Course à l'IA physique : l'Europe peut-elle rivaliser avec la Chine et les États-Unis en robotique humanoïde ?

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The article text you pasted cuts off mid-sentence after "said David Kehr, president...", I only have the headline and the opening lines, not the actual facts (numbers, deployment sites, competitor positioning, etc.) needed to write the 3-paragraph piece per your brief.

Can you paste the full article text? I don't want to fabricate the concrete details (payload, DOF, cycle times, dates, company names) the brief specifically calls for, that would go against the "decoder, pas relayer" posture and the accuracy requirement.

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IA physique & VLA

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1arXiv cs.RO

Danser avec REEM-C : une étude de communication physique et sociale entre robot et humain

Une équipe de recherche publie une étude actualisée (arXiv:2408.05301, version 3) consacrée à la communication physique et sociale entre un robot humanoïde et un humain, testée à travers un scénario de danse en couple. La plateforme humanoïde à corps complet REEM-C, développée par l'entreprise espagnole PAL Robotics, tient le rôle du meneur et guide un partenaire humain en lui signalant les prochains pas via trois canaux de communication, haptique (contact physique), visuel et audio, utilisables seuls ou combinés. Pour cela, les chercheurs ont conçu une architecture de contrôle du corps entier scindée en deux : le haut du corps combine contrôle en admittance et en impédance pour gérer le contact physique avec le partenaire, tandis que le bas du corps reste en contrôle de position pour assurer l'équilibre et l'exécution des pas. Des expériences menées avec des participants humains ont permis de vérifier les performances du contrôleur et de comparer l'efficacité perçue et le confort des différentes modalités de communication. L'interaction physique-sociale homme-robot (psHRI) reste un point faible de la robotique humanoïde actuelle : la plupart des plateformes évitent le contact physique direct avec un humain ou le gèrent de façon rigide, ce qui limite les scénarios de collaboration rapprochée comme le guidage physique, l'assistance à la mobilité ou le co-portage de charges. En testant un robot qui initie et maintient un contact physique continu pour transmettre de l'information, l'étude sort du cadre habituel des démonstrations de manipulation ou de locomotion isolées et s'attaque directement à la lisibilité de l'intention robotique en contact rapproché. Pour les intégrateurs et chercheurs en robotique collaborative, les résultats sur la modalité jugée la plus efficace et la plus confortable, au-delà de la seule faisabilité technique du contrôleur, offrent des repères concrets pour concevoir des interfaces physiques en usine, en logistique ou en assistance à la personne, où le geste doit rester intuitif sans effort cognitif pour l'humain. REEM-C est la plateforme de recherche humanoïde de PAL Robotics, entreprise basée à Barcelone, déjà utilisée dans de nombreuses études académiques d'interaction homme-robot avant ce travail sur la danse meneur-suiveur. Cette publication s'inscrit dans un contexte où la majorité des annonces humanoïdes récentes, qu'il s'agisse de Figure 03, d'Optimus ou d'autres plateformes commerciales, mettent l'accent sur la manipulation autonome et la marche plutôt que sur la communication physique fine avec un partenaire humain. Il s'agit ici d'un travail de recherche académique, article arXiv en version révisée et non d'un produit commercialisé ni d'un déploiement industriel, dont l'objectif est de poser des bases méthodologiques pour des contrôleurs psHRI plus lisibles. Les auteurs évoquent des prolongements possibles vers d'autres scénarios de guidage physique au-delà de la danse, où ce type de communication multimodale pourrait s'appliquer à la rééducation ou à l'accompagnement de personnes à mobilité réduite.

UEPAL Robotics (Barcelone, Espagne) fait progresser via cette étude académique l'interaction physique homme-robot, un savoir-faire européen directement transférable a l'industrie, la logistique et l'assistance a la personne en UE.

FR/EU ecosystemePaper

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2arXiv cs.RO

Contrôle des robots humanoïdes avec conscience de la force pour les mains multidoigts

Des chercheurs de l'Istituto Italiano di Tecnologia (IIT, Gênes) ont publié sur arXiv (2603.08142v2) un framework de contrôle force-aware pour mains multi-doigts sur robots humanoïdes. Le système exploite cinq capteurs magnétiques Xela pour estimer les forces de contact en temps réel, sans recourir aux signaux tactiles bruts. Un dataset de signaux tactiles couplés à des mesures de force ground-truth a été constitué via des interactions avec des indenters calibrés, puis utilisé pour entraîner des estimateurs de force. Le contrôleur résultant coordonne simultanément le torse, le bras, le poignet et les doigts pour redistribuer les forces de contact et maintenir une prise stable sur des objets à distribution de masse variable. Sur une tâche d'équilibrage impliquant cinq objets distincts, le framework atteint 82,7 % de taux de succès, et 80 % de précision dans des scénarios multi-objets. L'approche est notable car elle s'appuie sur des forces estimées plutôt que sur des signaux capteurs spécifiques, ce qui la rend théoriquement transférable à tout capteur capable de produire une estimation de force, sans recalibration du contrôleur. Le noeud technique central est la minimisation de la distance entre le Centre de Pression (CoP) et le centroïde du polygone de contact des doigts, un critère classique de stabilité de prise en mécanique du contact. Ce choix de critère explicite, couplé à un schéma de contrôle model-based, contraste avec les approches purement apprentissage (VLA, imitation learning) dominantes dans les humanoïdes commerciaux actuels, où l'interprétabilité de la commande reste limitée. Pour les intégrateurs industriels, c'est un signal que le sim-to-real pour la manipulation dextre peut passer par des architectures hybrides capteur-modèle plutôt que par du bout-en-bout. L'IIT est l'un des laboratoires européens les plus actifs en robotique humanoïde, connu notamment pour le robot iCub et ses travaux fondateurs sur la manipulation dextre et la peau artificielle. Ce travail s'inscrit dans la lignée de recherches sur le contrôle de contact multi-doigts, un domaine où des acteurs comme Shadow Robot (UK), Sanctuary AI (Canada) ou Agility Robotics (USA) progressent également, mais via des stacks propriétaires moins publiés. Le code et les données sont disponibles en open source sur GitHub (hsp-iit/multifingered-force-aware-control), ce qui facilite la reproduction et l'adaptation. Les prochaines étapes naturelles seraient une validation sur des scénarios d'assemblage réels et une intégration avec des politiques de plus haut niveau pour la planification de saisie.

UEL'IIT (Gênes) publie en open source un framework de contrôle dextre pour humanoïdes avec métriques concrètes, offrant aux laboratoires et industriels européens un outil directement reproductible pour la manipulation multi-doigts sans dépendance à des capteurs propriétaires.

FR/EU ecosystemePaper

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3Robotics & Automation News

Agile Robots présente sa technologie de contrôle de force, ses humanoïdes et son IA physique au salon Robot Technology Japan

Agile Robots a profité du salon Robot Technology Japan (RTJ) 2026, tenu à Nagoya du 9 au 12 juin, pour exposer l'étendue de son portefeuille : systèmes de contrôle de force, robots collaboratifs, plateformes humanoïdes et automation pilotée par l'IA physique. La société, dont le siège social est à Munich, positionne cette démonstration comme un signal de son ambition d'accélération sur les marchés asiatiques, notamment japonais, réputé pour ses exigences élevées en matière de précision et de fiabilité industrielle. Aucun chiffre de déploiement ni spécification technique détaillée n'a été communiqué dans l'annonce initiale, ce qui situe cet événement clairement du côté teaser plutôt que lancement produit. L'enjeu pour l'industrie est la démonstration que le contrôle de force intégré peut coexister avec des capacités d'IA incarnée à l'échelle réelle, un double pari que peu d'acteurs ont concrétisé hors laboratoire. Pour les intégrateurs systèmes et les décideurs industriels, la question centrale reste l'écart entre démo salon et déploiement terrain : RTJ est un terrain de validation marketing, pas une preuve de maturité opérationnelle. Agile Robots, fondée en 2016 et soutenue notamment par Alibaba, s'est d'abord imposée avec ses cobots Diana, dotés d'une détection force-couple intégrée sur chaque axe, ciblant les segments d'assemblage fin et de manipulation délicate. La société concurrence Universal Robots, Fanuc et Techman Robot sur le segment cobot, tout en cherchant à monter en gamme vers l'humanoïde face à Figure, 1X ou Agility Robotics. Le marché japonais, dominé par Fanuc, Yaskawa et DENSO, représente un test de crédibilité technique autant qu'une opportunité commerciale.

UEAgile Robots, dont le siège est à Munich, cherche à valider sa technologie de contrôle de force et sa plateforme humanoïde sur le marché japonais exigeant, ce qui pourrait renforcer sa crédibilité et sa position concurrentielle en Europe face aux acteurs asiatiques.

FR/EU ecosystemeOpinion

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4Interesting Engineering

Un cerveau de robot combine vue, toucher et son pour aider les humanoïdes dans les tâches ménagères

NEURA Robotics, société allemande, a présenté Neuron AI, un modèle de fondation qu'elle qualifie de Perception-Language-Action (PLA). Il fusionne vision 3D, mesures tactiles et de force, audio, langage, état du robot et mémoire pour convertir la perception en actions physiques. Il prend en charge cinq plateformes : les humanoïdes 4NE1 Gen 3 et Gen 4, une version 4NE1 sur base roulante et deux robots bimanuels. L'inférence tourne localement, sans connexion cloud. L'entraînement combine expérience réelle, variations simulées et démonstrations humaines captées par des combinaisons instrumentées, via l'infrastructure NEURA Gyms. Schaeffler et Bosch sont cités comme partenaires de données industrielles. La plateforme Neuraverse doit permettre d'affiner les compétences par client et de les distribuer sur des flottes, en privé ou partagées avec l'écosystème. Une démonstration autonome de 11 minutes est prévue sur le 4NE1 au NVIDIA GTC Berlin du 20 au 22 octobre, avec notamment du tri de linge et le chargement d'un lave-linge. Le message technique est que le retour tactile, sonore et la mémoire à court terme ne sont plus des options : vérifier qu'une vis est bien engagée via les forces de contact, ou qu'un loquet a cliqueté via le son, répond à une faiblesse connue des modèles purement visuels sur les tâches d'assemblage ou de manipulation multi-étapes. Pour un intégrateur, la promesse d'un même modèle sur cinq morphologies et d'une exécution embarquée est pertinente, car elle limite la dépendance au réseau et le coût de réécriture des compétences par machine. Mais il s'agit pour l'instant d'une annonce. NEURA n'a publié aucun benchmark comparatif montrant le gain de la mémoire ou des capteurs additionnels face à des systèmes basés sur la vision seule. Sa métrique phare, le Time-to-Skill (durée pour enseigner une tâche jusqu'à une exécution fiable), n'est accompagnée d'aucune valeur mesurée. Les exemples de la vis et du loquet illustrent des capacités visées, pas des résultats vérifiés de façon indépendante. Ce lancement place NEURA face à des acteurs qui défendent des approches voisines : Figure avec Helix, Tesla avec Optimus, Physical Intelligence avec Pi-0 et NVIDIA avec GR00T, ce dernier étant aussi l'hôte de la démonstration prévue. La différenciation revendiquée tient à la multimodalité sensorielle native, au multi-embodiment et à une logique de plateforme (Gyms, Neuraverse) plus qu'à un robot isolé. En Europe, la concurrence ou la complémentarité vient d'acteurs comme Wandercraft ou Enchanted Tools, plus spécialisés sur leurs propres machines. Le prochain test sera la démonstration de Berlin : une séquence de 11 minutes reste une vitrine, et il faudra savoir si elle est exécutée sans coupe ni intervention, avec quel taux de réussite sur des répétitions, et si des pilotes industriels, notamment chez Schaeffler et Bosch, la suivent avec des chiffres de déploiement réels.

UENEURA Robotics, entreprise allemande, propose un modèle de fondation embarqué testé avec Schaeffler et Bosch, ce qui renforce l'offre européenne d'IA physique pour l'industrie.

FR/EU ecosystemeOpinion

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