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Embodied AI dévoile Air, un humanoïde sur roues qui apprend les tâches d'usine auprès des ouvriers

La start-up suisse Embodied AI a dévoilé Air, un humanoïde sur roues qui apprend les tâches d'usine en enregistrant les ouvriers. La présentation a eu lieu au salon Humanoid Europe 2026 à Munich, le 6 novembre, neuf mois après le début du développement. L'entreprise dit avoir signé des contrats avec de grands industriels.

Camille RousseauCamille RousseauIA, modèles et technologies
IA & modèlesActualitéCamille RousseauPublié le: 6 novembre 20263 min de lectureSources 28
Embodied AI dévoile Air, un humanoïde sur roues qui apprend les tâches d'usine auprès des ouvriers

Ce qu'Embodied AI a montré à Munich

Air se déplace sur roues et non sur jambes, ce qui, selon Embodied AI, lui donne plus de stabilité sur les sols plats d'usine. Ses bras sont à tendons : les moteurs, les réducteurs et l'électronique logent dans le torse, et des tendons actionnent des bras légers qui cèdent au contact d'une personne ou d'un obstacle. Ce dessin des bras vient des travaux de thèse de Francesco Stella, cofondateur et directeur général, à l'EPFL, l'École polytechnique fédérale de Lausanne.

Embodied AI indique qu'Air passe en général d'une démonstration humaine à un fonctionnement autonome en un mois environ, selon la tâche. Le dossier de sécurité repose sur une spécification publiée : l'entreprise affirme avoir conçu Air selon ISO/TS 15066:2016, la spécification technique de sécurité des robots industriels collaboratifs, avec un marquage CE prévu pour 2027. Embodied AI dit avoir signé des contrats avec de grands industriels dans le monde et se préparer à une production à plus grande échelle.

Apprendre en regardant les ouvriers, pas par téléopération

Air démarre sous contrôle humain. Il enregistre ce que fait l'opérateur, et le logiciel d'Embodied AI apprend les mouvements jusqu'à ce que le robot exécute la tâche seul. Les opérateurs restent disponibles pour les situations inhabituelles, et les compétences acquises par un robot peuvent être transférées à d'autres, selon Embodied AI.

La cible, ce sont les travaux répétitifs qui demandent des gestes précis et changent souvent. Embodied AI juge ces tâches difficiles à automatiser avec les robots industriels classiques. Les bras d'Air sont faits pour cette manipulation légère, pas pour l'industrie lourde.

Le logiciel n'est pas nouveau. Embodied AI affirme que son IA tourne déjà dans des usines, sur des déploiements payants, avec un autre système industriel à deux bras.

98 % de fiabilité lors d'une évaluation client

Lors d'une évaluation menée par un grand fabricant d'électronique grand public, Embodied AI rapporte 98 % de fiabilité sur une tâche de manipulation de câbles, contre un objectif de 90 % fixé par le client. L'entreprise affirme que quatre autres start-up engagées dans la même évaluation n'ont pas atteint les exigences du fabricant. L'évaluation portait sur le système industriel à deux bras, pas sur Air.

« L'hallucination des modèles d'IA est acceptable dans le numérique, parce que des humains relisent, rejettent ou corrigent la sortie avant d'agir », a déclaré Francesco Stella, cofondateur et directeur général. « En robotique, en revanche, les actions erronées ont des conséquences physiques immédiates et irréversibles. »

La suite

Le marquage CE d'Air est prévu pour 2027, et Embodied AI dit se préparer à une production à plus grande échelle. L'entreprise affirme qu'Air est déjà testé chez de grands industriels.

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Sources

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Tous les chiffres et citations de ce texte proviennent des sources citées ci-dessous.

Les contenus ont été préparés par l'équipe de rédaction, assistée par l'IA.

Camille Rousseau

Camille Rousseau

IA, modèles et technologies

Camille Rousseau suit les technologies, l’IA et les modèles ainsi que les médias et l’internet pour FLASH24, en partant des dépôts de modèles, des publications techniques et des données publiques, sans reprendre les annonces sans vérification. Elle contrôle les chiffres d’entraînement et de coût en remontant aux jeux de données, aux versions de modèles et aux méthodes de mesure. Elle interroge des chercheurs et des équipes produit, compare les résultats entre modèles et attend les mises à jour de calendrier des principaux fournisseurs. Son intérêt pour l’impression 3D, les vieux ordinateurs et la façon dont les modèles apprennent rejoint directement son travail sur l’IA et les technologies. Elle ne publie pas de chiffres sans source ni de comparaison sans protocole reproductible.

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