Les robots humanoïdes sprintent et boxent, mais le vrai test reste de faire la lessive

Lors des World Humanoid Robot Games 2026 à Pékin, des robots humanoïdes ont couru, boxé, joué au football et accompli des tâches inspirées des usines, des restaurants et des situations d'urgence. Tiangong Ultra a bouclé le 100 mètres en 8,64 secondes, soit moins que le record du monde d'Usain Bolt (9,58 secondes). Dans une tribune, Wai-keung Fung, de l'université Cardiff Metropolitan, juge pourtant que le vrai test est ailleurs : la lessive. Aucun système robotique ne sait aujourd'hui traiter de façon fiable toute la chaîne. Elle comprend porter le panier, trier selon les programmes, sortir le linge, le suspendre, le plier et le repasser. Même le pliage reste difficile, car les vêtements varient en forme, taille, matière et degré de froissement. Un t-shirt peut être retourné, une manche coincée sous une autre pièce, un pantalon enroulé autour d'une serviette.

L'enjeu dépasse la lessive. Un sprint est un problème de coordination d'articulations et d'équilibre, mais la piste est prévisible et la ligne d'arrivée ne change pas de forme. Un tissu déformable change d'état dès qu'on en saisit un coin, et le robot doit détecter le glissement d'une prise et s'adapter. Pour les décideurs B2B, cela relativise les records athlétiques, qui prouvent la puissance de la locomotion plus que l'intelligence manipulatoire. Le chiffre de 8,64 secondes, par ailleurs, est un résultat de compétition sans équivalence de conditions avec un record humain homologué. Une ligne de production peut être organisée pour présenter les pièces à des positions connues. Un foyer, où les objets, les enfants et les animaux bougent sans cesse, ne le permet pas, ce qui éloigne les robots domestiques ou d'aide à la personne de ce que laissent croire les démonstrations.

L'auteur souligne aussi qu'une compétence acquise par un robot ne se copie pas comme une application. Un bras fixe à caméras en surplomb et pinces dédiées au textile n'a pas les contraintes d'un humanoïde, qui possède des caméras dans la tête, des mains à cinq doigts, d'autres articulations, et doit parfois bouger hanches et jambes pour rester stable en se penchant sur une table. Les capteurs diffèrent aussi, entre toucher fin dans les doigts et vision seule. Seule une partie du savoir se transfère : l'apparence d'une chemise, la position probable des épaules, ce qu'est un bon pli. Le robot récepteur doit ensuite l'exécuter avec son propre corps. Les projets de recherche comme Open X-Embodiment explorent ce problème en mettant en commun plus d'un million de trajectoires réelles issues de 22 types de robots, avec l'espoir de rendre l'expérience partageable entre morphologies. C'est la même logique que celle des modèles généralistes vision-langage-action (VLA) développés par les acteurs du secteur. Le texte fourni s'interrompt avant la conclusion de l'auteur sur ces résultats, et il ne cite ni pilote ni calendrier de déploiement.