Elon Musk says Tesla’s Optimus robot could launch next year, with production starting in 2026 and a major scale-up planned by 2027.
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Japan Airlines va confier la manutention des bagages à des robots humanoïdes sur les pistes de l'aéroport Haneda. Le test démarre en mai 2026, dure deux ans, et implique pour commencer deux machines posées au milieu des bagagistes humains.
L'opération est pilotée par JAL Ground Service avec GMO AI & Robotics. Les robots viennent de Chine : un Unitree G1 d'environ 1m30 et un Walker E d'UBTECH.
Le programme est découpé en plusieurs étapes (cartographie du site, simulations en environnement reconstitué, puis tarmac réel), avec à terme l'idée de leur faire transporter les containers de fret, manipuler les leviers de verrouillage et même nettoyer les cabines une fois les avions vides. L'autonomie annoncée est de 2 à 3 heures, avant qu'il ne faille recharger la machine.
Sauf que la première démo publique a calmé tout le monde. Le G1 a tapoté un colis sur le tapis roulant et fait coucou à un humain, mais personne ne l'a vu soulever quoi que ce soit.
La presse anglo-saxonne a gentiment moqué la chose : démarche hésitante, gestes cosmétiques, et surtout aucune preuve de capacité à porter une valise standard.
Le Japon n'a pas le choix. Population vieillissante, faible immigration, et tourisme record qui sature les infrastructures : les aéroports japonais galèrent à recruter des bagagistes, et la situation ne va pas s'arranger dans les prochaines années.
Du coup, plutôt que d'investir dans des bras articulés industriels qui demandent de repenser tout le poste de travail, JAL parie sur des humanoïdes capables de s'intégrer dans un poste conçu pour des humains.
En pratique, on est encore loin du compte. Une valise standard pèse entre 20 et 30 kg. Un humanoïde d'environ 35 kg sur deux jambes qui tient à peine debout, ce n'est pas vraiment l'outil idéal pour balancer du Samsonite à la chaîne pendant huit heures. JAL le sait.
D'où les deux ans de test prévus avant tout déploiement réel, et l'envie d'observer ce qui marche, ce qui casse, et ce qui finira aux oubliettes. Les deux fournisseurs choisis ne sont d'ailleurs pas des inconnus : Unitree et UBTECH se positionnent comme les gros chinois de l'humanoïde, face à un Tesla Optimus encore largement scénarisé.
Vous l'avez compris on est plus dans la com' que sur de l'efficacité pure. Faire coucou à un bagage, ça ne le met toujours pas en soute.
Source : ARS Technica
We keep building AI to do more. More answers, more speed, more certainty. Designer Mehrnaz Amouei looked at that trajectory and asked a fundamentally different question: what if we built AI to be more present instead? The result is POCO, a soft robotic companion that might be one of the most quietly radical design concepts to emerge in recent years. It doesn’t talk over you, doesn’t flood you with information, and it doesn’t pretend to know things it doesn’t know. POCO sits with you. Literally.
At its core, POCO is a soft, tactile object that pairs with a smartphone, which serves as its computational brain and face. A soft textile body wraps around the device, transforming rigid, glass-and-metal technology into something that moves, breathes, and gestures in response to your presence. Together, they create something that sits somewhere between object, creature, and companion, and that deliberate ambiguity is very much intentional. You’re not quite sure what to call it, and that’s entirely the point.
Designer: Mehrnaz Amouei
Amouei developed POCO through research at the University of Illinois at Chicago, grounding the project in studies on loneliness and trust. Her findings indicated that people don’t actually want AI that projects certainty or control. They want availability and responsiveness. They want something that shows up without taking over. From those findings came the concept of “constructive interdependence,” a design philosophy where POCO’s limitations aren’t bugs to be patched but features embedded directly into the interaction model itself. The robot communicates what it can and cannot do through its behavior and physical states, which is a level of honesty you don’t often get from technology that typically overpromises and underdelivers.
I think that matters more than it might initially seem. The dominant conversation around AI right now is almost entirely about expansion: more capability, more integration, more autonomy. POCO pushes back on that without being preachy about it. It reframes the question of what good AI design actually looks like, and the answer it offers isn’t “smarter,” it’s “more trustworthy.” That is a genuinely different value system, and it feels overdue.
The sustainability dimension is also worth paying attention to. Rather than introducing new hardware and generating more electronic waste, POCO repurposes a device most people already own. That decision isn’t just a nice bonus; it’s built into the concept from the start, aligning with the UN’s Sustainable Development Goals around mental well-being and responsible consumption. In product design terms, that means the project was developed with a broader cultural and environmental context in mind, not just a user persona sitting in a lab.
Physically, POCO responds to touch, movement, and environmental cues. It adapts to a user’s preferences while maintaining a consistent identity, which is a surprisingly nuanced balance to strike in any product, let alone one sitting at the intersection of soft robotics and emotional design. Because interaction happens through touch rather than voice commands or screen taps, there’s an intentional slowing down embedded in the experience. You can’t rush a tactile exchange the same way you can type faster or speak louder. That shift from speed to presence feels like a meaningful counter-proposal to how most tech is currently designed. We’ve grown so accustomed to interfaces that demand our attention that a device asking only for our company reads almost as radical.
POCO has already earned an Honorable Mention from the International Design Awards and drawn coverage from major design publications. Whether it ever moves into consumer production remains an open question. But as a design statement, it’s doing exactly what the best concept work should: prompting us to reconsider what we actually want from the technology we live with, and whether expanding capability was ever really the right goal. Maybe the most interesting AI isn’t the one that knows the most. Maybe it’s the one that knows when to just stay close.
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China’s Canton Fair 2026 opens with a powerful robotics showcase, highlighting humanoid machines and automation systems already transforming global industries.
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Quand je vois tout le taf que j'ai à la maison, je vous avoue que je rêve d'un robot qui vide le lave-vaisselle, arrose les plantes et ramasse le linge pendant que moi je glandouille sur le canapé (ou que je bosse parce que je glandouille jamais en fait...Argh...). Hé bien bonne nouvelle, une équipe de chercheurs de NYU vient de publier les plans complets pour en construire un et tout ça en open source pour environ 9 200 dollars !
YOR, pour " Your Own Robot ", c'est un robot mobile avec deux bras articulés, une base sur roues qui se déplace dans tous les sens, et un lift télescopique qui est tout simplement... un vérin de bureau debout. Du coup le robot peut descendre à 60 cm du sol pour ramasser vos chaussettes et monter à 1,24 m pour atteindre un placard en hauteur. Et le vérin se verrouille tout seul en cas de coupure de courant (comme ça, pas de bras qui s'écrasent au sol...).
Le coût total des composants revient comme je vous le disais à environ 9 200 dollars. Les deux bras représentent à eux seuls plus de la moitié du budget (5 000 dollars), la base roulante un bon quart (2 700 dollars). Le reste, c'est de l'électronique grand public et des profilés alu et le cerveau, c'est un Raspberry Pi 5 avec 16 Go de RAM. Quand on sait qu'un Mobile ALOHA (le robot de Stanford) revient à environ 32 000 dollars et que les plateformes commerciales dépassent les 100 000... y'a pas photo !
YOR et ses deux bras articulés sur base omnidirectionnelle
Un truc original dans ce robot, ce sont les pinces. L'équipe a d'ailleurs conçu des grippers custom capables de manipuler des objets délicats ou de serrer fort ce qui est bien utile et y'a aussi une caméra stéréo sur la tête pour que le robot cartographie son environnement et se repère tout seul dans une pièce.
Pour le piloter, pas besoin de matériel exotique puisque des manettes Meta Quest 3 suffisent. Vous restez debout derrière le robot et vous contrôlez tout, les bras, la base, la hauteur. Et le truc cool, c'est que quand vous déplacez la base, les pinces restent stables sur l'objet qu'elles tiennent. Cela lui permet par exemple d'attraper une assiette et de se déplacer vers le lave-vaisselle sans tout faire valdinguer.
YOR en action : lave-vaisselle, arrosage et ramassage
Côté recherche, l'équipe est même allée encore plus loin. En pilotant le robot à la main une centaine de fois (avec des iPhones fixés sur les pinces comme caméras supplémentaires), ils ont entraîné une IA capable de reproduire les gestes toute seule. Résultat, 9 réussites sur 10 dans un test de tri des déchets en autonomie (la poubelle JAUNE !!!!), du genre donc attraper un carton avec les deux bras, le soulever, contourner un obstacle, le déposer dans la poubelle de tri... et tout ça sans intervention humaine. Et bien sûr, si vous voulez tester vos propres algos avant de risquer du vrai matos, y'a un simulateur pour ça.
L'empreinte au sol de cette bestiole fait 43 × 34,5 cm. En gros, la taille d'un carton à pizza. Le projet est porté par une équipe de NYU et UC Berkeley et parmi les auteurs, on retrouve Soumith Chintala (NYU), le co-créateur de PyTorch. Toute la doc de construction est dispo sur build.yourownrobot.ai , avec la liste complète des composants en Google Sheets, les modèles CAD et le code Python sous licence MIT sur GitHub .
YOR face à la concurrence : petit, pas cher, open source
J'ai rarement vu un projet aussi bien documenté pour ce niveau de complexité mais attention quand même, ça reste un projet de recherche, et pas un kit Lego. Faut savoir souder, câbler des batteries, et être à l'aise avec Python et Git. C'est donc un sacré projet de plusieurs week-ends (comptez plutôt des mois si vous débutez). Mais c'est aussi ça qui est cool, puisque vous construisez VOTRE robot, et pas celui d'un constructeur chinois que vous avez payé une couille en dropshipping.
Si les robots open source vous branchent, le ToddlerBot à 4 300 dollars propose également une approche bipède imprimable en 3D, et si vous voulez voir ce que la coordination bimanuelle donne à l'échelle industrielle ... y'a du choix.
Bref, 9 200 dollars, licence MIT, la liste complète des composants, ça fait grave envie !! En tout cas, c'est le genre de projet à suivre de prêt...
Pour la partie impression 3D du châssis, si vous n'avez pas encore d'imprimante, une Creality Ender-3 V3 fera l'affaire pour les pièces structurelles, et un Raspberry Pi 5 est au cœur du projet. (liens affiliés)
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Des chercheurs de l’université Rutgers ont mis au point un concept de drone ornithoptère à état solide. Sans moteur ni engrenages, cet engin utilise la piézoélectricité pour battre des ailes.
Une avancée majeure pour la fiabilité et la miniaturisation des robots volants, même si les matériaux doivent encore progresser.
Imaginez un drone dépourvu de rotors, de pistons ou de roulements. Pas de mécanique qui s'use, pas de bruit de crécelle. C’est le pari de l’équipe d’Onur Bilgen à Rutgers. Ils ont conçu un ornithoptère, un appareil à ailes battantes, totalement "solid-state".
L'absence de pièces en mouvement promet de révolutionner l'aérospatiale en limitant les points de défaillance critiques. C'est une approche imitant la biologie sans ses contraintes mécaniques habituelles.
Pour supprimer la mécanique, les ingénieurs utilisent des Macro Fiber Composites. Ce sont des lamelles piézoélectriques collées sur des ailes en fibre de carbone.
Lorsqu'une tension électrique est appliquée, le matériau se déforme, forçant l'aile à se courber. Cette structure biphasée permet de contrôler précisément la cambrure pour une efficacité aérodynamique maximale.
L'ensemble fonctionne sans aucun frottement, éliminant le besoin de lubrification ou de maintenance sur les parties mobiles classiques. Cette architecture simplifiée permet une réactivité accrue face aux turbulences de l'air environnant.
Si le concept est mathématiquement solide, la réalisation physique se heurte aux limites actuelles de la science des matériaux. Les composants piézoélectriques ne sont pas encore assez performants pour soulever un drone complet de manière autonome.
C'est une feuille de route technologique qui définit les besoins pour la prochaine génération de polymères actifs. L'équipe a donc développé un modèle computationnel complexe pour optimiser le design en attendant que la chimie franchisse un nouveau palier.
L'intérêt est quand même là : moins de pièces signifie mathématiquement moins de pannes potentielles. En supprimant les engrenages, on gagne en légèreté, en discrétion et en robustesse. Cette technologie pourrait aussi s'appliquer aux pales d'éoliennes. En modifiant leur profil en temps réel, on optimise le flux d'air sans ajouter de complexité mécanique lourde, augmentant ainsi l'efficacité énergétique du système.
Bref, vous l’avez compris, c’est une rupture technologique majeure. On passe de la mécanique pure à l’électronique solide, un peu comme pour la transition des disques durs vers les SSD. L'enjeu reste le ratio poids/puissance des polymères.
Si la recherche aboutit, la maintenance des drones deviendra dérisoire.
Source : TechXplore
James Gullberg a mis en ligne un projet de bras robotique à 6 axes, principalement imprimé en 3D et conçu pour apprendre la robotique. Ce petit robot embarque un Raspberry Pi, des microcontrôleurs STM32 et tourne sous ROS 2.
Le tout pour un budget qui reste accessible, avec des mouvements décrits comme étonnamment fluides pour du fait maison.
James Gullberg a publié sur son site un projet qui risque de plaire aux bricoleurs : un bras robotique compact à 6 degrés de liberté, dont la structure est quasi intégralement imprimée en 3D. Seuls les systèmes d'entraînement font appel à des pièces métalliques.
Le projet est pensé comme un outil pédagogique. On n'est pas sur un robot industriel, mais sur une plateforme d'expérimentation qui permet de toucher à la conception mécanique, à la planification de mouvement et au contrôle logiciel.
Côté mécanique, chaque articulation a droit à son propre système de réduction. La base utilise un réducteur planétaire classique, tandis que l'épaule et le coude embarquent des réducteurs planétaires à anneau fendu, qui offrent une densité de couple élevée par rapport à leur encombrement.
Le poignet s'appuie sur un différentiel à courroie inversé. Pour le retour de position, des aimants alternés sont intégrés directement dans la couronne de sortie et suivis par un encodeur magnétique.
Un microcontrôleur STM32 gère le contrôle moteur avec des boucles PID et de la génération de pas. Un Raspberry Pi fait office d'ordinateur de bord et communique avec les moteurs via un bus CAN. Le tout tourne sous ROS 2.
Le résultat est visiblement assez bluffant : les vidéos montrent des mouvements fluides, bien loin de ce qu'on pourrait attendre d'un projet fait maison.
Ce projet rejoint une vague de bras robotiques open source accessibles. On pense au Thor, au HELENE ou encore au BCN3D Moveo. Mais celui de Gullberg se distingue par la variété des mécanismes employés. Chaque articulation utilise un design différent, et c'est voulu : le but est d'expérimenter, pas de produire en série.
Côté budget, on ne connaît pas le coût exact, mais les composants restent a priori sur des montants franchement raisonnables, puisqu'on parle là d'un simple STM32, d'un modeste un Raspberry Pi, e quelques moteurs et bien évidemment du filament pour imprimante 3D. Bref, on est loin des prix d'un kit de robotique du commerce.
Ce mini bras robotique coche quand même beaucoup de cases. Il est ouvert, documenté, modulaire, et il permet de toucher à des concepts qui coûtent habituellement une fortune en formation.
Source : JCGullberg
Hardware costs for humanoid robots are plummeting, but managing a fleet of these autonomous workers will severely test your enterprise IT infrastructure, security, and budget.
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Nvidia GTC 2026 revealed agentic AI, desk supercomputers, and space-based computing, signaling a major shift in how AI is built and deployed.
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Des chercheurs de Singapour ont mis au point des cafards cyborg capables de tirer un petit chariot équipé d'une caméra dans des canalisations pour y détecter des fuites. Oui, en 2026, on envoie des blattes faire le job.
Les cafards en question sont des blattes siffleuses de Madagascar, longues de 6 centimètres. L'équipe du professeur Hirotaka Sato, à l'université technologique de Nanyang à Singapour, leur fixe sur le dos un petit chariot en plastique qui contient un processeur, une caméra vidéo couleur orientée vers le haut, une LED et un module de communication pour transmettre les données en temps réel.
Des électrodes sont attachées aux antennes et à l'arrière de l'insecte, et envoient de faibles impulsions électriques qui simulent la sensation de heurter un obstacle. Ça suffit pour orienter le cafard dans la direction voulue, sans lui faire mal.
Ce n'est pas juste un projet de labo. Dix cafards cyborg ont été déployés lors du tremblement de terre au Myanmar en 2025, équipés de caméras infrarouge et de capteurs pour localiser des survivants sous les décombres.
L'université de Nanyang a aussi mis au point une chaîne de montage automatisée qui assemble un cafard cyborg en 68 secondes, ce qui laisse imaginer une production à plus grande échelle. Le dernier modèle consomme 25 % de tension en moins, ce qui allonge l'autonomie de la batterie embarquée.
Le projet actuel se concentre sur l'inspection de canalisations. Les cafards tirent leur chariot dans les conduites et un algorithme d'apprentissage automatique analyse les images captées par la caméra pour repérer de la corrosion ou des fuites.
Quand un défaut est détecté, un opérateur humain est alerté. Les tests ont lieu dans un environnement qui reproduit les tuyaux de la Marina Coastal Expressway, une autoroute souterraine de Singapour. Le professeur Sato estime qu'un déploiement opérationnel pourrait arriver d'ici trois à cinq ans.
On ne va pas se mentir, l'idée d'envoyer des cafards de 6 centimètres inspecter des tuyaux avec une caméra sur le dos a un côté assez improbable. Le fait que ça fonctionne déjà en conditions réelles, avec un déploiement au Myanmar, montre que le projet dépasse le stade du gadget. Et puis 68 secondes pour assembler un cafard cyborg, c'est quand même plus rapide qu'un robot classique, même si on aime bien les robots aussi.
Source : Techspot
Vous vous souvenez quand je vous parlais de Geohot et de sa voiture autonome en 2015 ? Le mec bidouillait une Acura avec des caméras à 13 balles et rêvait de vendre son kit à 1000 balles. Hé bien 10 ans plus tard, c'est fait ! Et si je vous reparle de ça aujourd'hui, c'est parce que sa société comma.ai sort la v0.11 d' openpilot ainsi qu'un nouveau boîtier qui tient dans la main, le Comma 4 !
Alors qu'est-ce qui change avec cette version 0.11 ?
En gros, c'est le premier système de conduite assistée dont le modèle est entièrement entraîné dans une simulation générée par un réseau neuronal.
Comma est donc sorti du simulateur classique avec des règles codées à la main pour passer officiellement sur World Model de 2 milliards de paramètres qui a avalé 2,5 millions de minutes de vidéo de conduite réelle filmées par les dashcams de leurs anciens boîtiers Comma 3 et 3X pour apprendre à simuler tout ce qu'il se passe sur la route.
Et c'est dans cette simulation apprise que le petit réseau neuronal qui pilote votre voiture s'entraîne. Concrètement, openpilot gère le maintien de voie et l'accélération/freinage sur l'autoroute, un peu comme un super régulateur adaptatif. Résultat avec cette v0.11 (qui succède à la v0.10 sortie il y a quelques mois ), ça converge mieux en vitesse, ça réagit mieux autour des voitures garées, et les utilisateurs qui l'ont testé préfèrent carrément ce mode Experimental au régulateur classique de leur voiture.
George Hotz, alias Geohot (le génie qui avait hacké l'iPhone à 17 ans puis la PS3), continue de faire les choses à sa manière et c'est pour ça que je l'adore ! Pas de levée de fonds à 10 milliards, pas de partenariat avec un constructeur auto. Non, juste sa dream team à San Diego qui conçoit, fabrique et assemble tout sur place et dernièrement, ils ont même ouvert leur propre datacenter avec 600 GPU et 4 pétaoctets de stockage... le tout pour environ 5 millions de dollars alors que la même infra en cloud leur aurait coûté 5 fois plus cher.
Donc bravo George pour les économies ^^ !
Côté hardware, le Comma 4 est une petite merveille d'ingénierie. Il est cinq fois plus petit que le Comma 3X, avec la même puissance de calcul (Snapdragon 845 MAX), un écran OLED, triple caméra 360 degrés et un système de refroidissement custom qui ne bride jamais le processeur... le tout sans faire un bruit.
Vous le collez sur votre pare-brise, hop, 5 minutes d'install, pas de temps de séchage (le 3X demandait 48 heures de séchage !), pas besoin de Wi-Fi au démarrage et c'est parti mon kiki. Et c'est compatible avec plus de 300 véhicules , dont Toyota, Hyundai, Honda, Ford et même des Lexus ou des Kia. Cela coûte 999 dollars, ou 699 si vous renvoyez votre ancien appareil, peu importe son état.
Et pour ceux qui se demandent comment ça se compare aux gros... Hé bien pendant que Mercedes met en pause son Drive Pilot de niveau 3 parce que ça coûte trop cher à développer, et que Tesla promet le niveau 5 depuis une décennie sans jamais le livrer, comma.ai sort un truc open source qui marche sur beaucoup de bagnoles lambda (pas les françaises, désolé ^^).
Donc pas besoin de claquer 35 000 à 45 000 euros dans une Tesla pour avoir de l'assistance à la conduite potable. Vous gardez votre Toyota ou votre Honda, vous branchez le Comma 4 sur le bus CAN (le réseau interne de votre voiture) et vous avez un truc qui envoie du bois ! Attention par contre, c'est du niveau 2 : donc vous devez garder les mains sur le volant et les yeux sur la route !! Car le problème c'est qu'en France, la légalité de ce genre de boîtier reste floue, donc renseignez-vous bien avant de foncer. Et sauf si votre bagnole est dans la liste de compatibilité, ça ne marchera pas forcément et là faudra suer un peu dans le code et le reverse pour le portage !
La v0.11 apporte aussi un détail technique qui a son importance. La consommation en veille du Comma 4 est passée de 225 milliwatts à 52 milliwatts, soit une réduction de 77%. Cela veut dire qu'avant ça vidait la batterie de votre bagnole en quelques semaines si vous le laissiez branché sans démarrer la voiture. Mais maintenant c'est plutôt en mois donc on peut le laisser tout le temps actif, ça passe. Pour réussir cette prouesse, ils ont désactivé les périphériques inutiles sur le microcontrôleur STM32, réduit le voltage scaling de VOS1 à VOS3, et mis le CPU en mode stop... du bel embarqué bien optimisé comme on aime !
Ce que je trouve dingue, c'est que c'est open source et qu'il n'y a encore eu aucun constructeur en Europe qui n'a eu la présence d'esprit d'intégrer ça dans ses bagnoles alors que les Chinois ne font que ça depuis des mois.
Perso, j'ai pas encore craqué pour le Comma 4. À vrai dire j'attends qu'il y ait une petite promo parce que 999 dollars ça pique un peu, mais clairement c'est sur ma liste. Mais en tout cas, je ne peux que saluer le chemin parcouru depuis ce prototype de 2015 conçu dans un garage. C'est quand même dingue ce que fait cette boîte avec une fraction des moyens de Tesla ou de Waymo.
Bref, si la conduite assistée open source vous branche, c'est le moment de s'y intéresser.
Vous prenez une photo de quelqu’un avec votre téléphone et magie magie, en une fraction de seconde, vous obtenez un modèle 3D complet de son corps. Ses bras, ses jambes, ses mains, ses pieds... tout y est, modélisé en 3D comme si vous aviez un vrai studio de motion capture à Hollywood.
Et ben c’est exactement ce que fait SAM 3D Body , un modèle d’IA développé par Meta.
En gros, vous lui filez une image de vous et l’IA reconstruit votre corps en volume, avec le squelette, les articulations et la surface de la peau. Jusqu’ici, ce genre de techno existait déjà mais c’était hyper lent, genre plusieurs secondes par image. Donc pas top si vous vouliez que ça suive, par exemple, vos mouvements en direct.
Et c’est là qu’une équipe de chercheurs incroyable (USC, NVIDIA et Meta Reality Labs) a eu la bonne idée d’optimiser tout ça. Leur version accélérée, baptisée Fast SAM 3D Body , fait exactement le même boulot mais quasiment 11 fois plus vite. Du coup, il ne faut plus que 65 millisecondes pour reconstruire un corps entier en 3D sur une RTX 5090. C’est à peu près le temps d’un clic de souris ! Autrement dit, on peut ENFIN faire du vrai temps réel !
Au lieu de faire tourner un algorithme qui optimise la pose du corps de manière itérative (ce qui prend du temps), ils ont tout simplement remplacé tout ça par un réseau de neurones qui donne directement le résultat en 1 passe. Et cette astuce seule rend la conversion entre formats de modèle 3D plus de 10 000 fois plus rapide ! C'est ouf !
Mais alors concrètement, à quoi ça sert tout ça ?
Hé bien d'abord à la robotique si chère à mon cœur car imaginez un robot humanoïde comme le chinois Unitree G1 équipé d’une simple caméra. Vous faites un geste devant lui, et il le reproduit instantanément avec ses bras et ses jambes.
Robot chinois en dépression à cause d'un dropshipping mal exécuté
Dans la vidéo partagée par l'équipe, on voit que le robot manipule des objets et se déplace en copiant les mouvements d’un humain filmé par une caméra, sans aucun capteur sur le corps.
Mais au delà de la robotique, c’est aussi une petite révolution pour tous les créatifs et les bidouilleurs car aujourd’hui, faire de la motion capture, ça coûte une blinde en matériel (combinaison à marqueurs, caméras infrarouges, studio dédié...et j'en passe).
Alors que là, avec une webcam et un bon GPU, vous pouvoir facilement capter des mouvements 3D exploitables pour de l’animation, du jeu vidéo indie ou du prototypage. Par contre, attention, ça ne remplacera pas un vrai studio pro pour de la production ciné, faut pas trop rêver non plus. Enfin, pour le moment !
Le code est dispo sur GitHub , le paper sur arXiv , et les modèles pré-entraînés de SAM 3D Body sur Hugging Face . D’ailleurs, si vous voulez voir ce que donnent les robots qui font la lessive avec ce genre de techno, c’est par là.
Bref, y’a plus qu’à tester !
Un YouTubeur bricoleur a fabriqué un micro-drone de 136 grammes capable de filer à 108 km/h, le tout pour environ 155 dollars de composants et une imprimante 3D. Le petit engin baptisé ESP-Blast tient dans la main, utilise un microcontrôleur ESP32 à quelques dollars et un châssis en plastique PETG. Le créateur compte partager tous les fichiers en open source pour que chacun puisse le reproduire.
Le créateur, connu sous le nom de Max Imagination sur YouTube, s'est inspiré de deux équipes qui se disputent le record du drone RC le plus rapide au monde, avec des vitesses qui dépassent les 660 km/h. Son objectif à lui était plus modeste : construire un drone de poche performant avec des composants accessibles à tous.
Le résultat, c'est l'ESP-Blast, un quadcoptère en forme de balle qui décolle à la verticale avant de basculer en vol horizontal. Le châssis est imprimé en PETG sur une Elegoo Neptune 4 Plus et ne pèse que 40 grammes, nez et queue compris.
Côté motorisation, on retrouve quatre moteurs brushless 1104 avec des hélices tripales de 2,5 pouces, pilotés par des variateurs de 8 ampères. Le circuit imprimé a été conçu par Max lui-même dans le logiciel Flux, pour moins de 8 dollars. Il embarque un ESP32 avec accéléromètre, gyroscope, magnétomètre, baromètre et GPS. Le logiciel de vol, c'est du Betaflight en version 10.10.
Une caméra FPV motorisée à l'avant bascule automatiquement selon le mode de vol et transmet en 5,8 GHz la vitesse, la tension batterie et le nombre de satellites. La batterie LiPo 3S de 450 mAh offre environ 5 minutes de vol, ou 2 minutes à fond et 8 en mode tranquille. La portée Wi-Fi de l'ESP32 plafonne à environ 200 mètres. Le budget total tourne autour de 155 dollars, et on peut même descendre à 110 dollars en retirant quelques capteurs.
Max prévoit de partager les fichiers 3D et les tutoriels pour que d'autres puissent reproduire ou améliorer le drone. Le projet a demandé pas mal d'assemblage, de tests, de crashs et de réparations avant d'atteindre les 108 km/h en vol.
Il annonce déjà de futures versions pour pousser les performances encore plus loin, et ce n'est visiblement pas son premier essai puisqu'il avait déjà conçu l'ESP-Fly, un micro-drone encore plus petit contrôlable depuis un smartphone.
Pour 155 dollars et un peu de patience, on obtient un drone qui va plus vite que pas mal de modèles du commerce, et qui pèse à peine plus qu'un smartphone. Le fait que tout soit open source et imprimable en 3D rend le projet encore plus intéressant pour les bidouilleurs.
Avec quelques limites quand même, 200 mètres de portée en Wi-Fi et 5 minutes d'autonomie, ça limite un peu l'usage à des vols de démonstration. Mais pour un projet à base d'ESP32 à 3 dollars la puce, les 108 km/h sont impressionnants.
Si vous pilotez un drone DJI, vos logs de vol finissent probablement sur Airdata ou un service cloud du même genre. En gros ce sont des trucs qui aspirent vos trajectoires GPS, vos altitudes en mètres, vos tensions de batterie en millivolts... et qui stockent tout ça sur des serveurs quelque part dans le cloud. Ouais, bof.
Eh bien Open DroneLog , c'est exactement l'inverse à savoir un carnet de vol open source qui garde tout en local, dans une base DuckDB (une base de données embarquée ultra-légère) sur votre machine.
Avec cet outil, vous importez vos fichiers .txt DJI (tous les modèles : Mini, Mavic, Air, Phantom...), les CSV de l'app Litchi, ou même les exports Airdata, et hop, le logiciel mouline tout ça pour vous afficher vos vols sur une carte 3D interactive avec le replay de la trajectoire. Vous pouvez alors accélérer jusqu'à x16, voir la télémétrie en temps réel (altitude, vitesse, signal RC, tensions des cellules de batterie) et même visualiser les mouvements des joysticks.
Pas mal donc pour comprendre pourquoi votre Mavic a décidé de faire un plongeon kamikaze ce jour-là !
Visualisation 3D d'une trajectoire de vol dans Open DroneLog
Un truc bien pensé dans l'appli, c'est l'auto-tagging car le logiciel détecte automatiquement les vols de nuit, les passages à haute vitesse, les situations de batterie froide... et colle des étiquettes sur chaque vol sans que vous ayez à lever le petit doigt. Pour ceux qui se demandent à quoi ça sert de tenir un journal de vol, disons que le jour où l'aviation civile vous pose des questions sur vos habitudes de pilotage, avoir un historique propre de tous vos vols avec coordonnées et télémétrie, ça peut clairement vous sauver la mise (surtout si vous volez près de zones sensibles).
Côté déploiement, vous avez le choix : app desktop (Windows, macOS, Linux), image Docker pour l'auto-héberger, ou la webapp pour tester sans rien installer. Le Docker est clairement le meilleur choix parce que vous pouvez monter un dossier de logs et configurer une synchro automatique via cron. Genre, votre drone se pose, vous branchez la carte SD sur le NAS, copiez les fichiers .txt dans le dossier monté, et l'import se fait tout seul toutes les 8 heures. Ça tourne même sur un Raspberry Pi !
D'ailleurs, ça me rappelle l'époque lointaine où on construisait son propre drone dans le garage.
Les graphiques de télémétrie : altitude, vitesse, batterie, tout y passet'as anal
Le géocodage inversé (qui transforme vos coordonnées GPS en noms de lieux) se fait hors-ligne donc c'est top pour la vie privée et d'ailleurs, si le sujet vous parle, le projet OwnTracks applique la même philosophie à la géolocalisation perso.
Le logiciel gère aussi les profils multiples (pratique si vous avez plusieurs pilotes ou flottes), le suivi de la santé des batteries avec historique des cycles, la maintenance avec seuils configurables, et l'export dans à peu près tous les formats imaginables : CSV, JSON, GPX, KML. Y'a même un générateur de "FlyCards" pour partager vos stats de vol sur les réseaux en format 1080x1080 ! Et le tout est traduit en 11 langues, dont le français.
Le projet est sous licence AGPLv3, et pour l'instant c'est DJI-only (pas de Parrot ni Autel en natif). Bref, si vous cherchez un carnet de vol drone qui ne balance pas vos coordonnées GPS dans le cloud, c'est tout trouvé !
Amazon cut at least 100 white-collar jobs in its robotics division as it continues restructuring, even while expanding its warehouse robot fleet and AI spending.
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Les voitures Waymo, celles qui se baladent toutes seules à San Francisco, Phoenix ou Los Angeles... ne seraient pas si autonomes que ça en fait. Hé oui, quand elles sont paumées, ce sont des opérateurs aux Philippines qui leur disent quoi faire.
C'est le chef de la sécurité de Waymo lui-même, Mauricio Peña, qui a lâché le morceau lors d'une audience au Congrès américain le 4 février dernier. Du coup on apprend que ces fameux robotaxis, quand ils bloquent sur une situation (un carrefour bizarre, un chantier, une route pas cartographiée...), envoient une demande d'aide à des opérateurs humains qui pour certains sont basés aux États-Unis et d'autres aux Philippines.
Peña a bien insisté : ces opérateurs "fournissent des indications" mais "ne conduisent pas le véhicule à distance". En gros, c'est de la téléassistance, plutôt que du téléguidage et le robotaxi reste "toujours en charge" de la conduite.
Sauf que le sénateur Ed Markey, lui, voit pas ça du même œil. Selon lui, avoir des gens à l'étranger qui influencent le comportement de milliers de véhicules sur les routes américaines, c'est un sacré problème de (cyber) sécurité. Il parle carrément de "prise de contrôle par des acteurs hostiles" qui pourraient obtenir un accès quasi-total à ces bagnoles.
Hé oui, tout peut arriver dans la vie, Ed !
D'ailleurs y'a eu un accident avec l'un de ces taxis sans conducteur qui a percuté un gamin près d'une école primaire à Santa Monica, il n'y a pas longtemps. Alors est ce que c'était la faute de l'IA qui conduisait ou un opérateur humain à l'autre bout du monde qui s'est assis sur son clavier ? Allez savoir...
Et la filiale d'Alphabet n'est pas la seule dans ce cas car Tesla aussi s'appuie sur des opérateurs à distance pour superviser ses véhicules autonomes.
Perso, ce qui me dérange c'est pas qu'il y ait des humains dans la boucle. En fait c'est normal, la techno n'est pas encore au point. Mais le piège, il est au niveau du marketing. On nous vend de l'"autonome", du "sans conducteur", de la voiture du futur pilotée par l'IA ... alors qu'en fait y'a un call center aux Philippines qui veille au grain.
Et le plus marrant dans tout ça, c'est que les opérateurs doivent avoir un permis de conduire et sont contrôlés sur les infractions routières qu'ils auraient commis de leur côté à titre perso. Il faut des gens irréprochables avec le permis... pour aider une bagnole qui est censée ne pas en avoir besoin (de permis). J'adore ^^.
Voilà, comme je l'expliquais dans mon article sur la conduite autonome , y'a encore BEAUCOUP de chemin à faire avant d'avoir de vrais véhicules sans chauffeur. Et finalement, même les meilleurs comme Waymo "trichent" un peu.
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