DARPA prépare une mission de maintenance…

1Interesting Engineering

Le système d'excavation lunaire prêt pour mission vise 2028 pour la base lunaire de la NASA

Interlune, société spécialisée dans les ressources lunaires, et Vermeer Corporation, fabricant américain d'équipements industriels actif depuis près de huit décennies, ont annoncé l'extension de leur partenariat pour développer des systèmes de construction destinés aux futures missions de base lunaire de la NASA. Les deux entreprises visent une version prête pour une mission opérationnelle de leur outil de préparation de site lunaire d'ici 2028, calendrier aligné sur les plans à long terme de la NASA pour une présence permanente sur la Lune. Le projet fait suite à un premier prototype d'excavatrice lunaire grandeur nature, dévoilé en mai 2025, qui avait servi de preuve de concept technique. La feuille de route prévoit désormais l'intégration du système à un rover lunaire, avec des essais sur Terre avant une démonstration sur la surface lunaire elle-même. L'engin devra fonctionner dans un environnement couvert de poussière abrasive, soumis à des écarts de température extrêmes et à des délais de communication avec la Terre, ce qui impose un haut niveau d'autonomie avec une intervention humaine limitée. Ce partenariat illustre la montée en puissance d'un segment encore embryonnaire mais stratégique de l'économie spatiale: l'équipement lourd capable de préparer physiquement le terrain avant l'arrivée des astronautes. Avant de construire des habitats ou des zones d'atterrissage stables, il faut niveler, stabiliser et terrasser, des tâches jusqu'ici jamais réalisées de façon autonome hors de la Terre. Pour les intégrateurs et décideurs du secteur robotique, ce projet teste concrètement la capacité de systèmes robotiques industriels à opérer sans supervision continue dans des conditions extrêmes, un enjeu qui dépasse largement le seul contexte lunaire et qui pourrait aussi bénéficier à des applications terrestres en environnements dangereux. Il s'agit pour l'instant d'une annonce de partenariat et d'un objectif de calendrier, pas d'un produit livré ni d'un déploiement réel: la prudence reste de mise tant que le système n'a pas été testé sur Terre, a fortiori sur la Lune. Interlune apporte son expertise en robotique et en opérations spatiales, tandis que Vermeer met à profit son savoir-faire en ingénierie de chantier terrestre, accumulé sur des décennies dans la construction industrielle. Rob Meyerson, cofondateur et PDG d'Interlune, présente l'excavation fiable et la mobilité autonome comme les fondations de toute infrastructure lunaire permanente, tandis que Jason Andringa, PDG de Vermeer, qualifie la Lune de "chantier le plus exigeant" que son entreprise ait jamais affronté, évoquant une collaboration élargie avec la NASA et d'autres partenaires. Au-delà de 2028, les deux sociétés envisagent que cette technologie d'excavation autonome serve de socle à l'extraction de ressources lunaires, voire à de futures missions vers Mars, dans un contexte où gouvernements et entreprises privées intensifient leurs ambitions d'infrastructures spatiales.

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2arXiv cs.RO

ROSA : un système d'inférence de modèles fondation pour usines de robots

Une équipe de recherche propose ROSA, un système de service d'inférence pour les modèles fondation de robotique (RFM), décrit dans un preprint publié sur arXiv (2607.01088, 1er juillet 2026). Contrairement aux systèmes existants qui traitent l'inférence comme un problème de calcul en périphérie, avec un GPU embarqué ou dédié par robot, ROSA repose sur trois principes: un pool de GPU partagé accessible en réseau par toute une flotte de robots, une abstraction de programmation "robotics-aware" gérant des pipelines multi-modèles avec exigences de performance par tâche et gestion des échecs, et un ordonnancement piloté par l'objectif global de l'usine plutôt que par la latence d'une seule requête. L'équipe l'a implémenté sur Ray Serve pour l'orchestration distribuée, avec vLLM, PyTorch et JAX comme moteurs d'inférence, et l'a évalué sur des robots réels ainsi que sur des charges de travail synthétiques à grande échelle. Résultat annoncé: jusqu'à 12,06 fois plus de productivité d'usine qu'avec des systèmes de service dédiés classiques, un chiffre qui reste à confirmer sur des déploiements industriels réels plutôt que sur les scénarios de test choisis par les auteurs. L'intérêt de ROSA est de remettre en cause l'hypothèse dominante selon laquelle l'inférence d'un modèle de robot doit tourner localement, robot par robot. En mutualisant des GPU de classe serveur sur le réseau, l'approche promet de meilleures performances d'inférence, une autonomie de batterie accrue et un taux d'utilisation GPU plus élevé, des enjeux critiques pour les industriels qui envisagent des flottes de robots humanoïdes ou mobiles plutôt que des unités isolées. Cela rapproche l'infrastructure de service robotique du modèle déjà adopté pour les grands modèles de langage en cloud, un signal utile pour les intégrateurs et décideurs qui raisonnent en coût par flotte plutôt qu'en coût par robot. Le travail s'inscrit dans la vague plus large des modèles fondation de robotique (VLA) qui rendent les robots généralistes envisageables en usine, où l'inférence reste souvent le goulot d'étranglement plutôt que l'apprentissage lui-même. Il s'agit ici d'une contribution académique, pas d'un produit commercialisé: aucun acteur français ou européen n'est cité, et le passage à l'échelle en production reste à démontrer au-delà des bancs d'essai présentés.

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3Robotics Business Review

AWS lance une boîte à outils open source d'IA physique pour la robotique

AWS a lancé aujourd'hui une Physical AI Toolchain en open source, qui doit permettre aux roboticiens de passer de la collecte de données à l'entraînement, la simulation, la validation et le déploiement de modèles d'IA sur leurs robots. Elle assemble des services AWS et la pile logicielle Physical AI de NVIDIA dans un flux de développement unique, articulé autour de cinq briques : génération de données synthétiques, entraînement de modèles, simulation et validation, déploiement en périphérie (edge) et amélioration continue. AWS fournit Amazon SageMaker pour l'entraînement et AWS IoT Greengrass pour distribuer les modèles vers les appareils embarqués. NVIDIA apporte Isaac Sim, Isaac Lab, Isaac GR00T et Cosmos. Les composants peuvent être utilisés séparément ou combinés de bout en bout. Un industriel peut ainsi collecter des démonstrations d'une tâche, générer des scénarios supplémentaires de façon synthétique, entraîner ou affiner un modèle, le tester en simulation, puis le charger sur le robot physique. Les données remontées du terrain alimentent ensuite le cloud pour améliorer le modèle. Sri Elaprolu, directeur Frontier AI Science and Engineering chez AWS, parle d'un « easy button » censé épargner aux équipes la gestion de l'infrastructure. Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, l'enjeu est le maillon manquant entre un modèle entraîné et un système fiable en conditions réelles. Aujourd'hui, chaque équipe assemble sa propre chaîne d'outils, ce qui coûte du temps et fragmente les pratiques. AWS cible aussi la rareté des données : contrairement aux LLM, il n'existe pas de corpus massif de données robotiques sur Internet, d'où le pari sur la donnée synthétique et la simulation, dont la fidélité au monde réel reste la question ouverte du sim-to-real. La toolchain est volontairement neutre vis-à-vis du matériel, ce qui la rend utilisable avec des humanoïdes, des bras ou des mobiles. À ce stade, il s'agit d'une offre d'infrastructure annoncée, sans chiffres de performance ni client de production nommé pour la chaîne complète : l'argument repose sur la promesse d'intégration plutôt que sur des résultats mesurés. Le lancement s'inscrit dans la stratégie d'AWS, qui revendique plus d'un million de robots dans les opérations d'Amazon et dit y avoir puisé des enseignements pour la toolchain. Elle ne remplace pas directement RoboMaker, la plateforme de simulation robotique dans le cloud fermée en 2025, que Sri Elaprolu présente comme un composant parmi d'autres de la pile robotique d'AWS. Les entrepôts d'Amazon restant des environnements contrôlés, il cite Telexistence, société japonaise qui déploie des humanoïdes dans des supérettes, avec plus de 300 unités selon lui et d'autres à venir. Ces lieux imposent une tolérance aux pannes plus faible et des temps de réaction plus courts. Face à NVIDIA, qui pousse sa propre pile, et aux fournisseurs cloud concurrents, AWS se positionne en couche d'orchestration plutôt qu'en constructeur. Le calendrier de déploiement et les premiers clients de la chaîne complète n'ont pas été précisés.

UEPas d\'impact direct sur la France/UE

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4Robotics Business Review

NVIDIA lance Halos, un système de sécurité complet pour la robotique

NVIDIA a lancé Halos for Robotics, un système de sécurité à pile complète pour la robotique industrielle et l'IA physique. Premier intégrateur officiel : Agility Robotics, dont les humanoïdes opèrent en entrepôts et usines pour Amazon, GXO, Schaeffler et Toyota Motor Manufacturing Canada. L'architecture couvre trois couches : la plateforme de calcul NVIDIA IGX Thor avec le Holoscan Sensor Bridge pour la connectivité capteurs en temps réel ; Halos OS incluant Halos Core ; et le Outside-In Safety Blueprint, un programme open source disponible sur GitHub qui pilote le comportement du robot via des caméras externes et des agents IA. NVIDIA revendique 18 600 années-ingénieur de développement sécurité issus de son activité véhicule autonome. L'écosystème associe des partenaires logiciels (QNX, Amazon FreeRTOS, Acontis), fabricants de systèmes embarqués (Advantech, NexCobot), fournisseurs de semi-conducteurs (Infineon, NXP, SICK, STMicroelectronics, Texas Instruments) et organismes de certification (TÜV Rheinland, TÜV SÜD, UL Solutions, exida, SGS, CertX). Halos Core est déjà certifié ISO 26262 par TÜV SÜD. Le système est disponible en early access pour les développeurs enregistrés, en configurations Linux et Linux+QNX. L'enjeu de Halos est de répondre à un problème structurel : l'absence d'architecture de sécurité standardisée pour des robots autonomes opérant aux côtés de travailleurs. Les intégrateurs composaient jusqu'ici avec des solutions hétérogènes, ce qui complexifiait la certification et freinait le passage à l'échelle. En proposant une pile unifiée du silicium à la supervision logicielle, NVIDIA cherche à s'imposer comme substrat commun de la sécurité robotique industrielle. La certification ISO 26262 de Halos Core est un signal concret : NVIDIA transfère une base éprouvée du monde AV vers la robotique, ce qui pourrait raccourcir les cycles de validation pour les intégrateurs et réduire les coûts de certification tiers. NVIDIA construit depuis plusieurs années une position dans la robotique via les plateformes Isaac, Omniverse et les modèles de fondation GR00T N2. Halos complète cette stratégie d'infrastructure : vendre le substrat computationnel et logiciel, pas les robots eux-mêmes. Les concurrents directs incluent FORT Robotics dans les solutions de sécurité embarquée (qui figure d'ailleurs parmi les partenaires Halos), ainsi que les approches propriétaires de Boston Dynamics ou Fanuc. L'annonce reste un early access sans données publiques de déploiement à grande échelle avec Halos effectivement activé. Les prochaines inspections de certification de l'IGX Thor et du Holoscan Sensor Bridge par TÜV Rheinland constitueront le vrai indicateur de maturité opérationnelle du système.

UESTMicroelectronics (France/Italie) figure parmi les partenaires semi-conducteurs de Halos, et les organismes TÜV Rheinland et TÜV SÜD (Allemagne) sont intégrés au programme de certification, ce qui peut raccourcir les cycles de validation réglementaire pour les intégrateurs robotiques européens.

InfrastructureOpinion

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