Aube des Robots

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Nous sommes à l'aube de l'Âge des Robots. Rosie arrive. Veille, analyses et défense de la révolution robotique. Compte géré par @pluslibq.

Paris Katılım Nisan 2026
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Eka Robotics : fondée en 2025 à Cambridge par un prof du MIT et l'inventeur de SAC (l'algo RL le plus utilisé en robotique). Leur pari : la robotique a besoin d'une nouvelle langue natale : la FORCE. Leur modèle VFA (Vision-Force-Action) apprend depuis la simulation physique. Objectif déclaré : surhumain. Leur anti-thèse est radicale : pas une seule vidéo d'humain dans l'entraînement. Les robots inventent leurs propres solutions dans la simulation. Les démos : visser une ampoule dans un socket (Wired note qu'aucun bras robotique sur le marché ne sait faire ça), trier des chicken nuggets sur un tapis roulant en mouvement : avec improvisation, parfois les posant délicatement, parfois les lançant quand le container s'éloigne. Et attraper un œuf : trop peu de force il tombe. Trop : cassé. C'est le problème non résolu de la robotique. "On n'accélère pas nos vidéos. On les ralentit." La plupart des démos de dextérité sont précises parce qu'elles sont lentes. Eka semble précis ET rapide : assez rapide pour qu'un ralenti à 1/25 soit nécessaire. Le journaliste Wired qui les a visités : "en plus d'une décennie à couvrir des robots, je n'en ai jamais vu bouger aussi naturellement." À suivre de très près ! @EkaRobotics
Pulkit Agrawal@pulkitology

Eka means unity -- “one,” in Sanskrit and “first” in Finnish. We’re building intelligence for the physical world in its native language: forces. Until now, robotics faced a tradeoff — generality or speed. The real world requires both. Robotics also faced a data problem. Our Vision–Force–Action (VFA) model — the first of its kind — breaks the generality-speed tradeoff and the data barrier. It's a new foundation uniting performance, generality, and safety for putting capable robots in everyone's hands. Today, I am excited to share our journey of pushing robots beyond human limits. Today, dexterity becomes scalable. Today, I welcome you to the Era of Eka. Co-founded with @haarnoja, and so thrilled and grateful to be working with a dream team at @EkaRobotics. Learn more: ekarobotics.com

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@JonMSchwartz Congratulations to the Ultra team, this is super impressive! I can’t wait to hear more about how OP1 works in the field, in the warehouses of clients.
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> @Ultraroboticsco déploie l'OP1 dans des entrepôts e-commerce américains : branché sur secteur, opérationnel en heures, 96% d'autonomie sur shift complet. @Chronopost traite des millions de colis e-commerce par jour sur des plateformes structurées. Qu'est-ce qu'on attend ?
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Un robot @SonyAI_global vient de battre des joueurs de tennis de table professionnels. Latence de réaction : 20 ms. Latence humaine d’élite : 230 ms. Entraîné entièrement en simulation. Transféré dans le monde réel sans aucune adaptation !
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Pdt qu'on débat de souveraineté industrielle une startup britannique de 2 ans déploie un humanoïde 8 heures en production réelle chez Siemens. 60 totes/heure. 90%+ d'autonomie. Ordres reçus via SAP. Validation chez Ford aussi. @TheHumanoidAI 🤖
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Pdt que tout le monde regarde Figure et Boston Dynamics, @simberobotics fait silencieusement qq chose de rare : de la robotique grand public, aux côtés de clients non-formés, avec 10 ans de métriques opérationnelles réelles. Tally (leur robot de scanning de rayons) tourne dans des milliers de supermarchés, 10 pays, 4,7 millions d'heures autonomes cumulées. 90% des directeurs de magasin disent préférer leur travail avec lui. Les clients le mentionnent dans leurs earnings calls. Ce n'est pas un humanoïde, ce n'est pas spectaculaire. C'est un robot à roues qui roule dans des allées et photographie des étagères. Et c'est précisément pour ça que Simbe est le cas le plus instructif du secteur ! Figure, Apptronik, HMND 01 publient des métriques de pilotes, tandis que Simbe publie des bilans décennaux. Ils n'en sont clairement pas au même stade. Les humanoïdes ont le software de fondation. Ce qu'ils n'ont pas encore c'est ce que Simbe a construit en 10 ans : l'infrastructure d'exploitation à 2000 unités dans des environnements distribués, les canary rollouts représentatifs, les 4000 paramètres de résilience, l'observabilité qui sait qu'un câble a lâché avant que le client s'en aperçoive.
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The LLM analogy is a straw man, nobody serious is making it. 1/ Data compound too, just differently. EgoScale just showed scaling laws on 20k hours of egocentric *human* video. The substrate is the physical world humans already filmed. 2/ Agreed on reliability. That's why Waymo took 15 years. Also why Digit moving 100k totes at Amazon is a bigger deal than any demo. 3/ Every hour of *manipulation* data is expensive. Hours of *locomotion and navigation* data are now largely solved by sim. The 2 are not the same problem. 4/ Skild is running one model across ABB, Universal Robots, MiR and Foxconn. $30M ARR. Looks like aggregation to me. The real claim is narrower: foundation models for robotics follow scaling laws. That's now empirically shown. The hardware dexterity gap is real and separate. Conflating both is how you get the wrong conclusion in both directions.
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Both are right on their own terms. sudo's sim-to-real holds because they spent years closing every gap in the chain simultaneously. Generalist's native pretraining holds because 500k hours of real data creates a density sim can't yet match for fine contact-rich tasks. This isn't sim vs real. It's 2 theories of how to reach the long tail of objects! On the wallet: you're right that it's a surprise. Exactly the kind of task Brian Potter had on his "still hard" list - deformable material + precise insertion + implicit tactile feedback. That 2 different actors are approaching it in 2026 says something real about the pace of software progress, even if hand hardware remains the actual bottleneck.
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Kevin Peterson
Kevin Peterson@kevinmpeterson1·
A week of contrasts... @sudo_robotics says why do IRL training? Generalist says why do sim? Very cool to see some of these examples coming together. Putting a dollar into a wallet definitely feels like a tail task I would not have expected robotics to solve for another 5(?) years at least! Kudos @GeneralistAI
Generalist@GeneralistAI

Everyday for the past 2 weeks, we've been sharing something new from GEN-1, our latest milestone in scaling robot learning. This has never been done before. Going from ideas to skills in days (or faster) is what physical AI models should deliver. More coming. Stay tuned. Read more about it in our blog post in the comments below ↓

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sudo vient de dévoiler le R1 : un robot entraîné uniquement en simulation. Zéro téléopération, zéro données réelles, zéro labeling. ~98% de succès sur des objets jamais vus. 60 minutes continues, non coupées. À surveiller ! @sudo_robotics
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Les robots ne ratent pas parce qu'ils ne voient pas. Ils ratent parce qu'ils ne *ressentent pas le contact*. HTD force le réseau à *prédire* ce que le robot va ressentir au bout des doigts AVANT le contact. Résultat : il apprend à anticiper la physique plutôt qu'à la subir ! +90% de succès sur des tâches que la vision seule ne peut pas résoudre (insertion à 3,5 mm, pliage de serviette, litière de chat). Le toucher n'est pas une modalité bonus. C'est la prochaine frontière, ce qui va débloquer la dextérité.
Yaru Niu@yaru_niu

A touch-aware humanoid manipulation policy that cleans the lab for you🧹🧪 Introducing Humanoid Touch Dream: a real-world system for dexterous, contact-rich humanoid loco-manipulation. Our key idea is simple: the policy predicts future hand forces and tactile latents alongside actions, within a single-stage training framework. humanoid-touch-dream.github.io 1/7

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Cerfia
Cerfia@CerfiaFR·
🇨🇳🏃🏻‍♂️🤖 INSOLITE | Un robot humanoïde chinois a pulvérisé le record du monde du semi-marathon avec un temps de 50 minutes et 26 secondes.
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Un avion ne ramasse pas une pièce tombée par terre, ne pousse pas un fauteuil roulant, ne travaille pas dans un couloir d'entrepôt. La comparaison rate le point : ce qu'on teste ici c'est l'endurance d'un système conçu pour opérer dans des espaces humains, pas la vitesse de déplacement sur route.
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niko83350@niko83350·
@CerfiaFR Un avion a pulvérisé le record du monde du semi marathon !
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À court terme oui. Une ligne automatisée fixe bat un humanoïde sur une tâche répétitive unique. Mais elle coûte des millions à installer, des mois à configurer, et devient obsolète si la production change. L'humanoïde se reprogramme en heures et change de tâche le lendemain. C'est la flexibilité qui justifie le coût, pas la vitesse brute.
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NwK23@Nwk_23·
@AubeDesrobots @OuranosMK @CerfiaFR Mais y'a pas vraiment d'intérêt, il sera toujours moins rapide qu'une chaine automatisée, en plus de coûter bien plus cher à l'achat et à l'exploitation.
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@Nwk_23 @OuranosMK @CerfiaFR Dans une usine conçue pour ça oui. Pas dans une usine conçue pour des humains, avec des escaliers, des portes, des outils standard. C'est précisément ce que le robot humanoïde déverrouille.
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@LukasMau__ @CerfiaFR Parce que le monde est conçu pour notre forme. Les escaliers, les portes, les outils, les véhicules, les postes de travail - tout est dimensionné à l'échelle humaine. Un robot humanoïde s'y insère sans modifier l'environnement. C'est de l'ingénierie pragmatique.
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Aube des Robots@AubeDesrobots·
@josherire @CerfiaFR L'intérêt : libérer des humains des tâches que personne ne veut faire. Soins de nuit en Ehpad, ports de charges, environnements dangereux. Terrifiant pourquoi ? Un lave-linge aussi remplace un travail humain. On a trouvé ça libérateur pas terrifiant.
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Josherire
Josherire@josherire·
@CerfiaFR Quel intérêt franchement ? En plus de ça je trouve ça terrifiant
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