IA physiquePandaily 14 septembre 2026

Shanghai AI Lab lance Intern W0, un modèle du monde physique pour la robotique à retour de force et tactile

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Le Shanghai Artificial Intelligence Laboratory a présenté W0, un modèle de fondation robotique baptisé Intern physical world model, conçu pour combiner vision, force et toucher dans des tâches physiques à contact riche, avec perception, prédiction, action et correction s'exécutant en parallèle plutôt qu'en chaîne rigide. Deux piliers le définissent : une perception force-tactile native, où la vision fixe cibles et trajectoires d'approche, le retour de contact ajuste qualité de préhension et détection de glissement, et l'état corporel suit pose et mouvement ; et une architecture « duplex » asynchrone à fréquences multiples, planification longue en arrière-plan et commandes moteur à haute fréquence, pour raccourcir le délai entre un changement d'environnement et la correction du geste. W0 diffère du projet NCP-ArchPreview, mené avec le LUMIA Lab de l'université Jiao Tong de Shanghai sur la prédiction du concept suivant en espace latent. Connecté à la plateforme Intern InkStone et au modèle scientifique Intern S2, W0 a fait tourner des boucles fermées en laboratoire humide et sec : évolution dirigée de protéines d'édition génique, synthèse organique de mépivacaïne, préparation de nanoparticules lipidiques avec ajustements dynamiques de paramètres en cours de run.

Pour les intégrateurs et décideurs de la robotique industrielle, ce choix diffère du pari humanoïde grand public : plutôt que la démonstration spectaculaire, le laboratoire vise l'automatisation d'expériences scientifiques, où la fiabilité du contact (préhension, glissement, micro-ajustement) prime sur la marche ou la manipulation domestique. Si le couplage force-tactile-vision en duplex tient au-delà des cas montrés, il fournirait un argument concret dans le débat sur le passage à l'échelle des modèles vision-langage-action au-delà de vidéos de démonstration triées, un reproche récurrent fait au secteur. Les résultats de laboratoire humide cités restent toutefois issus en partie de couverture secondaire relayée par le laboratoire lui-même comme preuve précoce, non d'une validation indépendante ni d'un déploiement à grande échelle : une preuve de faisabilité sur un nombre limité de protocoles, pas un produit fini.

W0 s'inscrit dans l'effort plus large du Shanghai AI Lab pour bâtir une pile de modèles d'IA physique, distincte de sa branche NCP-ArchPreview menée avec l'université Jiao Tong de Shanghai. Contrairement aux humanoïdes commerciaux orientés logistique ou assemblage industriel, le laboratoire cible en priorité les instruments de paillasse et les protocoles de chimie, biologie et science des matériaux, présentés comme une brique sous les flux Intern InkStone plutôt que comme un robot grand public. La suite dépendra de la capacité du contrôle force-tactile duplex à généraliser au-delà des trois cas démontrés, protéines d'édition génique, synthèse de mépivacaïne, nanoparticules lipidiques ; le laboratoire présente ces résultats comme l'ouverture d'un chemin allant de la déduction de schémas à l'expérience instrumentée, sans calendrier de déploiement ni partenaires pilotes annoncés à ce stade.

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PHANES AI, start-up fondée par Yang Shuo, professeur à l'Institut de technologie de Harbin (campus de Shenzhen), a publié un nouveau modèle de fondation tactile baptisé TouchWorld, conçu pour la manipulation dextre en robotique. L'objectif est de combler une faille des modèles vision-langage-action (VLA) actuels: ceux-ci peuvent voir qu'un doigt robotique touche un bouton, mais ne peuvent pas savoir s'il a réellement été enfoncé. TouchWorld attribue au toucher un double rôle. En mode prédictif, avant d'exécuter une action, le modèle anticipe non seulement l'image visuelle attendue en fin de sous-tâche, mais aussi une carte tactile précisant quel doigt devrait ressentir une pression, à quel endroit et avec quelle intensité, une référence physique que la vision seule ne peut fournir. En mode réactif, une fois le contact établi, le modèle lit en continu les signaux tactiles et l'état des articulations pour appliquer des micro-corrections de position, de force de préhension et d'angle du poignet, sans nécessiter une replanification par la politique de haut niveau. Sur six tâches réelles (arrosage de plantes, nettoyage de table, insertion de prise, insertion de tasse, récurage de poêle, prise de mouchoir), TouchWorld atteint 65,0% de réussite en conditions normales et 57,2% en présence de perturbations comme le déplacement de la cible ou une interférence de préhension, soit 15,7 et 16,0 points de plus que la meilleure référence testée. Chaque tâche a été entraînée sur 200 trajectoires de téléopération et évaluée sur 100 essais robotiques réels. Cette approche répond à un problème concret pour l'industrie: les modèles VLA actuels échouent souvent en silence lorsqu'un contact physique ne se passe pas comme prévu, un angle mort critique pour des applications comme l'assemblage de précision ou la manipulation d'objets fragiles. En traitant le signal tactile comme un flux séparé plutôt que comme une modalité fondue dans le pipeline visuel, PHANES AI défend l'idée que la densité d'information et la vitesse de traitement du toucher sont trop différentes de celles de la vision pour partager une même architecture sans que le signal tactile ne soit noyé. Si les résultats se confirment à plus grande échelle, ce découplage pourrait devenir un standard pour les robots humanoïdes ou les bras industriels appelés à manipuler des objets déformables ou mal positionnés, un domaine où la démonstration en laboratoire peine souvent à se traduire en fiabilité réelle. Yang Shuo, né en 1998, est déjà professeur titulaire et directeur de thèse à HIT Shenzhen, l'un des plus jeunes professeurs titulaires de Chine. Lauréat de la bourse doctorale Google (un des neuf récipiendaires mondiaux) et finaliste du prix du meilleur article à ICLR, il est rentré en Chine à 26 ans pour fonder PHANES AI, qui réunit désormais une équipe couvrant les données, la modélisation, le contrôle robotique et le matériel. L'entreprise s'inscrit dans une compétition mondiale sur les modèles de fondation pour la manipulation dextre, aux côtés d'acteurs comme les équipes derrière Pi-0 ou GR00T N2, avec pour différenciation affichée le traitement natif du signal tactile plutôt qu'un simple ajout de capteurs.

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Tau-zéro WM : un modèle du monde vidéo-action unifié pour la manipulation robotique

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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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