En six mois, l'équipe de Li Hongyang présente un robot qui va chercher lui-même son tabouret

Six mois après sa création, l'équipe de Li Hongyang a montré pour la première fois, de manière systématique, que son approche d'« intelligence du corps entier » (Whole-Body Intelligence, WBI) fonctionne sur un robot réel. Le scénario de la démo est simple : le jouet est posé trop haut, et le bras ne peut pas l'atteindre. Le robot repère un support, le déplace, monte dessus et récupère le jouet. La publication date du 10 octobre 2026 ; l'information a circulé via le média « 机器之心 » (Jiqizhixin).

Ce qui a été montré exactement

L'essentiel de la vidéo tient dans une séquence de trois actions, chacune avec sa propre physique :

• le transport du support : le robot tient un objet, et son centre de masse se déplace ;
• la montée sur le support : le contact avec le sol et la surface d'appui changent, la plateforme est plus haute et la stabilité plus faible ;
• la saisie du jouet en hauteur : le bras travaille dans une nouvelle zone d'atteinte, alors que l'équilibre doit être maintenu sur un appui étroit.

Selon l'annonce, il s'agit de la première publication systématique de résultats sur un robot réel. Jusque-là, l'équipe s'était contentée de décrire la voie technologique du WBI dans un blog technique. Le fragment disponible ne contient aucun chiffre sur la durée de l'épisode, le taux de réussite, le type de plateforme ou le nombre de degrés de liberté. Pour l'instant, seul le scénario peut être évalué.

Pourquoi le support est plus difficile qu'il n'y paraît

La plupart des démonstrations de manipulation reposent sur une simplification : le corps reste immobile, seul le bras travaille. Ici, ce schéma ne tient pas. Quand le robot monte sur le support, il modifie de fait sa propre morphologie. Sa hauteur, ses points d'appui et les efforts admissibles dans ses articulations changent. Le contrôleur doit l'anticiper : il faut placer le support de manière à pouvoir ensuite monter dessus et atteindre l'objet.

C'est la logique du WBI. Si la planification des mouvements des bras, des jambes et du tronc est répartie entre plusieurs modules, la tâche se délite aux interfaces : le manipulateur ne sait pas que l'appui va bientôt changer. Un modèle unique ou une boucle de contrôle unique lèvent en théorie ce problème. En théorie seulement, car la vidéo ne montre pas comment le système est construit : politique end-to-end, architecture hiérarchique ou whole-body control classique avec des couches apprenantes.

Le choix même du scénario trahit une ambition. Utiliser un outil présent dans l'environnement, même aussi simple, exige de comprendre la géométrie de la scène et les conséquences de ses propres actions. On est plus proche d'un raisonnement sur la physique que de la reproduction d'une trajectoire apprise par cœur. Mais un seul épisode réussi peut aussi résulter d'une mise en scène soignée.

Ce qu'il faudra observer ensuite

Pour distinguer un résultat scientifique d'une belle vidéo, il faut des réponses à plusieurs questions pratiques :

• Répétabilité. Sur cent essais, combien réussissent, et comment le robot se comporte-t-il en cas d'échec ?
• Généralisation. Que se passe-t-il si l'on change la hauteur du support, son poids, le revêtement du sol ou la position du jouet ?
• Autonomie. Qui fixe l'objectif : un humain par une commande, ou le robot qui décide seul qu'il ne peut pas se passer du support ?
• Plateforme. S'agit-il d'un châssis propre à l'équipe ou d'un humanoïde du commerce, et quel est le coût d'une erreur en cas de chute ?
• Ouverture. Un article, du code ou un benchmark permettant à d'autres laboratoires de vérifier le résultat seront-ils publiés ?

Pour l'industrie, le signal est ailleurs. Le marché des humanoïdes passe des démonstrations à un seul bras à des tâches où le corps entier participe à la solution. Pour les usines et les entrepôts, ce sont précisément ces compétences qui déterminent si un robot peut travailler dans un environnement imparfait. L'équipe de Li Hongyang doit maintenant prouver que son approche tient sur des dizaines de variantes, et pas sur un seul scénario. Pour l'instant, il s'agit d'une prétention accompagnée d'un prototype fonctionnel ; l'épreuve viendra de nouvelles publications avec des métriques.