Unitree développe un système d'IA permettant aux robots humanoïdes de s'améliorer eux-mêmes

Unitree Robotics développe une boucle de rétroaction « auto-évolutive » censée permettre à ses robots humanoïdes d'écrire du code, de lancer des simulations et d'améliorer leurs performances en conditions réelles sans intervention humaine directe. Le fondateur Wang Xingxing a présenté le projet, baptisé « Unitree Rehearsal », jeudi à Hangzhou, lors d'une conférence sur l'IA physique organisée par l'entreprise. Il l'a décrit comme l'initiative la plus importante de Unitree. À ce stade, aucun chiffre public n'accompagne l'annonce (taux de réussite, gain de performance, calendrier, robots concernés). Il s'agit donc d'une feuille de route, pas d'un produit livré ni d'un déploiement constaté.

L'intérêt tient à la cible : le goulot d'étranglement actuel de l'humanoïde est moins le matériel que le coût de l'amélioration des comportements, qui exige encore des opérateurs de téléopération, des données collectées à la main et des ingénieurs pour corriger l'écart entre simulation et réel. Si la boucle fonctionne hors démonstration, elle réduirait ce coût marginal et favoriserait les acteurs qui disposent déjà d'une grande flotte de robots pour générer des données. La charge de la preuve reste entière : un système qui s'améliore seul doit montrer qu'il ne dégrade pas la sécurité ni la fiabilité.

Le projet s'inscrit dans la tendance plus large de l'IA « auto-améliorante ». Unitree, basé à Hangzhou, s'est fait connaître par des humanoïdes à bas prix, et sa stratégie rejoint celle de concurrents comme Figure, Tesla (Optimus) ou Nvidia, qui misent aussi sur les modèles de fondation robotiques et l'entraînement en simulation. La suite dépendra de démonstrations vérifiables.