IA physiquePandaily 11 septembre 2026

Unitree ouvre la page du projet UnifoLM-WLA-1.0, son modèle fondation pour humanoïdes

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Unitree a mis en ligne le 10 septembre la page projet de UnifoLM-WLA-1.0, un modèle de fondation vision-langage-action pour humanoïdes généralistes d'environ 6 milliards de paramètres. Un checkpoint unique, entraîné sur environ 2500 heures de données réelles collectées sur robot, coordonnerait 64 tâches réparties entre 10 mouvements impliquant tout le corps et 54 manipulations de table, avec compatibilité pinces à deux doigts et mains dextres à cinq doigts. Distinct de la précédente démonstration de combat UnifoLM-X2, ce modèle cible les tâches domestiques et de bureau courantes. L'architecture associe une modélisation du monde centrée sur l'interaction, un module de raisonnement incarné baptisé UnifoLM-ER-1 et bâti sur Qwen3-VL-4B (plus de 5 millions d'échantillons couvrant détection, trajectoires 2D, détection 3D et raisonnement spatial), une prédiction de zones dynamiques par flux optique compressée via un VQ-VAE, et un apprentissage d'actions discrètes par quantification vectorielle résiduelle alimentant un expert MMDiT. Sur seize bancs d'essai multimodaux, Unitree revendique la tête parmi les modèles ouverts sur sept d'entre eux, et un score supérieur au modèle propriétaire GPT-6 Astra sur des tests spatiaux comme Where2Place ou CV-Bench, illustré par des vidéos tournées sur robot G1 (plier du linge, faire un lit, ranger des chaussures, nettoyer une salle de bain).

Cette annonce s'inscrit dans la course engagée autour des modèles de fondation pour humanoïdes, aux côtés de Pi-0 de Physical Intelligence, GR00T N2 de Nvidia ou Helix de Figure AI, où l'enjeu est de faire tenir dans une seule politique la manipulation fine et la locomotion du corps entier. Sa portée pratique reste toutefois limitée à ce stade : la page projet promet un accès open source, mais code, poids et jeux de données affichent tous la mention "coming soon". Les vidéos de démonstration restent des séquences choisies par le fabricant, sans validation indépendante, et la comparaison à GPT-6 Astra provient d'une évaluation interne non vérifiée par un tiers. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, le signal utile à ce jour est donc une feuille de route et une architecture documentées, pas encore un checkpoint prêt à déployer sur du matériel tiers.

Unitree, fabricant chinois connu pour ses humanoïdes H1 et G1, avait déjà exposé UnifoLM-X2, une démonstration de sparring centrée sur la réactivité motrice plutôt que sur la polyvalence cognitive. UnifoLM-WLA-1.0 s'inscrit dans une compétition mondiale où Tesla avance avec Optimus Gen 3, Figure AI avec Figure 03 et son modèle Helix, et Nvidia avec GR00T N2, chacun cherchant à démontrer qu'un même modèle vision-langage-action peut généraliser à des dizaines de tâches ménagères ou industrielles sans réentraînement spécifique. Aucune date ferme n'a été communiquée pour la publication effective du code, des poids et des corpus d'entraînement (Unitree Open Datasets, BitRobot-HIW-500) annoncés comme open source. En attendant, chercheurs et intégrateurs devront se contenter du tableau de benchmarks et de la description architecturale publiés sur la page projet.

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Unitree ouvre partiellement les poids d'UnifoLM-WLA-1.0 après la présentation de ses 64 tâches

Unitree Robotics a commencé à publier, depuis le 20 septembre 2026 selon la presse tech chinoise, des poids et jeux de données partiels pour UnifoLM-WLA-1.0, son modèle de fondation monde-langage-action d'environ 6 milliards de paramètres pour robots humanoïdes, après avoir déjà révélé l'architecture et une matrice d'évaluation de 64 tâches. Le code de post-entraînement, les poids du modèle de base UnifoLM-WLA-Base et les corpus de télé-opération corps entier restent, eux, annoncés pour plus tard, ce chantier logiciel étant distinct du récent rafraîchissement matériel G1+. Un point de contrôle unique, entraîné sur environ 2500 heures de données réelles issues des jeux ouverts Unitree et de sources comme BitRobot HIW-500, couvre 10 tâches corps entier et 54 tâches de table (plier du linge, ranger des assiettes, recharger des batteries) sans politique dédiée par tâche, via un espace d'action unifié compatible pinces à deux doigts et mains à cinq doigts. Un module de raisonnement associé, UnifoLM-ER-1-4B, bâti sur Qwen3-VL-4B avec plus de 5 millions d'échantillons spatiaux, revendiquerait la tête sur sept des seize benchmarks de perception multimodale testés par Unitree, dont Where2Place et EmbSpatial. Ces chiffres restent toutefois auto-rapportés par Unitree, sans validation indépendante à ce stade, et ne démontrent pas un taux de réussite en conditions réelles dans des foyers inconnus. Pour les intégrateurs, le signal concret est celui d'une ouverture par paliers : des poids partiels utilisables dès maintenant, du code et des corpus plus complets encore attendus, ce qui rend toute revendication de portage vers des robots non-Unitree prématurée, à traiter comme une feuille de route plutôt qu'un kit fini. Le modèle s'inscrit surtout dans le pari central de la robotique généraliste actuelle : une seule politique VLA couvrant des dizaines de tâches hétérogènes plutôt qu'un modèle par geste, comme le visent aussi Pi-0 de Physical Intelligence, GR00T N2 de NVIDIA ou Helix de Figure AI. En choisissant une diffusion ouverte, Unitree tente de peser dans cette course tout en s'alignant sur la stratégie open-source déjà adoptée par d'autres acteurs technologiques chinois. Cette diffusion progressive prolonge une annonce antérieure de la page projet, qui présentait encore code, modèles et jeux de données comme à venir, et intervient alors que Unitree, connu jusque-là surtout pour ses humanoïdes G1 et H1 et leur récent rafraîchissement G1+, cherche aussi à s'imposer comme fournisseur de fondation logicielle, face à des rivaux occidentaux comme Physical Intelligence, NVIDIA ou Figure AI qui avancent sur des modèles VLA propriétaires ou partiellement ouverts. Aucun acteur français ou européen, comme Wandercraft, Exotec, Pollen Robotics ou Enchanted Tools, n'apparaît dans cette annonce. La suite attendue porte sur les briques encore manquantes, code de post-entraînement, poids UnifoLM-WLA-Base et corpus de télé-opération, sans calendrier précis au-delà de mentions de livraisons ultérieures.

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2Robotics & Automation News

RLWRLD dévoile un modèle fondation axé sur la dextérité pour robots humanoïdes

RLWRLD, une startup spécialisée dans les modèles fondation pour la robotique physique, a dévoilé RLDX-1 lors d'un événement privé baptisé "Dexterity Night in SF". Ce modèle fondation est conçu pour permettre aux robots humanoïdes d'exécuter des tâches à contact riche : préhension d'objets, versement de liquides et utilisation d'outils. L'entreprise a publié des résultats sur trois types de benchmarks : manipulation sur table avec des humanoïdes, manipulation en cuisine et versement de café en conditions réelles. Les métriques précises n'ont pas été rendues publiques au moment de l'annonce, ce qui limite toute évaluation indépendante des performances revendiquées. L'approche "dexterity-first" marque un choix de priorité distinct dans la course aux modèles fondation pour robots. La manipulation fine reste le principal goulot d'étranglement de la robotique humanoïde à usage industriel : la locomotion est largement résolue, mais la préhension d'objets variés dans des environnements non structurés demeure difficile à généraliser. L'inclusion d'évaluations en conditions réelles (café, cuisine) plutôt qu'exclusivement en laboratoire suggère une volonté de démontrer une réduction du sim-to-real gap. Pour un intégrateur ou un COO industriel, un modèle capable de gérer des objets divers sans reprogrammation par tâche représente un levier de productivité concret, à condition que les résultats tiennent hors conditions contrôlées. RLWRLD s'inscrit dans un segment en densification rapide : celui des fournisseurs de couche d'intelligence logicielle pour robots tiers, sans fabriquer leur propre hardware. Physical Intelligence (modèle Pi-0), qui adopte une stratégie similaire, est le concurrent le plus direct. En parallèle, Figure AI (Figure 03), Apptronik, 1X et Boston Dynamics développent des modèles intégrés hardware-logiciel. L'annonce de RLWRLD reste au stade du teaser technique : aucune date de disponibilité commerciale, aucun partenaire constructeur ni client pilote n'a été communiqué.

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3arXiv cs.RO

MotionVLA : un modèle vision-langage-action pour les robots humanoïdes

Une équipe de l'AIGeeksGroup a publié le 18 juin 2026 sur arXiv (2606.15142) MotionVLA, un modèle de type Vision-Language-Action conçu pour générer du mouvement humanoïde réaliste à partir d'images de scène et d'instructions textuelles. Le coeur de la contribution repose sur DSFT (Dual-Stream Frequency Tokenizer), un tokeniseur qui décompose le signal de mouvement en deux flux distincts : un flux Base capturant la sémantique de pose basse fréquence, et un flux Phys encodant la dynamique physique haute fréquence. Cette séparation s'appuie sur une analyse en transformée en cosinus discrète (DCT) du corpus HumanML3D, qui révèle un déséquilibre concret : cinq coefficients DCT suffisent à couvrir 93 % de l'énergie des positions articulaires, mais seulement 37 % de l'énergie des vélocités. Les deux flux sont compressés indépendamment par troncature DCT et encodage BPE, puis réinjectés dans un transformeur autorégressif basé sur Qwen3.5 2B. Sur les benchmarks HumanML3D et MBench, MotionVLA réduit l'écart de diversité avec les données réelles de plus de 50 % et améliore la cohérence mouvement-condition de 3,8 %. Ce résultat pointe une limite structurelle des approches à codebook unique, qui dominent actuellement la génération de mouvement humanoïde : en forçant des signaux hétérogènes dans un espace de quantification commun, ces méthodes sous-représentent systématiquement les composantes dynamiques hautes fréquences au profit de la géométrie de pose. Pour les équipes travaillant sur le contrôle de robots humanoïdes ou la synthèse d'animation procédurale, cela signifie que la qualité du mouvement généré peut sembler plausible en posture statique mais manquer de naturel en transition. L'architecture duale de MotionVLA, malgré un backbone léger de 2 milliards de paramètres, obtient des gains mesurables sans augmenter significativement le coût de calcul. MotionVLA s'inscrit dans un mouvement de recherche plus large qui adapte les VLA, initialement développés pour le contrôle robotique visuomoteur, à la génération de comportement humanoïde. Le modèle s'appuie sur Qwen3.5, la famille de modèles open-weight d'Alibaba, et le code source est disponible sur GitHub (AIGeeksGroup/MotionVLA). À ce stade, il s'agit exclusivement d'un résultat de recherche académique évalué sur des benchmarks synthétiques standard, sans déploiement industriel ni partenariat hardware annoncé. Les acteurs comme Figure AI, 1X, Agility Robotics ou Fourier Intelligence, qui investissent dans la génération de mouvement pour leurs humanoïdes, suivent de près ce type de travaux, même si le chemin du benchmark de laboratoire vers un déploiement sim-to-real reste non démontré ici.

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4Robotics Business Review

Skild AI dévoile S1, son modèle fondation phare pour la robotique

Skild AI a dévoilé S1, son modèle de fondation robotique phare, conçu pour l'apprentissage en contexte : une vidéo d'un humain réalisant une tâche, ajoutée au prompt, suffit au robot pour la reproduire sans réentraînement, explique le cofondateur et PDG Deepak Pathak. Fondée en 2023, la start-up a levé près de 1,7 milliard de dollars pour bâtir ce "cerveau" robotique généraliste. S1 cible des tâches longues, jusqu'à dix minutes, comme rempoter une plante, préparer un café ou cuisiner des pancakes, plutôt que les gestes de quelques secondes habituellement démontrés. Il combine quatre sources de données d'entraînement, téléopération, vidéos humaines, simulation et gants de capture de mouvement, chacune compensant les limites des autres. Pathak affirme que le robot a improvisé le retournement d'une crêpe à la spatule sans aucun exemple de ce geste dans ses millions d'heures de données d'entraînement, en généralisant à partir de la seule vidéo du prompt. Le modèle est dit "omni-corps", fonctionnant sur bras fixes, quadrupèdes et humanoïdes. Cette annonce s'inscrit dans le débat sur un éventuel "moment ChatGPT" de la robotique, où un modèle de fondation unique remplacerait le post-entraînement tâche par tâche qui freine aujourd'hui le passage à l'échelle des déploiements. Si ces résultats se confirment sur des tâches longues et non scriptées, ils contrediraient l'idée que l'apprentissage en contexte ne fonctionne que sur des gestes courts déjà vus en simulation. Pour les intégrateurs, un modèle apprenant par une seule vidéo démonstrative réduirait le coût de reconfiguration des robots face à de nouvelles lignes ou de nouvelles références produits. Skild AI n'a toutefois publié ni protocole de test indépendant, ni taux de réussite chiffré, ni durée de cycle précise : ces démonstrations restent une vitrine contrôlée plutôt qu'un produit validé en conditions industrielles. L'entreprise reconnaît elle-même que ses résultats sur humanoïdes, capables de continuer une tâche après la perte d'un membre, proviennent d'une version antérieure du modèle, pas encore mise à l'échelle. Skild AI a été cofondée en 2023 par Deepak Pathak et Abhinav Gupta, chercheurs issus de Carnegie Mellon, avec l'ambition de vendre un modèle de fondation indépendant du matériel plutôt que de construire son propre robot. Ses près de 1,7 milliard de dollars levés en font l'un des acteurs les mieux capitalisés du secteur, aux côtés de rivaux développant leurs propres modèles vision-langage-action, comme Pi-0 de Physical Intelligence, GR00T N2 de NVIDIA ou Helix de Figure AI, tandis que des humanoïdes comme Optimus ou Figure 03 restent pilotés par des piles logicielles propriétaires intégrées verticalement. Contrairement à ces approches liées à un matériel spécifique, Skild positionne S1 comme une couche logicielle tierce, applicable à des plateformes existantes. L'entreprise dit vouloir concentrer ses prochains efforts sur l'amélioration de S1 sur humanoïdes, sans donner de calendrier de déploiement pilote ni de client industriel nommé à ce stade.

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