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Le F-47, chasseur de sixième génération, vise un rayon d'action de 1 000 milles marins, soit 70 % de plus que le F-22
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Le F-47, chasseur de sixième génération, vise un rayon d'action de 1 000 milles marins, soit 70 % de plus que le F-22

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Le F-47, chasseur de sixième génération, vise un rayon d'action de 1 000 milles marins, soit 70 % de plus que le F-22
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L'US Air Force conçoit son chasseur de sixième génération F-47 pour qu'il puisse parcourir plus de 1 000 milles nautiques (environ 1 850 km) depuis sa base, accomplir sa mission et revenir. C'est un rayon de combat supérieur à celui du F-22 Raptor, crédité de 590 milles nautiques (environ 1 090 km), et du F-35A, à 670 milles nautiques (environ 1 240 km). Le général de brigade Timothy Helfrich, responsable de l'acquisition pour les chasseurs et avions avancés à l'Air Force Life Cycle Management Center, a détaillé ces objectifs lors d'un entretien avec le Mitchell Institute. Il vise un premier vol en 2028, la mise en service dépendant ensuite du développement et des essais. Sur la base des chiffres publics, le gain serait d'environ 70 % face au F-22 et de près de 50 % face au F-35A. Le rayon de combat se distingue de la portée de convoyage : il mesure la distance à laquelle l'appareil peut opérer, remplir sa mission et rentrer, selon les conditions et les besoins en carburant.

Cet écart pèserait surtout dans le Pacifique, où les distances et les missiles chinois à longue portée menacent bases aériennes, hubs logistiques et appareils de soutien. Un chasseur capable d'opérer plus loin de ses bases laisse aux commandants davantage de choix de déploiement et peut réduire le nombre de ravitaillements pour certaines missions, même si les ravitailleurs resteront nécessaires pour les patrouilles prolongées ou la pénétration profonde de zones défendues. Il faut toutefois lire ces chiffres avec prudence : il s'agit d'objectifs de conception, pas de performances démontrées, et les comparaisons reposent sur des valeurs publiques de référence dont les hypothèses de mission ne sont pas précisées. Helfrich affirme aussi que le F-47 sera nettement plus survivable que les chasseurs de cinquième génération, mais ni la surface équivalente radar ni les performances de guerre électronique n'ont été publiées. Cet avantage ne peut donc pas être évalué de façon indépendante. L'architecture entièrement ouverte promise, qui doit faciliter l'ajout de logiciels, de capteurs et de fonctions de guerre électronique, n'est pas propre à la sixième génération, puisque le F-15EX l'utilise déjà. L'enjeu est de l'associer à la furtivité.

Boeing a remporté le contrat de développement d'ingénierie et de fabrication en mars 2025, pour l'avion central habité du programme Next Generation Air Dominance. Les objectifs annoncés précédemment comprennent une vitesse supérieure à Mach 2 et au moins 185 appareils. Le F-47 doit opérer avec des drones de combat collaboratifs (CCA), qui étendraient la couverture des capteurs, emporteraient des armes supplémentaires et compliqueraient le ciblage ennemi. Contrairement au F-35A multirôle, il est pensé pour la supériorité aérienne de haut niveau, avec une furtivité que n'offrent ni le F-15EX (environ 13,4 tonnes d'emports externes) ni le F-16. Le coût final, le calendrier et les cadences dépendront des essais, de la capacité industrielle et des budgets futurs. Face à l'expansion chinoise des flottes de chasseurs, des arsenaux de missiles et des défenses aériennes intégrées, l'Air Force parie sur le F-47 pour garder la supériorité aérienne contestable, ce qui suppose de transformer des exigences ambitieuses en un avion abordable.

Impact France/UE

Pas d\'impact direct sur la France/UE

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Ce que trois jours de construction d'un robot m'ont appris
1Robohub 

Ce que trois jours de construction d'un robot m'ont appris

Du 25 au 27 août, l'Institute for Safe Autonomy de l'université de York (Royaume-Uni) a accueilli le MicroMaze Robot Hackathon, organisé dans le cadre du programme UK RAS STEPS. Ce programme s'adresse aux Research Technical Professionals, les ingénieurs et techniciens qui font tourner les infrastructures et les logiciels de la recherche académique. Le défi consistait à construire un petit robot autonome, puis à lui faire franchir des labyrinthes de difficulté croissante. Une participante, qui en fait le récit dans un billet de blog, formait une équipe avec deux collègues, Emily et Joolz. En trois jours, le trio est parti d'une boîte de composants et d'un châssis découpé au laser pour arriver à un robot capable de traverser un labyrinthe. La plateforme associait capteurs, moteurs et carte Raspberry Pi Pico W programmée en MicroPython. L'événement était organisé par Rob Woolley. Le texte ne donne ni classement, ni temps de parcours, ni nombre d'équipes, ni budget matériel. C'est un témoignage personnel, pas un compte rendu de compétition. Il n'y a ici aucune avancée technologique, et il serait trompeur d'en présenter une. L'intérêt est ailleurs. L'autrice décrit la boucle classique du développement robotique : intégrer capteurs et actionneurs, déboguer, essuyer des essais ratés, puis se demander pourquoi le robot fait autre chose que ce qui était prévu. À l'échelle d'un micro-robot, on retrouve l'écart entre le comportement attendu et le comportement réel qui pèse sur toute la robotique, des humanoïdes aux AMR d'entrepôt. Pour un décideur ou un intégrateur, le signal concerne surtout les compétences. Les Research Technical Professionals sont ceux qui déploient et maintiennent les robots dans les laboratoires. Un format court, sur matériel grand public et en langage accessible, leur permet de gagner en pratique matérielle et de se constituer un réseau. L'autrice dit d'ailleurs en retenir avant tout les amitiés nouées, ce qui rappelle que ces événements servent d'abord à créer des communautés. Le contexte est celui d'un écosystème académique britannique qui structure le métier de technicien de recherche en robotique et systèmes autonomes. Le choix du lieu est cohérent : l'Institute for Safe Autonomy de York travaille sur la sûreté des systèmes autonomes, une question centrale pour tout déploiement industriel à grande échelle. Le labyrinthe est un exercice ancien de la robotique, popularisé par les concours de type micromouse. C'est un banc d'essai pédagogique commode, car il impose de percevoir, de décider et d'agir sans intervention humaine. Aucun acteur français ou européen n'est cité, et aucune suite formelle n'est annoncée. Les participants évoquent seulement l'envie de se revoir. Reste à voir si le programme UK RAS STEPS reconduira ce format, mais rien dans le récit ne permet de l'affirmer.

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Un système d'IA apprend à fluidifier la circulation des robots en entrepôt
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Un système d'IA apprend à fluidifier la circulation des robots en entrepôt

Des chercheurs du MIT et de la société américaine Symbotic ont publié le 20 avril 2026 dans le Journal of Artificial Intelligence Research un système hybride capable de coordonner en temps réel des flottes de centaines de robots autonomes (AMR) dans des entrepôts e-commerce à grande échelle. La méthode repose sur un réseau de neurones entraîné par apprentissage par renforcement profond (deep RL), qui décide en continu lesquels des robots doivent être priorisés à chaque instant en fonction de la formation de congestions. Une fois cette décision prise, un algorithme de planification déterministe transmet les instructions aux robots pour qu'ils se reroutent avant d'atteindre un point de blocage. Dans des simulations inspirées de layouts réels d'entrepôts e-commerce, le système a atteint un gain de débit (throughput) d'environ 25 % par rapport aux méthodes de référence actuelles. Han Zheng, doctorant au Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS) du MIT et auteur principal, précise que même une amélioration de 2 à 3 % du throughput représente un impact économique significatif à cette échelle. L'enjeu opérationnel est concret : dans un entrepôt dense, une collision ou un embouteillage mineur peut forcer l'arrêt complet du site pendant plusieurs heures pour intervention manuelle, un coût inacceptable pour les opérateurs logistiques. Ce que prouve ce travail, c'est que le deep RL peut dépasser les performances des algorithmes conçus par des experts humains sur un problème combinatoire dynamique, là où les heuristiques classiques peinent à s'adapter aux variations de charge ou de topologie. Le système démontre aussi une capacité de généralisation : entraîné sur certains layouts, il s'adapte à des configurations différentes (nombre de robots, géométrie de l'entrepôt) sans réentraînement complet. Pour les intégrateurs et les COO industriels, cela signifie qu'un modèle unique pourrait être déployé sur plusieurs sites sans re-paramétrage lourd, réduisant le coût de mise en oeuvre. Il faut toutefois noter que les résultats présentés restent à ce stade issus de simulations, et qu'aucun déploiement réel en production n'est encore documenté dans la publication. Symbotic, partenaire industriel de ces travaux, est un acteur américain spécialisé dans l'automatisation d'entrepôts qui équipe notamment les centres de distribution de Walmart et de C&S Wholesale Grocers. La collaboration avec le groupe de Cathy Wu (professeure associée en génie civil et environnemental au MIT, membre du LIDS) s'inscrit dans une tendance plus large d'intégration de méthodes d'IA avancées dans la gestion de flottes robotiques, un domaine où l'on retrouve également des approches concurrentes chez Amazon Robotics, 6 River Systems (Shopify) et Locus Robotics. Du côté européen, des acteurs comme Exotec (France), dont le système Skypod opère dans des entrepôts Decathlon et Carrefour, s'appuient encore principalement sur des planificateurs déterministes ; ce type de travaux pourrait orienter leurs prochaines générations de software. La prochaine étape logique pour l'équipe MIT/Symbotic sera une validation en environnement réel, dont aucune timeline n'est encore annoncée publiquement.

UEExotec (France), dont le système Skypod s'appuie sur des planificateurs déterministes dans les entrepôts Decathlon et Carrefour, pourrait s'orienter vers ce type d'approches RL hybrides pour ses prochaines générations de software de gestion de flotte.

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Tchernobyl : les robots au cœur d'un hackathon infernal
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Tchernobyl : les robots au cœur d'un hackathon infernal

Après l'explosion du réacteur n°4 de la centrale nucléaire de Tchernobyl en avril 1986, l'absence de bâtiment de confinement a dispersé des débris hautement radioactifs sur l'ensemble du site. Une vidéo mise à jour de la chaîne YouTube Chornobyl Family, version enrichie d'un reportage publié en 2023, retrace la course effrénée pour concevoir des robots capables de mesurer la radioactivité et d'évacuer ces débris. Des équipes venues de toute l'URSS et de pays alliés ont conçu une succession de machines, avec des résultats très inégaux : le robot de mesure RR-1 surestimait les niveaux de radiation d'un facteur supérieur à dix, tandis que les RR-2 et RR-3, trop hauts sur pattes, se renversaient dès leur dépose par hélicoptère. Le premier robot d'évacuation, le TR-1A, restait rudimentaire ; les générations suivantes l'ont amélioré au fil des semaines et des mois. Le BAER Beloyarets, construit sur la base d'un chariot d'aéroport, équipé d'électronique à tubes à vide et de relais, propulsé par un moteur à combustion interne, s'est révélé l'un des designs les plus fiables ; il est aujourd'hui préservé dans la zone d'exclusion. Le bulldozer téléopéré STR-1 a ensuite permis de repousser les débris radioactifs des toits vers des conteneurs, réduisant fortement la contamination du site. Le choix du moteur à combustion plutôt que de batteries s'est avéré déterminant, les moteurs thermiques résistant bien mieux aux radiations que l'électronique embarquée. Autre enseignement frappant : face à l'échec ou à la lenteur de plusieurs robots, les mesures manuelles effectuées par des opérateurs humains se sont révélées, dans certaines situations, plus rapides et plus sûres que le déploiement robotique, un rappel utile que l'automatisation n'est pas toujours la solution la plus efficace en environnement extrême, contrairement à l'image souvent véhiculée par les démonstrations commerciales actuelles de robots industriels ou humanoïdes. Pour les intégrateurs et décideurs qui suivent aujourd'hui les efforts de robotisation en zones dangereuses (nucléaire, désamiantage, sites post-catastrophe), l'épisode rappelle que la fiabilité mécanique et la résistance environnementale priment souvent sur la sophistication logicielle, et que le déploiement sans tests préalables, pratique courante à l'époque faute de temps, reste un facteur d'échec majeur en robotique de terrain. Ce chantier tenait du hackathon géant : conceptions ad hoc, adaptations de matériel existant, machines retapées dans l'urgence pour tenir dans des zones à très haute radioactivité. Malgré ces échecs initiaux, les trois autres réacteurs RBMK de la centrale ont pu continuer à fonctionner en toute sécurité après la catastrophe, et la zone est aujourd'hui ouverte au tourisme, un résultat que la vidéo présente comme la réussite finale de ce qu'elle qualifie de "pire hackathon imaginable". Plusieurs de ces robots, dont le BAER Beloyarets, sont aujourd'hui exposés autour de la centrale et dans la ville de Tchernobyl. Les auteurs soulignent que les leçons tirées de cette improvisation technique restent pertinentes aujourd'hui, notamment pour le démantèlement des cœurs fondus de la centrale de Fukushima Daiichi au Japon, où la robotique reste confrontée aux mêmes contraintes : radiation extrême, accès limité et nécessité d'une fiabilité mécanique avant toute sophistication logicielle.

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Un robot pour smasher au badminton comme un pro
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Un robot pour smasher au badminton comme un pro

Le bricoleur américain Travis Mitchell a converti un bras robotique industriel Denso VS050, compact à six axes, en machine à servir des volants de badminton, en partant du modèle CAO officiel fourni par Denso. Le bras saisit un volant dans une trémie via une pince pneumatique puis l'insère entre deux disques tournant à grande vitesse qui le pincent et l'éjectent, le tout piloté par un microcontrôleur ATmega AVR (préféré à un Raspberry Pi Pico pour ses besoins en entrées-sorties) et monté sur un bureau à hauteur réglable. Après des essais en atelier puis sur un vrai terrain, la solution retenue pour les disques lanceurs combine un disque en plastique imprimé en 3D et une bande de silicone assurant l'adhérence sans se déformer. Ce prototype reste une réalisation personnelle documentée dans la communauté des makers, sans lien commercial avec Denso ni volonté affichée de production en série, mais il illustre la réutilisation croissante de bras industriels compacts et abordables, conçus pour l'usine, vers des tâches sportives de niche. Aucune intelligence artificielle de type VLA n'intervient ici : l'enjeu est purement mécatronique, avec une synchronisation fine entre préhension pneumatique et éjection à haute vitesse, et un choix de matériaux délicat pour gérer friction et usure. Cela rappelle qu'à côté de la course aux robots humanoïdes généralistes, une part de l'innovation robotique continue de se jouer à petite échelle, avec du matériel industriel standard détourné pour résoudre des problèmes très spécifiques d'entraînement sportif automatisé. Le projet résulte de plusieurs années de tâtonnements de Mitchell, le volant empenné étant plus difficile à propulser qu'une balle de tennis car il freine très vite et nécessite un lancer par pincement rotatif plutôt qu'un simple tir pneumatique. Le choix du Denso VS050, bras habituellement destiné aux lignes d'assemblage industrielles, lui a permis de bénéficier d'une cinématique déjà éprouvée plutôt que de concevoir un bras sur mesure. Aucun calendrier de déploiement en club ou en compétition n'est évoqué ; les prochaines étapes annoncées concernent surtout l'amélioration de la fiabilité du lancer et du logiciel de contrôle.

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