Enabling

• La startup Genesis AI a dévoilé un modèle d'IA avancé qui permet aux mains robotiques d'accomplir des tâches physiques complexes, soutenu par un tour de table de 105 millions de dollars, comme rapporté par TechCrunch le 7 mai 2026. • Cette avancée fait passer l'IA du logiciel aux applications physiques, visant des transformations dans les secteurs de la fabrication et de la logistique. • Ce développement souligne la tendance accélérée de l'IA incarnée (embodied AI), avec le potentiel d'automatiser des processus manuels complexes auparavant limités à la dextérité humaine.

• Des chercheurs de Georgia Tech ont développé SAIL (Speed Adaptation for Imitation Learning), permettant aux robots d'apprendre et d'exécuter des tâches complexes, telles que l'empilement de gobelets, le pliage de tissu et l'emballage alimentaire, nettement plus rapidement que lors des démonstrations humaines. • Les robots SAIL ont accompli des tâches trois à quatre fois plus vite sur 12 scénarios évalués en simulation et sur des plateformes physiques, tout en préservant la précision, le contrôle et la sécurité. • Cette percée s'attaque aux barrières de vitesse dans l'apprentissage par imitation, faisant progresser les robots polyvalents capables d'effectuer toute tâche manuelle humaine pour un usage industriel et domestique.