AutreInteresting Engineering 5 novembre 2026

Vidéo : un YouTubeur conçoit un robot imprimé en 3D capable de jouer seul une partie complète de rapporteur de balle

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Un YouTubeur connu sous le nom de Sector 07 a présenté Fetch, un robot imprimé en 3D capable de jouer seul une partie complète de « rapporter la balle ». Le robot repère une balle orange, la saisit avec ses bras, puis balaie la pièce pour trouver son propriétaire. Une main levée suffit à lui indiquer où ramener la balle. L'architecture fonctionne entièrement hors ligne, en boucle fermée, autour d'une carte Arduino UNO Q à double processeur. L'un analyse les images de la caméra et détecte les objets, l'autre pilote les moteurs des roues et les servos des bras. La vision par ordinateur a été entraînée avec Edge Impulse, avec un modèle YOLO-Pro léger, sur deux classes seulement, la balle orange et la main humaine, à raison de 200 images par classe prises avec la caméra du robot, sous différents éclairages, sols et arrière-plans. Le modèle trace un cadre autour de l'objet détecté, ce qui permet de orienter les roues et d'estimer la distance d'extension des bras pour saisir ou relâcher la balle.

Il ne s'agit ni d'un produit commercial ni d'un jalon pour la robotique industrielle, mais le projet illustre bien ce qu'un amateur peut désormais réaliser. Un pipeline de perception complet (détection, localisation, boucle de contrôle) tourne en local sur un microcontrôleur grand public, sans cloud ni GPU, avec un jeu de données de quelques centaines d'images. Pour les intégrateurs et les ingénieurs, c'est un indicateur de la baisse du coût d'entrée de la vision embarquée : des outils comme Edge Impulse rendent l'entraînement et le déploiement de modèles de détection accessibles hors des laboratoires. Les limites sont aussi instructives. Le robot a peiné à détecter la balle en forte luminosité et à la relâcher, des défauts corrigés en ajustant la vitesse des moteurs, les temps de serrage et les seuils de détection. C'est le type de fragilité face aux conditions réelles que l'on retrouve, à une autre échelle, dans l'écart entre démonstration et déploiement. Aucune mesure de fiabilité, de taux de réussite ou de temps de cycle n'est fournie : on dispose d'une vidéo de démonstration, pas d'une évaluation quantifiée.

Le projet s'inscrit dans la vague de robots de compagnie et d'éducation basés sur des cartes accessibles, où l'Arduino UNO Q, associant microcontrôleur temps réel et processeur capable d'exécuter de la vision, joue un rôle de plateforme d'apprentissage. Le robot a aussi des éléments de personnalité : yeux animés, oreilles mobiles et réponses vocales générées avec des clips audio créés via ElevenLabs. Le créateur a publié l'ensemble en open source sur l'Arduino Project Hub, avec les fichiers d'impression, le code, la liste des composants et le guide d'assemblage. Rien n'indique de suite commerciale ni de pilote annoncé. L'intérêt tient à la reproductibilité : des étudiants, des makers et de petites équipes peuvent s'en servir comme base pour des applications de manipulation simple guidée par la vision.

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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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2Hackaday Robots Hacks

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.

AutreTuto

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3Interesting Engineering

Le Claude d'Anthropic conçoit 35 000 anticorps en un mois pour cibler les allergies alimentaires

Anthropic a annoncé le 27 octobre les premiers résultats de ses partenariats avec six organisations de développement de médicaments. Avec Divergence Labs, Claude a produit environ 35 000 designs d'anticorps en un mois, en grande partie de façon autonome, après avoir traduit les objectifs de recherche de la société en plan de conception. La cible est l'immunoglobuline E (IgE), impliquée dans les réactions allergiques. Là où les traitements existants neutralisent surtout l'IgE circulante, Divergence cherche à la détacher des cellules immunitaires. Les premiers tests en laboratoire ont retenu trois designs qui se lient à l'IgE et 20 capables de la décrocher des cellules. Trois de ces derniers en retireraient davantage qu'un médicament de référence. Les deux fonctions n'ont toutefois pas encore été réunies dans une même molécule. Chez Generate Biomedicines, six chercheurs ont utilisé Claude Code pour redessiner une séquence génétique de contrôle de cellules CAR-T. Un design, environ 70 % plus court que la version standard, a donné près de 10 fois plus de récepteurs anticancéreux, une destruction plus efficace des cellules tumorales et une activité plus durable. BigHat Biosciences a relié Claude à son laboratoire automatisé : environ 1 010 variants testés en 10 semaines, avec une affinité plus de 10 fois supérieure, une solubilité maintenue à une température supérieure de 18 °C et une tendance à l'agrégation divisée par plus de 100 sur un candidat. Enfin, sur 1 061 pages de dossiers de fabrication, Enveda rapporte que Claude a retrouvé les 11 anomalies déjà identifiées par des relecteurs humains et en a signalé sept de plus, ramenant la revue de plus de 25 heures à moins de trois (-89 %). L'intérêt tient moins à un médicament qu'à la boucle de conception-test raccourcie. Générer des dizaines de milliers de candidats puis les filtrer en laboratoire déplace le goulot d'étranglement vers la validation expérimentale, et le cas BigHat, où l'IA pilote un laboratoire automatisé, montre ce couplage en pratique. Le gain documentaire d'Enveda est le plus immédiatement transposable pour des industriels. Il faut cependant lire ces chiffres avec prudence : ils proviennent d'Anthropic et de ses partenaires, sans publication évaluée par les pairs, et l'essentiel reste préclinique, donc sans preuve d'efficacité ni d'innocuité chez l'humain. Les 35 000 designs ne disent rien du taux de réussite réel, ici de quelques dizaines de candidats actifs. Anthropic rejoint ainsi un terrain déjà occupé par Isomorphic Labs, issu de Google DeepMind, et par des spécialistes de la conception de protéines par IA, dont Generate Biomedicines est elle-même partenaire. Le groupe mène aussi ses propres recherches : il a racheté Mithril Medicine, qui développe des traitements pour deux formes rares de dystrophie musculaire de l'enfant, dont un programme prometteur chez la souris en 18 mois. Un candidat pourrait entrer en essais cliniques fin 2028 au plus tôt, si le développement se déroule bien. Anthropic travaille également avec Bristol Myers Squibb sur la planification d'essais cliniques. Prochaine étape visible : la molécule combinant les deux fonctions chez Divergence Labs.

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4Hackaday Robots Hacks

Un robot ramasse Othello

Un bricoleur connu sous le pseudo Jeneus vient de présenter un robot joueur d'Othello entièrement fonctionnel, né d'une tentative ratée de programmer ce jeu au lycée. La machine ressemble à première vue à une imprimante 3D : un système de déplacement XYZ en profilés d'aluminium, dont l'axe Z embarque une ventouse à vide capable de saisir des pions transparents et de les déposer sur le plateau. Les pions sont éclairés par des LED à deux couleurs, ce qui supprime le retournement mécanique : lorsqu'une pièce est « capturée », il suffit de changer la couleur de sa LED. Les mêmes LED clignotent dans une autre teinte pour signaler au joueur humain les coups légaux. La structure combine des pièces découpées au laser et des pièces imprimées en 3D en PLA et en TPU. Un Raspberry Pi, relié à une caméra, lit l'état du plateau et exécute le logiciel de jeu. Le projet est documenté dans une vidéo, sans chiffres de performance publiés tels que le temps de coup ou le niveau de jeu. L'intérêt dépasse l'anecdote. Il s'agit d'un projet d'amateur, sans enjeu commercial, mais il illustre une approche de conception que les intégrateurs reconnaîtront : plutôt que de reproduire fidèlement le geste humain (saisir, retourner, reposer), le concepteur a contourné le problème le plus difficile en changeant l'objet manipulé. Retourner un pion exige une préhension fine et une cinématique plus complexe, alors qu'un changement de couleur par LED ne demande aucun mouvement. C'est la même logique que l'on retrouve dans l'automatisation industrielle, où repenser la pièce ou le poste coûte souvent moins cher que d'ajouter des degrés de liberté au robot. La combinaison d'une cinématique cartésienne simple, d'une vision par caméra et d'un ordinateur monocarte à bas coût montre aussi ce qu'il est possible de réaliser avec des composants accessibles, sans bras articulé ni apprentissage par imitation. Le projet s'inscrit dans une lignée de robots joueurs de jeux de plateau, notamment d'échecs et de dames, que la communauté des makers a déjà largement explorés. Le média qui relaie la réalisation se demande d'ailleurs si certaines de ces machines pourraient aussi jouer à Othello, signe que la partie logicielle reste facilement transposable d'un jeu à l'autre. Aucune suite n'est annoncée à ce stade : il n'y a ni plan de commercialisation, ni kit, ni calendrier, et il s'agit d'un prototype personnel plutôt que d'un produit. Pour le secteur de la robotique, l'intérêt tient surtout à la démonstration pédagogique d'une conception pragmatique.

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