IA physiquePandaily 14 septembre 2026

Shanghai AI Lab lance Intern W0, un modèle du monde physique pour la robotique à retour de force et tactile

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Le Shanghai Artificial Intelligence Laboratory a présenté W0, un modèle de fondation robotique baptisé Intern physical world model, conçu pour combiner vision, force et toucher dans des tâches physiques à contact riche, avec perception, prédiction, action et correction s'exécutant en parallèle plutôt qu'en chaîne rigide. Deux piliers le définissent : une perception force-tactile native, où la vision fixe cibles et trajectoires d'approche, le retour de contact ajuste qualité de préhension et détection de glissement, et l'état corporel suit pose et mouvement ; et une architecture « duplex » asynchrone à fréquences multiples, planification longue en arrière-plan et commandes moteur à haute fréquence, pour raccourcir le délai entre un changement d'environnement et la correction du geste. W0 diffère du projet NCP-ArchPreview, mené avec le LUMIA Lab de l'université Jiao Tong de Shanghai sur la prédiction du concept suivant en espace latent. Connecté à la plateforme Intern InkStone et au modèle scientifique Intern S2, W0 a fait tourner des boucles fermées en laboratoire humide et sec : évolution dirigée de protéines d'édition génique, synthèse organique de mépivacaïne, préparation de nanoparticules lipidiques avec ajustements dynamiques de paramètres en cours de run.

Pour les intégrateurs et décideurs de la robotique industrielle, ce choix diffère du pari humanoïde grand public : plutôt que la démonstration spectaculaire, le laboratoire vise l'automatisation d'expériences scientifiques, où la fiabilité du contact (préhension, glissement, micro-ajustement) prime sur la marche ou la manipulation domestique. Si le couplage force-tactile-vision en duplex tient au-delà des cas montrés, il fournirait un argument concret dans le débat sur le passage à l'échelle des modèles vision-langage-action au-delà de vidéos de démonstration triées, un reproche récurrent fait au secteur. Les résultats de laboratoire humide cités restent toutefois issus en partie de couverture secondaire relayée par le laboratoire lui-même comme preuve précoce, non d'une validation indépendante ni d'un déploiement à grande échelle : une preuve de faisabilité sur un nombre limité de protocoles, pas un produit fini.

W0 s'inscrit dans l'effort plus large du Shanghai AI Lab pour bâtir une pile de modèles d'IA physique, distincte de sa branche NCP-ArchPreview menée avec l'université Jiao Tong de Shanghai. Contrairement aux humanoïdes commerciaux orientés logistique ou assemblage industriel, le laboratoire cible en priorité les instruments de paillasse et les protocoles de chimie, biologie et science des matériaux, présentés comme une brique sous les flux Intern InkStone plutôt que comme un robot grand public. La suite dépendra de la capacité du contrôle force-tactile duplex à généraliser au-delà des trois cas démontrés, protéines d'édition génique, synthèse de mépivacaïne, nanoparticules lipidiques ; le laboratoire présente ces résultats comme l'ouverture d'un chemin allant de la déduction de schémas à l'expérience instrumentée, sans calendrier de déploiement ni partenaires pilotes annoncés à ce stade.

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InternW0 : un modèle fondation du monde physique pour des interactions efficaces avec le monde réel

Shanghai AI Laboratory a publié le 24 septembre 2026 sur arXiv (2609.27656) InternW0, premier modèle de sa série InternW dédiée à la modélisation du monde physique. L'architecture associe un expert vidéo lourd, qui prédit la dynamique visuelle à long horizon, et un expert d'action léger cadencé plus vite, entraînés conjointement par flow matching ; plutôt que de tout recalculer à chaque action, le modèle réutilise ses caches clé/valeur et les met à jour selon les nouvelles observations. Des interfaces par domaine gèrent les morphologies robotiques hétérogènes, complétées par un post-entraînement sensible au contact exploitant force et tactile. L'entraînement mobilise 7 200 heures de données robot et égocentriques, dont EgoLab (275 heures, laboratoire réel), et les tests réels incluent une synthèse de charpentes métallo-organiques en 15 étapes et un pipetage dextre en 5 étapes sensible au contact. L'enjeu pour les intégrateurs tient à l'efficacité : la plupart des modèles vision-langage-action recalculent une passe complète à chaque étape de contrôle, ce qui plafonne la fréquence de commande utilisable, alors que la réutilisation du cache clé/valeur d'InternW0 vise justement ce goulot d'étranglement. Le choix de tâches scientifiques (chimie, pipetage) plutôt que la manipulation domestique privilégiée par la plupart des démonstrations humanoïdes déplace la preuve vers un usage B2B vérifiable en laboratoire et dans l'industrie pharmaceutique ou des matériaux, où comptent la répétabilité et la sensibilité au contact plus que la polyvalence spectaculaire. Le texte reste un preprint, sans taux de réussite chiffré ni preuve de généralisation au delà de ces scénarios. InternW0 prolonge la famille Intern de Shanghai AI Laboratory, déjà connue pour InternLM (langage) et InternVL/InternVideo (multimodal), vers la modélisation du monde physique et le contrôle robotique. Il se positionne face aux modèles vision-langage-action généralistes d'autres laboratoires, comme Pi-0 de Physical Intelligence, GR00T N2 de Nvidia ou Helix de Figure, avec une orientation explicitement scientifique plutôt que domestique. Aucun déploiement commercial n'est annoncé : le papier, classé comme nouvelle publication arXiv, décrit une preuve de concept validée en simulation et sur un nombre restreint de scénarios réels, sans calendrier communiqué pour une ouverture du modèle ou du jeu de données EgoLab.

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2Robotics Business Review

Runway présente Praxis-1, un modèle du monde et d'action pour la robotique

Runway AI, la société new-yorkaise fondée en 2018 et connue pour ses modèles génératifs vidéo, a présenté cette semaine Praxis-1, un « world action model » à poids ouverts qui convertit son pré-entraînement vidéo à grande échelle en commandes pour robots. Le modèle s'appuie sur la même base que les world models généraux de l'entreprise (GWM-1, Gen-4.5, Aleph 2.0, Act-Two) et apprend surtout à partir de vidéos filmées à la troisième personne, non de démonstrations téléopérées. Il a été entraîné sur des tâches de manipulation allant du simple pick-and-place (soulever des canettes) à la manipulation d'objets déformables (emballer des sacs cadeaux). Runway affirme que la simulation de politiques robotiques dans son world model prédit les résultats réels avec une corrélation de 0,95, mieux que des techniques plus coûteuses fondées sur la reconstruction 3D, sans publier de détails méthodologiques. Des partenaires pilotes (Noble Machines, Standard Bots et Ultra) font tourner Praxis-1 sur leur propre matériel, des bras bimanuels aux humanoïdes, avec un fine-tuning léger. La sortie publique est annoncée « dans les prochains mois », sans date. L'enjeu est de savoir si la vidéo peut remplacer, au moins en partie, la donnée robot, rare et chère à collecter. Selon Kamil Sindi, directeur technique de Runway, la performance progresse avec le volume de vidéo, de sorte que le plafond du modèle dépendrait de la quantité de vidéo disponible plutôt que du nombre de démonstrations. Si cela se confirme, le goulot d'étranglement des politiques généralistes se déplacerait de la collecte téléopérée vers le curage de données vidéo. Pour les intégrateurs, la promesse d'un modèle unique adaptable à plusieurs morphologies avec peu de fine-tuning serait un gain de coût réel. Il faut toutefois rester prudent : aucun taux de réussite, aucun temps de cycle ni aucune comparaison avec des politiques existantes n'a été publié, et les retours des partenaires sont rapportés par Runway elle-même. Le chiffre de 0,95 mesure la fidélité de la simulation, pas la performance sur site. À ce stade, il s'agit d'une annonce avec des tests partenaires, pas d'un produit livré ni d'un déploiement en production. Runway arrive en robotique depuis la vidéo générative, après GWM-1 et des modèles interactifs temps réel comme Solaris et GWM Worlds 2, conçus pour créer des environnements d'entraînement d'agents. L'entreprise, qui a des bureaux à New York, San Francisco, Seattle, Londres, Paris, Tel Aviv et Tokyo, rejoint un champ où les approches VLA (vision-langage-action) et world models se disputent le terrain, face à des acteurs comme Physical Intelligence (Pi-0), NVIDIA (GR00T) ou Figure (Helix), qui s'appuient davantage sur des données robot. Le choix des poids ouverts est assumé : Sindi y voit un levier pour que les États-Unis retrouvent leur avance industrielle, en laissant aux fabricants de matériel de la flexibilité. Les prochaines étapes sont l'élargissement du cercle de partenaires avant la sortie publique et la validation sur davantage de robots, pour combler les écarts avant la disponibilité générale. Aucun acteur français ou européen n'est cité parmi les partenaires.

UEPas d\'impact direct sur la France/UE

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3Pandaily

PHANES AI intègre le toucher aux modèles fondation de robots : TouchWorld, un modèle tactile pour la manipulation dextérique

PHANES AI, start-up fondée par Yang Shuo, professeur à l'Institut de technologie de Harbin (campus de Shenzhen), a publié un nouveau modèle de fondation tactile baptisé TouchWorld, conçu pour la manipulation dextre en robotique. L'objectif est de combler une faille des modèles vision-langage-action (VLA) actuels: ceux-ci peuvent voir qu'un doigt robotique touche un bouton, mais ne peuvent pas savoir s'il a réellement été enfoncé. TouchWorld attribue au toucher un double rôle. En mode prédictif, avant d'exécuter une action, le modèle anticipe non seulement l'image visuelle attendue en fin de sous-tâche, mais aussi une carte tactile précisant quel doigt devrait ressentir une pression, à quel endroit et avec quelle intensité, une référence physique que la vision seule ne peut fournir. En mode réactif, une fois le contact établi, le modèle lit en continu les signaux tactiles et l'état des articulations pour appliquer des micro-corrections de position, de force de préhension et d'angle du poignet, sans nécessiter une replanification par la politique de haut niveau. Sur six tâches réelles (arrosage de plantes, nettoyage de table, insertion de prise, insertion de tasse, récurage de poêle, prise de mouchoir), TouchWorld atteint 65,0% de réussite en conditions normales et 57,2% en présence de perturbations comme le déplacement de la cible ou une interférence de préhension, soit 15,7 et 16,0 points de plus que la meilleure référence testée. Chaque tâche a été entraînée sur 200 trajectoires de téléopération et évaluée sur 100 essais robotiques réels. Cette approche répond à un problème concret pour l'industrie: les modèles VLA actuels échouent souvent en silence lorsqu'un contact physique ne se passe pas comme prévu, un angle mort critique pour des applications comme l'assemblage de précision ou la manipulation d'objets fragiles. En traitant le signal tactile comme un flux séparé plutôt que comme une modalité fondue dans le pipeline visuel, PHANES AI défend l'idée que la densité d'information et la vitesse de traitement du toucher sont trop différentes de celles de la vision pour partager une même architecture sans que le signal tactile ne soit noyé. Si les résultats se confirment à plus grande échelle, ce découplage pourrait devenir un standard pour les robots humanoïdes ou les bras industriels appelés à manipuler des objets déformables ou mal positionnés, un domaine où la démonstration en laboratoire peine souvent à se traduire en fiabilité réelle. Yang Shuo, né en 1998, est déjà professeur titulaire et directeur de thèse à HIT Shenzhen, l'un des plus jeunes professeurs titulaires de Chine. Lauréat de la bourse doctorale Google (un des neuf récipiendaires mondiaux) et finaliste du prix du meilleur article à ICLR, il est rentré en Chine à 26 ans pour fonder PHANES AI, qui réunit désormais une équipe couvrant les données, la modélisation, le contrôle robotique et le matériel. L'entreprise s'inscrit dans une compétition mondiale sur les modèles de fondation pour la manipulation dextre, aux côtés d'acteurs comme les équipes derrière Pi-0 ou GR00T N2, avec pour différenciation affichée le traitement natif du signal tactile plutôt qu'un simple ajout de capteurs.

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4arXiv cs.RO

Agile-WAM : un modèle d'action-monde tactile agile pour le contrôle robotique en contact riche

Des chercheurs ont présenté Agile-WAM, un "world action model" (WAM) tactile pour le contrôle robotique en manipulation à contact riche, détaillé dans un preprint arXiv (2609.20761) et sur une page de projet dédiée portant le nom de code TARO. Le modèle encode vision et tactile dans un espace latent partagé, exploité par un processus de flow-matching direct vision-tactile-vers-action qui génère à la fois des séquences d'actions et les latents visuels/tactiles futurs. Sa particularité est une prédiction multimodale à horizons multiples : supervision visuelle à décalage temporel large, les images voisines étant peu différentes, mais prédiction tactile image par image pour capter les changements brusques au moment du contact. Testé sur neuf tâches simulées et cinq tâches réelles de manipulation, Agile-WAM obtient un gain relatif de 29,4% en taux de succès sur les cinq essais réels, pour une latence d'inférence de 11,9 millisecondes. Ce résultat répond à une limite concrète des WAM tactiles existants, qui s'appuient souvent sur de lourds backbones génératifs pré-entraînés au détriment de la latence et du déploiement temps réel. En affichant une inférence à un chiffre de millisecondes tout en dépassant sa meilleure baseline, Agile-WAM suggère qu'un contrôle précis et à haute fréquence, nécessaire dès que le contact évolue plus vite que l'image, ne requiert pas forcément les architectures massives des VLA généralistes type Pi-0 ou GR00T N2. Pour les équipes de recherche et les intégrateurs travaillant sur l'insertion de pièces, l'assemblage ou la préhension fine, l'apport principal est méthodologique : traiter vision et tactile à des échelles temporelles distinctes améliore à la fois précision et efficacité, plutôt qu'une simple fusion multimodale. Le travail s'inscrit dans la lignée des world models robotiques, qui étendent les politiques visuomotrices classiques en apprenant conjointement la dynamique du monde et l'action à produire, une piste déjà suivie par des VLA comme Pi-0 (Physical Intelligence) ou GR00T N2 (NVIDIA), rarement avec un signal tactile aussi fin. Les auteurs positionnent Agile-WAM contre des WAM tactiles antérieurs jugés trop coûteux en calcul, sans les nommer précisément dans le résumé. Il s'agit à ce stade d'un preprint de recherche non encore revu par les pairs, appuyé par des démonstrations en simulation et cinq essais réels, sans partenaire industriel ni calendrier de déploiement annoncé.

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