Contrôle neuromorphique d'un robot à ailes…

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Un robot à ailes battantes nage et vole comme un oiseau plongeur

Des chercheurs de l'EPFL et du MIT ont présenté un robot volant capable de nager sous l'eau puis de reprendre son envol, à l'image des oiseaux plongeurs comme les guillemots, les mouettes, les macareux ou les pétrels. Baptisé FAAV (flapping-wing aerial-aquatic vehicle), l'engin pèse moins de 300 grammes et se compose d'un fuselage central, de deux ailes battantes flexibles et d'une queue orientable, ces deux derniers éléments étant interchangeables selon la taille souhaitée. Les essais, menés d'abord dans un bassin à l'EPFL puis en conditions réelles sur le lac Léman, ont permis d'identifier la combinaison optimale de paramètres : des ailes de 80 centimètres, une fréquence de battement d'environ 5 hertz, et une inclinaison de la queue permettant au robot de nager sous l'eau à près d'un mètre par seconde puis de voler à environ 6 mètres par seconde, des valeurs proches de celles observées chez les oiseaux plongeurs réels. Pour franchir la surface, l'appareil doit adopter une trajectoire à 70 degrés afin d'éviter que ses ailes ne touchent l'eau au moment du décollage. Les résultats ont été publiés dans la revue Science. Cette démonstration constitue une avancée notable pour la robotique bio-inspirée aérienne et aquatique, un domaine où la transition fluide entre deux milieux aux propriétés physiques très différentes reste un obstacle technique majeur. Au-delà de l'exploit d'ingénierie, le projet ouvre la voie à une nouvelle catégorie de drones capables d'atteindre des zones difficiles d'accès pour les navires océanographiques classiques, glaciers, ports, ou zones de présence de cétacés, afin d'y prélever des échantillons ou d'y effectuer des mesures à moindre coût. Pour les acteurs de la surveillance environnementale et de l'océanographie, un tel système pourrait réduire significativement les coûts et les risques logistiques associés aux missions de terrain, tout en offrant une alternative légère aux flottes de capteurs marins traditionnelles. Le projet a démarré sous la direction de Raphael Zufferey, alors chercheur postdoctoral à l'EPFL au sein des laboratoires LIS (Laboratory of Intelligent Systems, dirigé par Dario Floreano) et BioRob (Biorobotics Lab, dirigé par Auke Ijspeert), avant d'être achevé au MIT où Zufferey dirige désormais l'AURA Lab, spécialisé dans les véhicules aériens et aquatiques bio-inspirés. Des co-auteurs du Northwest Indian College, aux États-Unis, ont également contribué à l'étude. Sur le plan technique, les ailes du robot sont recouvertes de membranes fines traitées avec des nanoparticules hydrophobes pour limiter l'adhérence de l'eau, tandis qu'un moteur électrique étanche entraîne un vilebrequin assurant le battement des ailes. Les chercheurs envisagent désormais des déploiements pilotes avec des océanographes et des communautés côtières, la prochaine étape consistant à valider l'usage opérationnel de l'appareil pour la collecte de données en conditions réelles.

UELe projet a été initié et testé à l'EPFL (Suisse) sur le lac Léman, renforçant l'expertise scientifique européenne en robotique bio-inspirée aérienne-aquatique avant son achèvement au MIT.

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2arXiv cs.RO

Micro-politiques neuronales pour un contrôle robotique sûr en temps réel

Des chercheurs publient sur arXiv (2610.08541v1) une méthode de synthèse de « Micro Neural Policies » (MNP), des politiques de contrôle neuronales minuscules, conçues pour piloter des robots en temps réel sur des microcontrôleurs aux ressources très limitées. La recherche d'une politique combine une stratégie d'évolution (Evolution Strategy, ES) et une vérification par model checking statistique (SMC). Selon les auteurs, cette combinaison réduit fortement la taille du réseau sans dégrader la sécurité ni la robustesse. L'entraînement et l'évaluation ont été menés à grande échelle sur deux tâches, le pendule inversé sur chariot (Cartpole) et le contrôle d'un quadrirotor. Les fréquences de contrôle et les architectures de réseau variaient. Après validation en simulation, les politiques ont été transférées en « zero-shot » sur des systèmes physiques, c'est-à-dire sans réentraînement ni ajustement. Leur empreinte mémoire va de 0,5 à 7,5 ko. Sur microcontrôleur, la latence d'inférence est déterministe, avec moins de 25 ns de gigue, et la puce reste inactive plus de 97 % du temps. Cela laisse de la marge pour d'autres charges de travail. L'intérêt tient à ce que ce travail va à contre-courant de la tendance dominante. Les modèles VLA (vision-langage-action) et les politiques de fondation grossissent et exigent des GPU embarqués. Ici, la contrainte s'inverse : un contrôleur de quelques kilo-octets, avec une exécution prévisible et une vérification formelle de la sécurité. Pour un intégrateur, c'est la couche basse qui compte, celle des boucles rapides de stabilisation, de la commande de moteurs et des drones légers. Le temps réel dur et la certifiabilité y pèsent davantage que la capacité de généralisation. Le résultat de sim-to-real sans perte de performance est encourageant. Il faut cependant le relativiser : Cartpole et un quadrirotor sont des bancs d'essai classiques, de faible dimension, loin de la manipulation dextre ou de la locomotion d'un humanoïde. Le résumé ne donne ni les marges de sécurité mesurées ni les comparaisons chiffrées avec d'autres méthodes. Ces points restent donc à vérifier dans l'article complet. Ces travaux s'inscrivent dans un courant plus large qui cherche à réduire les politiques neuronales (distillation, quantification, TinyML) et à les doter de garanties formelles. Ils répondent à un frein bien connu, la difficulté de certifier un réseau opaque dans un système critique. Ils se démarquent aussi des approches par apprentissage par renforcement profond, plus gourmandes en calcul et plus difficiles à vérifier. Le résumé ne cite ni partenaire industriel ni calendrier de déploiement. Il s'agit donc d'une publication de recherche, pas d'un produit. La suite logique serait de tester l'approche sur des systèmes plus complexes, avec davantage de degrés de liberté, et de l'intégrer dans des chaînes de contrôle hiérarchiques. Un modèle de haut niveau y fixerait les objectifs, et une micro-politique vérifiée assurerait la stabilité en temps réel.

UEPas d\'impact direct sur la France/UE

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3Robohub

De nouvelles connaissances sur le vol des insectes ouvrent la voie à des robots à ailes battantes stables

Des chercheurs de l'Université Cornell ont publié le 1er mai 2026 dans les Proceedings of the National Academy of Sciences un modèle computationnel qui reformule les conditions de stabilité du vol battu chez les insectes. Dirigée par Z. Jane Wang, professeure de physique et d'ingénierie aérospatiale, et co-signée par Owen Wetherbee en premier auteur, l'étude fait suite à plus d'une décennie de travaux amorcés sur les circuits neuronaux des mouches des fruits. Le modèle de départ, une simulation 3D complète, montrait que la mouche des fruits actualise sa posture à chaque battement d'aile, soit environ une fois toutes les 4 millisecondes. L'équipe a ensuite condensé cette simulation en un modèle réduit qui préserve les équations physiques essentielles tout en restant calculable à grande échelle. Cinq paramètres structurent ce qu'elle appelle un "espace morphologique et cinématique à cinq dimensions" : le rapport masse aile/corps, la charge alaire, la position de l'articulation alaire, la fréquence de battement et l'amplitude du mouvement. De cet espace émergent deux formules explicites définissant la frontière de stabilité, centrées sur un mécanisme d'anti-résonance qui permet à l'animal de neutraliser passivement les oscillations de son corps malgré les perturbations aérodynamiques extérieures. Le résultat le plus contre-intuitif tient dans le constat que de nombreuses configurations de vol battu atteignent une stabilité passive, c'est-à-dire sans correction neuronale active, à condition d'être positionnées dans la bonne zone de l'espace morphologique. La littérature antérieure concluait au contraire que la quasi-totalité des insectes sont passivement instables et dépendent de circuits neuronaux rapides pour se maintenir en vol. L'explication de cette divergence est méthodologique : les études précédentes ne modélisaient que quelques espèces réelles, correspondant à autant de "points isolés" dans un espace de paramètres bien plus vaste. En élargissant cet espace, Cornell montre que ces espèces étudiées constituaient un échantillon non représentatif. Pour les roboticiens, l'implication est directe : il devient théoriquement possible de concevoir un drone à ailes battantes qui se stabilise par sa géométrie et sa fréquence de battement, sans recourir à des boucles de rétroaction complexes, une voie sur laquelle les systèmes embarqués actuels n'ont jamais pleinement abouti. Le problème du vol battu stable en robotique reste ouvert depuis plusieurs décennies. Les micro-drones à ailes battantes existants, comme le Harvard RoboBee ou les prototypes développés par TU Delft dans le cadre du projet DelFly, s'appuient massivement sur des contrôleurs actifs pour compenser leur instabilité intrinsèque, ce qui accroît la complexité embarquée et réduit l'autonomie. Le modèle de Cornell offre un chemin alternatif : identifier, par calcul, les combinaisons de fréquence et de morphologie qui placent un engin dans la zone d'anti-résonance stable, avant même la fabrication. L'équipe n'annonce pas de prototype, et le gap entre modèle computationnel et robot physique reste substantiel, notamment en raison des contraintes matériaux et d'actionnement. Néanmoins, la disponibilité de critères analytiques explicites, là où il n'existait auparavant que des simulations coûteuses espèce par espèce, constitue une base de conception réutilisable pour les laboratoires travaillant sur les MAV (micro aerial vehicles) à battement d'ailes.

UELes laboratoires européens travaillant sur les micro-drones à ailes battantes, dont TU Delft avec le projet DelFly, disposent désormais de critères analytiques explicites pour identifier les configurations passivamente stables, réduisant la dépendance aux contrôleurs actifs coûteux en ressources embarquées.

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4arXiv cs.RO

Attaques trojans sur les contrôleurs de réseaux de neurones pour systèmes robotiques

Des chercheurs ont publié sur arXiv (référence 2602.05121v2) une démonstration de faisabilité d'attaques par backdoor, dites attaques "Trojan", ciblant des contrôleurs neuronaux embarqués dans des systèmes robotiques. Le vecteur d'attaque étudié est un robot mobile à propulsion différentielle, dont le contrôleur de suivi de trajectoire et de stabilisation de pose est implémenté sous forme de réseau de neurones. Les auteurs ont conçu un module Trojan parallèle, léger, conçu pour être inséré dans le réseau principal sans modifier ses poids. Ce module reste inactif en fonctionnement normal, puis s'active dès qu'une condition de déclenchement très précise est détectée, définie conjointement par la pose courante du robot et ses paramètres objectifs. À l'activation, le module corrompt directement les commandes de vitesse des roues, provoquant des comportements non désirés, potentiellement dangereux. L'attaque est validée en simulation selon deux scénarios distincts. Ce travail met en lumière un risque souvent sous-estimé dans la robotique industrielle et les AMR (robots mobiles autonomes) : la chaîne d'approvisionnement en modèles neuronaux. Dès lors qu'un contrôleur est fourni par un tiers, entraîné sur une infrastructure externe, ou acquis via un pipeline de fine-tuning non audité, l'intégrateur ne peut pas garantir l'absence de modules cachés. La discrétion du Trojan, dormant jusqu'à un trigger très spécifique, le rend difficilement détectable par les tests fonctionnels classiques. Pour les COO industriels et les équipes sécurité, cela signifie que les approches de validation de modèles actuelles, orientées performance, sont insuffisantes face à des attaques intentionnelles. Les attaques par backdoor sur les réseaux de neurones sont documentées depuis 2017 dans le domaine de la classification d'images, mais leur transposition aux systèmes de contrôle robotique en temps réel est plus récente et plus critique : une erreur de classification est bénigne, une dérive de trajectoire sur un robot industriel peut provoquer des dommages matériels ou humains. Ce papier s'inscrit dans un corpus croissant qui questionne la robustesse des architectures VLA (Vision-Language-Action) et des contrôleurs neuronaux génériques. Les suites logiques sont des méthodes de détection (analyse spectrale des poids, tests adversariaux ciblés) et des protocoles de certification des modèles embarqués, un chantier encore largement ouvert pour les organismes de standardisation comme l'ISO ou l'IEC.

UELes intégrateurs européens d'AMR et robots industriels utilisant des contrôleurs neuronaux fournis par des tiers sont directement exposés à ce vecteur d'attaque ; les travaux de normalisation ISO/IEC sur la certification des modèles embarqués deviennent un chantier prioritaire pour le marché européen.

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Contrôle neuromorphique d'un robot à ailes battantes sur matériel à ressources limitées

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