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HumanoïdesInteresting Engineering 

Un robot humanoïde parcourt 1,2 million de pas lors d'un test d'endurance de 9 jours sur tapis roulant

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Figure AI soumet son humanoïde Figure 03 à un test d'endurance prolongé. Selon le CEO Brett Adcock, qui l'a annoncé sur X le 19 octobre 2026, le robot a marché pendant neuf jours consécutifs sur un tapis roulant. Il cumule 348 miles (environ 560 km) et 1,2 million de pas. Adcock présente l'essai comme un projet parallèle, lancé pour pousser la machine jusqu'à la panne et révéler des défaillances que des démonstrations courtes ne montrent pas. Le time-lapse publié montre le robot marchant dans une installation d'essai, relié à un câble d'alimentation. Figure 03, dévoilé le 9 octobre 2025, est la troisième génération de la plateforme de l'entreprise. Il embarque des caméras à fréquence d'images doublée et à latence divisée par quatre par rapport à la génération précédente, avec un champ de vision élargi de 60 %. Ses mains intègrent des caméras de paume et des capteurs tactiles sensibles à des forces de trois grammes. Il dispose aussi d'une recharge par induction sans fil, via des bobines dans les pieds, à 2 kW.

L'intérêt est de passer de la démonstration à la fiabilité. Pour un intégrateur ou un COO industriel, la question n'est pas de savoir si un humanoïde sait faire un geste, mais combien d'heures il tient sans intervention, et quelles pièces cèdent en premier (actionneurs, articulations, connectiques, thermique). 1,2 million de pas fournit un indicateur de fatigue mécanique sur la locomotion, qui est un point faible classique des plateformes bipèdes. Les limites sont toutefois importantes. Un tapis roulant est un environnement répétitif et contrôlé, sans charge utile, sans obstacles ni manipulation. Le câble visible laisse penser que l'alimentation n'est pas autonome, et Figure n'a précisé ni si un seul robot a tenu l'ensemble des neuf jours, ni le rôle de la recharge par induction, ni s'il y a eu des arrêts ou des maintenances. Tant que ces points restent flous, le chiffre démontre surtout une endurance de marche, pas une aptitude à tenir des postes industriels complets.

Cet essai prolonge une série de démonstrations d'endurance. En mai 2026, Figure avait diffusé en direct des Figure 03 triant des colis pendant environ 200 heures. Prévue pour huit heures, la diffusion s'était étendue à neuf jours, avec 249 560 colis traités. Plusieurs machines se relayaient pourtant, chacune travaillant trois à quatre heures avant de passer la main, ce qui relativise la notion d'endurance individuelle. Le 30 septembre, Figure a aussi annoncé le retrait de sa flotte Figure 02, à mesure que la production de Figure 03 monte en cadence. Cette génération avait été déployée chez BMW à Spartanburg (Caroline du Sud), où elle manipulait des tôles et a contribué à la production de plus de 30 000 BMW X3. Ses composants sur mesure rendant le démontage long, Figure a préféré faire fondre la majorité des robots dans une fonderie en Finlande. La suite dépendra de la publication de données plus complètes (taux de pannes, temps moyen entre défaillances, conditions de test), seules à même de transformer ce test en preuve de fiabilité face à Tesla (Optimus), Agility Robotics (Digit) ou Apptronik (Apollo).

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Holiday Robotics, société basée à Séoul, a levé 105 millions de dollars en série A ce mois-ci pour développer FRIDAY, un semi-humanoïde à base roulante destiné aux tâches industrielles répétitives. Contrairement aux humanoïdes bipèdes, FRIDAY repose sur une base mobile à roues et un buste dédié à la manipulation fine, avec des batteries interchangeables à chaud permettant de tenir une journée complète de production. L'entreprise revendique 64 degrés de liberté, dont 40 concentrés dans les mains, articulations totalement rétro-entraînables au niveau des bras et des mains, et une perception à 360 degrés combinant caméras et lidar pour supprimer les angles morts. Les mains intègrent des capteurs tactiles et un contrôle sensible à la force, censés permettre au robot de sentir le contact et de s'adapter aux variations de friction, de poids ou d'alignement des pièces. Aucun chiffre de prix, de charge utile en kilogrammes ou de temps de cycle n'est communiqué à ce stade, seule la répartition des degrés de liberté étant précisée par l'entreprise elle-même. Cette annonce illustre un repositionnement du discours dans la course aux humanoïdes industriels: après une vague de démonstrations centrées sur la marche et l'interaction, Holiday Robotics choisit de mettre en avant la dextérité manuelle comme véritable goulot d'étranglement de l'automatisation. L'argument rejoint un constat déjà partagé par plusieurs acteurs du secteur, à savoir que la préhension, le contact et la répétabilité fine restent plus difficiles à industrialiser que la locomotion. Sur le plan technique, l'entreprise revendique une approche vision-language-skill (VLS) plutôt qu'un modèle vision-langage-action (VLA) de bout en bout: chaque compétence élémentaire est entraînée et validée séparément, puis orchestrée pour composer des tâches complexes, ce qui faciliterait le diagnostic des échecs et la réutilisation des compétences sur de nouvelles tâches. Reste que ces affirmations proviennent uniquement du communiqué de l'entreprise, sans démonstration indépendante ni client nommé, et qu'aucun déploiement en usine réelle n'est encore documenté avec des métriques vérifiables. Holiday Robotics développe l'ensemble de sa pile en interne: Holiday Sim pour tester et durcir les comportements en simulation avant déploiement, Holiday Lab pour transformer démonstrations et échecs réels en compétences réutilisables, et OASys, encore en développement, pour faciliter le déploiement sur le terrain tout en réinjectant l'expérience opérationnelle dans le système. L'entreprise dit privilégier une stratégie de terrain d'abord, en ciblant des tâches répétitives à forte valeur mesurable plutôt que des démonstrations spectaculaires, une approche qui rappelle les discours prudents d'acteurs comme Figure ou Apptronik sur la nécessité de prouver la fiabilité avant la généralisation. La levée de fonds positionne Holiday parmi les prétendants sérieux du segment coréen de la robotique humanoïde industrielle, sans qu'aucun calendrier de déploiement commercial concret n'ait encore été précisé.

HumanoïdesOpinion
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Tesla proche de produire 1 000 humanoïdes Optimus par semaine, mais les robots peinent sur certaines tâches
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Tesla proche de produire 1 000 humanoïdes Optimus par semaine, mais les robots peinent sur certaines tâches

Tesla affirme avoir multiplié par dix sa cadence de production du robot humanoïde Optimus par rapport au deuxième trimestre 2026, et vise environ 1 000 unités par semaine d'ici la fin de l'année si la tendance se maintient. L'entreprise reconnaît toutefois que la production physique n'est plus le principal obstacle : ce sont les capacités cognitives d'Optimus qui limitent son utilité réelle. Le robot exécute correctement les tâches pour lesquelles il a été spécifiquement entraîné, mais se montre imprévisible face à des situations inédites, et l'apprentissage d'une tâche même simple peut prendre plusieurs jours. Tesla a constitué une bibliothèque de comportements élémentaires (saisir, soulever, marcher, poser, manipuler) destinée à être combinée par son "cerveau IA" en actions nouvelles, en s'appuyant sur plus de 500 000 heures de données d'entraînement, collectées notamment via des combinaisons de capture de mouvement et des opérateurs humains équipés de caméras. Côté matériel, la main d'Optimus, composée de plus de 100 pièces distinctes, reste un point faible : son assemblage est long et coûteux, et les capteurs tactiles manquent de durabilité. Tesla travaille sur un gant de capteurs remplaçable pour éviter de changer la main entière à chaque panne. Ce constat inverse le narratif dominant sur les humanoïdes industriels : la difficulté n'est plus de fabriquer des robots en série, mais de les rendre réellement autonomes et fiables sur la durée. Pour les intégrateurs et décideurs B2B, le signal est clair : un robot capable d'exécuter une tâche une fois n'a pas de valeur commerciale s'il ne peut pas la répéter des milliers, voire des millions de fois sans panne ni supervision. Cet aveu de Tesla, qui a longtemps mis en avant ses démonstrations d'Optimus en environnement contrôlé, confirme les doutes exprimés par une partie du secteur sur l'écart entre les vidéos promotionnelles et la réalité opérationnelle des modèles VLA (vision-language-action) déployés en usine. Il rappelle aussi que la généralisation, soit la capacité d'un robot à transposer un comportement appris à des variations mineures de son environnement, reste un problème non résolu à l'échelle industrielle, malgré les investissements massifs dans les données d'entraînement. Optimus a été présenté par Elon Musk comme un projet appelé à devenir, à terme, le principal moteur de valorisation de Tesla, davantage que ses véhicules électriques. L'entreprise a progressivement ajusté ses ambitions de calendrier au fil des versions successives du robot, tout en accélérant la montée en cadence de son usine. Elle évolue dans un secteur où la concurrence s'intensifie, entre acteurs américains spécialisés comme Figure AI ou Agility Robotics, groupes chinois tels qu'Unitree, et fournisseurs de modèles fondation pour la robotique comme NVIDIA ou Physical Intelligence, tous engagés dans la même course pour prouver qu'un robot humanoïde peut exécuter des tâches variées sans reprogrammation dédiée. La prochaine étape pour Tesla consistera à démontrer que sa bibliothèque de comportements et ses gants de capteurs remplaçables réduisent concrètement le temps d'apprentissage de nouvelles tâches et améliorent la fiabilité mécanique, avant d'envisager un déploiement à grande échelle chez des clients industriels.

HumanoïdesOpinion
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Sommet en robotique : un panel fait le point sur la conception des robots humanoïdes
3Robotics Business Review 

Sommet en robotique : un panel fait le point sur la conception des robots humanoïdes

Lors du Robotics Summit & Expo 2026, tenu à Boston au Thomas B. Menino Convention & Exhibition Center devant quelque 3 900 participants, un panel de haut niveau a fait le point sur l'état réel du développement des robots humanoïdes. Alberto Rodriguez, directeur du comportement robot pour Atlas chez Boston Dynamics, y a révélé que l'entreprise a engagé le déploiement de l'ordre de 25 000 humanoïdes Atlas dans des usines, avec un objectif de capacité de production portée à 30 000 unités par an d'ici 2028. Boston Dynamics a conduit une première démonstration en conditions réelles en usine en 2025, architecture entièrement pilotée par les données, puis a présenté Atlas au CES de janvier 2026 pendant une semaine complète. Pour 2026, la société prévoit un retour en usine pour une démonstration plus complète, de bout en bout, connectant le robot au système d'information de l'usine et gérant les exceptions opérationnelles. Du côté d'Agility, dont la marque commerciale s'est récemment stabilisée sous le nom Agility (ex-Agility Robotics), les déploiements du robot Digit avancent avec Amazon, GXO, Schaeffler, Toyota et Mercado Libre, marquant une sortie effective de la phase pilote. Ce que ce panel signale clairement pour les intégrateurs et décideurs industriels, c'est que le vrai verrou n'est plus mécanique ni même algorithmique, mais stratégique. Rodriguez a posé le problème avec précision : sauf pour de rares applications à très grand volume et très stable, presque tous les postes de travail sont des cas uniques. Le défi du passage à l'échelle repose sur trois axes simultanés, hardware, modèles de comportement, et stratégie d'intégration, et l'échec sur l'un suffit à rendre le déploiement économiquement non viable. La décision de Boston Dynamics de commencer par la logistique en manufacturing, un environnement qui exige de la généralité sans imposer encore les contraintes de timing et de sécurité de la ligne d'assemblage, illustre une approche pragmatique et graduée. Ces chiffres de déploiement engagés, 25 000 unités, sont une donnée de marché rare dans un secteur habitué aux annonces sans livraisons. Boston Dynamics, filiale de Hyundai depuis 2021, a traversé une longue période de recherche pure avant de commercialiser Atlas dans sa version électrique présentée en 2024, succédant aux plateformes hydrauliques historiques. Le marché des humanoïdes reste en pleine effervescence : Figure AI avec Figure 03, Tesla avec Optimus Gen 3 sur sa propre ligne de production, Physical Intelligence avec Pi-0, NVIDIA avec GR00T N2, et des acteurs émergents comme 1X Technologies ou Apptronik positionnent tous leurs solutions sur des créneaux différents, de l'assemblage léger à la manutention lourde. Côté Europe, Enchanted Tools (France) et Wandercraft restent focalisés sur des niches spécifiques, assistance et rééducation, sans viser encore le marché industriel général. Les prochaines étapes à surveiller : la publication par ASTM International (représenté dans le panel par Aaron Prather) de standards de sécurité pour la cohabitation humains-humanoïdes, et les résultats concrets des déploiements Agility/Amazon, dont les métriques opérationnelles restent pour l'instant non publiques.

UELes entreprises françaises (Enchanted Tools, Wandercraft) restent cantonnées aux niches assistance/rééducation sans feuille de route vers l'industriel général, creusant un écart stratégique avec les déploiements à grande échelle désormais en cours en Amérique du Nord.

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Boston Dynamics ouvre un centre d'application Metaplant pour entraîner ses robots humanoïdes Atlas
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Boston Dynamics ouvre un centre d'application Metaplant pour entraîner ses robots humanoïdes Atlas

Boston Dynamics a ouvert le 21 septembre 2026 son Robotics Metaplant Application Center (RMAC), un centre d'entraînement installé au sein du Metaplant America de Hyundai Motor Group, près de Savannah, en Géorgie. L'objectif affiché est d'intégrer les humanoïdes Atlas directement dans les opérations de fabrication automobile de Hyundai, maison mère de Boston Dynamics. Selon Zack Jackowski, chief product and technology officer de l'entreprise, les robots y apprennent via trois canaux de données combinés : la téléopération, l'apprentissage par renforcement en simulation, et des dispositifs Universal Manipulation Interface (UMI). Les tâches ciblées concernent la logistique et le séquençage de pièces automobiles avant leur assemblage, ce qui implique une manipulation dextre poussée : prise sur des surfaces complexes, respect de zones de préhension pour des éléments cosmétiques ou fragiles, manipulation bimanuelle de pièces volumineuses ou mal équilibrées, extraction d'emballages complexes et insertion dans des casiers à haute densité pour le transport vers la ligne. Boston Dynamics prévoit d'étendre les capacités d'Atlas à l'assemblage de composants d'ici 2030, avec à terme des tâches répétitives et physiquement exigeantes comme le levage de charges lourdes. Ce lancement marque une bascule par rapport aux essais précédents, décrits par Jackowski comme des déploiements ponctuels et limités dans le temps, menés à petite échelle avec une forte implication de l'équipe d'ingénierie pour tester la faisabilité opérationnelle. Le RMAC, lui, se veut une installation permanente qui reproduit un environnement industriel réel (pièces, fixations, postes de travail réels) pour générer en continu des données d'entraînement de qualité, avec l'appui de pilotes qualifiés : Boston Dynamics le qualifie de "Robot Behavior Factory". Pour le secteur, ce signal est notable car il illustre le passage de la démonstration humanoïde en environnement contrôlé vers un test de robustesse en usine réelle, un terrain où les hypothèses de conception se heurtent souvent à la réalité des contraintes industrielles. Jackowski affirme que les hypothèses de conception de la version de production d'Atlas se sont révélées globalement justes, ce qui est une donnée à prendre avec prudence puisqu'elle provient de l'entreprise elle-même et n'a pas encore été validée par un déploiement à grande échelle ou des tiers indépendants. L'enjeu réel porte autant sur les robots que sur l'adaptation des fixations et emballages pour les rendre compatibles avec la manipulation humanoïde, un point rarement mis en avant dans les annonces du secteur. Cette initiative s'inscrit dans la relation capitalistique entre Boston Dynamics et Hyundai Motor Group, qui a racheté l'entreprise en 2021, et prolonge des pilotes antérieurs menés dans les usines du groupe. Elle positionne Atlas face aux autres humanoïdes en cours de déploiement industriel, comme Figure 03 chez Figure AI, Optimus chez Tesla, ou les plateformes s'appuyant sur des modèles VLA tels que Pi-0 (Physical Intelligence), GR00T N2 (Nvidia) ou Helix (Figure AI). Boston Dynamics doit encore prouver sa capacité à tenir le calendrier annoncé, avec une extension vers l'assemblage de composants visée pour 2030. En marge de cette annonce, Brendan Schulman, vice-président des affaires publiques chez Boston Dynamics, doit participer à une table ronde sur la relocalisation industrielle par la robotique lors de RoboBusiness 2026, prévu les 20 et 21 octobre à Santa Clara, en Californie.

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