et CoRL 2026 à Austin du 9 au 12 novembre, autant d'occasions de confronter ces résultats préliminaires à d'autres équipes. Aucun acteur français ou européen ne figure dans cette sélection, dominée par des laboratoires nord-américains et des humanoïdes chinois et américains.

HumanoïdesPaper
1 source
Vidéo du vendredi : la découverte de mouvements robotiques révèle des comportements inattendus
3IEEE Spectrum Robotics 

Vidéo du vendredi : la découverte de mouvements robotiques révèle des comportements inattendus

La semaine robotique de mi-juin 2026 a été marquée par la présentation de MotionDisco, un framework conçu pour découvrir des comportements de loco-manipulation "contact-rich" sur des horizons longs, sans recourir à la téléopération ni au retargeting de démonstrations humaines. Contrairement aux approches classiques fondées sur des milliers d'exemples capturés par mocap, MotionDisco génère ces comportements moteurs à partir de zéro en explorant l'espace des configurations physiques de manière autonome. Les séquences produites incluent des comportements qualifiés d'"atypiques" même par leurs auteurs, dont certains surprennent par leur aspect non-anthropomorphe. En parallèle, ROBOTIS a dévoilé AI Sapiens, un pipeline permettant à un humanoïde d'apprendre des mouvements depuis une vidéo capturée par smartphone, sans équipement de motion capture professionnel, avec une mise en open source annoncée. LUMOS Robotics a lancé Project EDGE en proposant 100 robots NIX gratuits à des partenaires universitaires et laboratoires sélectionnés à l'échelle mondiale. L'ESA a diffusé un timelapse du robot Dextre, positionné en bout de Canadarm2 sur l'ISS, opéré depuis le sol pour décharger des équipements depuis le compartiment non pressurisé de la capsule Dragon de SpaceX. L'intérêt de MotionDisco pour les équipes d'ingénierie tient à sa promesse de contourner le principal goulot d'étranglement du développement en robotique humanoïde : la collecte de données de démonstration. Les approches VLA (Vision-Language-Action) et les méthodes par imitation requièrent des volumes importants de données de haute qualité, coûteuses à produire par téléopération ou mocap. Un framework capable de "découvrir" des comportements moteurs complexes sans données humaines initiales réduirait ce coût d'entrée, avec un impact direct pour les intégrateurs qui externalisent aujourd'hui cette phase à des prestataires spécialisés. Cela dit, aucune métrique de robustesse, de taux de succès ni de généralisation n'est fournie dans la présentation publique, ce qui limite l'interprétation : les vidéos sélectionnées montrent des résultats visuellement convaincants, pas une validation de déploiement. L'annonce d'AI Sapiens par ROBOTIS signale une démocratisation possible du motion learning : si un smartphone suffit pour entraîner un humanoïde, le besoin en infrastructure de mocap type Vicon ou OptiTrack disparaît pour les laboratoires à budget limité. MotionDisco s'inscrit dans un axe de recherche en expansion depuis 2024, porté par des travaux comme DeepMimic (UC Berkeley) et AMP (Adversarial Motion Priors), qui cherchent à automatiser la génération de comportements locomoteurs sans supervision humaine directe. ROBOTIS, fabricant coréen connu pour la gamme de servos Dynamixel et ses plateformes humanoïdes éducatives (OP3, DARWIN), positionne AI Sapiens comme une brique accessible pour les labos dépourvus de pipelines téléopérés coûteux, face à des acteurs comme Unitree ou Fourier Intelligence qui misent eux aussi sur la réduction du coût de collecte de données. LUMOS Robotics reste peu documentée publiquement : Project EDGE ressemble davantage à un programme d'early adopters qu'à un déploiement commercial établi. Les opérations Dextre sur l'ISS rappellent que la téléopération spatiale demeure le segment le plus mature pour la manipulation dextère à distance dans des conditions réelles contraintes. Les étapes à surveiller : la publication éventuelle du code MotionDisco et le calendrier de la mise en open source du pipeline ROBOTIS.

UEL'ESA est le seul acteur européen cité, avec une opération de routine du robot Dextre sur l'ISS ; aucun impact opérationnel ou commercial direct pour la France ou l'UE.

RecherchePaper
1 source
Découpler vision, langage et action pour des politiques robotiques multitâches efficaces
4arXiv cs.RO 

Découpler vision, langage et action pour des politiques robotiques multitâches efficaces

Une équipe de recherche publie sur arXiv (2609.18374v1) une étude qui remet en question l'architecture standard des modèles Vision-Language-Action (VLA), lesquels associent un module d'action à un Vision-Language Model (VLM) de plusieurs milliards de paramètres dont le coût de calcul est payé à chaque pas de contrôle. Les auteurs testent une architecture découplée baptisée Decoupled Embodiment Model (DEM), combinant un encodeur visuel DINOv3 affiné, un encodeur de langage NeoBERT figé, et une tête d'action MeanFlow qui génère chaque segment d'action en un seul passage avant. Dans une expérience contrôlée, à démonstrations, budget d'entraînement, tâches et plateforme de mesure identiques, ce système est comparé à sept modèles VLA de référence, sur 18 tâches de manipulation simulées avec paraphrases linguistiques inédites et scènes randomisées, ainsi que sur trois tâches exécutées avec un robot physique. Résultat: DEM atteint un taux de réussite comparable aux meilleures politiques à backbone VLM, tout en tournant huit à dix-sept fois plus vite en fréquence d'inférence et en consommant six à quinze fois moins d'énergie par inférence. Pour les intégrateurs et les équipes robotique en entreprise, ce résultat pèse directement sur les décisions de déploiement: la latence et la consommation énergétique des VLA massifs limitent leur usage embarqué sur des robots à ressources de calcul contraintes, un frein bien identifié dans l'industrie humanoïde et la manipulation industrielle. En montrant qu'un encodeur vision autonome et un encodeur de langage encoder-only peuvent égaler la compréhension d'un grand VLM sur ces tâches, l'étude questionne l'hypothèse selon laquelle un backbone VLM géant serait indispensable pour obtenir une politique de manipulation multi-tâches performante. Cela ouvre la voie à des politiques moins coûteuses à opérer en production, un argument utile face au décalage régulièrement observé entre démonstrations spectaculaires et robustesse réelle sur le terrain. Les auteurs restent prudents: le gain est mesuré "dans ce périmètre de tâches" et selon leur propre protocole d'évaluation, pas comme une généralisation universelle. Cette publication s'inscrit dans une trajectoire de recherche où la tendance dominante des dernières années consistait à empiler des backbones VLM toujours plus lourds pour gagner en généralisation des politiques robotiques. Le papier renverse partiellement cette logique en s'appuyant sur les progrès récents des encodeurs autonomes, DINOv3 pour la vision et NeoBERT pour le texte, désormais capables de rivaliser avec de grands VLM sur les benchmarks d'embedding visuel et de compréhension du langage. L'étude ne détaille pas précisément l'identité des sept baselines VLA testées ni des tâches réalisées sur robot physique, et ne mentionne aucun calendrier de déploiement industriel: il s'agit à ce stade d'un travail de recherche académique publié en preprint, sans partenaire industriel ni essai pilote annoncés. La suite logique attendue serait une validation sur un plus grand nombre de tâches réelles et une comparaison directe avec les politiques VLA propriétaires déjà déployées commercialement par les acteurs humanoïdes du secteur.

UELes intégrateurs européens de robotique industrielle pourraient s'appuyer sur des politiques VLA moins coûteuses en calcul et en énergie pour des déploiements embarqués, mais aucun acteur ou institution française/européenne n'est cité dans l'étude.

RecherchePaper
1 source