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Robot Talk, épisode 153 : des robots inspirés de l'origami, avec Chenying Liu
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Robot Talk, épisode 153 : des robots inspirés de l'origami, avec Chenying Liu

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Résumé IASource uniqueImpact UE

Chenying Liu, Junior Research Fellow et Associate Member of Faculty au Department of Engineering Science de l'Université d'Oxford, était l'invitée du 153e épisode du podcast Robot Talk pour présenter ses travaux sur l'intelligence physique incarnée (embodied physical intelligence). Sa recherche explore comment la forme physique d'un robot peut activement contribuer à la perception, au traitement de l'information, à la prise de décision et au mouvement, en s'inspirant notamment des principes géométriques de l'origami. L'épisode ne communique pas de métriques techniques précises, pas de charges utiles, de degrés de liberté ni de résultats expérimentaux chiffrés, ce qui le situe davantage dans la vulgarisation académique que dans l'annonce produit.

L'approche d'Oxford que défend Liu représente un contrepoids notable au paradigme dominant du tout-logiciel : plutôt que de déléguer l'intelligence uniquement aux modèles de fondation et aux VLA (Vision-Language-Action models), l'idée est d'intégrer la computation directement dans la géométrie et les matériaux du robot. Cette co-conception mécanique-contrôle promet des systèmes plus robustes et plus efficaces en énergie, particulièrement pertinents pour des environnements non structurés où les modèles sim-to-real peinent encore.

Ce courant de recherche, parfois appelé morphological computation ou soft robotics computationnelle, est actif dans plusieurs laboratoires mondiaux, MIT CSAIL, ETH Zurich, EPFL, ainsi qu'en France au CNRS LIRMM et à l'INRIA. Oxford se positionne ici via une chercheuse indépendante dont le programme, encore jeune, n'a pas encore de partenaires industriels publiquement annoncés. La prochaine étape naturelle serait une publication de résultats expérimentaux ou un prototype démontrant le gain d'autonomie promis par cette philosophie de conception.

Impact France/UE

Le CNRS LIRMM et l'INRIA sont cités comme acteurs du courant de computation morphologique, mais l'épisode de podcast n'a pas d'impact opérationnel direct sur l'écosystème français.

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Physical Intelligence — π0

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Robot Talk, épisode 154 : la navigation visuelle chez les insectes et les robots, avec Andrew Philippides
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Robot Talk, épisode 154 : la navigation visuelle chez les insectes et les robots, avec Andrew Philippides

Andrew Philippides, professeur de biorobotique à l'Université du Sussex (Royaume-Uni), mène des travaux à l'intersection de la biologie expérimentale, de la robotique et du machine learning pour décoder les mécanismes de navigation visuelle chez les insectes sociaux. Co-directeur du Centre for Computational Neuroscience and Robotics et du programme doctoral be.AI (financé par le Leverhulme Trust), il étudie spécifiquement comment les fourmis et les abeilles parviennent à se repérer et à apprendre des trajectoires complexes avec un cerveau de quelques milliers de neurones seulement. L'enjeu pour la robotique mobile est direct : les algorithmes de navigation actuels (SLAM, odométrie visuelle) restent coûteux en calcul et fragiles face aux environnements non structurés. Les insectes, eux, résolvent ce problème avec une efficacité énergétique et computationnelle hors norme. Comprendre ces mécanismes permet de concevoir des algorithmes bioinspiré légers, potentiellement déployables sur des robots à ressources contraintes, drones miniatures, robots agricoles autonomes, robots d'inspection en milieu dégradé. Les travaux de Philippides s'inscrivent dans un courant de recherche en pleine expansion qui inclut des équipes comme celle d'Antoine Wystrach (CNRS Toulouse) sur la navigation des fourmis, ou les projets de robotique neuromorphique portés par Intel (Loihi) et l'Université de Zurich. Le groupe du Sussex collabore avec des biologistes comportementaux pour valider les modèles sur terrain réel, limitant ainsi le sim-to-real gap qui affecte nombre d'approches purement computationnelles. Les prochaines étapes annoncées portent sur l'intégration de ces algorithmes dans des plateformes robotiques embarquées.

UELes travaux d'Antoine Wystrach au CNRS Toulouse sur la navigation des fourmis s'inscrivent directement dans ce courant de recherche bioinspiré, positionnant la France comme contributeur actif à la conception d'algorithmes de navigation légers pour drones agricoles et robots d'inspection.

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Des scientifiques de Harvard conçoivent des filaments imprimés en 3D inspirés des éléphants pour la robotique souple
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Des scientifiques de Harvard conçoivent des filaments imprimés en 3D inspirés des éléphants pour la robotique souple

Des chercheurs de la Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS) et du Wyss Institute ont mis au point une méthode d'impression 3D permettant de fabriquer des muscles artificiels programmables directement à la conception. La technique, développée dans le laboratoire du Pr Jennifer Lewis, s'appuie sur une buse rotative extrudant simultanément deux matériaux distincts : un élastomère à cristaux liquides (LCE) dit "actif", qui se contracte physiquement sous l'effet de la chaleur, et un élastomère souple "passif" qui reste inerte. Cette extrusion en rotation génère une structure interne hélicoïdale dont le pas et l'angle déterminent à l'avance le comportement mécanique du filament une fois activé. Quand la température monte, la traction du LCE contre la résistance du matériau passif force le brin à se plier, se tordre ou s'enrouler selon la géométrie encodée à l'impression, sans assemblage ni post-traitement mécanique. Des prototypes fonctionnels ont été réalisés, notamment des filtres actifs thermos-sensibles et des pinces multi-objets capables d'attraper ou de relâcher des particules selon la position de l'élastomère actif dans la section. La miniaturisation est déjà engagée : des buses spéciales et des encres dédiées permettent de produire des filaments de 100 microns de diamètre. Les résultats sont publiés dans les Proceedings of the National Academy of Sciences. L'intérêt industriel de cette approche réside dans la programmabilité à la source : la trajectoire mécanique du filament est définie pendant l'impression, ce qui élimine les étapes d'assemblage multicouches typiques des actionneurs souples classiques. Pour les intégrateurs en robotique douce, cela signifie une réduction potentielle des cycles de fabrication et une montée en complexité fonctionnelle sans multiplication des composants. La capacité à passer d'un filament simple à un réseau architectural - grilles sinusoïdales, treillis expansibles ou contractiles - ouvre la voie à des préhenseurs reconfigurables pour la manipulation d'objets délicats, un segment où les solutions pneumatiques actuelles restent lourdes à déployer. La preuve que la morphologie active peut être encodée dans la microstructure du matériau lui-même, plutôt que pilotée par un système d'actionnement externe, valide une hypothèse centrale de la recherche en soft robotics. Les élastomères à cristaux liquides sont connus depuis plusieurs décennies mais leur intégration dans des process de fabrication reproductibles et scalables restait un verrou. Le laboratoire Lewis à Harvard travaille depuis plusieurs années sur l'impression multi-matériaux fonctionnelle, notamment pour des structures biomédicales et des électroniques souples. Dans le paysage concurrentiel, des équipes comme celles du MIT (CSAIL), de l'ETH Zurich et de start-ups telles qu'Otherlab ou Soft Robotics Inc. développent des actionneurs souples par voies pneumatiques ou câblées. L'approche Harvard se distingue par l'absence totale d'alimentation fluidique ou mécanique externe à l'activation thermique. Les développements annoncés visent à intégrer des canaux en métal liquide pour permettre l'actionnement électrique, et à produire des filaments injectables auto-bloquants pour des applications biomédicales. Aucun calendrier de commercialisation ni partenariat industriel n'a été communiqué à ce stade : il s'agit d'une preuve de concept publiée en amont d'éventuels pilotes.

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Apprendre à oublier : mémoire épisodique hiérarchique pour le déploiement à long terme des robots
3arXiv cs.RO 

Apprendre à oublier : mémoire épisodique hiérarchique pour le déploiement à long terme des robots

Des chercheurs ont publié H²-EMV, un cadre logiciel permettant aux robots humanoïdes de gérer sélectivement leur mémoire épisodique sur le long terme. Le problème adressé est concret : lorsqu'un utilisateur demande « Où as-tu mis mes clés ? » ou « Pourquoi la tâche a-t-elle échoué ? », le robot doit interroger un historique d'expériences captées en continu depuis des capteurs multimodaux. Sans filtrage, ce volume dépasse rapidement les capacités de stockage et rend les requêtes en temps réel impraticables. H²-EMV construit une mémoire hiérarchique de manière incrémentale, applique un oubli sélectif via un modèle de langage qui évalue la pertinence de chaque événement selon des règles en langage naturel, puis affine ces règles à partir des retours utilisateur. Testé sur des simulations de tâches domestiques et sur 20,5 heures d'enregistrements réels collectés avec le robot humanoïde ARMAR-7, le système réduit la taille mémoire de 45 % et le temps de calcul des requêtes de 35 %, tout en maintenant la précision des réponses. En deuxième session, cette précision progresse de 70 % grâce à l'adaptation aux priorités individuelles de l'utilisateur. Pour les déploiements longs de robots de service, ce résultat lève un frein non résolu. La mémoire épisodique est un point de friction majeur : un robot qui efface tout entre deux sessions est inutilisable sur la durée, mais stocker sans discrimination devient ingérable sur plusieurs semaines ou plusieurs mois. H²-EMV démontre qu'un oubli structuré et appris ne dégrade pas les performances de question-réponse, et que celles-ci s'améliorent avec l'usage, propriété rare dans les systèmes robotiques actuels. Pour les intégrateurs et les décideurs B2B, cela ouvre la voie à des assistants humanoïdes capables de dialogue contextuel persistant sans infrastructure de stockage surdimensionnée, condition nécessaire à un déploiement viable en environnement réel. ARMAR-7 est un humanoïde développé à l'Institut für Anthropomatik und Robotik du Karlsruhe Institute of Technology (KIT), en Allemagne, dont les recherches en interaction homme-robot figurent parmi les plus avancées en Europe. La gestion de mémoire long terme en robotique est un champ actif : des approches comme MemoryBank ou les bases vectorielles couplées à des grands modèles de langage ciblent des problèmes comparables, mais rarement sur des horizons temporels aussi longs ni sur des données réelles aussi volumineuses. L'article (arXiv:2604.11306v2) reste un preprint non encore évalué en conférence à comité de lecture ; les résultats annoncés attendent une confirmation indépendante. Les prochaines étapes naturelles sont une validation sur d'autres plateformes humanoïdes et des horizons de déploiement encore plus étendus pour confirmer la stabilité de l'apprentissage des règles d'oubli.

UEH²-EMV est développé et validé sur ARMAR-7, humanoïde du KIT (Allemagne), positionnant un laboratoire européen à la pointe de la gestion mémoire long terme pour robots de service.

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Impression 3D de robots auto-pliants à actionnement passif avec modules fonctionnels intégrés
4arXiv cs.RO 

Impression 3D de robots auto-pliants à actionnement passif avec modules fonctionnels intégrés

Des chercheurs ont soumis sur arXiv (référence 2605.04757, mai 2025) une méthode de fabrication de robots auto-pliants à partir de développés plats imprimés en 3D dans un PLA conducteur. Le principe repose sur des élastiques acheminés à travers des crochets intégrés: en libérant leur énergie mécanique, ils replient la feuille en géométries tridimensionnelles préprogrammées, sans aucun stimulus externe (ni chaleur, ni lumière, ni humidité). L'état plat avant déploiement autorise le positionnement précis de l'électronique et des aimants. Le même substrat sert d'électrode pour la détection tactile capacitive et supporte une palette I/O réutilisable équipée de capteurs Hall et de moteurs ERM (masses excentriques rotatives), assurant la détection d'ancrage et l'actionnement par vibration. L'équipe publie également un modèle analytique fermé qui équilibre rigidité des charnières et moment des élastiques pour prédire les angles de pliage à l'équilibre; validé expérimentalement, ce modèle produit une carte de conception reliant épaisseur de charnière, taille des élastiques et espacement des crochets aux angles cibles. Trois démonstrateurs ont été réalisés: un cube polyédrique illustrant le potentiel pour des collectifs modulaires, un préhenseur déployable, et un doigt à tendons. La fabrication par origami robotique dépendait jusqu'ici de stimuli exogènes: polymères à mémoire de forme activés thermiquement, hydrogels hygroscopiques, ou bilames sous UV. L'approche élastique s'affranchit de ces contraintes en utilisant uniquement du PLA conducteur standard, simplifiant l'industrialisation et réduisant les coûts. Le modèle analytique constitue un apport concret: il transforme la conception de structures pliables d'un processus empirique en démarche prédictive, limitant les itérations de prototypage. La convergence "substrat = électrode = structure mécanique" réduit par ailleurs le nombre de composants discrets, un avantage direct pour les intégrateurs de systèmes modulaires ou de robots à bas coût. Ce travail s'inscrit dans le courant actif de la robotique origami, porté notamment par le Wyss Institute de Harvard et le CSAIL du MIT. La singularité de l'approche tient à l'énergie élastique passive sur PLA conducteur, distincte des voies pneumatiques ou magnétiques couramment explorées. Il s'agit d'un preprint académique sans produit commercialisé ni déploiement annoncé: les trois démonstrateurs restent des preuves de concept. Les prochaines étapes naturelles porteraient sur la durabilité mécanique sur cycles répétés et la mise à l'échelle des collectifs modulaires. En Europe, des acteurs comme Enchanted Tools ou des laboratoires tels que le LIRMM pourraient trouver dans cette méthode de fabrication un levier pertinent pour réduire les coûts de prototypage.

UEDes laboratoires européens comme le LIRMM et des startups comme Enchanted Tools pourraient exploiter cette méthode de fabrication origami passive pour réduire les coûts de prototypage de robots modulaires.

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