{"id":1766469,"date":"2026-05-17T22:34:01","date_gmt":"2026-05-17T19:34:01","guid":{"rendered":"https:\/\/teknomers.com\/fr\/certains-robots-humanoides-chinois-vont-deja-a-lecole-leur-mission-est-de-leur-apprendre-a-travailler-dans-la-vie-reelle\/"},"modified":"2026-05-17T22:34:08","modified_gmt":"2026-05-17T19:34:08","slug":"certains-robots-humanoides-chinois-vont-deja-a-lecole-leur-mission-est-de-leur-apprendre-a-travailler-dans-la-vie-reelle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teknomers.com\/fr\/certains-robots-humanoides-chinois-vont-deja-a-lecole-leur-mission-est-de-leur-apprendre-a-travailler-dans-la-vie-reelle\/","title":{"rendered":"Certains robots humano\u00efdes chinois vont d\u00e9j\u00e0 \u00e0 l’\u00e9cole : leur mission est de leur apprendre \u00e0 travailler dans la vie r\u00e9elle."},"content":{"rendered":"\n
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Les Robots Humano\u00efdes Chinois Entrent \u00e0 l\u2019\u00c9cole<\/h2>\n

Depuis longtemps, le d\u00e9bat sur l’intelligence artificielle (IA) s’est concentr\u00e9 sur des mod\u00e8les capables de r\u00e9sumer, de programmer ou de g\u00e9n\u00e9rer des images. Cependant, lorsque l’on transpose cette ambition dans le monde physique, tout change. Un robot ne peut pas apprendre \u00e0 travailler simplement en lisant des instructions. Il doit observer, r\u00e9p\u00e9ter, \u00e9chouer et accumuler des donn\u00e9es sur des mouvements r\u00e9els<\/strong>. Ainsi, la prochaine fronti\u00e8re de la robotique ne consiste pas uniquement \u00e0 fabriquer des corps plus agiles ou des mains plus pr\u00e9cises, mais \u00e0 cr\u00e9er un syst\u00e8me complet permettant de les enseigner \u00e0 agir en dehors des laboratoires.<\/p>\n

Une F\u00eate de Donn\u00e9es \u00e0 Fujian<\/h2>\n

Ce syst\u00e8me commence \u00e0 prendre forme \u00e0 Fujian, o\u00f9 la premi\u00e8re grande usine de collecte de donn\u00e9es est en phase de test. Selon CCTV<\/a>, cette installation se trouve dans le parc logiciel de Fuzhou et a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9e par Fujian Jufu Technology. Pr\u00e8s de 30 robots y suivent les instructions de divers op\u00e9rateurs, appel\u00e9s \u201cprofesseurs\u201d, pour pratiquer des t\u00e2ches telles que le nettoyage des tables, le tri des fruits et l\u00e9gumes ou le recyclage de cartons.<\/p>\n

La M\u00e9canique de l\u2019Apprentissage Robotique<\/h2>\n

La m\u00e9canique de cette \u201c\u00e9cole\u201d est simple \u00e0 imaginer, mais les exigences sont \u00e9lev\u00e9es. Les op\u00e9rateurs portent des dispositifs de r\u00e9alit\u00e9 virtuelle pour guider les robots pendant chaque exercice. Lorsqu’un op\u00e9rateur l\u00e8ve le bras, la machine reproduit le geste<\/strong>, par exemple en saisissant un gobelet en papier. Ce qui est crucial, c’est non seulement que l’action soit accomplie, mais que chaque mouvement, angle articulaire et pression soit enregistr\u00e9 par des cam\u00e9ras et des capteurs.<\/p>\n

Une Apprentissage Bas\u00e9 sur des Donn\u00e9es R\u00e9alistes<\/h3>\n

Une des dimensions les plus discr\u00e8tes mais d\u00e9terminantes r\u00e9side dans le fait que des gestes apparemment simples, comme nettoyer une table, exigent une s\u00e9quence pr\u00e9cise de d\u00e9cisions physiques. Jiao Shiwei, ing\u00e9nieur en collecte de donn\u00e9es, a expliqu\u00e9 que m\u00eame les mouvements les plus subtils n\u00e9cessitent des donn\u00e9es d’apprentissage. Chaque action doit \u00eatre con\u00e7ue en fonction des caract\u00e9ristiques du robot pour d\u00e9finir la trajectoire optimale.<\/p>\n

La Question de la G\u00e9n\u00e9ralisation<\/h3>\n

Le mot-cl\u00e9 ici est \u201cg\u00e9n\u00e9ralisation\u201d. Cela signifie la capacit\u00e9 d’appliquer ce qui a \u00e9t\u00e9 appris lorsque l’environnement devient diff\u00e9rent de celui de l’entra\u00eenement. Les op\u00e9rateurs introduisent des variations dans les objets pour \u00e9largir le champ d’apprentissage. Par exemple, en modifiant la taille ou la forme des verres et des tables, ils entra\u00eenent les robots \u00e0 s\u2019adapter \u00e0 des situations nouvelles.<\/p>\n

La Course aux Donn\u00e9es pour les Robots<\/h2>\n

Il est essentiel de comprendre que les robots se lancent \u00e9galement dans leur propre course aux donn\u00e9es. Contrairement aux autres domaines de l\u2019IA qui s\u2019appuient souvent sur du mat\u00e9riel num\u00e9rique existant, en robotique, la plupart des exemples doivent \u00eatre g\u00e9n\u00e9r\u00e9s avec des machines r\u00e9elles et des mouvements r\u00e9p\u00e9t\u00e9s. Selon Xinhua, le v\u00e9ritable goulot d\u2019\u00e9tranglement des humano\u00efdes ne r\u00e9side plus dans le mat\u00e9riel, mais dans la n\u00e9cessit\u00e9 de perfectionner leur \u201ccerveau\u201d \u00e0 travers un entra\u00eenement en conditions r\u00e9elles.<\/p>\n

Un Avenir Prometteur pour Jufu Technology<\/h2>\n

Fujian Jufu Technology, fond\u00e9e en septembre 2025, vise \u00e0 \u00e9tablir un \u00e9cosyst\u00e8me local de talents algorithmiques, de donn\u00e9es et de collaboration avec la cha\u00eene industrielle. Son PDG, Chen Yishi, a d\u00e9clar\u00e9 que ces usines soutiennent des mod\u00e8les de bout en bout et leur mise en \u0153uvre dans des sc\u00e9narios sp\u00e9cifiques. L\u2019objectif est que les robots IA ne fonctionnent pas comme des machines traditionnelles, mais comme des syst\u00e8mes autonomes capables de prendre des d\u00e9cisions<\/strong> sur la base d\u2019un entra\u00eenement r\u00e9el.<\/p>\n

Un \u00c9cosyst\u00e8me en \u00c9volution<\/h3>\n

Les ambitions de Jufu Technology s’\u00e9tendent \u00e0 l\u2019industrie, la s\u00e9curit\u00e9, ainsi qu\u2019\u00e0 l\u2019\u00e9ducation et la recherche. Bien qu\u2019il s\u2019agisse encore d\u2019une feuille de route \u00e0 construire, le potentiel d’impact pour le futur de la robotique est monumental.<\/p>\n

Images | Jufu Technology | Xinhua<\/p>\n<\/div>\n


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