Chine/AsiePandaily 9 octobre 2026

CAIR présente CARES 4.0, un agent clinique multimodal qui propose des suggestions aux médecins, pas des verdicts

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Le Centre for Artificial Intelligence and Robotics (CAIR), rattaché au Hong Kong Institute of Science & Innovation de l'Académie chinoise des sciences, a dévoilé CARES 4.0, un système d'agent d'IA clinique multimodal. Il a été lancé lors du 4e symposium CREATE sur la robotique clinique et l'IA incarnée, organisé par CAIR avec la Hong Kong Science and Technology Parks Corporation au Hong Kong Science Park. Selon CAIR, le cadre agentique et la boîte à outils générale sont publiés, les outils médicaux sont en cours de déploiement, et les modèles d'échographie et de vidéo chirurgicale rejoindront la plateforme gratuitement. Le système repose sur le framework agentique Harness et sur les modèles de fondation maison de CAIR pour le scanner, l'IRM, l'échographie, l'endoscopie et l'EEG. Il aurait été validé dans plusieurs hôpitaux de premier rang sur trois usages : l'assistance au parcours diagnostique, du motif de consultation à l'imagerie et à l'anatomopathologie ; les questions en langage naturel sur l'activité d'un service, comme la charge des équipements ou la répartition des cas ; et les analyses statistiques ou modèles d'apprentissage simples sur des jeux de données de spécialité. Une fonction est déjà utilisée en clinique : l'alerte de risque spatial pendant les gestes, qui prévient le médecin lorsqu'un instrument approche de vaisseaux ou de nerfs majeurs. En bronchoscopie au Premier hôpital affilié de l'université Sun Yat-sen, elle peut signaler qu'un renflement apparent sur la paroi bronchique est en réalité un vaisseau, là où une biopsie risquerait de léser une artère.

Pour le directeur de CAIR, Liu Hongbin, cité par Leiphone, le changement est de nature et non de degré. Les versions 1.0 à 3.0 étaient des modèles répondant à des questions sur des images ou des vidéos, des outils que le médecin devait piloter lui-même. La 4.0 est un agent qui exécute des tâches : un chef de service souhaitant un rapport sur le volume opératoire, les consommables et le profil des patients du mois passé avait besoin d'un assistant travaillant avec CARES 3.0, alors que l'agent peut désormais le produire en demandant quel type d'analyse est attendu. Le positionnement éditorial compte autant que la technique : CARES se présente comme un assistant qui suggère et non comme un système qui tranche. Liu reconnaît que l'IA hallucine parfois et fait de sa réduction la priorité, surtout pour les conseils de type décision. Chaque suggestion est accompagnée de son raisonnement et de ses sources, appuyés sur des recommandations et de la littérature récente structurées, et « le médecin reste le décideur final ». Ce cadrage est pertinent pour les décideurs hospitaliers, mais il reste à vérifier : aucune métrique de performance, taux d'hallucination ou nom d'établissement de validation (hors Sun Yat-sen) n'est publié.

Côté contexte, CAIR affirme que ses systèmes, pour la plupart des outils antérieurs à CARES 4.0, sont utilisés dans plus de 30 hôpitaux : plus de 10 pour les postes de laryngoscopie, plus de 4 pour la bronchoscopie et plus de 10 pour l'échographie. Cette base installée donne au laboratoire un canal de diffusion crédible, mais elle ne dit rien de l'adoption de l'agent lui-même, dont la disponibilité complète reste échelonnée. Les demandes les plus fréquentes des médecins, selon Liu, sont de réduire leur effort et d'afficher des résultats plus lisibles pour éviter les contresens. CARES arrive dans un paysage où d'autres acteurs chinois avancent sur l'IA médicale : DAMO Academy d'Alibaba a ouvert son modèle de scanner abdominal DAMO RADAR, et United Imaging Intelligence promeut une stratégie d'hôpital orchestré par des agents. La gratuité annoncée des modèles d'échographie et de vidéo chirurgicale vise manifestement à constituer un écosystème autour de la plateforme. Les prochaines étapes à surveiller sont le calendrier de mise à disposition des outils médicaux et la publication de données d'évaluation indépendantes.

Impact France/UE

Pas d\'impact direct sur la France/UE

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WRC 2026 : plus de 300 entreprises présentent leurs applications, mais les choix technologiques restent incertains

Du 19 au 23 août 2026, la 11e édition du World Robot Conference (WRC 2026) s'est tenue dans le district de Yizhuang à Pékin, réunissant 373 entreprises chinoises et étrangères sur environ 50 000 mètres carrés répartis en quatre halls, selon les organisateurs. Plus de 3 000 produits étaient exposés, dont 311 lancements inédits, couvrant toute la chaîne de l'intelligence incarnée, des composants amont jusqu'aux applications finales. AI² Robotics a fait tourner son robot AlphaBot 2 en caisse de la boutique officielle tout en préparant cafés, glaces et cocktails à la demande. X-Square Robot a démontré des tâches ménagères autonomes et du tri de colis de formats variés. LimX Dynamics a exposé son humanoïde grandeur nature Oli aux côtés de ses modèles Luna et TRON 2, tandis qu'UBTECH a fait tourner en direct des démonstrations industrielles de chargement, déchargement et tri. JD.com n'a pas présenté un robot isolé mais un centre de réparation animé par sa propre équipe d'ingénieurs, avec un objectif d'extension à plus de 50 villes en trois ans. Juste avant l'événement, la startup américaine DynaRobotics a dévoilé Dyna-2, un modèle de fondation préentraîné, dit-elle, sur plus d'un million d'heures de vidéos à la première personne et affichant un comportement de scaling. Pendant le salon, Generalist a présenté GEN-1.5, crédité d'un apprentissage en contexte en une seule démonstration après huit mois de préentraînement, que certains ont qualifié de "moment GPT-3" de l'intelligence incarnée, une comparaison à prendre avec prudence tant qu'aucune évaluation indépendante n'est publiée. Le glissement du "montré" au "qui travaille réellement" est le signal le plus concret de cette édition: les stands faisaient tourner des tâches de bout en bout devant le public, un test que la plupart des démonstrations robotiques ne passent habituellement pas. Mais pour les intégrateurs et décideurs B2B, l'enseignement le plus utile vient des plus d'une dizaine de sessions à huis clos tenues en parallèle, où les professionnels ont constaté que la "divergence de trajectoires" domine toujours le secteur: les paradigmes de modèles, de données et d'entraînement pour les architectures vision-langage-action restent non stabilisés, contrairement à l'hypothèse d'une convergence rapide vers une pile technique dominante. Cette absence de consensus complique les choix d'achat et de partenariat des industriels, tenus de miser sur une technologie avant que le marché n'ait tranché, et illustre la tension propre aux acteurs chinois: suivre une frontière technique mouvante tout en accélérant leurs déploiements dans ce que plusieurs intervenants appellent "l'année de l'atterrissage" de la robotique incarnée. Le WRC, à sa 11e édition, s'est imposé comme le rendez-vous annuel de référence de la robotique chinoise, baromètre du passage de la recherche à l'industrialisation. Le paysage concurrentiel oppose des groupes chinois installés comme UBTECH et JD.com et des jeunes pousses spécialisées comme LimX Dynamics, X-Square Robot et AI² Robotics à des laboratoires américains, DynaRobotics et Generalist, qui misent sur des modèles de fondation entraînés à grande échelle sur des vidéos humaines. Aucun acteur français ou européen ne figurait parmi les annonces marquantes. La suite se jouera sur l'exécution: JD.com a déjà fixé un calendrier de trois ans pour son réseau de centres de réparation, tandis que la validation indépendante de Dyna-2 et GEN-1.5 reste à venir. Comme l'a résumé un fondateur basé à Shenzhen, les approches actuelles ne seront peut-être plus la norme dans cinq ans, "mais c'est le chemin nécessaire, tout comme plus personne ne parle des CNN aujourd'hui".

UEAucun acteur français ou européen ne figurait parmi les annonces marquantes du WRC 2026, ce qui souligne l'absence de la France/UE dans la course a l'intelligence incarnée face aux écosystèmes chinois et américain.

Chine/AsieActu

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L'entreprise Ant Group robotique Lingbo adopte une nouvelle approche pour construire les cerveaux des robots

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Chine/AsieOpinion

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Soutien politique et production de masse propulsent les ETF de robots humanoïdes à l'aube d'une phase critique

La Chine accélère sa stratégie dans la robotique humanoïde : le ministère de l'Industrie et des Technologies de l'Information (MIIT), en coordination avec la SASAC (Commission de supervision des actifs d'État), a fixé un objectif contraignant de plus de 10 000 unités humanoïdes déployées d'ici fin 2026, signalant un passage de l'incitation à la R&D vers une obligation de déploiement industriel. Sur le plan production, le Centre d'innovation en robotique humanoïde de Pékin a confirmé que le Tiangong 3.0 entrera en fabrication en série au second semestre 2026, avec des réductions de coûts attendues supérieures à 50 %. UBTECH a formalisé une coentreprise pour développer des puces d'intelligence incarnée, avec un capital enregistré de 100 millions de yuans. Côté chaîne d'approvisionnement, Wanma et Langxin Electric ont commencé des livraisons en volume de composants critiques. À l'international, GenesisAI, soutenu par l'ex-PDG de Google Eric Schmidt, a lancé son robot industriel Eno, tandis que Faraday Future affirme avoir livré 157 unités réparties sur quatre modèles. Dans ce contexte, l'ETF Robot d'Invesco Great Wall (code 159559), indexé sur le Guozheng Robot Industry Index (980022), affiche une exposition de plus de 73 % aux valeurs du secteur humanoïde, avec une allocation sectorielle dominée par les équipements mécaniques à 47,23 % (réducteurs, vis à billes, moteurs) et les équipements électriques à 14,68 %. Ce moment marque une inflexion structurelle : la Chine ne pilote plus la filière par subventions symboliques mais par objectifs de déploiement chiffrés et datés, ce qui force les intégrateurs et les acheteurs industriels à anticiper des volumes réels dès 2026. La maturité affichée de la chaîne d'approvisionnement, notamment autour des composants à haute valeur (actionneurs, chips embarqués), réduit un des principaux goulets d'étranglement identifiés lors des phases pilotes. Toutefois, il convient de rester prudent : l'article source est en grande partie un texte promotionnel pour le fonds 159559 lui-même, dont la performance de 60,81 % sur deux ans est mise en avant face aux 34,02 % du CSI 300. Les chiffres de déploiement restent des objectifs politiques, pas des confirmations de livraisons effectives, et les vidéos de démonstration des robots ne constituent pas une preuve de passage à l'échelle industrielle. La trajectoire de la robotique humanoïde chinoise s'inscrit dans un effort stratégique accéléré depuis 2023, avec des acteurs comme Unitree, AgiBot et UBTECH qui avancent en parallèle. À l'international, Tesla (Optimus Gen 3), Figure (Figure 03), Physical Intelligence (pi0), Agility Robotics et Boston Dynamics maintiennent une pression concurrentielle forte, principalement sur les cas d'usage logistique et manufacture. Le second semestre 2026 et l'année 2027 sont désignés comme la première fenêtre de réalisation de revenus réels pour le secteur, sous réserve que les objectifs de déploiement se confirment en commandes fermes plutôt qu'en annonces de pilotes.

UELa montée en puissance industrielle chinoise dans les humanoïdes (objectif 10 000 unités d'ici fin 2026, passage aux mandats de déploiement) crée une pression concurrentielle indirecte sur les fabricants et intégrateurs européens de composants robotiques critiques (actionneurs, réducteurs, chips embarqués).

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Nvidia devient premier partenaire mondial de simulation tactile, nouveau financement de centaines de millions et commandes multipliées par quatre au premier semestre

La société pékinoise Tashan Technology (他山科技) a bouclé un tour de série B de plusieurs centaines de millions de yuans, avec la participation de Joyson Electronics, Taiping Innovation, AUX, Pengling, Lavender Hill Capital Partners (LHCP) et Hongshan Capital, ainsi qu'un réinvestissement des actionnaires historiques Daoshi Technology et Binfu Capital. Les fonds serviront à l'itération des capteurs et puces tactiles, au déploiement de solutions par secteur et à la construction d'une plateforme d'entraînement tactile. Fondée en 2017, l'entreprise développe une pile complète de perception tactile pour robots, du silicium à l'application : une équipe issue de Tsinghua et de l'université de Manchester, avec Steve Furber, co-inventeur de l'architecture ARM, comme chercheur en chef, et un laboratoire commun avec Manchester créé dès 2019. Son produit phare est une puce mixte analogique-numérique basée sur un réseau de neurones à impulsions, conçue pour un traitement tactile embarqué à faible latence ; une nouvelle génération vient d'être gravée avec lancement prévu au troisième trimestre 2026. Les capteurs TS-F (bout de doigt, résolution de force de 0,01 N, reconnaissance de plus de 30 matériaux sans contact) et TS-E (pince) ont vu leur fréquence de mesure multipliée par 3 à 4 cette année. Deux centres de collecte de données ont ouvert à Pékin et dans le Hubei en mars et mai 2026, et la société se présente comme premier partenaire mondial de simulation tactile de Nvidia Isaac Sim, avec un moteur open source sur MuJoCo. Selon l'entreprise, les commandes de capteurs tactiles atteignaient fin mai déjà quatre fois le chiffre d'affaires annuel 2025, pour plus de 180 clients incluant Galbot, Xingdong Jiyuan ou BrainCo, et une part de marché revendiquée supérieure à 80 % sur les capteurs tactiles pour mains robotiques humanoïdes. Ces chiffres, invérifiés indépendamment, illustrent néanmoins un basculement réel du secteur : le taux d'équipement tactile des mains articulées serait passé d'environ 20 % à plus de 60 % en un an, un rythme d'adoption rare pour un composant matériel. Cela confirme une hypothèse qui circulait dans l'IA incarnée sans preuve solide jusqu'ici : sans retour de force, la boucle perception-action ne se referme pas sur des tâches de manipulation fine, et la seule vision ne suffit pas à saisir des objets fragiles ou déformables. Que des fournisseurs de modèles achètent désormais des capteurs en volume pour entraîner leurs systèmes tactiles renforce l'idée que la donnée tactile devient une ressource aussi disputée que la vidéo de démonstration, avec des conséquences directes de coût et de fiabilité pour les intégrateurs qui équipent des mains robotiques. Le partenariat le plus marquant reste la collaboration avec Richard Sutton, lauréat du prix Turing et figure fondatrice de l'apprentissage par renforcement, autour d'un projet baptisé "jardin d'enfants pour robots", visant à faire apprendre aux machines par essai-erreur tactile en environnement réel. Tashan prévoit que son activité robotique dépassera l'automobile de 3 à 4 fois en 2026, pour environ deux tiers du chiffre d'affaires, et anticipe une vague d'algorithmes et de modèles tactiles commerciaux à partir de 2027, un calendrier qui reste, comme les autres métriques, à confirmer par les livraisons effectives.

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