RecherchearXiv cs.RO 22 septembre 2026

AquaCap : un agent incarné sous-marin sans entraînement, piloté par du code comme politique

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AquaCap est un agent robotique sous-marin capable de naviguer et de manipuler des objets de façon autonome sans aucun entraînement préalable ni mise à jour de paramètres, selon le principe dit "Code-as-Policy" décrit dans un article mis en ligne sur arXiv en septembre 2026 (référence 2609.23133). Le système repose sur une architecture à deux niveaux qui traduit les instructions de tâche et les observations de l'environnement en plans adaptés aux conditions rencontrées et en programmes de contrôle directement exécutables. Une couche de perception structurée lui fournit des informations sémantiques, géométriques et évaluées en fiabilité malgré la dégradation typique des images sous l'eau, tandis qu'une mémoire sensible aux échecs diagnostique les actions ratées et déclenche une replanification en boucle fermée avec révision du code généré. En simulation, AquaCap atteint un taux de réussite de 66,43%. Des essais réels avec un véhicule télé-opéré (ROV) ont démontré des saisies et transports d'objets autonomes, y compris la récupération de cibles déplacées par des courants hydrodynamiques.

Cette approche cible un verrou spécifique du secteur : contrairement à la robotique terrestre, qui alimente ses modèles vision-langage-action avec des volumes massifs de données de téléopération, la robotique sous-marine ne peut pas répliquer cette stratégie, chaque campagne de collecte en mer ou en bassin restant coûteuse et rare. En s'appuyant sur la génération de code plutôt que sur l'apprentissage de bout en bout, AquaCap s'adapte en ligne sans réentraînement, ce qui intéresse directement les intégrateurs d'AUV et de ROV pour l'inspection offshore, l'aquaculture ou la maintenance sous-marine. Le taux de succès de 66,43% en simulation, nettement en dessous des standards affichés par les meilleurs systèmes VLA terrestres, rappelle toutefois que l'écart entre démonstration et fiabilité opérationnelle reste large sous l'eau.

AquaCap prolonge les architectures "Code-as-Policy", qui font générer par des modèles de langage du code de contrôle exécutable plutôt que des politiques apprises par renforcement, une piste déjà explorée en robotique terrestre mais encore rare en milieu marin. Le résumé ne mentionne aucune affiliation industrielle ni partenaire commercial, ce qui situe le projet comme une recherche académique et non comme un produit prêt à déployer. Les démonstrations réelles se limitent pour l'instant à un seul ROV et à des tâches de préhension et de transport, sans calendrier de déploiement annoncé. La prochaine étape attendue pour ce type de système serait une validation sur davantage de plateformes et en conditions océaniques réelles, au-delà des bassins contrôlés, avant toute adoption par des opérateurs d'inspection sous-marine ou de robotique offshore.

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OceanGym : un environnement de référence pour les agents incarnés sous-marins

Des chercheurs du projet OceanGPT ont publié en septembre 2025 sur arXiv (article 2509.26536, version 3) OceanGym, présenté comme le premier benchmark complet pour les agents incarnés évoluant en environnement océanique sous-marin. La plateforme couvre huit domaines de tâches réalistes et repose sur un framework d'agent unifié piloté par des modèles de langage multimodaux de grande taille (MLLM), combinant perception, mémoire et prise de décision séquentielle. Les agents testés doivent interpréter à la fois des données optiques et sonar, explorer de façon autonome des environnements complexes et mener à bien des objectifs à long horizon, dans des conditions marquées par une faible visibilité et des courants océaniques dynamiques. Le code et les données du benchmark sont mis à disposition sur GitHub, sous l'organisation OceanGPT. Les expériences menées par les auteurs montrent un écart substantiel entre les agents MLLM les plus avancés et des experts humains sur les tâches de perception, de planification et d'adaptation en milieu sous-marin, un constat qui tranche avec le discours ambiant sur la maturité des agents vision-langage-action. Pour l'industrie des véhicules sous-marins autonomes (AUV) et des ROV, ce résultat confirme que l'environnement océanique reste nettement plus exigeant que les domaines terrestre ou aérien, où des benchmarks d'agents incarnés existent déjà depuis plusieurs années. OceanGym fournit ainsi aux équipes de recherche et aux intégrateurs un outil d'évaluation standardisé pour mesurer les progrès réels des agents avant tout déploiement physique, plutôt que de se fier à des démonstrations isolées. Le milieu sous-marin figure, selon les auteurs, parmi les dernières frontières inexplorées de la Terre. Jusqu'ici, l'essentiel des benchmarks d'IA incarnée portait sur des environnements terrestres ou aériens, structurés et bien cartographiés, laissant un vide pour les usages océaniques. OceanGym s'inscrit dans la continuité du projet OceanGPT, dont l'équipe avait déjà développé des modèles de langage dédiés aux sciences océaniques, et prolonge cette démarche vers l'évaluation d'agents capables d'agir physiquement sous l'eau. Les auteurs présentent ce travail comme une étape vers le transfert de ces capacités à de véritables véhicules sous-marins autonomes déployés en conditions réelles, sans toutefois communiquer de calendrier de pilote ni de partenariat industriel à ce stade: le projet reste pour l'instant au niveau de la recherche académique en accès ouvert plutôt que du produit commercial.

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AquaWAM : un modèle du monde et d'action sensible à la dynamique pour agents incarnés sous-marins

Des chercheurs publient sur arXiv (v2, référence 2609.33299) AquaWAM, présenté comme le premier World Action Model (WAM) conçu pour des agents sous-marins. Un WAM permet à un robot d'anticiper les conséquences d'une action candidate avant de l'exécuter. Les WAM existants prédisent surtout des observations visuelles conditionnées par l'action. AquaWAM prédit à la place des états de navigation compacts. Il modélise la dynamique commandée et la dynamique passive: zone morte des propulseurs, glissement inertiel qui dépasse chaque commande, courants ambiants. Il perçoit via un DVL (capteur de vitesse Doppler), une centrale inertielle (IMU), un capteur de pression et des encodeurs d'articulations. Les caméras ne servent qu'à fournir la sémantique, c'est-à-dire les objectifs et la pose de la cible. Sur le benchmark USIM (20 tâches sous-marines), le modèle atteint 72,6 % de succès. Il décide 2,7 fois plus vite que U0 sur un NVIDIA Jetson AGX Orin. Sans les mesures de vitesse du DVL, il conserve 61,6 % de succès, contre 39,4 % pour U0. Ces résultats visent une hypothèse répandue dans les modèles du monde, selon laquelle prédire des pixels serait la voie générique vers le contrôle. Sous l'eau, l'inertie, la flottabilité, la traînée et la dérive continuent d'agir après la commande. Modéliser directement ces effets, plutôt que la scène, réduit la taille du modèle et le coût de calcul. La vitesse d'inférence sur Jetson AGX Orin, un module embarqué courant, compte pour les intégrateurs d'ROV et d'AUV, dont le calcul et l'énergie sont limités. La robustesse à la perte de capteurs répond à un problème opérationnel: un DVL perd son verrouillage sur le fond, et les eaux turbides dégradent la vision. L'écart entre 61,6 % et 39,4 % suggère une meilleure tolérance à la dégradation, à confirmer hors simulation. Il faut toutefois lire ces chiffres avec prudence. Les résultats proviennent d'un benchmark en simulation, USIM. L'abstract ne mentionne ni essai en bassin ni essai en mer. Il ne dit pas non plus si le comparatif avec U0 est réalisé à budget équivalent. Le résumé ne précise pas non plus l'écart de réalité entre simulation et milieu réel pour des courants variables. Le travail s'inscrit dans l'extension des WAM et des modèles vision-langage-action (VLA) au-delà des manipulateurs terrestres et des humanoïdes, vers des véhicules à dynamique passive marquée. U0 sert ici de référence pour l'embarqué sous-marin. Aucun acteur français ou européen n'est cité dans l'abstract. Les suites probables sont des validations en conditions réelles, l'ouverture éventuelle du code et des tests sur des véhicules physiques. Ce travail reste pour l'instant une publication de recherche, sans produit ni déploiement annoncé.

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PhysCaP : ancrer un agent de code-comme-politique par exploration guidée par la physique

Des chercheurs ont présenté PhysCaP, un agent « code-as-policy » pour la manipulation robotique, dans un article publié sur arXiv (2608.21031) accompagné d'une page projet à physcap.github.io. Contrairement aux politiques vision-langage-action qui imitent des démonstrations par observation passive, PhysCaP ajoute une couche d'exploration physique permettant au robot de chercher activement l'information par l'interaction, grâce à des modules d'extraction sans capteur additionnel qui estiment la masse et la rigidité des objets à partir de la seule proprioception du bras. Son architecture combine un Planner, qui décide quand explorer et quand s'arrêter, et un Prioritizer, qui filtre les interactions peu plausibles et classe les autres selon un score de priorité heuristique. Les auteurs l'ont testé sur des tâches réelles de manipulation sur table (recherche d'objets cachés, détection de canettes vides, repérage d'avocats mûrs) ainsi que sur une tâche simulée dans l'environnement LIBERO. Les approches passives échouent dès que la propriété physique déterminante reste invisible à la caméra, tandis que les méthodes interactives naïves multiplient les manipulations inutiles: PhysCaP obtient des performances comparables avec moins d'interactions et un temps d'exécution réduit. Pour les intégrateurs qui travaillent avec des modèles VLA comme Pi-0 (Physical Intelligence), GR00T N2 (NVIDIA) ou Helix (Figure AI), ce résultat pointe une limite connue de l'imitation pure: elle ne suffit pas quand la tâche dépend de propriétés cachées comme le poids ou la texture d'un objet, ce qui nuance l'idée que le sim-to-real ou l'apprentissage par démonstration seuls résolvent la perception robotique générale. Une couche d'exploration physique ciblée, plutôt qu'une exploration exhaustive coûteuse en temps de cycle, pourrait ainsi devenir un composant utile des piles de perception active pour le tri, le contrôle qualité ou la préhension en environnement non structuré. Ce travail s'inscrit dans la lignée des approches combinant grands modèles et génération de code de politique robotique, un axe distinct des politiques VLA de bout en bout qui dominent la communication du secteur. Il s'agit d'une contribution de recherche académique et non d'un produit commercial ou d'un déploiement industriel: les auteurs valident leurs modules par des études d'ablation et mettent code et démonstrations à disposition sur la page projet, sans partenaire industriel, pilote annoncé ni calendrier de commercialisation à ce stade.

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Au-delà des politiques simples : post-entraînement hiérarchique pour agents incarnés en manipulation robotique

Un preprint publié sur arXiv (2608.05999v1) présente HiRoC (Hierarchical Robotic Control), un cadre de post-entraînement hiérarchique pour les modèles vision-langage-action (VLA) en manipulation robotique. Le principe : séparer la planification de haut niveau de l'exécution des actions. Un module planificateur décompose une tâche complexe en sous-objectifs exécutables, tandis qu'un module exécuteur affine en continu la génération d'actions conditionnées à ces sous-objectifs par apprentissage par renforcement (RL). Avant cette phase de RL, les auteurs alignent d'abord l'exécuteur sur les sous-objectifs du planificateur, pour corriger le désalignement de distribution qui apparaît habituellement entre planification et exécution. Testé sur plusieurs benchmarks de manipulation, HiRoC surpasse de façon constante les méthodes de référence. Le problème est concret : la plupart des méthodes de post-entraînement traitent les VLA comme des politiques plates, ce qui limite la modélisation de la progression d'une tâche et la robustesse sur des manipulations à long horizon. Les approches hiérarchiques existantes reposaient surtout sur de l'apprentissage supervisé à partir de démonstrations hors ligne, sans capacité à s'améliorer par interaction en ligne. En combinant hiérarchie et RL, HiRoC permet au comportement du robot de continuer à s'affiner après l'entraînement initial plutôt que de rester figé aux données de démonstration. Pour les équipes de recherche et les intégrateurs, cela touche une question centrale du secteur : la capacité réelle des VLA à tenir des tâches multi-étapes sans dérive, point faible connu des politiques de bout en bout entraînées uniquement par imitation. Ce travail s'inscrit dans la vague des modèles VLA qui s'appuient sur des modèles vision-langage pré-entraînés pour piloter des bras ou des robots, une approche qui a gagné du terrain ces deux dernières années face aux politiques de contrôle entraînées de zéro. L'article ne mentionne ni déploiement sur robot physique hors simulation, ni partenariat industriel, ni concurrent commercial nommé : il s'agit d'une contribution méthodologique côté recherche. La suite logique passe généralement, pour ce type de méthode, par une validation sur des plateformes robotiques réelles et une comparaison directe avec les cadres hiérarchiques concurrents déjà publiés, un exercice que ce préprint ne couvre pas encore.

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