21 chutes sur 25 auto-rattrapées : À l'ETH, une main robotique apprend à marcher sur ses doigts

Elle s'enfuit en marchant sur ses propres doigts. Le Soft Robotics Lab de l'ETH Zurich a publié le 15 septembre une étude dans laquelle une main robotique du commerce, sans câbles, rampe sur 14 surfaces différentes, se redresse seule après 21 chutes sur 25 et appuie sur des touches. 818 grammes, vingt articulations, pas de roues. Elle a appris à marcher dans un simulateur.

Ce qui est remarquable, c'est ce que les chercheurs n'ont pas modifié. La main est un produit de série du fabricant chinois Wuji, avec des doigts de longueurs inégales et le contrôleur d'usine. La nouvelle capacité réside uniquement dans le logiciel. Et cela transforme un outil de préhension en son propre petit robot, qui poursuit là où le bras ne peut plus aller.

L'étude provient d'Amirhossein Kazemipour, Hehui Zheng et Robert Katzschmann. L'entraînement s'est fait par apprentissage par renforcement dans l'environnement de simulation Isaac Lab de Nvidia, en 4096 passages parallèles. Pour que ce qui a été appris fonctionne aussi dans le monde réel, les trois chercheurs ont d'abord mesuré la main : friction des coussinets des doigts, rigidité des articulations, environ 19 millisecondes de latence entre la commande et le mouvement. Ces valeurs ont été réinjectées dans le simulateur.

Le véritable défi était l'anatomie. Un quadrupède a quatre pattes identiques, une main a un pouce court, décalé latéralement et un petit doigt qui porte à peine la charge. Les fonctions de récompense développées pour les quadrupèdes en marche s'adaptent mal à cela. L'équipe a donc rédigé ses propres spécifications, assignant à chaque doigt sa position d'appui et pénalisant les mouvements rétrogrades. Dans le simulateur, la main marche ainsi plus vite qu'avec les règles des quadrupèdes ajustées, et c'est ironique, car c'est justement l'ETH qui, avec ANYmal et la spin-off ANYbotics, figure parmi les institutions où ces règles ont autrefois été affinées.

Sur le vrai matériel, les chiffres sont solides, mais pas spectaculaires. Après une chute, la main se relève généralement sur ses doigts en moins de 20 secondes. Sur un clavier, elle a exécuté 29 commandes sur 32 correctement, avec un quart de seconde de latence, et a résolu une énigme Sokoban sans caméra en douze touches. Elle a poussé un cube avec l'aide d'une caméra de haut en moyenne avec une précision de 17 millimètres vers le but. L'ordinateur et l'alimentation électrique sont assis sur le dos de la main : un Raspberry Pi Zero 2 W, un capteur d'orientation et une batterie, ensemble 80 grammes.

Les chercheurs ne cachent pas les limites. La main dérive vers la droite en marchant tout droit et doit constamment corriger, elle tourne différemment vers la gauche et vers la droite, et pour le clavier, elle a dû être alignée manuellement parce qu'elle ne sait pas où elle se trouve. Le courant moteur a été limité à un ampère pendant les tests. Et la vitesse se situe dans la gamme des centimètres par seconde, pas des mètres.

Ceux qui pensent au petit doigt de fer de la famille Addams en regardant la vidéo ne se trompent pas, et c'est exactement sur cela que se concentrent certains commentaires. L'idée sérieuse derrière tout cela est différente : un grand robot dépose sa main devant une ouverture étroite, un puits de câble, un boîtier de machine, une cavité derrière un revêtement, et la main s'y glisse seule pour vérifier ou actionner un interrupteur. Que cela soit jamais rentable est une question ouverte, car une main avec vingt moteurs n'est pas une pièce d'usure bon marché.

Pour la Suisse, ce travail est bien plus qu'une simple curiosité. Le laboratoire de Katzschmann est le germe de la startup zurichoise mimic, qui développe des mains robotiques pour l'industrie et a levé 16 millions de dollars dans un tour de financement amorce en novembre 2025. Les mains habiles sont considérées dans l'industrie comme l'un des plus grands chantiers ouverts des humanoides. Le fait qu'une main chinoise standard soit utilisée comme objet d'étude en dit long sur le lieu de fabrication de ce matériel. Le logiciel qui lui apprend à marcher vient de Zurich.