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Conversation homme-robot avec plusieurs interlocuteurs dans des espaces publics bruyants

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À l'occasion de l'Exposition universelle 2025 d'Osaka, une équipe de recherche a présenté en démonstration un système audio conçu pour permettre à des robots et des avatars de dialoguer avec plusieurs interlocuteurs à la fois dans des espaces publics bruyants, selon un article publié sur arXiv (2609.00648v1). Deux scénarios ont été testés en conditions réelles. Le premier repose sur l'android ERICA, conçu comme un système d'écoute attentive capable de suivre une conversation avec plusieurs personnes simultanément. Le second met en jeu des robots mobiles baptisés Teleco, dont l'un sert d'avatar télécommandé par un opérateur humain à distance pour assister la conversation. Les deux dispositifs s'appuient sur un unique réseau de microphones multicanal, qui capte et sépare la parole de plusieurs locuteurs dans un environnement bruyant, plutôt que sur des architectures multi-capteurs complexes.

Cette démonstration s'attaque à un point faible récurrent de l'interaction homme-robot conversationnelle : la plupart des systèmes de dialogue vocal sont mis au point en laboratoire, dans des conditions acoustiques contrôlées, et perdent en fiabilité dès qu'ils affrontent le bruit ambiant d'un lieu public fréquenté. Réussir à extraire une parole exploitable, que ce soit pour la reconnaissance vocale embarquée ou pour la retransmettre proprement à un opérateur distant, est une condition pratique pour déployer des robots d'accueil ou des avatars de téléprésence dans des halls d'exposition, aéroports ou espaces commerciaux. L'ajout d'une restitution en audio spatial pour l'opérateur distant vise aussi à renforcer son sentiment de présence, un enjeu clé pour les usages de téléprésence robotique. Le fait qu'une seule antenne micro suffise pour les deux cas d'usage est également un argument de simplicité et de coût pour d'éventuels intégrateurs.

ERICA est un android développé de longue date par les équipes de recherche japonaises en interaction homme-robot, régulièrement utilisé comme plateforme d'expérimentation pour des conversations naturelles avec des humains. Les robots Teleco, eux, sont pensés comme des plateformes mobiles de téléprésence. L'Exposition universelle d'Osaka a servi de terrain d'essai grandeur nature, exposant les deux systèmes à un bruit de foule impossible à reproduire en laboratoire. Il s'agit à ce stade d'une preuve de concept scientifique, sans annonce de produit commercial, de pilote industriel ni de calendrier de déploiement.

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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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Le défi ERR@HRI 3.0 : détection multimodale des erreurs et anticipation dans les interactions homme-robot
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Le défi ERR@HRI 3.0 : détection multimodale des erreurs et anticipation dans les interactions homme-robot

Détecter en temps réel qu'un robot vient de se tromper, ou qu'un humain à proximité va bientôt subir un échec, reste un problème ouvert pour l'interaction homme-robot. La troisième édition du challenge ERR@HRI, présentée dans un article déposé sur arXiv le 14 juillet 2026, propose deux jeux de données inédits pour faire avancer ce sujet. Le premier, Bystander Affect Detection (BAD), rassemble des enregistrements webcam de 45 participants réagissant spontanément à des scénarios d'échec robotique ou humain. Le second, Bad Idea, contient les réactions faciales anticipatoires de 29 participants tentant de prédire l'issue d'une action avant qu'un échec ne survienne. Les deux corpus, collectés par crowdsourcing avec des vidéos brutes non anonymisées, capturent la variabilité de conditions réelles plutôt que des données contrôlées en laboratoire. Trois pistes étaient proposées aux participants: détection des réactions de témoins (Track 1), prédiction anticipatoire d'issue (Track 2), et une piste optionnelle de généralisation cross-dataset (Track 3). Trois équipes ont soumis des modèles valides, tous supérieurs aux baselines à réseaux convolutifs (CNN) des organisateurs. L'enjeu dépasse la simple compétition académique: la plupart des systèmes de détection d'erreur actuels fonctionnent sur des contextes restreints, des environnements contrôlés ou des caractéristiques pré-extraites, ce qui limite fortement leur transfert vers des déploiements réels. En forçant les équipes à travailler sur de la vidéo brute multimodale et des scénarios naturalistes, ERR@HRI 3.0 teste directement si les approches actuelles tiennent face à l'écart classique entre démonstration en laboratoire et usage terrain. Pour les intégrateurs et concepteurs de robots sociaux ou collaboratifs, la capacité à anticiper un échec avant qu'il ne se produise, et pas seulement à le constater après coup, conditionne la confiance des utilisateurs et l'acceptabilité au quotidien de ces systèmes. Le fait qu'il s'agisse d'une troisième édition traduit un effort continu de la communauté recherche en interaction homme-robot pour structurer ce champ encore jeune, à travers des benchmarks partagés plutôt que des évaluations isolées propres à chaque laboratoire. Seules trois équipes ayant soumis des modèles valides, malgré le dépassement des baselines, l'article souligne que la détection et l'anticipation d'erreurs en conditions réelles restent un domaine en construction, avec des perspectives explicites vers des systèmes plus généralisables et conscients du contexte.

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Étude de cas sur l'acceptation d'une tête robotique humanoïde utilisée dans trois espaces publics
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Étude de cas sur l'acceptation d'une tête robotique humanoïde utilisée dans trois espaces publics

Une équipe de recherche a testé en conditions réelles une tête robotique humanoïde interactive dans trois lieux publics allemands : un office de tourisme, une bibliothèque municipale et l'accueil d'une administration du bâtiment (Bauamt). Le robot y a fonctionné en continu pendant plusieurs jours, engageant la conversation avec les visiteurs dans leur propre langue grâce à un pipeline de traitement du langage naturel couplé à un moteur de simulation émotionnelle, qui génère des réponses verbales multimodales enrichies d'expressions faciales. Les chercheurs ont mesuré l'acceptation des usagers via le questionnaire TAM2 (Technology Acceptance Model), un outil standard évaluant l'utilité perçue et la facilité d'usage. Résultat global : les utilisateurs se sont montrés motivés à interagir avec le robot et l'ont jugé plutôt utile et facile à prendre en main, quel que soit le site. Mais un usager sur cinq a trouvé le temps de réponse du système trop lent, ce qui nuisait à la fluidité du dialogue. L'enseignement principal dépasse la simple démonstration technique : l'acceptation d'un robot humanoïde conversationnel dépend fortement du contexte d'usage, pas seulement de ses capacités. L'office de tourisme et la bibliothèque, lieux où l'interaction est perçue comme légitime et sans enjeu, se sont révélés bien plus favorables que l'accueil administratif, où la volonté d'engager la conversation était nettement plus faible. Pour les intégrateurs et décideurs qui envisagent de déployer des robots d'accueil ou d'assistance multilingue, ce résultat suggère de prioriser les environnements à faible friction sociale plutôt que les guichets administratifs, et de traiter la latence de réponse comme un frein d'adoption aussi critique que la précision linguistique elle-même. Ce travail s'inscrit dans la lignée des recherches en interaction homme-robot social, où l'acceptation en conditions réelles reste plus rarement documentée que les démonstrations en laboratoire. Contrairement aux plateformes humanoïdes orientées tâches industrielles ou logistiques, ce projet cible l'accueil du public et la médiation linguistique. Les auteurs identifient la réduction du temps de réponse comme priorité pour les développements futurs, condition jugée nécessaire avant d'envisager un déploiement plus large de ce type de tête robotique interactive dans d'autres services publics.

UEL'étude a été menée dans des lieux publics allemands (office de tourisme, bibliothèque, administration du bâtiment), fournissant des enseignements directement applicables au déploiement de robots d'accueil dans les services publics européens.

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fARfetch : collaboration homme-robot en réalité augmentée colocalisée dans des environnements visuellement hétérogènes, avec adaptation de contenu par VLM
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fARfetch : collaboration homme-robot en réalité augmentée colocalisée dans des environnements visuellement hétérogènes, avec adaptation de contenu par VLM

Des chercheurs ont publié sur arXiv (juin 2026) les résultats de fARfetch, un système de collaboration humain-robot en réalité augmentée conçu pour les environnements extérieurs vastes et visuellement hétérogènes. Le dispositif combine un casque Meta Quest 3 et un robot quadrupède Unitree Go2, et repose sur trois mécanismes : une cartographie sémantique partagée entre le casque et le robot qui visualise des repères de l'environnement pour émettre des commandes de navigation par désignation, une représentation miniaturisée de l'espace (world-in-miniature) pour composer des trajectoires précises, et un module d'adaptation visuelle piloté par un VLM (vision-language model) qui ajuste en temps réel la couleur, la taille et l'orientation des éléments AR afin de maintenir leur lisibilité quelle que soit l'arrière-plan. L'évaluation a été conduite en conditions réelles sur une tâche d'inspection extérieure d'environ 30,5 mètres avec 13 participants en protocole intra-sujets. Par rapport à une baseline sans AR, fARfetch réduit le temps d'exécution de 66 %, la charge mentale de 43 %, la pression temporelle de 34 % et le niveau de frustration de 66 %. Ces résultats sont significatifs pour les intégrateurs de robotique mobile en milieux industriels ouverts (sites de construction, inspection d'infrastructure, logistique extérieure) où la téléopération classique bute sur la désorientation spatiale de l'opérateur et la perte de ligne de vue. L'usage d'un VLM pour l'adaptation du rendu AR constitue une avancée méthodologique : plutôt que de coder des règles statiques de contraste, le système raisonne sur le contexte visuel capturé. Cela suggère que la grille sim-to-real ne se limite plus aux actionneurs physiques mais s'étend à la couche d'interaction humain-machine. L'étude reste toutefois limitée : N=13 est un échantillon restreint, la tâche couvre 30,5 mètres en extérieur contrôlé, et aucune métrique de robustesse en conditions adverses (pluie, contre-jour fort, foule) n'est rapportée. fARfetch s'inscrit dans un champ de recherche actif sur l'AR comme interface de supervision de robots mobiles, aux côtés de travaux portant sur les drones et les AMR en entrepôt. Côté hardware, le Unitree Go2 est un quadrupède grand public à moins de 10 000 dollars, ce qui ancre l'expérimentation dans des configurations accessibles, contrairement aux plateformes à six chiffres de Boston Dynamics. Aucun acteur français ou européen n'est impliqué dans cette étude. Les auteurs n'annoncent pas de pilote industriel ni de timeline de déploiement : il s'agit d'un prototype académique dont les prochaines étapes naturelles seraient des évaluations sur des périmètres plus étendus, avec des opérateurs non entraînés et des robots à mobilité différente (bras, AMR sur roues).

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