Les robots gagnent des mains plus habiles, et une bataille juridique sur qui construit leurs fours solaires

Innodata est une société d'ingénierie de données fondée en 1988 et basée à Ridgefield Park, dans le New Jersey. Elle indique que ce nouveau centre de recherche et développement capturera le mouvement en 3D directement sur des corps humains et mécaniques, au lieu de le déduire d'une vidéo 2D. The Robot Report a annoncé le lancement le 30 septembre.

L'argument est simple : les robots n'ont pas d'internet où apprendre. Les grands modèles de langage ont aspiré un web qui existait déjà. Les humanoïdes doivent produire leur propre corpus, un mouvement à la fois, ce qui est lent et coûteux.

« L'IA physique croît plus vite que tout autre segment de l'IA, mais chaque équipe de robotique se heurte au même mur : il n'y a pas assez de données d'interaction réelles, et ce qui existe est cher et lent à produire », a déclaré Rahul Singhal, PDG d'Innodata, dans un communiqué repris par The Robot Report. Franklin Tanner, vice-président chargé de la robotique et de l'IA physique, a expliqué au même média que ses capteurs sont conçus pour enregistrer le moindre mouvement de chaque articulation. Un humanoïde de près de 200 lb (90,7 kg) ne laisse aucune place aux mesures approximatives, ajoute-t-il.

Le laboratoire validera aussi de façon indépendante les données de performance que les robots génèrent en interne, selon Innodata. Cette seconde fonction compte autant que la première. Les journaux d'un robot ne sont pas un relevé neutre. Les entreprises qui les déploient en usine ont besoin de quelque chose de plus proche d'un audit que d'une simple déclaration.

La latence, pas seulement la capacité

Pendant qu'Innodata s'attaque au problème des données, une start-up nommée MindOn a publié le 30 septembre un article technique. Elle y affirme que son modèle Mind-1 ramène la latence d'inférence des robots de 82 millisecondes à 32 millisecondes et atteint des temps de cycle comparables à ceux d'un humain sur un ensemble de tâches logistiques et de manipulation du quotidien. Certaines tâches seraient accomplies plus vite qu'un humain, assure l'entreprise.

L'article explique avec une précision inhabituelle pourquoi la vitesse est difficile à obtenir. À une vitesse de 3 mètres par seconde en bout d'effecteur, 10 millisecondes de latence représentent environ 3 centimètres de déplacement, assez pour gâcher une prise ou une insertion précise. MindOn met aussi en cause les données d'entraînement. Une grande partie des données de manipulation robotique provient de la téléopération, plus lente que le mouvement humain naturel. Les modèles apprennent donc un tempo languissant en même temps que la tâche.

« Un robot capable d'accomplir une tâche mais qui met cinq ou dix fois plus de temps qu'un humain reste difficile à intégrer dans des flux de travail réels », écrit l'entreprise.

Ces chiffres viennent de MindOn et n'ont pas été reproduits de façon indépendante. À prendre comme une affirmation commerciale au mécanisme plausible, pas comme un résultat établi.

Des travaux d'évaluation indépendants publiés le même jour montrent pourquoi un chiffre unique mérite la méfiance. Fig Inc a publié un rapport technique et un jeu de données nommé RIDGE, portant sur sept modèles sur VisualWebArena et trois modèles sur quatre benchmarks physiques : Bench2Drive, VLABench, IndEgo et Assembly101. Sa conclusion centrale : les moyennes des benchmarks masquent l'irrégularité des performances.

Dans chaque paire de modèles testée, le modèle le moins bien noté a résolu au moins une tâche que le mieux noté a échouée. Une mise à jour peut laisser la moyenne presque inchangée tout en inversant de nombreuses tâches individuelles. Et une mise à jour qui relève la moyenne peut quand même perdre des tâches que l'ancienne version maîtrisait. Le rapport couvre Gemini 3.5-Flash, Astra, Opus 5.5 et d'autres. Pour qui choisit une pile robotique, la leçon pratique est qu'un rang dans un classement en dit moins que la catégorie de tâches que l'on compte réellement exécuter.

L'argent afflue vers la perception

La parisienne Inbolt a levé 11 millions d'euros pour pousser la vision en temps réel et le contrôle adaptatif dans les robots industriels, rapporte Tech.eu le 30 septembre. Le tour a été mené par Shift4Good, avec la participation de Bridges Climate Transition Partners et des investisseurs existants BNP Paribas Développement et Ora Global. Le financement total atteint 30 millions d'euros.

Inbolt vise un mode de défaillance précis. Même dans des usines très automatisées, les robots s'arrêtent ou produisent des pièces défectueuses quand un composant arrive mal aligné ou que l'outillage s'use. L'entreprise affirme que sa vision 3D et sa couche d'IA indépendante du matériel sont déployées sur plus de 200 robots dans plus de 100 usines sur trois continents, avec des clients comme Bosch, Beko, Flex, Ford, Stellantis et Toyota. Ces chiffres de déploiement proviennent de l'entreprise et de l'annonce de son investisseur.

Le même jour, Destro est sortie de la discrétion avec un tour d'amorçage de 8 millions de dollars, rapporte TechCrunch. La start-up ne construit pas de robots. Elle construit une couche de coordination qui indique aux machines comme aux travailleurs humains quoi faire. Elle mène un pilote dans un site de Yusen Logistics, dans le Pacific Northwest, avec trois robots de transport de chariots de Miva Robotics.

Manthan Pawar, fondateur de Destro, a déclaré à TechCrunch que ne pas être une entreprise de robotique est un avantage concurrentiel. Richard Brunelle, directeur de l'automatisation pour la branche américaine de Yusen Logistics, a dit avoir demandé à Destro d'adapter son outil de prélèvement et d'emballage au cross-docking, où les marchandises passent d'un camion dans des chargements mixtes destinés à d'autres camions.

Deux tours de financement et un lancement de produit en une seule journée ne font pas un boom en soi. Mais le schéma est cohérent dans les trois cas : l'argent va aux données, à la perception et à la coordination, pas à un châssis bipède de plus.

Un procès en contrefaçon tombe sur le plan solaire de Tesla

L'élément le plus lourd de la semaine n'est pas un robot. Linton Crystal Technologies, société de Rochester, dans l'État de New York, entièrement détenue par le chinois Dalian Linton, a poursuivi Zhejiang Jingsheng devant le tribunal fédéral de district de l'Est du Texas le 22 septembre, rapporte Electrek le 30 septembre. Les brevets, n° 11 255 024 et n° 11 814 746, couvrent un système de levage et de rotation de germe pour les tireurs de cristaux Czochralski, les fours qui extraient des lingots de silicium monocristallin à partir de silicium fondu.

Jingsheng a informé ses investisseurs de la plainte le 24 septembre. La société affirme que ses produits utilisent des solutions techniques entièrement différentes des brevets, qu'elle n'a pas été formellement assignée et qu'elle n'attend aucun impact significatif. Linton réclame des dommages-intérêts, des dommages-intérêts triplés pour contrefaçon délibérée et une injonction permanente.

L'injonction est le point par où Tesla entre, indirectement. Des rapports de l'industrie chinoise indiquent que Jingsheng a remporté plus tôt cette année une commande de Tesla d'environ 3 000 000 000 de yuans, soit près de 420 000 000 de dollars, pour des tireurs de cristaux, selon Electrek. Tesla n'est pas partie à l'affaire, et ni Tesla ni Jingsheng n'ont confirmé la commande.

La chronologie rapportée par la presse spécialisée chinoise commence par un appel d'offres de Tesla pour des tireurs monocristallins de 210 mm, des équipements de découpe de wafers et des creusets en quartz, clos en février. Elle se poursuit par des contrats signés en mars, des expéditions démarrées en avril et une livraison complète prévue au troisième trimestre. En août, Tesla a déposé une demande pour une usine de 10 100 000 000 de dollars dans le comté de Fort Bend sous le nom de Project Crystal Sun, couvrant la croissance des lingots jusqu'aux modules finis, avec une production prévue début 2029. Electrek, média frère de The Robot Report, suit ce déploiement depuis mars, quand Tesla était réputé en discussions pour acheter 2 900 000 000 de dollars d'équipements solaires chinois.

Les deux fournisseurs subissent la pression de la surcapacité de production solaire chinoise. Le chiffre d'affaires de Jingsheng a chuté d'environ 40 pour cent sur un an au premier semestre 2026, et Dalian Linton a enregistré une petite perte sur la même période, rapporte Electrek. Une commande américaine de cette taille compte pour l'un comme pour l'autre.

Un détail complique la présentation. Todd Barnum, membre du conseil exécutif de Linton, a qualifié le procès de défense de l'innovation américaine et a rappelé les racines de l'entreprise à Rochester depuis 1952. Mais sa maison mère est cotée à la Bourse de Pékin. Comme le note Electrek, c'est un conflit entre deux entreprises chinoises, porté devant un tribunal du Texas par le biais de filiales américaines.

La flotte qui n'est qu'un communiqué

Plus bas dans l'échelle de la crédibilité, KIDZ AI a annoncé le 30 septembre avoir envoyé à Tesla une demande d'achat de 500 Robotaxis. L'entreprise, autrefois une école de code en ligne nommée Classover Holdings, vaut environ 2 400 000 de dollars, rapporte Electrek. Ses résultats du deuxième trimestre 2026 font état d'un chiffre d'affaires de services en baisse de 34 pour cent sur un an, à 480 000 dollars, et d'une perte trimestrielle de 2 500 000 de dollars. Elle déclarait 8 880 000 de dollars de trésorerie et de trésorerie bloquée fin juin.

Au propre objectif d'Elon Musk de moins de 30 000 dollars pour la Cybercab, 500 véhicules coûteraient environ 15 000 000 de dollars, soit près de six fois la valeur boursière de l'entreprise. Le communiqué de KIDZ AI précise lui-même que la demande ne constitue pas une commande ferme et que l'entreprise pourrait renoncer à donner suite. L'action a gagné environ 10 pour cent avant l'ouverture et perdu environ 6 pour cent après celle-ci.

Electrek inscrit cet épisode dans une lignée qui comprend le projet de trésorerie Solana abandonné par l'entreprise, puis son virage vers Hyperliquid, le cloud GPU et une participation dans un centre de données au Cambodge, quatre secteurs en vue en quinze mois environ.

Il existe un vrai marché de la robotique sous tout ce bruit. Il se construit par des entreprises qui mesurent les angles d'articulation au millimètre et grattent des millisecondes sur les boucles de contrôle. La question à laquelle le secteur n'a pas répondu est de savoir si le capital qui court après les silhouettes humanoïdes sera encore là quand le travail intéressant se révélera peu glamour : des bancs de capture, de la discipline sur les benchmarks, et un four au Texas qui doit tirer son premier lingot avant que le reste ait la moindre importance.