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Laboratoires de recherche
Les laboratoires qui inventent l'IA physique : académiques, industriels et recherche publique, avec leurs contributions phares et leurs figures clés.
Chaque ligne de ce tableau correspond à un axe de recherche, chaque colonne à une famille de laboratoires de l'Atlas (industriels, académiques, recherche publique) ; les noms cités dans une case sont pris directement dans le champ de spécialités de la fiche du laboratoire concerné. Une case peu remplie ne signifie pas une absence de travaux sur ce sujet dans cette famille, elle reflète simplement le périmètre des 28 laboratoires couverts par cette édition de l'Atlas.
Cliquez sur une ligne pour afficher les détails, les sources et la date de vérification.
| Nom | Rattachement | Pays | Type | Axes de recherche | Contribution phare |
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| GEAR (Generalist Embodied Agent Research) | NVIDIA Corporation | US | Industriel | humanoid foundation models, VLA, world models, sim2real, generalist embodied agents | A publié Isaac GR00T N1, premier modèle de fondation ouvert pour le raisonnement et les compétences génériques des robots humanoïdes, avec des poids diffusés sur Hugging Face. |
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Les démonstrations de GEAR alimentent le récit de « Physical AGI » de NVIDIA lors des keynotes GTC ; l'équipe a aussi produit Eureka, une méthode de conception de récompenses pilotée par LLM, et l'agent en monde ouvert Voyager.
Figures clés : Jim Fan (Director of AI, Distinguished Scientist, co-lead de GEAR), Yuke Zhu (co-lead de GEAR, professeur UT Austin)Productions ouvertes : Poids d'Isaac GR00T-N1-2B (Hugging Face, licence NVIDIA Open Model), datasets NVIDIA Physical AI, code d'Eureka, Voyager, VIMA et MineDojo sur GitHub.
Sources : NVIDIA Research (2026-07)NVIDIA Newsroom (2025-03)Hugging Face (2025-03) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| Google DeepMind Robotics | Google DeepMind (Alphabet) | GB | Industriel | VLA, embodied reasoning, cross-embodiment, manipulation, sim2real | Développe Gemini Robotics 1.5 et Gemini Robotics-ER 1.6, des modèles vision-langage-action capables de raisonner avant d'agir et de transférer leurs compétences entre différents types de robots. |
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Héritière de RT-2 et RT-X, l'équipe multiplie les partenariats industriels (Boston Dynamics, Apptronik, Agile Robots) et pilote en 2026 un programme d'accélérateur robotique dédié à l'EMEA.
Figures clés : Carolina Parada (Senior Director, Head of Robotics), Aaron Saunders (ex-CTO Boston Dynamics, recruté en 2025)Productions ouvertes : Pas de poids ouverts pour Gemini Robotics/Robotics-ER (accès waitlist et SDK) ; contribution historique à l'initiative ouverte Open X-Embodiment / RT-X (dataset collaboratif multi-labos, 2023).Ville : Londres
Sources : Google DeepMind (2026-04)Boston Dynamics (2025-02)CNBC (2026-03-24) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| Meta FAIR (Fundamental AI Research) | Meta Platforms, sous-groupe de Meta Superintelligence Labs | US | Industriel | world models, embodied simulation, tactile perception, human-robot collaboration | A publié V-JEPA 2, un world model auto-supervisé de 1,2 milliard de paramètres entraîné sur plus d'un million d'heures de vidéo, permettant un contrôle robotique zero-shot sur un bras Franka. |
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Yann LeCun a quitté Meta en novembre 2025, après avoir fondé FAIR en 2013, pour lancer la startup AMI Labs ; FAIR continue sous la direction de Rob Fergus au sein de Meta Superintelligence Labs, mais aucune source publique ne confirme clairement que la physical AI reste une priorité stratégique distincte mi-2026.
Figures clés : Rob Fergus (Director of AI Research chez FAIR depuis mai 2025)Productions ouvertes : V-JEPA 2 (poids et code ouverts), PARTNR (benchmark et dataset de 100 000 tâches domestiques), Meta Sparsh (encodeur tactile), Meta Digit 360 et Digit Plexus (capteurs et plateforme matérielle), tous publiés fin 2024 et en 2025.
Sources : Meta AI (2025-06)TechCrunch (2025-05-08)MIT Technology Review (2026-01-22) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| Toyota Research Institute (TRI) - Large Behavior Models | Toyota Motor Corporation | US | Industriel | manipulation, diffusion policies, large behavior models, sim2real | A développé les Large Behavior Models, qui ont piloté l'Atlas électrique de Boston Dynamics avec une seule politique contrôlant à la fois les mains et les pieds, en s'appuyant sur les travaux antérieurs de Diffusion Policy. |
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Le double rôle de Tedrake chez TRI et au MIT CSAIL ancre TRI dans l'écosystème académique de la robotique.
Figures clés : Russ Tedrake (SVP Large Behavior Models chez TRI, Toyota Professor au MIT), Ben Burchfiel (Senior Research Manager), Naveen Kuppuswamy (Senior Research Scientist, robotique tactile)Productions ouvertes : Dataset DROID (76 000 trajectoires, ~350h, effort inter-institutionnel avec 13 labos), licence CC-BY 4.0 avec code d'entraînement ; Drake, toolkit de simulation robotique open source.Ville : Los Altos
Sources : Toyota Research Institute (2026-06)Robotics 24/7 (2025-01)Green Car Congress (2023-09-20) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| RAI Institute (Robotics and AI Institute, ex Boston Dynamics AI Institute) | Organisation de recherche indépendante financée par Hyundai Motor Group et Boston Dynamics | US | Industriel | reinforcement learning, legged locomotion, dexterous manipulation, hardware design | A co-développé avec Boston Dynamics un pipeline d'apprentissage par renforcement corps entier partagé pour l'Atlas électrique, produisant à la fois une démarche naturelle et des figures gymniques via un transfert sim-to-real zero-shot. |
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A ouvert un bureau à Zurich en 2025 et signé un accord de donation avec l'ETH Foundation USA finançant des projets de recherche robotique conjoints avec l'ETH Zurich.
Figures clés : Marc Raibert (fondateur de Boston Dynamics, dirigeant du RAI Institute), Marco Hutter (dirige le nouveau bureau de Zurich, professeur à l'ETH Zurich)Productions ouvertes : Aucun accès ouvert significatif identifié (code/modèles non publiés).Ville : Cambridge (Massachusetts)
Sources : RAI Institute (2026-06)Boston Dynamics (2025-02-05)ETH Zurich (2025-09) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| Microsoft Research - Physical AI Research | Microsoft Corporation | US | Industriel | VLA, tactile manipulation, multimodal agents, benchmarks | A annoncé Rho-Alpha, son premier modèle robotique dérivé de la lignée vision-langage Phi, intégrant la perception tactile et testé sur des plateformes industrielles bi-bras et humanoïdes. |
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Initiative transverse répartie entre Redmond, Cambridge (UK), New York et Montréal plutôt qu'un labo unique dédié ; Magma unifie agents numériques d'interface et manipulation robotique physique.
Figures clés : Ashley Llorens (CVP et Managing Director, Microsoft Research Accelerator)Productions ouvertes : Magma : code et poids ouverts (GitHub microsoft/Magma, Hugging Face microsoft/Magma-8B) ; Rho-Alpha en accès anticipé uniquement au moment de la vérification.
Sources : Microsoft Research (2026-01)The Robot Report (2026-01)Microsoft Research (2025-02) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| Sony AI Zurich - Project Ace | Sony AI (Sony Group Corporation) | CH | Industriel | real-time control, event-based vision, model-free reinforcement learning, dexterous manipulation | A construit Project Ace, un robot autonome de tennis de table capable de rivaliser avec des joueurs humains d'élite, combinant capteurs de vision événementielle haute vitesse et apprentissage par renforcement model-free, publié en couverture de Nature en avril 2026. |
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Sony AI mène en parallèle le Gastronomy Flagship Project, consacré aux robots de manipulation culinaire dextre, à distinguer de la gamme produit grand public AIBO.
Figures clés : Peter Dürr (Director, Sony AI Zurich, lead du projet Ace)Productions ouvertes : Recherche publiée dans Nature ; aucun poids ou code open source identifié au moment de la vérification.Ville : Zurich
Sources : Sony AI (2026-04)Nature (2026-04)Robotics and Automation News (2026-05-14) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| IRIS Lab (Intelligence through Robotic Interaction at Scale) | Stanford University | US | Académique | imitation learning, meta-learning, VLA, human-robot data collection | A créé Mobile ALOHA, un système de téléopération bimanuelle mobile à bas coût permettant à un robot d'apprendre des tâches ménagères complexes (cuisine, rangement) à partir d'environ 50 démonstrations. |
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Mi-2026, la page officielle de Stanford liste toujours Chelsea Finn comme professeure assistante active, sans congé documenté, en parallèle de son rôle de cofondatrice de Physical Intelligence.
Figures clés : Chelsea Finn (Assistant Professor, Stanford, William George and Ida Mary Hoover Faculty Fellow, cofondatrice de Physical Intelligence), Karl Pertsch (postdoc), Moo Jin Kim (doctorant, co-auteur OpenVLA)Productions ouvertes : Co-développement d'OpenVLA (modèle VLA 7B, poids ouverts) et d'Octo (politique généraliste open source, avec Berkeley et CMU) ; code Mobile ALOHA et RoboCrowd publiés en open source.Ville : Stanford (Californie)
Sources : Stanford Profiles (2026-07)IRIS Lab (2026-07)Stanford Report (2024-04) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| RAIL - Robotic AI & Learning Lab | UC Berkeley (EECS, au sein de BAIR) | US | Académique | reinforcement learning, offline RL, generalist manipulation, VLA | A publié BridgeData V2, un dataset de plus de 60 000 trajectoires de manipulation réparties sur 24 environnements avec instructions en langage naturel libre, conçu pour l'apprentissage de politiques généralisables. |
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Chelsea Finn, Dhruv Shah et Kate Rakelly figurent parmi les alumni notables du lab ; le projet distinct « Berkeley Humanoid » relève du labo Hybrid Robotics de Koushil Sreenath, pas de RAIL.
Figures clés : Sergey Levine (Professor, directeur du lab), Andrew Wagenmaker (postdoc)Productions ouvertes : BridgeData V2 (dataset et code, GitHub rail-berkeley/bridge_data_v2), co-développement de Q-Transformer avec Google DeepMind, co-leadership d'Octo, SERL (Sample-Efficient Robotic RL) en open source.Ville : Berkeley (Californie)
Sources : RAIL Lab (2026-07)UC Berkeley (2026-07)arXiv (2023-08) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| Carnegie Mellon University Robotics Institute (Pathak Research Group) | Carnegie Mellon University | US | Académique | dexterous manipulation, legged locomotion, humanoid learning, foundation models | A développé RMA (Rapid Motor Adaptation), un algorithme entraîné entièrement en simulation et déployé sans réglage additionnel sur un robot quadrupède A1 réel pour une adaptation au terrain en temps réel. |
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Skild AI, essaimage CMU de 2023 cofondé par Pathak et Gupta, a levé 1,4 Md$ en série C menée par SoftBank en janvier 2026, pour une valorisation supérieure à 14 Md$, afin de construire un modèle de fondation robotique généraliste.
Figures clés : Deepak Pathak (Assistant Professor, Robotics Institute ; CEO de Skild AI), Abhinav Gupta (Professor, Robotics Institute ; co-fondateur et président de Skild AI), David Held (Associate Professor), Katerina Fragkiadaki (Associate Professor)Productions ouvertes : Code de RMA et travaux dérivés publiés en open source (GitHub) ; publications RSS/CoRL en accès arXiv.Ville : Pittsburgh
Sources : CMU Robotics Institute (2026-07)arXiv (RSS 2021) (2021-07)The Robot Report (2026-01) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| Improbable AI Lab | MIT CSAIL | US | Académique | dexterous manipulation, agile locomotion, reinforcement learning, sim2real | A démontré Visual Dexterity, une réorientation en temps réel dans la main d'objets nouveaux aux formes complexes à partir d'une seule caméra de profondeur, sur un montage matériel coûtant moins de 5 000 dollars. |
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Rapid Locomotion via Reinforcement Learning a atteint des vitesses record de 3,9 m/s sur le MIT Mini Cheetah, avec un transfert sur le Unitree Go1 sur des terrains naturels variés.
Figures clés : Pulkit Agrawal (Steven and Renee Finn Chair Assistant Professor, MIT EECS, directeur du lab), Gabe Margolis (doctorant, auteur principal de Rapid Locomotion)Productions ouvertes : Code de Rapid Locomotion via Reinforcement Learning (GitHub Improbable-AI/rapid-locomotion-rl) ; publications arXiv en accès libre pour Visual Dexterity.Ville : Cambridge (Massachusetts)
Sources : Improbable AI Lab (2026-07)arXiv (Science Robotics 2023) (2022-11)arXiv (RSS 2022) (2022-05) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| Robotic Systems Lab (RSL) | ETH Zurich | CH | Académique | legged robots, reinforcement learning, locomotion, mobile manipulation | A appris au quadrupède ANYmal à franchir en autonomie obstacles de type parkour et gravats grâce à l'apprentissage par renforcement, publié dans Science Robotics en mars 2024. |
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Hutter a cofondé ANYbotics, l'essaimage qui commercialise ANYmal ; RSL entraîne ses politiques via une simulation massivement parallèle faisant tourner des milliers d'ANYmal simulés sur une seule machine de bureau.
Figures clés : Marco Hutter (Head of Lab, Director ETH Centre for Robotics, cofondateur d'ANYbotics), Cesar Cadena (Senior Scientist)Productions ouvertes : Organisation GitHub leggedrobotics (300+ dépôts), notamment rsl_rl (framework RL), elevation_mapping_cupy (cartographie GPU) et open3d_slam (SLAM point-cloud).Ville : Zurich
Sources : ETH Zurich RSL (2026-07)Science Robotics (2024-03)ETH Zurich News (2024-03-13) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| LASA - Learning Algorithms and Systems Laboratory | EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne) | CH | Académique | learning from demonstration, dynamical-systems control, dexterous manipulation, human-robot interaction | A formalisé le contrôle par systèmes dynamiques appris par démonstration, appliqué au contrôle corps entier de l'humanoïde iCub et à la manipulation bi-bras avec des bras KUKA, y compris le rattrapage d'objets en vol. |
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Le labo complémentaire BioRob de l'EPFL (Auke Ijspeert) travaille en 2026 sur des contrôleurs de locomotion bio-inspirés entraînés par apprentissage par renforcement sur des robots humanoïdes.
Figures clés : Aude Billard (fondatrice et directrice du lab depuis 2006, directrice du Swiss Innovation Booster on Robotics)Productions ouvertes : DS Motion Generator, iCub Whole Body Task Controller, MLDemos (toolkit ML), datasets Crowdbot et LASA Handwriting Dataset, tous publiés sur la page dédiée Source Code and Datasets.Ville : Lausanne
Sources : EPFL (2026-07)EPFL LASA (2026-07)EPFL (2026-07) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| Programme robotique humanoïde IIT (iCub Tech Facility et AMI Lab) | Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) | IT | Académique | humanoid robots, whole-body control, telerobotics, human-robot interaction | A construit ergoCub, un humanoïde de nouvelle génération développé avec l'autorité italienne des accidents du travail INAIL pour réduire les risques biomécaniques des travailleurs, ainsi que le système d'avatar iCub3, robot bipède le mieux classé lors des finales de l'ANA Avatar XPRIZE. |
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Generative Bionics, essaimage cofondé par Pucci, a levé 70 millions d'euros pour des humanoïdes « Made in Italy » ; le projet ergoCub-INAIL a été distingué à New Delhi pour l'usage éthique et durable de l'IA.
Figures clés : Giorgio Metta (Directeur scientifique de l'IIT), Daniele Pucci (coordinateur de l'AMI Lab et du projet ergoCub, cofondateur de Generative Bionics), Lorenzo Natale (responsable du Humanoid Sensing and Perception Lab), Marco Maggiali (Facility Coordinator, iCub Tech)Productions ouvertes : YARP (Yet Another Robot Platform, middleware open source v3.0) et logiciels iCub/ergoCub publiés sur GitHub (organisation robotology).Ville : Genova
Sources : IIT (2026-07)IIT Open Talk (2026-05)EurekAlert! (2026-05) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| MIRMI - Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence | Technische Universität München (TUM) | DE | Académique | robot learning, tactile and contact-aware robotics, human-robot interaction, assistive robotics | Fondé en avril 2018 par Sami Haddadin, MIRMI réunit la recherche en apprentissage robotique, robotique tactile et robotique assistive, et revendique un classement mondial de premier plan en robotique selon CSRankings.org (auto-déclaration de l'institut). |
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Le directeur fondateur Sami Haddadin a quitté MIRMI en janvier 2025 et occupe désormais le poste de VP Research à MBZUAI, à Abou Dabi.
Figures clés : Lorenzo Masia (Executive Director depuis octobre 2024, robotique portable et assistive), Achim Lilienthal (Deputy Director, perception multimodale), Angela Schoellig (Industry & International)Productions ouvertes : Aucun dépôt ou dataset open source spécifique confirmé au moment de la vérification.Ville : Munich
Sources : MIRMI-TUM (2025-04-10)Wikipedia (2026-07)MBZUAI (2026-07) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| H2T - High Performance Humanoid Technologies Lab | Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Institute for Anthropomatics and Robotics | DE | Académique | humanoid robots, grasping, mobile manipulation, learning from human observation | Développe la famille de robots humanoïdes ARMAR depuis 1998, la dernière génération ARMAR-7 étant capable d'exécuter en autonomie des tâches ménagères du quotidien comme vider un lave-vaisselle ou plier du linge. |
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Asfour pilote le Robotics Institute Germany (RIG), initiative nationale fédérant la recherche robotique allemande, avec des événements Physical AI dédiés en 2025-2026.
Figures clés : Tamim Asfour (Full Professor, directeur du H2T, porte-parole du Robotics Institute Germany, IEEE Fellow depuis janvier 2026)Productions ouvertes : ArmarX (architecture logicielle cognitive open source), Master Motor Map (format de capture de mouvement), Simox, IVT, RobotEditor, et datasets KIT Human Motion Database, KIT Motion-Language Dataset et Bimanual Actions Dataset.Ville : Karlsruhe
Sources : KIT H2T (2026-07)KIT H2T (2026-07)Robotics Institute Germany (2026-01) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| Oxford Robotics Institute (ORI) | University of Oxford, Department of Engineering Science | GB | Académique | long-term autonomy, robot learning, autonomous driving, scene understanding | A produit l'Oxford RobotCar Dataset, un jeu de données de référence pour la conduite autonome comptant plus de 100 traversées répétées d'un même trajet sur un an, à l'origine de l'essaimage Oxa (anciennement Oxbotica). |
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Oxa a levé 47 millions de dollars en série B (2021) puis 140 millions de dollars en série C (2023) pour déployer sa pile logicielle de conduite autonome indépendante du GPS.
Figures clés : Nick Hawes (Director de l'ORI depuis 2022), Ingmar Posner (Founding Director, aujourd'hui Deputy Director, cofondateur d'Oxa), Paul Newman (Professor, head du Mobile Robotics Group, cofondateur d'Oxa)Productions ouvertes : Oxford RobotCar Dataset et Oxford Radar RobotCar Dataset, en accès ouvert sur robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk.Ville : Oxford
Sources : Oxford Robotics Institute (2026-07)Oxford Robotics Institute (2026-07)International Journal of Robotics Research (2017-01) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| Autonomous Multi-Robots Laboratory (département Cognitive Robotics) | Delft University of Technology (TU Delft) | NL | Académique | multi-robot motion planning, autonomous navigation, mobile manipulation, human-swarm interaction | Pilote le programme Roboat, développant la planification de trajectoires sûres dans un trafic dense de canaux et le contrôle de flottes multi-véhicules pour des bateaux autonomes naviguant dans les canaux d'Amsterdam. |
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L'équipe a remporté le IEEE T-ASE Best Paper Award en 2024 pour des algorithmes d'enchères distribuées d'assignation de tâches multi-robots, et un ICRA Best Paper Award sur les systèmes multi-robots en 2019.
Figures clés : Javier Alonso-Mora (Professor of Mobile and Collaborative Robotics, directeur du TU Delft Robotics Institute, ERC Starting Grant 2021), Laura Ferranti (fondatrice du Reliable Robot Control Lab), Holger Caesar (Assistant Professor, perception de véhicules autonomes)Productions ouvertes : Code de planification multi-robots publié sur github.com/tud-amr.Ville : Delft
Sources : TU Delft Robotics Institute (2026-07)TU Delft AMR Lab (2026-07)AMS Institute (2026-07) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| LISPEN - Laboratoire d'Ingénierie des Systèmes Physiques Et Numériques | Arts et Metiers (ENSAM) | FR | Recherche publique | robotique industrielle, cobotique, commande de mouvement, generation de trajectoire, interaction homme-robot | A coordonné le projet européen H2020 ColRobot (2015-2018), un consortium de 11 partenaires dans 5 pays dont Renault et Thales Alenia Space, développant un robot mobile collaboratif agissant comme une « troisième main » pour l'assemblage industriel. |
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Créé en 2018, avec plus de 100 membres et environ 40 doctorants, le LISPEN copilote l'axe « Prototypage/Conception » de l'infrastructure nationale TIRREX (EquipEx+ 2021-2026) aux côtés du CEA List, et Béarée dirige le GDR Robotique, groupement de recherche national français en robotique.
Figures clés : Richard Béarée (Professeur des universités en automatique et robotique, directeur du LISPEN depuis janvier 2021), Olivier Gibaru (Professeur, coordinateur du projet H2020 ColRobot, génération de trajectoire), Adel Olabi (Maître de conférences en robotique, calibration et précision de robots), Olivier Thomas (Professeur, dynamique vibratoire et structures intelligentes)Productions ouvertes : Publications en accès ouvert via HAL (profil cv.hal.science/richard-bearee) ; aucun dépôt de code ou dataset open source majeur identifié pour les travaux robotiques du LISPEN.Ville : Lille
Sources : LISPEN, Arts et Metiers (2026-07)Arts et Metiers (2021-01-04)HAL (2026-07)Arts et Metiers (2018-06)TIRREX (2026-01) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| HUCEBOT - Human-Centered Robotics (successeur de l'équipe LARSEN) | Inria (Centre Inria de l'Université de Lorraine, associé au LORIA, CNRS et Université de Lorraine) | FR | Recherche publique | humanoid robotics, whole-body control, exoskeletons, teleoperation, learning-based control | A développé le contrôleur de force corps entier multi-contact SEIKO pour robots humanoïdes à commande en position, testé sur l'humanoïde Talos, avec un code entièrement open source, publié dans IEEE Robotics and Automation Letters (2024). |
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Ivaldi et Mouret ont cofondé la start-up Bleu Robotics, s'appuyant sur environ 20 ans de recherche en robotique humanoïde pour livrer des robots humanoïdes pilotés par IA à l'industrie.
Figures clés : Serena Ivaldi (Directrice de recherche, cheffe d'équipe HUCEBOT depuis octobre 2023), Jean-Baptiste Mouret (Directeur de recherche, algorithmes MAP-Elites, ERC Starting Grant 2014), Pauline Maurice (Chargée de recherche CNRS)Productions ouvertes : Code open source sur GitHub (github.com/hucebot, dont seiko_controller_code) ; participation aux projets européens euROBIN et ENACT (2024-2029).Ville : Nancy
Sources : Inria (2026-07)LORIA (2026-07)GitHub / IEEE RA-L 2024 (2024-06) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| Gepetto - Mouvement des Systèmes Anthropomorphes | LAAS-CNRS (CNRS et Université de Toulouse) | FR | Recherche publique | humanoid control, quadruped control, optimal control, motion planning | A créé Pinocchio, une bibliothèque logicielle open source de calcul rapide de la cinématique et de la dynamique de chaînes articulées avec leurs dérivées analytiques, largement adoptée dans la recherche robotique mondiale. |
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L'équipe développe des plateformes robotiques internes, l'humanoïde Pyrene et les quadrupèdes Solo et Sassa ; le programme prioritaire de recherche national PEPR Robotique a été lancé au LAAS-CNRS en février 2026.
Figures clés : Nicolas Mansard (Directeur de recherche CNRS, chef d'équipe Gepetto, prix Étoile de l'Europe 2022), Olivier Stasse (chercheur, robotique humanoïde), Florent Lamiraux (chercheur, planification de mouvement), Ludovic Righetti (chercheur, contrôle de robots quadrupèdes)Productions ouvertes : Pinocchio (dynamique et cinématique), Crocoddyl (contrôle prédictif), HPP - Humanoid Path Planner (planification de mouvement sans collision), tous open source sur GitHub (stack-of-tasks).Ville : Toulouse
Sources : LAAS-CNRS (2026-07)Gepetto Team (2026-07)GitHub (2026-07)CNRS INS2I (2022-12-13) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| Robotics Innovation Center (RIC) | DFKI (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz) | DE | Recherche publique | learning robot control, hybrid symbolic and sub-symbolic AI, humanoid robots, space and maritime robotics | A combiné, via le projet VeryHuman, apprentissage par renforcement rapide et vérification symbolique fiable pour apprendre à l'humanoïde RH5 une marche dynamique jusqu'à 0,43 m/s, présentée par DFKI comme une première pour cette catégorie d'humanoïde. |
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Le centre est structuré en quatre groupes de recherche fondamentale (Mechanics and Control, Interaction and Learning, Quantum Computing, Human-Centred Interaction) et quatre équipes applicatives (Maritime, Space, Terrestrial, Intelligent Healthcare Systems).
Figures clés : Frank Kirchner (Directeur du Robotics Innovation Center), Rebecca Adam (Responsable de l'équipe Interaction and Learning), Rolf Drechsler (Directeur du département Cyber-Physical Systems, DFKI Brême)Productions ouvertes : Logiciels open source publiés sur github.com/dfki-ric : Rock (Robot Construction Kit, middleware robotique), HyRoDyn (dynamique hybride), Bagel (langage graphique de dataflow), ARC-OPT.Ville : Brême
Sources : DFKI Robotics Innovation Center (2026-07)TechXplore (2024-06-25)DFKI (2024-06) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| Shanghai Artificial Intelligence Laboratory - OpenDriveLab | Institut de recherche public chinois, en partenariat de recherche avec AgiBot / Zhiyuan Robotics pour le dataset AgiBot World | CN | Recherche publique | embodied AI, end-to-end autonomous driving, world models, humanoid manipulation datasets, VLA | A coproduit AgiBot World, un dataset ouvert de plus d'un million de trajectoires de manipulation collectées par plus de 100 robots dans plus de 100 scénarios réels, ainsi que GO-1, un modèle de politique généraliste entraîné sur ce dataset. |
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OpenDriveLab n'est pas une équipe interne de Shanghai AI Lab mais une initiative de recherche principalement hébergée à l'University of Hong Kong ; AgiBot (Zhiyuan Robotics) est une startup privée distincte, non filiale de Shanghai AI Lab, les deux organisations menant un partenariat de dataset et de recherche.
Figures clés : Hongyang Li (cofondateur et lead scientist d'OpenDriveLab, Assistant Professor à HKU, chercheur affilié à Shanghai AI Lab), Zhou Bowen (Directeur et Chief Scientist de Shanghai AI Laboratory depuis juillet 2024)Productions ouvertes : Dataset AgiBot World (GitHub OpenDriveLab/AgiBot-World, Hugging Face agibot-world/AgiBotWorld-Alpha et Beta), poids du modèle GO-1 / GO-1 Air, code de UniAD (Best Paper CVPR 2023) en open source.Ville : Shanghai
Sources : OpenDriveLab (2026-01)GitHub (2026-01)The Robot Report (2026-06)South China Morning Post (2024-07) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| X-Humanoid (Beijing Humanoid Robot Innovation Center Co., Ltd.) | Joint-venture public-privé soutenue par la Beijing Economic-Technological Development Area, avec UBTech Robotics, Xiaomi et Beijing Yizhuang Investment Holdings | CN | Recherche publique | general-purpose humanoid platform, embedded embodied AI, dynamic locomotion, dual-system architecture | A construit Tiangong, premier robot humanoïde full-size 100% électrique à avoir couru un semi-marathon en autonomie complète en avril 2025, avec un design matériel open-sourcé en novembre 2024 et une génération Tiangong 3.0 dévoilée en février 2026. |
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Désigné en octobre 2024 comme « National-Local Jointly Built Embodied Intelligence Robotics Innovation Center », X-Humanoid est juridiquement distinct de la startup privée AgiBot / Zhiyuan Robotics, bien que les deux appartiennent à l'écosystème chinois de la robotique humanoïde.
Figures clés : Xiong Youjun (cofondateur et General Manager de X-Humanoid, également cofondateur et CTO d'UBTech Robotics), Tang Jian (CTO de X-Humanoid)Productions ouvertes : Design matériel du robot Tiangong (open source depuis novembre 2024), modèle vision-langage Pelican-VL, dataset RoboMIND.Ville : Pékin (zone de Yizhuang)
Sources : Global Times (2024-11)Xinhua (2025-03-13)Humanoids Daily (2026-02) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| JSK Laboratory (Jouhou System Kougaku) | University of Tokyo, Graduate School of Information Science and Technology | JP | Académique | musculoskeletal humanoids, tendon-driven robots, motor learning, biomimetics | A construit Musashi, un humanoïde musculo-squelettique doté de 74 muscles artificiels et 39 articulations, capable de conduire en autonomie une voiture électrique Toyota COMS sur des routes réelles de campus, en freinant devant les piétons et en réagissant aux klaxons et aux feux. |
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L'un des plus anciens laboratoires de robotique du Japon, fondé vers 1978 par Hirochika Inoue, avec une lignée d'humanoïdes emblématiques incluant Kotaro, Kenshiro, Kengoro et Musashi.
Figures clés : Masayuki Inaba (Professeur, directeur du JSK Lab), Kei Okada (Professeur, Département Mechano-Informatics), Kento Kawaharazuka (Lecturer, JSK Lab et UTokyo AI Center)Productions ouvertes : Publications en accès libre sur arXiv (nombreux articles 2024-2026 sur Musashi et le contrôle appris) ; pas de release logicielle majeure confirmée au-delà de ces publications.Ville : Tokyo
Sources : New Atlas (2024-06-13)arXiv (2024-06)Kento Kawaharazuka (page personnelle) (2026-07) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| Humanoid Robot Research Center (HuboLab) et Dynamic Robot Control and Design Lab (DRCD) | KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Technology), Department of Mechanical Engineering | KR | Académique | dynamic bipedal locomotion, learning-based control, legged robot mechanical design, HUBO lineage | Successeur de HUBO et DRC-Hubo, vainqueur de la DARPA Robotics Challenge 2015, le nouvel humanoïde du labo a démontré en environnement réel course, moonwalk et frappes de foot à environ 12 km/h lors d'essais rapportés en septembre 2025. |
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Rainbow Robotics, essaimage KAIST de 2011 commercialisant les technologies dérivées de HUBO, a fait l'objet d'investissements significatifs de Samsung, illustrant un lien capitalistique fort entre ce labo académique et l'industrie.
Figures clés : Hae-Won Park (Directeur du Humanoid Robot Research Center depuis février 2020, dirige aussi le DRCD Lab), Jemin Hwangbo (Professeur KAIST, collabore sur le haut du corps du nouvel humanoïde), Jun-Ho Oh (Professeur émérite, créateur du HUBO original en 2004, aujourd'hui CTO de Rainbow Robotics)Productions ouvertes : Aucune publication ouverte de dataset ou de code comparable identifiée ; publications académiques via IROS/ICRA uniquement.Ville : Daejeon
Sources : KAIST (CV Hae-Won Park) (2026-07)TechXplore (2025-09)Interesting Engineering (2025-09) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| Fraunhofer IPA (Institut für Produktionstechnik und Automatisierung) | Fraunhofer-Gesellschaft | DE | Recherche publique | industrial robotics, bin picking, service robots, AI quality inspection, robot programming automation | A construit la lignée de robots de service Care-O-bot et des systèmes de bin picking industriels déployés chez des industriels allemands ; l'un des plus grands instituts européens de recherche appliquée en robotique, entre laboratoire et usine. |
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Le modèle de financement appliqué de Fraunhofer (contrats industriels plus socle public) fait de l'IPA un partenaire de référence du Mittelstand allemand pour les pilotes robotique et IA, du picking guidé par vision à la manipulation mobile.
Figures clés : Werner Kraus (responsable robotique et systèmes d'assistance), Marco Huber (IA industrielle et vision)Productions ouvertes : Publications appliquées, démonstrateurs industriels, participation aux projets européens Horizon (robotique de production).Ville : Stuttgart
Sources : Fraunhofer IPA (2026-07-10)Fraunhofer IPA (Care-O-bot) (2026-07-10) Dernière vérification 2026-07-10 |
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| Fraunhofer IML (Institut für Materialfluss und Logistik) | Fraunhofer-Gesellschaft | DE | Recherche publique | logistics robotics, AMR swarms, warehouse automation, drones for inventory | A développé le robot de transport auto-équilibré evoBOT et l'essaim d'AMR rapides LoadRunner, démontrés avec des partenaires industriels ; le laboratoire européen de référence de la robotique intralogistique. |
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L'IML se situe exactement à la jonction que suit l'Atlas entre flottes d'AMR et données : ses travaux sur les essaims préfigurent les boucles d'apprentissage de flotte qui font de la robotique d'entrepôt un métier de la donnée.
Figures clés : Michael ten Hompel (directeur, chaire de logistique TU Dortmund)Productions ouvertes : Démonstrateurs evoBOT et LoadRunner, publications, projets avec DHL et l'écosystème logistique allemand.Ville : Dortmund
Sources : Fraunhofer IML (2026-07-10) Dernière vérification 2026-07-10 |
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