Anthropic dévoile MHS, un standard pour connecter les agents IA aux machines physiques

par Yohann Poiron le 28 août 2026

Anthropic veut faire pour le monde physique ce que MCP a commencé à faire pour le logiciel. Avec le Model Hardware Standard, ou MHS, l’entreprise présente une spécification commune destinée à permettre aux agents IA de piloter plus facilement des équipements de laboratoire, des bras robotiques ou des machines industrielles.

Encore au stade de research preview, MHS vise surtout un problème très concret : aujourd’hui, connecter un agent à du matériel spécialisé exige souvent des semaines de développement sur mesure. Anthropic affirme pouvoir réduire cette intégration à quelques heures, voire quelques minutes, tout en ajoutant des garde-fous explicites sur les paramètres que l’IA a le droit de manipuler.

MHS veut devenir le MCP du hardware

Le parallèle avec le Model Context Protocol est évident. MCP standardise la manière dont les modèles accèdent à des logiciels, bases de données et services externes. MHS applique une logique comparable aux équipements physiques.

Au lieu de développer une intégration spécifique pour chaque microscope, robot ou automate, un fabricant peut exposer son matériel à travers une interface standardisée. L’agent récupère alors automatiquement une description des commandes disponibles, des paramètres de fonctionnement et des limites de sécurité à respecter.

L’objectif est de créer une sorte de langage commun entre l’IA et les machines.

Tout appareil programmable peut théoriquement être compatible

Anthropic présente MHS comme indépendant du modèle. Le standard n’est donc pas limité à Claude. Il peut théoriquement être utilisé par d’autres modèles ou systèmes agentiques, à condition que le matériel concerné possède une interface programmable. Microscopes, lecteurs de plaques, bras robotisés, systèmes de manipulation de liquides ou équipements de fabrication peuvent ainsi être pilotés via la même logique.

La limite actuelle est importante : les machines dépourvues d’interface logicielle ne peuvent évidemment pas être intégrées directement. Anthropic travaille donc avec plusieurs constructeurs afin de développer davantage de pilotes compatibles.

Le standard embarque les limites physiques de la machine

Le point le plus important concerne la sécurité. MHS ne sert pas seulement à exposer une commande comme « déplacer le bras » ou « régler le laser ». La spécification permet aussi de préciser comment et jusqu’où cette commande peut être exécutée. Un appareil peut définir des limites de déplacement, de puissance, de température ou d’autres paramètres critiques.

L’agent doit ensuite opérer à l’intérieur de ce périmètre.

Cette conception est essentielle lorsque l’IA ne manipule plus seulement des fichiers mais des équipements capables de casser du matériel, contaminer une expérience ou représenter un risque pour des personnes.

QuEra a utilisé Claude pour optimiser un système laser

Anthropic met en avant plusieurs expériences déjà réalisées avec ses partenaires. Chez QuEra Computing, MHS a été utilisé sur un système de contrôle laser lié à un ordinateur quantique. Une équipe de quatre ingénieurs avait auparavant consacré plusieurs mois à développer une procédure de récupération lorsqu’un laser perdait son verrouillage. La procédure demandait environ 150 secondes et fonctionnait dans 58 % des cas.

Anthropic rapporte que quatre instances de Claude travaillant pendant une boucle d’optimisation nocturne ont restructuré cette procédure pour réduire le temps de récupération à six secondes.

Le taux de réussite aurait atteint 96 % pendant le développement, puis 99,3 % sur 700 essais en aveugle. Ces chiffres proviennent des essais présentés par Anthropic et ses partenaires, mais ils illustrent le type d’optimisation que l’entreprise cherche à automatiser.

Claude a aussi réglé douze paramètres interdépendants

Le même essai chez QuEra comportait une tâche beaucoup plus difficile qu’une simple exécution de commandes. Claude devait régler douze paramètres de servo interdépendants. Selon Anthropic, le système a travaillé pendant 16 heures sans supervision constante et réduit l’erreur résiduelle de 15,7 mV à 1,55 mV. C’est précisément ce type de scénario qui intéresse les laboratoires.

L’objectif n’est pas seulement d’automatiser une séquence écrite à l’avance, mais de permettre à un agent d’observer les résultats, modifier les paramètres puis recommencer jusqu’à obtenir une meilleure configuration. Autrement dit, transformer l’expérimentation en boucle autonome.

Carnegie Mellon a connecté quatre équipements en huit heures

Une autre démonstration a été réalisée à Carnegie Mellon University. Les chercheurs ont connecté un système de manipulation de liquides, un lecteur de plaques, un bras robotique et des caméras répartis sur trois ordinateurs. L’intégration a pris environ 8 heures.

Selon Anthropic, une installation comparable demandait auparavant plusieurs semaines de travail.

Un agent basé sur Claude Opus 4.8 a ensuite utilisé l’ensemble pour réaliser des expériences de dilution sérielle.

Le workflow aurait fonctionné environ trois fois plus vite que la procédure de référence.

Les garde-fous ont également été testés

Carnegie Mellon a volontairement injecté plusieurs erreurs afin de vérifier si MHS empêchait l’agent d’effectuer des actions dangereuses. Anthropic rapporte que le système a bloqué 6 conditions de faute provoquées avant tout mouvement du matériel. Ce point est probablement plus important que les gains de vitesse. Un standard de contrôle physique n’a de valeur que s’il peut rendre une action impossible avant qu’elle n’atteigne la machine.

Dans le logiciel, une erreur peut souvent être annulée.

Dans le monde physique, renverser un produit chimique, heurter un équipement avec un bras robotique ou pousser un laser hors de ses limites peut avoir des conséquences immédiates.

Genentech teste MHS dans l’automatisation biologique

Genentech a également expérimenté la technologie dans un workflow de dosage de protéines. Le système impliquait notamment un manipulateur de liquides, un bras robotique et un lecteur de plaques. Claude pouvait ajuster automatiquement certains paramètres, notamment les vitesses de transfert selon la viscosité des liquides.

L’expérience illustre bien le potentiel de l’IA dans les laboratoires automatisés. Un automate traditionnel suit une séquence prédéfinie, un agent peut, en théorie, analyser les résultats puis modifier certains paramètres en fonction de ce qu’il observe.

Mais, Claude a aussi confondu un problème physique avec un bug logiciel

Les essais montrent également pourquoi l’autonomie totale reste prématurée. Chez Genentech, Claude a rencontré un problème lié à la formation de bulles pendant la manipulation des liquides. Le modèle a tenté à plusieurs reprises de résoudre le problème en relançant des commandes logicielles.

Or la cause était physique. Il a fallu qu’un chercheur intervienne pour expliquer que répéter la même commande ne corrigerait pas le phénomène et qu’une modification du procédé réel était nécessaire.

C’est une limite fondamentale des modèles actuels.

Les LLM comprennent encore le monde surtout à travers du texte et des images

Anthropic reconnaît explicitement ce problème. Claude appréhende essentiellement son environnement à travers des logs, du texte, des images et les informations fournies par les capteurs. Il ne possède pas une intuition physique comparable à celle d’un technicien expérimenté. Un humain peut entendre une pompe fonctionner anormalement, remarquer une vibration ou comprendre immédiatement qu’une mousse dans un tube n’est pas un bug logiciel.

Pour un modèle, ces distinctions peuvent rester difficiles si elles ne sont pas suffisamment représentées dans les données disponibles. Anthropic estime donc qu’un contrôle humain expert reste indispensable.

L’IA physique exige un autre niveau de sûreté

Cette limite change profondément la nature des garde-fous nécessaires. Un agent qui écrit un document peut produire une mauvaise phrase, un agent qui contrôle un robot peut endommager un équipement, MHS doit donc combiner plusieurs couches : permissions, paramètres maximums, documentation automatique et vérifications avant exécution.

Cela ressemble davantage à une architecture industrielle de sécurité qu’à un simple système de prompt. Et, c’est précisément la direction vers laquelle doivent évoluer les agents s’ils sortent progressivement des écrans.

Universal Robots, Tecan et AWS participent au projet

Anthropic travaille déjà avec plusieurs entreprises du hardware et de l’infrastructure pour élargir le standard. Parmi les partenaires cités figurent Universal Robots, Tecan et AWS. Le projet a initialement été développé avec le HHMI Janelia Research Campus, avant d’être testé plus largement dans la recherche, la robotique, la biotech et l’industrie.

L’objectif de la phase actuelle est justement d’exposer la spécification à davantage de cas réels avant son ouverture complète.

Hugging Face prépare une intégration avec LeRobot

MHS commence également à sortir du laboratoire professionnel. Hugging Face prévoit d’ajouter sa prise en charge à LeRobot, sa bibliothèque open source dédiée à la robotique. Cette intégration pourrait être particulièrement importante pour les chercheurs et développeurs travaillant avec des robots plus accessibles.

LeRobot cherche déjà à standardiser une partie des datasets, modèles et workflows de robotique. Ajouter MHS permettrait de créer une couche commune entre ces modèles et les équipements physiques qu’ils doivent piloter.

Raspberry Pi teste aussi des drivers MHS

Anthropic indique également travailler avec Raspberry Pi. Des tests ont déjà été réalisés avec un Camera MHS Driver, et l’objectif est d’étendre progressivement la compatibilité à davantage de produits. Ce partenariat peut rendre le standard beaucoup plus accessible. MHS ne serait alors plus limité aux équipements de laboratoire coûtant plusieurs centaines de milliers d’euros.

Il pourrait également servir dans des prototypes, installations éducatives ou systèmes de robotique relativement abordables.

Anthropic veut réduire le coût de l’intégration, pas celui du matériel

C’est probablement là que se trouve la proposition de valeur la plus forte. La robotique et l’automatisation scientifique souffrent depuis longtemps de fragmentation. Chaque fabricant possède son protocole, chaque machine expose ses propres commandes, et les laboratoires développent donc d’innombrables couches de code spécifiques pour faire communiquer des appareils qui se trouvent parfois dans la même pièce.

MHS cherche à réduire ce travail d’intégration. Il ne rend pas le matériel moins cher, mais il peut diminuer énormément le coût logiciel nécessaire pour le rendre intelligent.

Le vrai changement serait de rendre les expériences autonomes

Toutefois, l’ambition va beaucoup plus loin. Si un agent peut contrôler plusieurs machines en parallèle, analyser les résultats puis modifier automatiquement les paramètres, le laboratoire peut fonctionner en continu.

Une expérience pourrait tourner toute la nuit. L’agent observe, il ajuste, il relance, il documente les résultats. Le chercheur revient le matin avec plusieurs cycles d’expérimentation déjà réalisés. C’est l’une des grandes promesses de l’IA appliquée aux sciences : accélérer non seulement l’analyse des données, mais également la vitesse à laquelle de nouvelles données expérimentales sont produites.

MHS pourrait devenir une infrastructure stratégique pour l’IA scientifique

Cette approche correspond également à l’évolution actuelle des modèles frontier. Les laboratoires d’IA ne cherchent plus seulement à construire de meilleurs chatbots ils veulent appliquer les agents à la découverte scientifique, à l’ingénierie et à la fabrication. Pour atteindre cet objectif, le modèle doit être capable de communiquer avec le monde physique de manière standardisée.

MCP a rendu plus simple la connexion avec les logiciels, MHS veut devenir l’équivalent pour les instruments. Si ce pari fonctionne, la spécification pourrait se retrouver dans une grande variété d’équipements professionnels.

Anthropic promet l’open source, mais pas encore de calendrier

Toutefois, MHS reste une preview limitée accessible sur candidature. Anthropic souhaite travailler avec un premier groupe de laboratoires et de fabricants pour développer des évaluations de sécurité et identifier les problèmes avant une diffusion plus large.

L’entreprise affirme vouloir rendre le standard open source. Mais, aucun calendrier précis n’est encore annoncé. Anthropic n’a pas non plus publié l’ensemble du schéma public, ni détaillé le modèle de gouvernance qui accompagnera le standard à long terme.

Ces éléments seront déterminants si l’entreprise veut réellement créer un protocole adopté au-delà de son propre écosystème.

Un standard universel devra dépasser Claude

Pour que MHS devienne aussi important que MCP, il faudra qu’il puisse fonctionner sans dépendre d’Anthropic. L’entreprise le présente déjà comme indépendant du modèle. Mais, la vraie validation viendra lorsque d’autres fournisseurs de modèles, fabricants d’équipements et communautés open source commenceront à l’implémenter.

Un standard industriel gagne sa valeur précisément lorsqu’aucun acteur unique n’en contrôle tous les usages. La future gouvernance de MHS sera donc presque aussi importante que ses capacités techniques.

MHS représente finalement une nouvelle étape dans l’évolution des agents. Jusqu’ici, la majorité de leurs actions se déroulaient dans un environnement numérique : ouvrir un navigateur, modifier un fichier, envoyer un message ou appeler une API.

Le monde physique change complètement l’équation. Une mauvaise décision peut devenir irréversible. La compréhension de l’environnement devient plus difficile. Et, les garde-fous doivent exister au niveau du matériel, pas uniquement du modèle.

Anthropic semble précisément vouloir construire cette couche intermédiaire. MHS ne rend pas Claude soudainement capable de comprendre parfaitement une usine ou un laboratoire. Il fournit plutôt un vocabulaire commun et des barrières techniques pour que les agents commencent à y travailler sans obtenir un contrôle illimité.

C’est moins spectaculaire qu’un robot humanoïde autonome, mais potentiellement beaucoup plus structurant.

Car avant que les agents puissent réellement agir dans le monde physique, ils auront besoin de savoir parler aux machines — et surtout de savoir quelles commandes ils n’ont jamais le droit de leur donner.

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Robotique

Xiaomi Robot : l’humanoïde de 1,70 m fait ses débuts publics au World Robot Conference 2026

par Yohann Poiron le 26 août 2026

Xiaomi a profité du World Robot Conference 2026 de Pékin pour montrer publiquement son nouvel humanoïde de 1,70 mètre. Derrière la démonstration, la stratégie est surtout industrielle : la marque veut d’abord faire travailler ses robots dans ses usines avant d’élargir progressivement leurs usages à la mobilité et, plus tard, à la maison.

Xiaomi montre enfin son humanoïde au public

Xiaomi avait confirmé le 18 août que son nouveau robot humanoïde ferait ses premiers pas devant le public au World Robot Conference 2026, organisé à Pékin du 19 au 23 août. La présentation a bien eu lieu cette semaine.

Le robot, haut d’environ 1,70 mètre, a notamment été montré en interaction avec les visiteurs, avec des démonstrations reposant sur un grand modèle capable d’interpréter une demande puis d’exécuter certaines actions.

Mais, Xiaomi ne cherche pas encore à vendre l’image d’un robot domestique prêt à plier le linge ou préparer le café. Le discours de Lu Weibing, président de Xiaomi Group, est beaucoup plus pragmatique : le premier débouché réellement crédible se trouve dans l’industrie.

Les usines intelligentes avant le salon

Pour Xiaomi, les chaînes de fabrication constituent aujourd’hui le meilleur environnement pour déployer les humanoïdes. Les tâches y sont répétitives, les objets connus et les postes de travail relativement structurés. Un robot peut donc y être entraîné sur un nombre limité d’opérations, mesurer précisément ses erreurs et progresser beaucoup plus rapidement que dans un environnement domestique imprévisible.

Lu Weibing explique ainsi vouloir utiliser les humanoïdes pour remplacer progressivement certaines opérations manuelles sur les lignes de production. Le mot important est « certaines ».

Xiaomi ne présente pas encore son robot comme un substitut général à l’ouvrier humain, mais comme une machine capable de prendre en charge des tâches ciblées.

Un format de 1,70 mètre pensé pour les infrastructures humaines

Le choix d’un humanoïde quasiment de taille humaine n’est pas anodin. Une machine de 1,70 mètre peut théoriquement utiliser des postes, outils, étagères ou chaînes de montage déjà dimensionnés pour des opérateurs humains. Cela évite de reconstruire entièrement l’environnement industriel autour du robot. Xiaomi dit également rechercher une forme de généralisation, aussi bien dans le corps de la machine que dans les modèles qui la contrôlent.

L’objectif à terme est donc d’éviter un robot spécialisé dans une seule opération. La même plateforme devrait pouvoir apprendre plusieurs tâches et être déplacée d’un poste à un autre.

Quatre mois de « stage » dans l’usine automobile Xiaomi

Avant sa présentation publique, le robot avait déjà été testé pendant quatre mois dans l’une des usines automobiles du groupe. Lei Jun avait communiqué en juillet plusieurs résultats issus de cette phase d’apprentissage.

Sur un poste d’installation d’écrous auto-taraudeurs nécessitant de travailler sur deux faces, le taux de réussite serait passé de 90,2 % à 98 %. Cette progression est plus importante qu’elle n’en a l’air. Dans une démonstration, réussir neuf opérations sur dix peut sembler impressionnant. Sur une chaîne industrielle, une erreur sur dix est évidemment beaucoup trop élevée. Passer à 98 % rapproche le robot d’un niveau beaucoup plus exploitable, même si une véritable production de masse exige généralement encore davantage de fiabilité.

Les matériaux souples compliquent sérieusement le travail

Xiaomi a également déplacé ses humanoïdes vers d’autres postes de l’atelier d’assemblage final. Ils ont notamment été testés sur le tri et le pliage de caches latéraux de console centrale, ainsi que sur la manipulation et le pliage de bacs destinés à la logistique interne. Ces opérations sont intéressantes parce qu’elles impliquent des matériaux déformables.

Un robot manipule beaucoup plus facilement une pièce métallique rigide dont la forme ne change jamais qu’un élément souple qui se plie, glisse ou se déforme sous la pression.

Sur ces nouveaux postes, Xiaomi évoque des taux de réussite d’environ 90 %. Le niveau reste donc expérimental, mais montre que le groupe cherche déjà à sortir des tâches les plus simples.

Le défi n’est plus de faire marcher un robot

Le World Robot Conference 2026 illustre d’ailleurs un changement important pour toute l’industrie. Plus de 300 entreprises y présentent cette année des milliers de produits robotiques, avec un nombre croissant de démonstrations consacrées à la logistique, à l’assemblage, au tri ou aux services.

La compétition ne consiste donc plus uniquement à montrer un humanoïde capable de marcher, courir ou danser. La question devient : peut-il travailler utilement pendant plusieurs heures ? C’est beaucoup plus difficile. Un robot industriel doit maintenir sa précision, gérer des exceptions, détecter ses erreurs et travailler sans provoquer d’incident autour de lui.

La fiabilité prend alors le pas sur le spectacle.

Xiaomi veut relier le robot à « Human × Car × Home »

Xiaomi ne compte pas développer cette activité indépendamment du reste de son écosystème. Lu Weibing rattache directement la robotique à la stratégie Human × Car × Home, qui rassemble déjà smartphones, appareils domestiques et automobiles.

Dans une usine Xiaomi, le robot peut interagir avec les systèmes de production, dans l’automobile, il peut participer à l’assemblage ou à la logistique, et dans la maison, à plus long terme, les mêmes modèles pourraient théoriquement exploiter les données provenant des objets connectés du groupe.

C’est là que Xiaomi possède un avantage intéressant face à de nombreuses startups spécialisées uniquement dans la robotique.

Xiaomi possède déjà les environnements où tester ses robots

Le constructeur peut devenir son propre premier client. Il dispose d’usines produisant des smartphones, des produits connectés et désormais des voitures électriques. Cela permet de tester les humanoïdes sur de véritables chaînes sans devoir convaincre immédiatement un industriel extérieur de prendre le risque.

Chaque poste devient un laboratoire, chaque erreur fournit de nouvelles données, et chaque amélioration peut être mesurée directement sur la production. Cette intégration verticale pourrait accélérer considérablement le passage entre prototype et utilisation commerciale.

La maison reste un objectif beaucoup plus lointain

Xiaomi mentionne également les usages domestiques, mais ils restent nettement plus difficiles. Une maison n’est jamais parfaitement structurée, les objets changent de place, les personnes circulent, les animaux peuvent traverser une pièce, les vêtements se déforment, les objets fragiles doivent être manipulés différemment et le robot doit donc comprendre l’environnement en permanence et s’adapter à des situations qu’il n’a parfois jamais rencontrées.

Le niveau de perception et de raisonnement nécessaire est bien supérieur à celui d’un poste industriel répétitif. C’est pourquoi les robots domestiques généralistes restent encore largement au stade expérimental dans toute l’industrie.

Un secteur chinois en pleine accélération

La présentation de Xiaomi intervient dans un contexte particulièrement dynamique en Chine. Le World Robot Conference de cette année réunit plusieurs centaines d’entreprises et met clairement l’accent sur la commercialisation des robots humanoïdes.

Les démonstrations cherchent de plus en plus à montrer des applications économiques concrètes. La Chine veut transformer son immense écosystème industriel en terrain d’expérimentation pour la robotique humanoïde, avec l’ambition de réduire rapidement les coûts et d’augmenter les volumes.

Xiaomi s’inscrit exactement dans ce mouvement.

Xiaomi ne cherche plus seulement la démonstration technologique

Le groupe avait déjà présenté CyberOne en 2022, mais ce robot relevait davantage de la vitrine technologique. La stratégie actuelle semble beaucoup plus orientée vers l’exploitation réelle. Les taux de réussite sont mesurés, les robots sont placés sur de véritables postes, et les tâches évoluent progressivement vers des opérations plus complexes. Cchangement est important.

L’enjeu n’est plus de prouver que Xiaomi sait construire un humanoïde, il est de démontrer qu’un humanoïde peut créer suffisamment de valeur pour justifier son coût dans une usine.

Le Xiaomi Robot peut encore attirer les regards dans les salons, mais la véritable bataille se jouera ailleurs : sur sa capacité à travailler des milliers d’heures dans une usine sans que l’humain doive constamment venir le corriger.

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Robotique

LG prépare un robot humanoïde avec NVIDIA : une offensive qui va bien au-delà de la robotique

par Yohann Poiron le 18 août 2026

LG veut entrer dans l’ère de la « physical AI » avec une ambition qui dépasse largement le simple robot domestique. Le groupe sud-coréen vient de renforcer son alliance avec NVIDIA autour de trois axes majeurs : un humanoïde bipède attendu début 2027, une infrastructure d’AI Factory à grande échelle et une nouvelle plateforme automobile définie par l’intelligence artificielle.

LG et NVIDIA passent de la coopération à l’exécution

LG et NVIDIA ont signé le 13 août 2026 un protocole d’accord au siège de NVIDIA à Santa Clara, en Californie. L’événement réunissait Kwang Mo Koo, président et CEO de LG Corp., et Jensen Huang, fondateur et CEO de NVIDIA.

Le partenariat formalise une collaboration déjà amorcée quelques mois plus tôt autour des infrastructures d’IA et de la robotique. NVIDIA avait notamment annoncé en juin travailler avec LG sur une AI Factory reposant sur son architecture DSX.

Cette fois, les deux groupes structurent leur coopération autour de trois grands domaines : la robotique, les AI Factories et la mobilité de nouvelle génération.

L’objectif est clair : LG veut utiliser l’écosystème NVIDIA non plus uniquement comme une couche de calcul, mais comme la colonne vertébrale d’une nouvelle génération de produits capables de percevoir leur environnement, de raisonner et d’agir dans le monde physique.

Un humanoïde bipède prévu pour le premier trimestre 2027

Le projet le plus spectaculaire reste évidemment le futur robot humanoïde de LG. Le groupe prévoit de présenter publiquement un robot bipède de nouvelle génération au premier trimestre 2027. Celui-ci sera développé autour de plusieurs briques technologiques NVIDIA dédiées à la robotique.

Le robot utilisera notamment NVIDIA Jetson Thor comme plateforme de calcul embarquée. Cette dernière doit prendre en charge le raisonnement, la perception et le contrôle en temps réel directement au sein du robot.

LG s’appuie également sur NVIDIA Isaac GR00T, la famille de modèles fondamentaux dédiée aux humanoïdes. L’idée est de donner au robot une base d’intelligence générale lui permettant d’apprendre des comportements, d’interpréter son environnement et d’exécuter différentes tâches physiques.

Le développement fera également appel aux technologies de sécurité robotique de NVIDIA, afin d’encadrer les interactions avec les personnes et les environnements réels.

Nous ne sommes donc plus dans la logique traditionnelle d’un robot programmé pour exécuter une succession rigide d’actions. LG cherche à construire une machine capable de comprendre une situation et d’adapter son comportement en fonction du contexte.

Le futur robot sera un véritable produit « One LG »

Le projet illustre également l’une des grandes forces du conglomérat sud-coréen : sa capacité à réunir des technologies provenant de plusieurs filiales. LG appelle cette approche « One LG ». LG Electronics pourra fournir une partie de l’intégration produit et de la robotique. LG Innotek apportera notamment son expertise dans les capteurs et les composants, tandis que LG Energy Solution pourra intervenir sur les batteries.

Le robot humanoïde devrait ainsi combiner actionneurs, systèmes de perception et stockage énergétique issus directement de l’écosystème LG. Ce détail est loin d’être secondaire. Dans la course actuelle aux humanoïdes, l’intelligence artificielle constitue évidemment une pièce majeure, mais elle ne représente qu’une partie du défi. Il faut également maîtriser les moteurs, les articulations, les caméras, les capteurs, la batterie, la gestion thermique et la production industrielle.

Sur ce terrain, LG dispose d’un avantage structurel intéressant : il possède déjà une grande partie des compétences nécessaires au sein de son propre groupe.

CLOiD servira de laboratoire dans une usine américaine

LG ne compte pas attendre 2027 pour tester sa stratégie. Avant la fin de 2026, le groupe prévoit de déployer son robot à roues LG CLOiD sur une ligne de production de machines à laver de LG Electronics dans le Tennessee. L’objectif est de valider ses capacités dans un véritable environnement industriel. CLOiD avait été présenté au CES 2026 comme un robot domestique capable d’effectuer certaines tâches ménagères, notamment manipuler du linge ou interagir avec les équipements connectés du foyer.

Son passage dans une usine constitue donc une étape intéressante.

LG veut observer comment un robot de ce type fonctionne lorsqu’il doit composer avec des objets, des opérateurs humains et des situations moins contrôlées qu’une démonstration de salon. Les résultats permettront ensuite d’améliorer les performances des futurs robots avant un éventuel déploiement plus large dans les usines, les espaces commerciaux et, à terme, les habitations.

C’est une stratégie très pragmatique : utiliser les propres installations industrielles de LG comme terrain d’entraînement.

LG veut également construire une « usine de données » pour robots

Le véritable carburant des robots intelligents ne sera pas uniquement l’électricité. Ce seront les données. LG et NVIDIA prévoient donc de travailler sur une robot data factory, une infrastructure destinée à collecter, générer et exploiter les données issues des interactions physiques des robots.

Cette plateforme s’appuiera notamment sur PhysicalWorks, la technologie développée par LG CNS. Elle doit couvrir plusieurs étapes : collecte continue de données, génération de données synthétiques, entraînement des modèles et validation des comportements.

L’idée est particulièrement importante pour la robotique moderne. Un modèle de langage peut être entraîné sur d’immenses volumes de texte disponibles en ligne. Pour un robot, la situation est différente : il faut obtenir des données décrivant comment saisir un objet, contourner un obstacle, ouvrir une porte ou manipuler des équipements physiques.

Les environnements industriels de LG pourraient justement devenir une source massive de ce type d’informations. Chaque expérience réalisée par un robot peut alimenter les modèles suivants.

LG développe aussi son propre Robot Foundation Model

L’utilisation d’Isaac GR00T ne signifie pas que LG veut dépendre entièrement de NVIDIA pour l’intelligence de ses robots. Le groupe développe en parallèle son propre Robot Foundation Model, ou RFM. Les données récoltées dans les usines et les différents environnements de test devraient progressivement alimenter ce modèle interne.

C’est un point stratégique essentiel.

LG utilise NVIDIA pour accélérer son entrée sur le marché, mais cherche simultanément à construire son propre capital technologique dans la robotique. À terme, le groupe pourrait ainsi disposer d’une architecture combinant une couche NVIDIA standardisée et des modèles LG spécialisés pour ses propres produits et environnements.

Les deux sociétés vont d’ailleurs mettre en place une équipe commune regroupant experts techniques et commerciaux, chargée de travailler sur la recherche, les essais sur site et la commercialisation.

Une AI Factory sous Vera Rubin dès 2027

La seconde partie du partenariat concerne l’infrastructure nécessaire pour entraîner et faire fonctionner ces systèmes. LG prévoit de construire au premier semestre 2027 un site de référence d’AI Factory utilisant la future plateforme NVIDIA Vera Rubin. Cette infrastructure reposera sur l’architecture NVIDIA DSX, pensée comme une référence complète pour concevoir des centres de données dédiés à l’intelligence artificielle, avec calcul accéléré, réseau, alimentation et refroidissement intégrés.

Là encore, LG compte appliquer sa stratégie One LG.

Le groupe possède déjà des compétences en gestion thermique, alimentation électrique, construction, exploitation de data centers et stockage énergétique. L’objectif est donc de ne pas être seulement client d’une AI Factory NVIDIA, mais de construire une solution complète associant les technologies des deux groupes.

Une infrastructure de 80 MW prévue à Cheonan en 2028

Le projet prendra ensuite une dimension nettement plus importante. LG prévoit de construire au premier semestre 2028 une AI Factory d’environ 80 MW à Cheonan, dans la province sud-coréenne du Chungcheong du Sud. Cette infrastructure doit notamment servir à développer les technologies de physical AI et les modèles fondamentaux destinés aux robots.

À cette échelle, le terme « usine d’IA » prend tout son sens.

Il ne s’agit plus simplement de disposer de quelques serveurs équipés de GPU, mais de construire une installation industrielle entièrement dédiée à la production de calcul, de données et de modèles. LG veut également utiliser ces projets comme vitrine commerciale.

Une fois sa solution « One LG » validée, le groupe envisage de proposer des packages clé en main à de grands clients technologiques internationaux : alimentation, refroidissement, infrastructure, conception et exploitation pourraient être intégrés autour de la plateforme NVIDIA DSX.

LG ne chercherait donc plus uniquement à utiliser des AI Factories. Il ambitionne aussi de les vendre.

L’automobile constitue le troisième pilier de l’alliance

La coopération s’étend enfin à la mobilité. LG veut développer une nouvelle plateforme de calcul haute performance pour les AI-defined vehicles, ou véhicules définis par l’intelligence artificielle, autour de NVIDIA DRIVE Hyperion. L’objectif est de réunir les technologies NVIDIA de conduite autonome avec l’expertise de LG dans les systèmes d’infodivertissement automobile et les logiciels embarqués.

Cette stratégie pourrait permettre à LG d’élargir considérablement son activité automobile.

Le groupe fournit déjà aux constructeurs des écrans, systèmes multimédias et composants électroniques. Avec NVIDIA, il veut remonter davantage dans la chaîne de valeur en proposant des solutions intégrant à la fois conduite autonome et services d’IA dans l’habitacle.

Pour les constructeurs automobiles, l’intérêt serait de disposer d’une plateforme plus intégrée, couvrant aussi bien ce qui se passe à l’extérieur du véhicule que l’expérience numérique à l’intérieur.

NVIDIA veut devenir le système nerveux des machines

Pour NVIDIA, cette alliance s’inscrit dans une stratégie beaucoup plus large. Après avoir dominé l’entraînement des modèles génératifs, le groupe veut désormais faire de ses plateformes la base technologique de la physical AI. Isaac GR00T pour les humanoïdes, Jetson pour le calcul embarqué, DSX pour les AI Factories et DRIVE pour les véhicules : NVIDIA construit progressivement un écosystème capable de couvrir toute la chaîne, du data center jusqu’à la machine en mouvement.

La déclaration de Jensen Huang résume bien cette ambition : donner aux machines la capacité de comprendre le monde réel, de raisonner et d’agir de manière sûre aux côtés des humains.

LG constitue un partenaire particulièrement intéressant pour tester cette vision, précisément parce que l’entreprise touche à presque tous les environnements visés : maison, usine, data center et automobile.

LG veut transformer ses usines en avantage compétitif

C’est probablement l’aspect le plus stratégique de l’accord. La bataille des humanoïdes ne se gagnera pas uniquement avec le meilleur modèle d’IA. Elle dépendra aussi de la capacité des entreprises à accumuler suffisamment de données issues du monde réel, à tester rapidement leurs machines et à les produire à grande échelle.

LG possède déjà des usines, des chaînes logistiques, des batteries, des capteurs, des moteurs, des appareils électroménagers et des activités automobiles.

Autrement dit, le groupe dispose de nombreux environnements où ses robots peuvent être entraînés avant même d’être commercialisés.

Tesla applique une logique comparable avec ses voitures et ses usines. D’autres groupes industriels cherchent également à transformer leur base manufacturière en laboratoire pour l’intelligence artificielle physique.

LG pourrait faire exactement la même chose, mais en reliant plusieurs métiers habituellement séparés.

Bien plus qu’un simple robot humanoïde

La présentation prévue début 2027 attirera forcément l’attention sur le futur humanoïde de LG.

Mais ce robot n’est finalement que la partie la plus visible d’un projet beaucoup plus large.

Derrière lui se trouvent une infrastructure destinée à générer les données nécessaires à son apprentissage, une AI Factory pour entraîner ses modèles, des composants fabriqués au sein du groupe et une stratégie de commercialisation pouvant s’étendre aux usines, aux foyers et aux véhicules.

LG et NVIDIA tentent ainsi de construire une chaîne complète allant du GPU au geste physique.

Si cette architecture fonctionne, l’enjeu dépassera largement la commercialisation d’un robot bipède supplémentaire.

LG pourrait transformer son immense savoir-faire industriel en plateforme de physical AI — tandis que NVIDIA chercherait, une fois encore, à devenir la couche technologique commune sur laquelle toute une nouvelle industrie vient se construire.

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Robotique

Google DeepMind dévoile Gemini Robotics 2 : une IA qui rapproche les robots humanoïdes de la réalité

par Yohann Poiron le 31 juillet 2026

Les robots capables d’évoluer de manière autonome dans notre quotidien restent souvent associés à la science-fiction. Pourtant, Google DeepMind estime avoir franchi une nouvelle étape avec Gemini Robotics 2, une plateforme d’intelligence artificielle conçue pour donner aux robots humanoïdes une compréhension plus fine de leur environnement, une meilleure dextérité et une capacité inédite à collaborer.

L’objectif n’est plus seulement d’exécuter des mouvements programmés, mais de permettre aux machines de raisonner et de s’adapter face à des situations imprévues.

Avec cette nouvelle génération, Google ambitionne de transformer les robots en véritables assistants capables d’interagir naturellement avec le monde physique.

Des robots capables de mobiliser l’ensemble de leur corps

La première version de Gemini Robotics était principalement destinée aux manipulations réalisées sur une table, en exploitant essentiellement les bras et les mains des robots. Gemini Robotics 2 va beaucoup plus loin.

Le modèle est désormais capable de contrôler l’ensemble du corps d’un robot humanoïde, depuis les déplacements jusqu’aux gestes les plus précis. Lors d’une démonstration, le robot Apollo 2, développé par Apptronik, reçoit pour consigne de ranger un arrosoir dans un bac situé sur une étagère basse. Pour accomplir cette tâche, il localise l’objet, se déplace jusqu’à lui, le saisit, traverse la pièce et le dépose précisément à l’endroit demandé. Cette séquence illustre la capacité du système à coordonner simultanément la perception, la locomotion et la manipulation.

Une dextérité qui se rapproche de celle de l’humain

Google met également en avant les progrès réalisés dans la manipulation d’objets. Gemini Robotics 2 peut piloter aussi bien une main robotique à cinq doigts qu’une pince plus classique à deux doigts. Selon DeepMind, cette précision permet désormais d’effectuer des tâches particulièrement délicates comme faire un nœud, refermer un sac à fermeture zip, dévisser une ampoule ou encore trier ou emballer différents objets.

Ces opérations nécessitent une coordination fine des mouvements ainsi qu’une compréhension de la physique des objets manipulés, deux domaines où les robots restent traditionnellement limités.

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Gemini Robotics ER 2 : le cerveau qui planifie les actions

En parallèle, Google présente Gemini Robotics ER 2, un modèle spécialisé dans le raisonnement. Son rôle consiste à transformer une instruction complexe en une succession d’étapes logiques. Concrètement, cette IA peut planifier des tâches durant plusieurs minutes, suivre leur progression, ajuster ses décisions en fonction des événements et coordonner plusieurs robots travaillant sur une même mission.

Google décrit cette couche logicielle comme un véritable chef d’orchestre chargé d’organiser les actions des machines.

Cette architecture marque une évolution importante vers des robots capables de travailler collectivement plutôt que de fonctionner de manière isolée.

Une version capable de fonctionner sans connexion Internet

L’une des annonces les plus intéressantes concerne également le déploiement sur le terrain. Google développe une version de Gemini Robotics ER 2 pouvant fonctionner directement sur les robots, sans dépendre d’une connexion permanente au cloud.

Cette déclinaison embarquée présente plusieurs avantages :

une latence réduite
une meilleure confidentialité des données
un fonctionnement dans des environnements dépourvus de réseau

Google affirme également que cette version peut être adaptée à un nouveau robot en seulement quelques heures grâce à environ 200 exemples d’apprentissage, réduisant considérablement le temps nécessaire pour intégrer un nouveau matériel.

La sécurité devient un pilier du projet

Face à l’arrivée de robots toujours plus autonomes, Google insiste particulièrement sur les mécanismes de sécurité. DeepMind introduit un nouveau protocole d’évaluation baptisé ASIMOV-Agentic. Ce référentiel mesure notamment la capacité des robots à refuser une action potentiellement dangereuse, demander l’intervention d’un humain lorsque la situation l’exige et interrompre automatiquement leurs mouvements si une personne s’approche trop près.

L’objectif est de développer des systèmes capables de reconnaître leurs propres limites plutôt que d’exécuter aveuglément les ordres reçus.

Cette approche répond à l’une des principales préoccupations du secteur : garantir une cohabitation sûre entre humains et robots dans les environnements domestiques, industriels ou médicaux.

Google accélère sa stratégie dans la robotique

Gemini Robotics ER 2 est d’ores et déjà disponible via Google AI Studio pour les développeurs. Les autres modèles sont actuellement déployés progressivement auprès d’un nombre limité de partenaires afin de poursuivre les phases d’expérimentation.

Cette stratégie confirme que Google ne considère plus la robotique comme un simple domaine de recherche, mais comme l’une des prochaines grandes plateformes d’application de l’intelligence artificielle.

L’IA entre dans une nouvelle dimension physique

Avec Gemini Robotics 2, Google DeepMind poursuit une ambition qui dépasse largement le cadre des assistants conversationnels. Après avoir appris aux modèles d’IA à comprendre le langage, générer des images ou écrire du code, l’étape suivante consiste désormais à leur permettre d’interagir directement avec le monde réel.

La robotique apparaît ainsi comme le prolongement naturel de l’intelligence artificielle générative. En combinant perception, raisonnement et motricité au sein d’un même système, Google prépare des machines capables de collaborer avec les humains dans des contextes de plus en plus variés. Si les démonstrations restent encore encadrées, elles montrent à quel point la frontière entre recherche expérimentale et applications concrètes continue de s’estomper.

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Robotique

Xiaomi montre son robot humanoïde capable d’utiliser un smartphone comme un humain

par Yohann Poiron le 21 juin 2026

Lors du lancement des Xiaomi 17T et 17T Pro en Chine, la vedette n’était pas forcément le smartphone. Pendant quelques minutes, Xiaomi a offert au public un aperçu de ce qui pourrait devenir l’un des projets les plus ambitieux de son histoire : ses robots humanoïdes.

Au-delà des nouveaux smartphones, la société a présenté une démonstration de son robot de nouvelle génération capable de manipuler un appareil mobile avec une précision étonnamment proche de celle d’un humain.

Une démonstration courte, mais particulièrement révélatrice.

Un robot qui photographie avec un Xiaomi 17T Pro

Sur scène, le robot humanoïde de Xiaomi a réalisé une séquence simple en apparence. Grâce à sa main bionique, il a saisi un Xiaomi 17T Pro, ajusté le niveau de zoom via les boutons physiques, cadré la scène et pris une photographie.

L’exercice peut sembler anecdotique. Pourtant, dans le domaine de la robotique humanoïde, manipuler un objet aussi complexe qu’un smartphone reste un défi majeur. Cela nécessite une détection précise de l’environnement, une coordination motrice fine, une gestion de la pression exercée sur les commandes et un retour sensoriel en temps réel.

Autrement dit, des capacités qui rapprochent progressivement ces machines des gestes du quotidien.

Xiaomi poursuit discrètement son offensive dans la robotique

Depuis plusieurs années, Xiaomi développe son programme de robotique humanoïde autour du projet CyberOne. Contrairement à certaines entreprises qui privilégient les démonstrations spectaculaires, le groupe chinois semble concentrer ses efforts sur des usages industriels concrets.

L’objectif est clair : déployer des robots capables d’exécuter des tâches réelles dans les usines de la marque.

Lei Jun, fondateur et PDG de Xiaomi, a d’ailleurs récemment réaffirmé son ambition de voir ces robots intégrés à grande échelle dans les chaînes de production du groupe dans les cinq prochaines années.

Des résultats déjà visibles dans les usines Xiaomi

Les avancées ne se limitent plus aux laboratoires. Plus tôt cette année, Xiaomi a confirmé que ses robots humanoïdes étaient déjà utilisés dans certaines opérations industrielles. L’une des expérimentations concernait l’installation automatique d’écrous dans une usine automobile.

Selon l’entreprise, les robots ont travaillé durant des cycles continus de trois heures, le taux de réussite a atteint 90,2 % et le rythme industriel de 76 secondes par cycle a été respecté.

Ces chiffres montrent que Xiaomi ne considère plus ses robots comme de simples prototypes technologiques, mais comme de futurs outils de production.

Une main bionique de plus en plus proche de celle d’un humain

L’une des évolutions les plus importantes concerne la main robotique elle-même. Xiaomi annonce avoir entièrement revu sa conception. Les nouvelles caractéristiques sont impressionnantes :

volume réduit de 60 %
taille désormais équivalente à une main humaine
augmentation de 64 % des degrés de liberté
capteurs tactiles couvrant 8 200 mm²
durée de vie supérieure à 150 000 cycles de préhension

Plus surprenant encore, Xiaomi évoque l’intégration d’un système de « glandes sudoripares biomimétiques » destiné à améliorer la dissipation thermique lors des longues sessions de travail.

Une approche qui illustre la volonté du constructeur de reproduire certains mécanismes biologiques humains pour améliorer les performances robotiques.

Une stratégie qui dépasse largement le smartphone

Pour Xiaomi, la robotique humanoïde représente bien plus qu’un projet de recherche. Le groupe investit simultanément dans les smartphones, les véhicules électriques, l’intelligence artificielle, les objets connectés et la robotique avancée.

Cette diversification dessine une vision beaucoup plus ambitieuse : celle d’un écosystème technologique complet où les machines intelligentes deviennent progressivement des acteurs du quotidien.

Les récents succès de Xiaomi dans plusieurs compétitions internationales de robotique renforcent également cette ambition.

Selon Lei Jun, l’objectif n’est pas simplement de battre des records en laboratoire, mais de créer des robots capables de fonctionner dans des environnements réels et complexes.

La prochaine frontière de Xiaomi

La démonstration du robot prenant une photo avec un Xiaomi 17T Pro n’était probablement pas destinée à impressionner par son côté spectaculaire. Elle servait surtout à illustrer une réalité plus profonde : les robots humanoïdes quittent progressivement le stade expérimental pour entrer dans une phase d’industrialisation.

Alors que les géants de la technologie multiplient les investissements dans l’intelligence artificielle physique, Xiaomi semble vouloir se positionner comme l’un des acteurs les plus avancés du secteur.

Et si les smartphones restent aujourd’hui le cœur de son activité, l’avenir de Xiaomi pourrait bien se jouer autant dans les usines robotisées que dans les poches des consommateurs.

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Robotique

Nvidia H2+ : le robot humanoïde de référence qui veut accélérer l’ère de la robotique IA

par Yohann Poiron le 3 juin 2026

Nvidia ne veut plus seulement fournir les puces qui entraînent les modèles d’IA. Avec le Nvidia H2+, son nouveau design de référence humanoïde développé avec Unitree Robotics et Sharpa, le groupe veut devenir l’architecte matériel et logiciel de la prochaine vague de robots intelligents.

Présentée autour du Computex 2026, cette plateforme n’est pas un robot commercial prêt à envahir les usines ou les laboratoires. C’est un modèle de référence, pensé pour aider chercheurs, universités et entreprises à développer plus vite leurs propres humanoïdes.

Un robot de référence plutôt qu’un produit fini

Le NVIDIA H2+ repose sur une idée simple : réduire la fragmentation du développement robotique. Aujourd’hui, concevoir un humanoïde implique d’assembler un corps mécanique, des mains, des capteurs, un système de calcul embarqué et une pile logicielle capable d’apprendre, de décider et d’agir.

Nvidia veut regrouper ces briques dans une plateforme cohérente. Le corps vient du robot humanoïde Unitree H2+, les mains tactiles à cinq doigts sont fournies par Sharpa, tandis que le cerveau repose sur Jetson Thor et l’environnement Isaac GR00T.

Blackwell, Jetson Thor et mains robotiques ultra-réactives

Sur le plan technique, H2+ illustre la manière dont Nvidia transpose son expertise de l’IA générative vers le monde physique. La plateforme intègre un module Jetson AGX Thor T5000 basé sur l’architecture Blackwell. Nvidia annonce jusqu’à 2 070 TFLOPS FP4 et 128 Go de mémoire, avec une enveloppe configurable de 40 à 130 W.

Le robot combine un corps humanoïde Unitree et des mains Sharpa Wave conçues pour la manipulation fine. L’enjeu n’est plus seulement de faire marcher un robot, mais de lui permettre d’interagir avec des objets réels, dans des environnements moins prévisibles qu’un laboratoire.

Cosmos 3 et le défi des données robotiques

Nvidia accompagne cette annonce avec Cosmos 3, un modèle de monde physique destiné à améliorer la compréhension des environnements par les robots.

C’est un point stratégique. En robotique, la rareté des données utiles reste l’un des principaux freins. Contrairement aux modèles de langage, qui peuvent absorber d’immenses volumes de textes, les robots doivent apprendre à partir de mouvements, d’angles de vue, d’échecs physiques et de contraintes du réel.

En générant ou en structurant des données centrées sur le point de vue du robot, Nvidia cherche à réduire ce goulet d’étranglement.

Une stratégie mondiale, au-delà de la Chine

Le partenariat avec Unitree attire l’attention, mais Nvidia veut déjà élargir son réseau. L’entreprise prévoit de collaborer avec des fabricants de robots aux États-Unis, en Europe et en Corée du Sud, afin de proposer des plateformes standardisées aux chercheurs.

La sécurité devient aussi un argument clé. Nvidia met en avant des mécanismes comme Secure Boot et Confidential Computing, destinés à vérifier les logiciels exécutés sur les robots et à protéger les données sensibles.

Nvidia veut devenir l’Android de la robotique humanoïde

Avec son H2+, Nvidia ne vend pas seulement une puce plus puissante. L’entreprise construit une plateforme complète : calcul embarqué, modèles IA, outils de simulation, sécurité et design matériel de référence.

Cette approche rappelle ce qui a fait sa force dans l’IA générative : fournir l’infrastructure sur laquelle tout un écosystème peut bâtir. Si les robots humanoïdes deviennent un marché de masse, Nvidia veut être présent à chaque étage de la chaîne de valeur.

La question reste celle du passage à l’échelle. Les humanoïdes fascinent, mais leur utilité réelle dépendra de leur coût, de leur fiabilité et de leur capacité à travailler dans des environnements complexes. H2+ ne résout pas tout, mais il donne à l’industrie un socle commun pour avancer plus vite.

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Robotique

SwitchBot Kata Friends : Noa et Niko, les robots animaux dopés à l’IA

par Yohann Poiron le 13 mai 2026

SwitchBot entre dans un territoire plus émotionnel avec Kata Friends, une nouvelle famille de robots compagnons baptisés Noa et Niko. Connue pour ses accessoires de maison connectée, la marque veut désormais proposer des « AI pets » capables de parler, reconnaître les utilisateurs et évoluer avec eux.

Des animaux IA qui fonctionnent même sans Wi-Fi

Noa et Niko embarquent un modèle de langage directement sur l’appareil, ce qui leur permet de dialoguer et de réagir sans dépendre en permanence du cloud. SwitchBot met aussi en avant des yeux LCD expressifs, des roues motorisées, des micros, des caméras et des capteurs d’obstacles pour se déplacer dans la maison.

L’idée n’est pas seulement de créer un jouet robotisé, mais une présence domestique capable d’interagir au quotidien : suivre l’utilisateur, réagir à la voix, répondre au toucher et adapter son comportement selon les habitudes.

L’IA affective entre dans la maison connectée

Kata Friends analyse la voix, les gestes et les interactions physiques via plusieurs zones tactiles. Les robots peuvent distinguer différentes personnes du foyer et personnaliser leurs réponses. SwitchBot ajoute aussi un « journal mémoire » dans l’application, avec des données d’activité, de repos et d’interaction.

La marque insiste sur la confidentialité : un cache physique peut activer un mode privé en désactivant les fonctions de vision. Les photos peuvent être prises par commande vocale ou geste, avec un stockage local annoncé pour garder davantage de contrôle.

Un compagnon premium… avec abonnement

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Le positionnement est clairement haut de gamme : Kata Friends démarre à 599,99 euros. SwitchBot propose aussi des formules logicielles et de maintenance, dont un plan Premium annuel affiché à 299,99 euros après la première année pour certains acheteurs.

Avec Noa et Niko, SwitchBot tente de faire glisser la smart home vers l’IA incarnée. Le pari est fascinant : après les enceintes et les caméras, la maison connectée pourrait bientôt avoir un visage, une voix — et peut-être une personnalité.

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Robotique

1X montre ses robots Neo en train de fabriquer… d’autres robots

par Yohann Poiron le 5 mai 2026

1X Technologies vient de publier une démonstration aussi fascinante que symbolique : son robot humanoïde Neo participe déjà à certaines étapes de production de ses propres congénères.

Dans sa nouvelle usine de Hayward, en Californie, l’entreprise norvégiano-américaine veut passer du prototype séduisant à la fabrication à grande échelle.

Des humanoïdes sur la ligne d’assemblage

Dans la vidéo, Neo n’apparaît pas comme un robot totalement autonome remplaçant les ouvriers, mais comme un assistant de production. Il transporte, trie et manipule des pièces aux côtés d’équipes humaines, dans une logique de collaboration plutôt que d’automatisation totale.

Cette image est puissante : le robot domestique de demain commence par apprendre à exister dans l’usine qui le produit.

1X mise sur une intégration verticale poussée. L’entreprise conçoit et fabrique en interne des composants clés, comme les moteurs, batteries, capteurs et éléments structurels, afin de mieux contrôler la qualité et d’accélérer les cycles d’amélioration.

La nouvelle usine s’étend sur environ 5 400 mètres carrés et vise une capacité initiale d’environ 10 000 robots par an, avant une montée en puissance plus ambitieuse à horizon 2027.

Neo reste un produit en apprentissage

Malgré la mise en scène industrielle, Neo n’est pas encore le majordome autonome promis par la science-fiction. 1X indique que le robot est conçu pour l’autonomie complète, mais que les premières versions fonctionneront avec des capacités progressives, nourries par l’usage réel et l’apprentissage continu.

C’est le vrai pari de 1X : faire de chaque Neo livré un produit, mais aussi une source de données pour entraîner les générations suivantes.

Le début d’une boucle robotique

Avec Neo, 1X ne vend pas seulement un humanoïde domestique. L’entreprise expérimente une boucle industrielle où les robots aident à produire les robots qui, demain, aideront dans les foyers.

Ce n’est pas encore l’usine autonome. Mais c’est peut-être le premier chapitre crédible d’une robotique de masse.

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Robotique

Plus rapide que l’humain : Un robot Honor boucle un semi-marathon en 50 min

par Yohann Poiron le 20 avril 2026

Ce qui relevait encore de la démonstration technologique il y a un an devient aujourd’hui un véritable signal industriel. À Pékin, un humanoïde a bouclé un semi-marathon en 50 minutes et 26 secondes — une performance qui rebat les cartes, non pas face aux humains, mais face aux limites de la robotique actuelle.

Une performance impressionnante… mais à relativiser

Sur le papier, le chiffre interpelle : 50:26 pour un semi-marathon. À titre de comparaison, le record humain récent de Jacob Kiplimo s’établit à 57 minutes. Mais, la comparaison s’arrête là. Comme l’ont souligné certains observateurs, opposer une machine optimisée à un corps humain n’a pas vraiment de sens. L’enjeu n’est pas de battre l’homme, mais de mesurer les progrès techniques d’une année sur l’autre.

Et sur ce point, le bond est spectaculaire : en 2025, le robot le plus rapide avait mis 2 heures et 40 minutes. En douze mois, l’écart s’est réduit de manière drastique.

Honor en tête, entre autonomie et performance

Derrière cette performance, on retrouve Honor, plus connu pour ses smartphones que pour ses robots humanoïdes. Fait intéressant : le robot le plus rapide n’est pas celui qui a gagné. Un autre modèle de la marque a terminé en 48 minutes et 19 secondes, mais avec un pilotage à distance. Le vainqueur officiel, lui, était autonome — un critère déterminant dans le système de notation.

Environ 40 % des robots engagés couraient en autonomie complète, contre 60 % contrôlés à distance. Une distinction essentielle, qui révèle le véritable enjeu de la compétition : la capacité des machines à prendre des décisions en temps réel, sans intervention humaine.

Une course encore imparfaite, mais révélatrice

Tous les robots n’ont pas brillé. Certains ont chuté dès le départ, d’autres ont percuté des obstacles. Des incidents qui rappellent que, malgré les progrès, la locomotion humanoïde reste un défi complexe.

Courir implique bien plus que déplacer des jambes : équilibre dynamique, gestion de l’énergie, adaptation au terrain, correction d’erreurs en temps réel. Autant de paramètres que les humains maîtrisent naturellement, mais que les robots doivent encore apprendre.

Une vitrine technologique aux enjeux bien réels

Au-delà de la performance brute, ce type d’événement s’inscrit dans une stratégie plus large. Pékin, via son hub technologique E-Town, utilise ces compétitions comme vitrines pour accélérer le développement de la robotique avancée.

Pour des entreprises comme Honor, l’objectif est clair : démontrer une capacité d’innovation qui dépasse le smartphone, et s’inscrire dans la prochaine vague technologique — celle des machines autonomes capables d’interagir avec le monde réel.

Ce semi-marathon n’est donc pas une simple curiosité. Il illustre une tendance de fond : la robotique progresse désormais à un rythme visible, mesurable, presque spectaculaire.

Vers une nouvelle définition de la performance

Ce qui frappe, au fond, ce n’est pas que les robots courent vite. C’est qu’ils apprennent à courir seuls. L’écart avec l’humain reste immense sur bien des aspects, mais la trajectoire est claire. En un an, les machines sont passées de démonstrations hésitantes à des performances crédibles.

Et si la vitesse reste un symbole, c’est bien l’autonomie qui constitue le véritable seuil à franchir. Une fois atteint, la question ne sera plus de savoir si les robots peuvent suivre — mais jusqu’où ils peuvent aller.

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Robotique

Robotique : AGIBOT franchit le cap des 10 000 humanoïdes produits !

par Yohann Poiron le 12 avril 2026

La robotique humanoïde entre peut-être dans une nouvelle phase de son histoire. Le 30 mars 2026, à Shanghai, AGIBOT a officialisé la sortie de son 10 000e robot humanoïde, un jalon qui place l’entreprise parmi les premiers acteurs du secteur à atteindre un tel niveau d’industrialisation. Dans son annonce, la société présente ce cap comme le passage d’une phase de premiers déploiements commerciaux à une ère de diffusion multi-industries à l’échelle mondiale.

Ce chiffre, à lui seul, ne dit pas tout. Ce qui frappe surtout, c’est ce qu’il raconte de l’évolution du marché : les robots humanoïdes ne sont plus uniquement des démonstrateurs de salon, ni des promesses confinées aux laboratoires. Ils commencent à devenir des outils que des entreprises veulent réellement déployer, en volume, dans des environnements concrets.

AGIBOT : Un rythme de production qui s’accélère brutalement

L’autre élément marquant est la vitesse à laquelle AGIBOT a atteint ce seuil. Selon les éléments repris par plusieurs publications chinoises et par l’annonce de l’entreprise, il a fallu environ deux ans pour atteindre les 1 000 premiers robots, puis environ un an pour passer de 1 000 à 5 000 unités. En revanche, le saut de 5 000 à 10 000 s’est fait en un peu plus de trois mois, ce qui représente une forte accélération de cadence.

AGIBOT attribue cette montée en puissance à une chaîne d’approvisionnement plus mature et à des processus industriels davantage standardisés. Le cofondateur, président et CTO Peng Zhihui a lui-même lié cette accélération à la consolidation du manufacturing et à la hausse rapide de la demande pour des solutions robotiques commercialisables à grande échelle.

Le vrai signal : l’usage réel prend le relais de la démonstration

AGIBOT explique que ses robots sont déjà déployés dans des contextes variés, notamment la logistique, la navigation dans les magasins de vente, les services d’accueil, l’éducation et des usages plus industriels liés à la production et à la fabrication. L’entreprise insiste sur l’idée d’un passage du test au déploiement récurrent, avec une logique orientée valeur métier plutôt que simple validation technologique.

C’est probablement là que se joue le sens réel de ce cap. Pendant des années, la robotique humanoïde a fasciné par son potentiel. Désormais, le sujet devient plus prosaïque, et donc plus sérieux : combien d’unités peut-on produire, dans quels secteurs, avec quel retour opérationnel, et à quelle vitesse peut-on recommencer le déploiement ailleurs ?

Une entreprise jeune, mais déjà très ambitieuse

AGIBOT, basée à Shanghai, est une société fondée en 2023 et spécialisée dans les robots humanoïdes soutenus par l’IA incarnée, pour des usages industriels et de service. En seulement quelques années, elle est passée du prototype à une production de masse revendiquée, avec une diffusion désormais internationale selon sa communication officielle. L’entreprise dit déjà opérer ou se déployer en Europe, en Amérique du Nord, au Japon, en Corée du Sud, en Asie du Sud-Est et au Moyen-Orient.

Il faut naturellement garder une nuance : une partie importante de ces informations provient de la communication d’AGIBOT elle-même ou de reprises proches de cette communication. Elles montrent clairement l’ambition et la trajectoire revendiquée par l’entreprise, mais elles ne permettent pas, à elles seules, de mesurer de façon indépendante la profondeur exacte de chaque déploiement pays par pays.

Une étape qui compte pour toute l’industrie chinoise… et au-delà

Le contexte rend cette annonce encore plus intéressante. Reuters rapportait la semaine dernière que des élus américains cherchaient déjà à limiter l’usage de robots humanoïdes chinois dans les administrations fédérales, en citant explicitement AGIBOT parmi les entreprises visées. Cela montre à quel point ces acteurs ne sont plus perçus comme de simples outsiders techniques, mais comme des compétiteurs géopolitiques potentiels sur une couche technologique jugée sensible.

Autrement dit, AGIBOT ne franchit pas seulement un seuil industriel. L’entreprise devient aussi un symbole d’une bascule plus large : la robotique humanoïde, longtemps dominée dans l’imaginaire par quelques démonstrations occidentales très médiatisées, entre désormais dans une phase où la Chine veut imposer son rythme, son volume et sa capacité d’exécution.

Le plus important, au fond, n’est peut-être pas le nombre exact de robots sortis d’usine. C’est le fait qu’un constructeur puisse désormais parler de déploiement commercial à grande échelle avec une certaine crédibilité. Si cette trajectoire se confirme, le débat autour des humanoïdes va changer de nature. On parlera moins de savoir si la technologie « fonctionne », et davantage de savoir où elle crée réellement de la valeur, où elle remplace certaines tâches, et à quel coût elle peut être exploitée durablement.

Avec son 10 000e robot, AGIBOT ne prouve pas que la révolution humanoïde est achevée. Mais l’entreprise montre qu’elle a quitté le stade de la promesse abstraite. Et dans l’univers de la robotique, c’est souvent ce moment-là — celui où le volume rejoint enfin l’usage — qui compte le plus.

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Robotique

Amazon rachète Fauna Robotics : Vers un humanoïde Alexa dans nos salons ?

par Yohann Poiron le 25 mars 2026

Amazon vient de mettre la main sur Fauna Robotics, une jeune pousse new-yorkaise à peine sortie de l’ombre, connue pour avoir lancé en janvier Sprout, un humanoïde compact pensé pour évoluer au contact direct des humains.

L’opération, confirmée ce mardi 24 mars, reste entourée de discrétion sur son montant, mais elle en dit déjà long sur l’ambition d’Amazon : aller au-delà de la robotique d’entrepôt pour explorer une nouvelle génération de machines plus sociales, plus visibles, et potentiellement plus proches du quotidien.

Fauna Robotics promet la continuité, désormais sous pavillon Amazon

Dans un message publié sur LinkedIn, le cofondateur et CEO Rob Cochran s’est dit « incroyablement enthousiaste » à propos de l’acquisition, tout en rassurant clients et partenaires sur la suite. Fauna Robotics continuera à vendre le Sprout Creator Edition à de nouveaux acheteurs, à assurer le support des robots déjà déployés, et à opérer sous l’identité « Fauna Robotics, an Amazon company ».

Autrement dit, à court terme, le rachat ne se traduit pas par un arrêt brutal du produit, mais par un changement d’échelle industriel.

Cette précision est importante, car Sprout n’était pas un simple prototype de démonstration. Fauna l’avait lancé officiellement le 27 janvier 2026 comme une plateforme humanoïde prête à l’emploi pour développeurs, chercheurs et créateurs, avec une logique très différente de celle des robots industriels classiques.

Un robot plus attachant que démonstratif, et c’est précisément ce qui intéresse Amazon

Sprout mesure environ 1 m de haut pour un poids d’environ 23 kg, avec une coque souple, un visage expressif et un design pensé pour être perçu comme sûr dans les espaces partagés. Fauna le présente comme un robot construit pour les « espaces humains partagés », capable d’interagir dans des environnements comme la vente, l’hospitalité, l’éducation, la recherche ou même certains usages domestiques. Son prix de lancement est fixé à 50 000 dollars pour la Creator Edition.

C’est là que l’opération devient intéressante. Amazon n’achète pas seulement une équipe d’ingénieurs ; elle récupère aussi une vision du robot humanoïde moins centrée sur la force ou la logistique, et davantage sur la présence, l’interaction et la cohabitation.

Là où la robotique Amazon était jusqu’ici surtout associée aux entrepôts, Sprout ouvre une porte vers un autre imaginaire : celui d’un robot capable d’exister dans des lieux fréquentés par le public, voire un jour dans la maison. Cette analyse est une inférence fondée sur le positionnement produit de Sprout et sur le discours d’Amazon autour de la vie à domicile.

Amazon étend son récit robotique au-delà des entrepôts

Amazon n’arrive évidemment pas novice sur ce terrain. L’entreprise rappelle depuis plusieurs années l’ampleur de son investissement en robotique, principalement dans l’automatisation logistique. Amazon a déjà déployé plus d’un million de robots dans ses opérations d’entrepôt. Avec Fauna Robotics, le groupe change toutefois de registre : il ne s’agit plus seulement d’optimiser les flux, mais de réfléchir à des robots plus incarnés, plus visibles et potentiellement plus grand public.

Amazon explique vouloir combiner l’expertise de Fauna Robotics avec sa propre expérience en robotique, ainsi qu’avec les décennies passées à gagner la confiance des consommateurs à travers ses activités retail et devices. Le groupe dit vouloir « inventer de nouvelles façons de rendre la vie des clients meilleure et plus simple ».

La formule reste classique, mais le sous-texte est clair : Amazon veut tester la robotique humanoïde comme prolongement de son écosystème domestique.

Un pari audacieux, dans un moment de transition pour la robotique

Le timing intrigue d’autant plus que ce rachat intervient après une période agitée dans la division robotique d’Amazon. Reuters rapportait début mars que l’entreprise avait supprimé au moins une centaine de postes dans son unité dédiée à la robotique et à l’automatisation. Ce contraste entre restructuration interne et acquisition ciblée suggère qu’Amazon ne réduit pas ses ambitions robotisées ; il les redirige.

Fauna Robotics, de son côté, n’a que deux ans d’existence. Ses cofondateurs, Rob Cochran et Josh Merel, ainsi que l’équipe de l’entreprise, rejoindront Amazon, ce qui confirme que le rachat porte autant sur le talent que sur le produit lui-même.

Amazon semble vouloir un robot crédible avant de vouloir un robot massif

Le cas Sprout raconte quelque chose d’assez nouveau. Dans la course actuelle aux humanoïdes, beaucoup d’acteurs misent sur la performance mécanique, la démonstration technique ou la promesse industrielle. Fauna Robotics, elle, avait pris une autre direction : un robot plus petit, plus doux, plus expressif, pensé d’abord pour être accepté par l’humain. C’est exactement le type d’approche qui peut séduire Amazon, surtout si l’entreprise veut, à terme, connecter robotique, maison intelligente, commerce et services.

En somme, Amazon n’achète pas seulement un fabricant de robots. Emme achète une hypothèse sur le futur : celle d’une machine humanoïde qui ne cherche pas d’abord à impressionner, mais à cohabiter. Et dans un marché où la vraie bataille se jouera autant sur la confiance que sur la technologie, ce pari pourrait compter bien plus qu’il n’y paraît.

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Robotique

Figure 03 : le robot humanoïde qui range votre salon de manière autonome

par Yohann Poiron le 15 mars 2026

Figure continue de préparer son robot humanoïde à des tâches domestiques de plus en plus crédibles. Dans une nouvelle démonstration publiée le 9 mars 2026, l’entreprise montre son robot Figure 03 en train de ranger un salon de manière autonome : il ramasse des jouets, remet des coussins en place, range des objets, essuie une table et remet de l’ordre dans la pièce.

La vidéo s’appuie sur Helix 02, le dernier système vision-langage-action de la société, présenté fin janvier comme un modèle capable de contrôler tout le corps du robot directement à partir des images de ses caméras.

Ce qui rend cette démo intéressante, ce n’est pas la vitesse. Le robot n’est pas encore rapide, mais ses mouvements paraissent relativement naturels et surtout continus. Figure insiste d’ailleurs sur le fait que « ranger le salon » est une tâche beaucoup plus difficile qu’elle en a l’air pour un robot : les objets ne sont jamais au même endroit, les meubles créent des passages étroits, et les éléments souples comme les coussins ou les serviettes changent de forme pendant la manipulation.

Un robot pensé pour la maison, pas seulement pour l’usine

Cette orientation vers le foyer n’est pas nouvelle chez Figure. Lors du lancement de Figure 03 en octobre 2025, l’entreprise expliquait déjà que ce modèle avait été conçu pour Helix, la maison et un déploiement à grande échelle. Son site officiel présente même Figure 03 comme un robot généraliste pour les tâches quotidiennes, capable d’aider pour le linge, le nettoyage ou la vaisselle.

En parallèle, Figure continue aussi de viser l’industrie. Sa génération précédente, Figure 02, a notamment été testée chez BMW, avec plus de 1 250 heures de fonctionnement et une contribution annoncée à la production de plus de 30 000 véhicules X3 lors d’un déploiement pilote. Autrement dit, la stratégie de Figure reste double : apprendre dans des environnements industriels plus cadrés, tout en préparant à plus long terme un robot domestique.

Helix 02 est le vrai cœur du progrès

Le point central de cette démonstration, c’est moins le robot lui-même que le logiciel qui l’anime. Figure décrit Helix 02 comme un système neuronal unique capable de gérer la marche, la manipulation et l’équilibre sur toute la durée d’une tâche, à l’échelle d’une pièce entière. C’est ce qui permet au robot de se déplacer puis d’agir sans découper artificiellement chaque mouvement en petites séquences indépendantes.

Figure affirme aussi qu’Helix 02 peut généraliser à de nouvelles tâches, y compris lorsqu’un robot n’a pas été explicitement entraîné sur chaque action exacte. C’est évidemment une promesse très ambitieuse, mais c’est aussi ce que la société cherche à illustrer avec ces scènes domestiques plus désordonnées qu’un environnement d’usine.

Impressionnant en démo, encore loin d’un vrai produit grand public

Il faut quand même garder de la prudence. Une vidéo de démonstration ne dit pas tout sur la robustesse réelle du système. Ranger un salon dans une scène préparée n’est pas la même chose que gérer une maison pleine de variations, d’enfants, d’animaux, d’objets fragiles ou de situations imprévues. La sécurité reste un enjeu majeur, tout comme la fiabilité et le coût. Des observateurs rappellent d’ailleurs que ces démonstrations montrent surtout une direction technologique, pas encore un produit domestique prêt à être déployé massivement.

C’est d’autant plus vrai que Figure n’est pas seul sur ce créneau. D’autres entreprises travaillent elles aussi sur des robots domestiques ou semi-domestiques, comme 1X avec NEO ou LG avec CLOiD, tandis que plusieurs groupes industriels misent sur les humanoïdes pour des usages plus larges. Le marché est donc en train de se structurer, mais il est encore loin d’avoir trouvé son iPhone de la robotique.

La nouvelle vidéo de Figure montre une avancée réelle : un humanoïde capable d’enchaîner plusieurs gestes utiles dans un salon, avec une autonomie et une fluidité supérieures à ce qu’on voyait encore récemment. Mais, elle rappelle aussi à quel point la maison reste l’un des environnements les plus difficiles pour la robotique. Figure progresse vite, et Helix 02 semble être une brique technique importante. Pour autant, entre une belle démo et un robot vraiment fiable dans le quotidien, il reste encore un écart considérable.

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Robotique

MWC 2026 : TCL dévoile TCL Tbot, le robot qui donne vie aux montres pour enfants

par Yohann Poiron le 4 mars 2026

Au MWC 2026, TCL a dévoilé un concept qui résume assez bien l’air du temps : quand l’IA s’invite dans la maison, elle commence souvent par la famille. Baptisé TCL Tbot, ce robot de bureau se présente comme une extension des montres connectées pour enfants de la marque.

Son rôle est simple : quand l’enfant retire sa montre pour la recharger, le Tbot prend le relais à la maison — routines, apprentissage, histoires du soir — en gardant une continuité « du poignet au bureau ».

Un dock magnétique… qui devient un visage

TCL ne parle pas d’un robot autonome à la manière d’un petit assistant roulant : le TCL Tbot est d’abord un socle. La montre vient s’y fixer via un dock magnétique ; une fois posée, l’interface du robot s’anime pour créer un « visage » et incarner l’assistant.

L’idée : éviter que la montre finisse au fond d’un tiroir pendant la charge, et transformer ce moment en « mode maison ».

Routines, devoirs, coucher : la promesse de continuité

TCL positionne son TCL Tbot comme un compagnon IA multi-rôles :

Assistant routines : réveils, rappels de coucher, et même minuteurs type Pomodoro pour les devoirs.
Partenaire d’apprentissage : exploration de sujets d’intérêt avec des réponses adaptées à l’âge (TCL insiste sur le cadrage « enfant »).
Compagnon du soir : histoires apaisantes et aide à l’endormissement.
Relais parental : notifications et alertes configurables, activées selon le choix des parents.

Sur son site, TCL parle même d’un « AI Safeguard » (suivi/alertes) en complément, dans la logique de continuité entre extérieur (montre) et intérieur (dock/robot).

Pourquoi ce concept est plus malin qu’il n’en a l’air

La plupart des montres des enfants sont très bonnes sur un seul axe : sécurité/localisation/appel rapide quand l’enfant est dehors. Le problème, c’est le retour à la maison : l’objet devient souvent inutile, ou finit en charge à l’écart. Le TCL Tbot tente de combler ce « trou » d’usage en transformant la recharge en moment d’interaction et en outil de routine familiale.

C’est aussi une manière très TCL d’aborder l’IA : pas un robot « généraliste » qui promet tout, mais un dispositif qui cible une friction concrète (la continuité) et un contexte précis (le salon/la chambre).

Le point critique : concept, donc zéro promesse commerciale

TCL le présente clairement comme un concept montré à Barcelone, sans prix ni calendrier. La marque affirme intégrer des considérations réglementaires et de contrôle parental dans la conception (permissions, garde-fous), mais rien n’indique encore une sortie produit.

Deux éléments décideront de la crédibilité :

La qualité de l’IA « enfant » (pertinence, ton, refus, sécurité) — plus difficile que de faire un chatbot standard.
La transparence sur la donnée : où sont traitées les requêtes, combien de temps elles sont conservées, et quels contrôles concrets ont les parents.

Le TCL Tbot est une bonne idée parce qu’elle part d’un usage réel : la montre des enfants vit surtout dehors, mais la vie familiale, elle, se structure dedans. Si TCL parvient à transformer ce concept en produit simple, fiable et strict sur la privacy, le « robot-dock » pourrait devenir l’un des rares objets IA domestiques qui ne sonnent pas comme un gadget.

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Robotique

MWC 2026 : Samsung annonce le passage à la production autonome d’ici 2030

par Yohann Poiron le 3 mars 2026

Samsung vient d’annoncer un objectif qui ressemble à une bascule industrielle : transformer l’ensemble de ses sites de production mondiaux en « usines pilotées par l’IA » d’ici 2030. On ne parle plus d’automatisation classique, mais de systèmes capables de décider, d’optimiser et d’agir dans un environnement réel — avec des robots, y compris humanoïdes, comme bras exécutifs.

Le terme est le même, mais le terrain change radicalement. Samsung explique vouloir étendre l’IA agentique à la fabrication : des agents capables de planifier et d’exécuter des tâches pour atteindre des objectifs (qualité, débit, réduction des coûts, gestion des flux).

L’entreprise parle d’un déploiement progressif, conditionné par l’intégration dans des sites très différents (produits, pays, contraintes réglementaires et supply chain).

Ce que Samsung met sur la table : agents IA, digital twins et robots (dont des humanoïdes)

Dans sa feuille de route, Samsung mentionne plusieurs briques structurantes :

Digital twins et simulation sur tout le parcours industriel (de l’entreposage matière à l’expédition)
Agents IA dédiés au contrôle qualité, à la production et à la logistique
Robots industriels en trois familles : exploitation/maintenance des lignes, logistique interne, et assemblage de précision

Et oui, Samsung évoque aussi des robots humanoïdes pour les opérations complexes où la dextérité et la flexibilité « type humain » restent utiles.

Samsung a préparé le terrain côté robotique en devenant le plus grand actionnaire de Rainbow Robotics (passage à 35 % annoncé fin 2024), avec l’ambition affichée d’accélérer le développement de robots, dont des humanoïdes.

Parmi les plateformes susceptibles d’entrer dans les usines : le RB-Y1, un humanoïde sur base roulante avec deux bras, présenté par Rainbow Robotics comme une plateforme mobile bi-bras.

L’ambition est claire, mais 2030 se jouera sur la fiabilité (pas sur la démo)

Le pari de Samsung n’est pas seulement technologique, il est économique. Déployer des agents IA « autonomes » dans des dizaines d’usines suppose de résoudre trois problèmes difficiles :

La robustesse : un agent qui « décide » doit être prévisible, auditable, et sûr dans un contexte où l’erreur coûte cher (rebuts, retours, incidents).
L’intégration au legacy : les usines vivent avec des équipements hétérogènes, des ERP/MES existants, des capteurs imparfaits, des données parfois sales.
Le ROI : humanoïdes et agents avancés doivent prouver qu’ils font mieux (ou moins cher) que les automatismes classiques + opérateurs, à grande échelle.

Autrement dit : la vision est spectaculaire, mais la victoire se jouera sur des KPI très prosaïques — taux de défaut, temps de cycle, arrêts de ligne, consommation énergétique, et coûts de maintenance.

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Robotique

MWC 2026 : Honor surprend avec un robot humanoïde capable de faire un backflip

par Yohann Poiron le 3 mars 2026

À Barcelone, en amont du MWC 2026, Honor n’a pas seulement présenté des smartphones. La marque a aussi amené sur scène un robot humanoïde capable de danser, serrer des mains… et réussir un backflip, dans une mise en scène pensée pour frapper l’imaginaire.

Derrière le show, l’intention est plus sérieuse : Honor veut s’installer dans l’« IA incarnée », cette IA qui ne se contente plus de répondre, mais agit dans l’espace.

Le robot de Honor comme vitrine d’une stratégie IA plus large

Honor présente ce robot humanoïde comme un jalon de sa vision ALPHA PLAN /« IA incarnée » : relier l’intelligence « personnelle » (ce que le système sait de vos usages) et l’intelligence « edge » (traitement local, contrôle, protection des données), pour des machines capables de comprendre un environnement et d’interagir de façon plus naturelle.

Le choix du MWC n’est pas anodin : c’est l’endroit où l’on vient précisément tester des idées et mesurer la réaction du public, avant de transformer un concept en produit.

Les démonstrations rapportées — backflip, moonwalk, danse, poignée de main — ont servi de preuve visuelle de mobilité et de coordination. Mais, comme souvent sur ce type d’annonce, Honor est resté très discret sur l’architecture (autonomie réelle, perception, niveaux d’autonomie, capteurs, sécurité).

Think our robot dance was impressive? 🤖Go behind the scenes with us!
From early training hiccups to perfectly synchronized moves, witness the journey of our HONOR Robot and Robot phone. See how! pic.twitter.com/2sLkXWDzMW

— HONOR (@Honorglobal) March 2, 2026

À quoi sert ce robot, au-delà du show ?

Honor évoque trois scénarios prioritaires : assistance au shopping, inspections en milieu professionnel, et compagnonnage/assistance.

Ce trio est révélateur. Honor ne vise pas, pour l’instant, le robot « généraliste » à la Tesla. Il vise des cas d’usage où un humanoïde peut apporter une valeur perçue : guider, porter, vérifier, accompagner. Et l’argument différenciant revendiqué, c’est l’ADN smartphone : Honor explique vouloir capitaliser sur sa connaissance des usages et des appareils connectés pour mieux « comprendre l’utilisateur ».

La robotique devient un nouveau terrain de marque

Le plus important, c’est peut-être le signal culturel : les marques de smartphones cherchent un « après ». Après les écrans, après les capteurs photo, après l’IA dans le cloud… vient l’IA, qui se matérialise en objets capables de bouger et d’agir. Le robot humanoïde d’Honor s’inscrit dans ce mouvement, au même titre que son « Robot Phone » et son discours sur l’IA incarnée.

La question clé, désormais : Honor peut-il transformer une démonstration spectaculaire en produit fiable, sûr, et économiquement viable ? C’est là que se jouera la crédibilité.

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