En Corée du Sud, un humanoïde autonome s’entraîne à marcher… et à penser localement

Un humanoïde qui raisonne hors ligne

Imaginez un robot humanoïde capable de comprendre une instruction en langage naturel, de planifier une séquence d’actions pour l’exécuter, et de contrôler ses mouvements en temps réel — le tout sans jamais envoyer une requête vers un serveur distant. C’est l’objectif du projet piloté par LG Electronics, Nota AI et Mobilint en Corée du Sud, sélectionné pour développer un humanoïde autonome alimenté par un processeur neuronal (NPU) 100 % coréen.

Le consortium a été retenu dans le cadre du volet humanoïde du K-On-Device AI Semiconductor Technology Development Project, un programme gouvernemental visant à réduire la dépendance aux technologies étrangères dans les semi-conducteurs et la robotique. Le projet s’appuie sur le REGULUS, le NPU développé par Mobilint, un SoC de 17 × 17 mm intégrant un CPU, un ISP, des cœurs NPU et une mémoire LPDDR4X, fabriqué en 12 nm chez TSMC.

Une pile logicielle unifiée pour l’autonomie

Pour que l’humanoïde fonctionne en autonomie, trois briques technologiques sont fusionnées dans une architecture unifiée :

1. Le NPU REGULUS : Ce processeur neuronal, optimisé pour l’inférence locale, prend en charge 400 modèles IA (LLM, VLM, VLA) via son SDK. Mobilint revendique un avantage concurrentiel : aucun autre NPU grand public ne supporte actuellement les modèles VLA, une capacité clé pour les robots capables d’interpréter des consignes complexes et d’agir en conséquence.

2. Les modèles Vision-Langage-Action (VLA) : Ces modèles, développés par Nota AI, permettent au robot de lier perception, compréhension du langage et exécution motrice. Par exemple, si on lui demande « Ramasse la bouteille et pose-la sur la table », il doit identifier l’objet, planifier sa trajectoire, adapter sa préhension et ajuster son équilibre — le tout en temps réel, avec une latence minimale.

3. Le pipeline de retargeting humain-robot : Nota AI construit un système de transfert de mouvements qui convertit les gestes humains en commandes robotiques précises. Ce pipeline intègre des contraintes physiques (limites articulaires, proportion corporelle, équilibre) pour garantir que les mouvements soient réalistes et stables dans des environnements non structurés (maisons, usines, espaces publics).

Un entraînement en environnement simulé

Pour éviter les heures de tests physiques coûteux et dangereux, le consortium mise sur la simulation numérique. NC AI (filiale de Nota AI) développe un jumeau numérique capable de générer des milliers de scénarios d’entraînement (mouvements, interactions avec des objets, changements d’environnement). Ces données sont ensuite utilisées pour affiner les modèles VLA et le pipeline de retargeting avant déploiement sur le matériel réel.

L’objectif est de permettre au robot d’effectuer des tâches multi-étapes (ex : « Prends la clé, ouvre la porte, puis apporte le plateau ») sans intervention humaine, même dans des environnements dynamiques.

Des cas d’usage concrets dès 2027 ?

Les applications visées sont variées :

Le projet s’inscrit dans une stratégie plus large de souveraineté technologique pour la Corée du Sud, avec un focus sur les NPU locaux et les modèles IA embarqués. Selon Mobilint, le REGULUS réduit les coûts d’infrastructure de 50 % et l’efficacité énergétique est 5 fois supérieure à une solution cloud classique, tout en offrant une latence quasi nulle.

Un calendrier ambitieux

Note de Hype-mètre : 3,5/5 (Projet gouvernemental structurant, mais dépendant de l’intégration réussie des briques logicielles et matérielles).

Source : sedaily.com/technology/2026/09/03/nc-ai-lg-electronics-win-state-project-for-autonomous

Source : fr.wedoany.com/shortnews/378549.html