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Reçu aujourd’hui — 2 janvier 2026

Ce robot a mis un coup de pied dans les roubibis de son opérateur

Par :Korben
2 janvier 2026 à 10:49

Bon, je sais pas si vous avez déjà rêvé de contrôler un robot humanoïde avec votre corps, genre comme dans Pacific Rim mais en moins épique. Hé bien un opérateur chinois a voulu tenter l'expérience avec un Unitree G1... et ça s'est moyennement bien passé pour ses roubibis.

Le Unitree G1 en pleine démonstration ( Source )

La vidéo a été postée sur Bilibili le jour de Noël et c'est devenu viral pour une raison évidente. Le gars porte une combinaison de motion capture, il fait des mouvements de kickboxing, shadow boxing, des coups de pied... Le G1 reproduit tout ça en temps réel grâce à un réseau neuronal. Sauf qu'il y a un délai d'environ une seconde entre ce que fait l'opérateur et ce que fait la machine. Du coup, quand le robot s'est retrouvé devant lui au mauvais moment... boum, coup direct dans l'entrejambe.

Pour rappel, le G1 c'est ce fameux bipède d'Unitree à environ 16 000 dollars qui fait saliver les passionnés de robotique depuis l'an dernier. Le bouzin pèse dans les 35 kilos selon la version, possède entre 23 et 43 articulations, et peut développer jusqu'à 120 Nm de couple au niveau des genoux. Autant vous dire que quand ça vous arrive dans les parties, ça fait pas semblant.

Sur les réseaux sociaux, évidemment, ça a trollé sévère. Certains ont ressorti les trois lois d'Asimov en mode « Un robot ne peut pas porter atteinte à un être humain », d'autres ont lâché des trucs du genre « Continuons à entraîner nos futurs maîtres de l'IA à nous botter le cul ». Bon, techniquement c'est pas vraiment de l'IA malveillante, juste un humain qui s'est mis lui-même un coup de pied dans les couilles parce qu'il était au mauvais endroit au mauvais moment... mais avouez que ça fé kan même réchéflir !

Le G1 et ses articulations de combattant ( Source )

Ce qui est cool dans cette histoire, au-delà du LOL facile, c'est de voir où en est la technologie de contrôle par motion capture. Le délai de synchronisation devrait diminuer avec le temps, l'opérateur original dit qu'on pourrait passer à 0,1 seconde dans les prochaines versions. Ça reste quand même impressionnant de voir un robot reproduire des mouvements humains complexes comme ça, même si c'est pas encore parfait.

Perso, ça me rappelle un peu les démonstrations de Boston Dynamics où on voyait des ingénieurs pousser leurs robots pour tester leur stabilité. Sauf que là, c'est le robot qui a « poussé » l'humain... à réviser ses priorités anatomiques.

Bref, si vous comptez jouer à devenir un pilote de mecha dans votre salon, pensez à porter une coquille. On sait jamais.

Source

QUESTER1 - Le robot humanoïde qui tient dans un sac à dos

Par :Korben
1 janvier 2026 à 16:31

Et si je vous disais qu'un robot humanoïde, un vrai, avec contrôle de force sur tout le corps et des articulations dignes des gros modèles, ça tient maintenant dans un sac à dos ? Vous ne me croiriez pas et pourtant, je viens de découvrir sur Reddit cette vidéo où AGIBOT présente le QUESTER1 (ou Q1 pour les intimes), un petit bonhomme de 80 centimètres qui a de quoi faire réfléchir pas mal de monde dans l'industrie...

Bon, je vous vois venir... "Encore un robot jouet chinois". Sauf que non. Le truc qui change tout ici, c'est la technologie QDD (Quasi Direct Drive) qu'ils ont réussi à miniaturiser jusqu'à obtenir des articulations plus petites qu'un œuf. Et pas des articulations au rabais, hein mais d'un contrôle de force complet et de réactivité haute performance, c'est à dire le même niveau que les grands humanoïdes qui font 1m70.

En septembre dernier on découvrait que certains robots Unitree présentaient des failles Bluetooth . Avec du code fermé c'est pas surprenant alors qu'ici AGIBOT fait le choix inverse en ouvrant volontairement son SDK et son HDK. Le code, les interfaces, les modules d'extension... tout est accessible. Même les composants structurels externes sont open source, ce qui veut dire que vous pouvez imprimer en 3D vos propres coques et donner à votre Q1 l'apparence que vous voulez. Tête interchangeable incluse ! Le délire !

Mais pourquoi faire si petit ?

Bah justement, c'est là que ça devient fort car en théorie, réduire les dimensions de moitié divise le poids par 8 (les joies de la physique en 3D). Du coup, le robot encaisse mieux les chutes, les erreurs coûtent moins cher, et l'itération est beaucoup plus rapide pour les développeurs. Pour la recherche et l'éducation, c'est donc le format idéal puisqu'il tient dans un grand sac à dos.

Côté fonctionnalités, le Q1 n'est pas qu'une plateforme de dev puisqu'il intègre une IA personnalisée qui lui permet de répondre à des questions, d'enseigner l'anglais avec une prononciation correcte (et une patience infinie, contrairement à votre ancien prof de lycée), ou même de danser avec plus de précision que vous.

C'est le futur qui débarque et le plus cool c'est qu'à l'avenir, ils vont proposer une plateforme no-code qui permettra de créer des comportements facilement. Pour les makers, les chercheurs et les étudiants en robotique, c'est donc potentiellement une belle porte d'entrée vers l'humanoïde à taille humaine... enfin presque.

Reçu avant avant-hier

IDEmacs - Emacs qui se prend pour VSCode pour convertir les débutants

Par :Korben
28 décembre 2025 à 08:00

Si vous avez toujours voulu essayer Emacs mais que la courbe d'apprentissage vous fait peur, IDEmacs est fait pour vous ! Ce projet transforme Emacs en clone de VSCode avec les mêmes raccourcis clavier, la même interface graphique et les mêmes fonctionnalités out-of-the-box, comme ça vous n'avez plus besoin de vous taper une configuration durant trois jours avant de pouvoir écrire une ligne de code !

Cool, hein ?

L'idée c'est donc de permettre aux développeurs habitués à des IDE modernes de passer à Emacs sans devoir réapprendre tous leurs réflexes. Les raccourcis clavier reprennent ceux de VSCode comme Ctrl+C pour copier, Ctrl+V pour coller, Ctrl+F pour chercher. C'est basique mais indispensable quand vous venez d'un autre éditeur.

Côté interface, IDEmacs intègre Treemacs pour avoir un explorateur de fichiers dans la sidebar comme sur VSCode. Y'a aussi Centaur Tabs pour les onglets, un thème Dark Plus qui ressemble à celui de Microsoft, et le support des curseurs multiples. Bref, visuellement vous êtes en terrain connu.

Du coup, c'est pour qui exactement ?

Hé bien le projet cible trois types d'utilisateurs : les développeurs qui veulent migrer vers Emacs depuis un autre IDE, les débutants en Lisp ou Scheme qui ont besoin d'Emacs pour bosser, et les non-programmeurs qui cherchent juste un éditeur de texte puissant sans se prendre la tête avec la config.

D'ailleurs, contrairement à la plupart des starter kits Emacs, IDEmacs ne cache pas les éléments graphiques par défaut. Les menus, barres d'outils et scrollbars sont visibles donc vous pouvez configurer le tout via l'interface graphique plutôt qu'en écrivant du Elisp à la main.

La config proposée inclut une vingtaine de packages tels que Vertico, Consult et Marginalia pour l'autocomplétion, Magit pour le contrôle de version, Sly et Geiser pour le développement Lisp et Scheme, plus des outils comme expand-region, multiple-cursors et smartparens pour l'édition avancée.

Pour installer IDEmacs, il vous faudra donc Emacs 29 ou plus récent, git, et optionnellement grep et locate. Clonez le repo puis lancez Emacs avec

emacs --init-directory=/path/to/IDEmacs/vscode .

Et hop, c'est prêt !

IDEmacs reste une porte d'entrée vers Emacs, et pas un remplacement définitif de VSCode mais l'idée avec ce truc, c'est de vous permettre de commencer à utiliser Emacs sans friction, puis de personnaliser au fur et à mesure que vous comprenez comment ça marche. Je vous assure que vous allez probablement vouloir modifier des trucs une fois que vous serez à l'aise.

Voilà, si vous avez toujours été curieux d'Emacs mais que vous n'avez jamais osé franchir le pas, c'est l'occaz !

A découvrir ici !

Comment Boston Dynamics compte construire un cerveau pour Atlas

Par :Korben
20 décembre 2025 à 07:38

Boston Dynamics que vous connaissez tous pour ses chiens robots tueurs de la mort, vient de sortir une vidéo de 40 minutes. Pas de saltos arrière ou de robots qui dansent mais plutôt une loooongue session où ça parle stratégie IA et vision à long terme. Et comme j'ai trouvé que c'était intéressant, je partage ça avec vous !

Zach Jacowski, le responsable d'Atlas (15 ans de boîte, il dirigeait Spot avant), discute donc avec Alberto Rodriguez, un ancien prof du MIT qui a lâché sa chaire pour rejoindre l'aventure et ce qu'ils racontent, c'est ni plus ni moins comment ils comptent construire un "cerveau robot" capable d'apprendre à faire n'importe quelle tâche. Je m'imagine déjà avec un robot korben , clone de ma modeste personne capable de faire tout le boulot domestique à ma place aussi bien que moi... Ce serait fou.

Leur objectif à Boston Dynamics, c'est donc de créer le premier robot humanoïde commercialement viable au monde et pour ça, ils ont choisi de commencer par l'industrie, notamment les usines du groupe Hyundai (qui possède Boston Dynamics).

Alors pourquoi ? Hé bien parce que même dans les usines les plus modernes et automatisées, y'a encore des dizaines de milliers de tâches qui sont faites à la main. C'est fou hein ? Automatiser ça c'est un cauchemar, car pour automatiser UNE seule tâche (genre visser une roue sur une voiture), il faudrait environ un an de développement et plus d'un million de dollars.

Ça demande des ingénieurs qui conçoivent une machine spécialisée, un embout sur mesure, un système d'alimentation des vis... Bref, multiplié par les dizaines de milliers de tâches différentes dans une usine, on serait encore en train de bosser sur cette automatisation dans 100 ans...

L'idée de Boston Dynamics, c'est donc de construire un robot polyvalent avec un cerveau généraliste. Comme ça au lieu de programmer chaque tâche à la main, on apprend au robot comment faire. Et tout comme le font les grands modèles de langage type ChatGPT, ils utilisent une approche en deux phases : le pre-training (où le robot accumule du "bon sens" physique) et le post-training (où on l'affine pour une tâche spécifique en une journée au lieu d'un an).

Mais le gros défi, c'est clairement les données. ChatGPT a été entraîné sur à peu près toute la connaissance humaine disponible sur Internet mais pour un robot qui doit apprendre à manipuler des objets physiques, y'a pas d'équivalent qui traîne quelque part.

Du coup, ils utilisent trois sources de data.

La première, c'est la téléopération. Des opérateurs portent un casque VR, voient à travers les yeux du robot et le contrôlent avec leur corps. Après quelques semaines d'entraînement, ils deviennent alors capables de faire faire à peu près n'importe quoi au robot. C'est la donnée la plus précieuse, car il n'y a aucun écart entre ce qui est démontré et ce que le robot peut reproduire. Par contre, ça ne se scale pas des masses.

La deuxième source, c'est l'apprentissage par renforcement en simulation. On laisse le robot explorer par lui-même, essayer, échouer, optimiser ses comportements. L'avantage c'est qu'on peut le faire tourner sur des milliers de GPU en parallèle et générer des données à une échelle impossible en conditions réelles. Et contrairement à la téléopération, le robot peut apprendre des mouvements ultra-rapides et précis qu'un humain aurait du mal à démontrer, du genre faire une roue ou insérer une pièce avec une précision millimétrique.

La troisième source, c'est le pari le plus ambitieux, je trouve. Il s'agit d'apprendre directement en observant des humains.

Alors est-ce qu'on peut entraîner un robot à réparer un vélo en lui montrant des vidéos YouTube de gens qui réparent des vélos ? Pas encore... pour l'instant c'est plus de la recherche que de la production, mais l'idée c'est d'équiper des humains de capteurs (caméras sur la tête, gants tactiles) et de leur faire faire leur boulot normalement pendant que le système apprend.

Et ils ne cherchent pas à tout faire avec un seul réseau neuronal de bout en bout. Ils gardent une séparation entre le "système 1" (les réflexes rapides, l'équilibre, la coordination motrice, un peu comme notre cervelet) et le "système 2" (la réflexion, la compréhension de la scène, la prise de décision). Le modèle de comportement génère des commandes pour les mains, les pieds et le torse, et un contrôleur bas niveau s'occupe de réaliser tout ça physiquement sur le robot.

C'est bien pensé je trouve. Et dans tout ce bordel ambiant autour de la robotique actuelle, eux semblent avoir trouver leur voie. Ils veulent transformer l'industrie, les usines...etc. Leur plan est clair et ils savent exactement ce qu'ils doivent réussir avant de passer à la suite (livraison à domicile, robots domestiques...).

Voilà, je pense que ça peut vous intéresser, même si c'est full english...

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