Interview : les deux membres fondateurs de MAESTRO racontent la naissance du consortium à l’Inria et au CNRS

Le consortium MAESTRO, né des travaux menés à l'Inria et au CNRS, a été présenté par deux de ses membres fondateurs, Justin Carpentier et Pierre-Guillaume Raverdy, dans une interview sur sa genèse et ses objectifs. Son ambition est de rapprocher la recherche française et européenne en robotique et intelligence artificielle des besoins concrets de l'industrie, en se concentrant sur les logiciels qui modélisent, simulent et contrôlent les mouvements des robots. La suite s'appuie sur des briques développées par l'équipe de recherche WILLOW (CNRS, PSL, Inria), conçues à l'origine pour des problématiques scientifiques de locomotion et de manipulation, et aujourd'hui utilisées par des équipes de recherche et des industriels du monde entier, de l'aérospatial aux plateformes humanoïdes de dernière génération. Ces outils couvrent désormais toute la chaîne : modélisation physique, simulation, optimisation et contrôle.

Cette structuration répond à une difficulté récurrente de la robotique académique européenne : des briques logicielles scientifiquement solides qui restent cantonnées au laboratoire faute de maintenance et de feuille de route alignée sur les contraintes industrielles. En intégrant des partenaires qui apportent leurs cas d'usage et confrontent les logiciels à des déploiements concrets, MAESTRO vise à accélérer le passage du prototype de recherche à l'outil industriel robuste. Pour les intégrateurs et décideurs B2B, l'enjeu est celui d'une alternative européenne mutualisée face aux piles logicielles propriétaires des acteurs américains et chinois de la robotique humanoïde. Le consortium ne vend pas un robot mais une infrastructure logicielle commune, un positionnement qui relève autant de la souveraineté technologique que de la compétitivité scientifique.

MAESTRO prolonge les travaux de l'équipe WILLOW, qui a progressivement étoffé sa suite au-delà de ses cas d'usage d'origine. Justin Carpentier y situe une rupture méthodologique plus large : la robotique s'est longtemps appuyée sur des modèles mathématiques et le contrôle optimal, dont les fondements remontent aux années 1950, une approche rigoureuse mais qui suppose de décrire explicitement la dynamique du robot, ses contacts et ses objectifs, mise en échec dès que le geste se complique, comme un salto, par l'explosion du nombre de paramètres. L'IA a d'abord transformé la perception, remplaçant la description manuelle des objets par des représentations apprises depuis images et capteurs, capables de généraliser à des objets inédits. Elle transforme désormais la décision et l'action via l'apprentissage par renforcement et par imitation, qui permettent d'acquérir un mouvement par essais ou par démonstration humaine sans programmation geste par geste. Les progrès récents combinent vision, apprentissage et modèles de langage, une convergence sur laquelle l'interview s'arrête sans calendrier de déploiement industriel précisé.