INTELLIGENCE DU MOUVEMENT · 01
Lorsque l’on entend le terme IA physique, la plupart des gens pensent aux robots humanoïdes. Les photos présentées dans les articles et les cas présentés lors des briefings d’investissement sont pour la plupart des robots. Cependant, la définition de ce terme est plus large que cela. Et si vous lisez la définition telle qu’elle est, elle révèle également par quoi ce champ est réellement bloqué.
Mise à jour : août 2026
À quoi fait exactement référence l’IA physique ?
NVIDIA définit l'IA physique comme le traitement d'entrées multimodales telles que des images, des vidéos, du texte, de la voix et des données réelles de capteurs et leur transformation en décisions ou actions que des systèmes autonomes peuvent exécuter. Les cibles incluent non seulement les robots et les véhicules autonomes, mais également les caméras fixes, les systèmes basés sur des capteurs et les espaces physiques tels que les usines et les entrepôts.
La clé ici n’est pas la forme mais la condition. Les données ne doivent pas être générées sur un écran ou sur un serveur, mais doivent provenir de capteurs issus de phénomènes physiques réels. L’IA physique n’a pas besoin d’un corps qui marche tout seul.
Pourquoi les données sont-elles le véritable goulot d’étranglement ?
Les modèles linguistiques sont formés sur des milliards de textes qui existent déjà sous une forme lisible par machine. La situation est différente pour les modèles qui traitent du monde physique. Nous avons besoin d’enregistrements couplés d’observations et d’actions, mais de telles données n’existent pas à l’échelle Internet.
Forbes a résumé cette lacune dans un article de juin 2026 : Alors que le modèle linguistique consomme des milliards de jetons collectés sur le Web, le modèle Robot Foundation est formé sur moins de 5 000 heures de données d'interaction réelles accessibles au public. En effet, chaque exemple de formation doit être physiquement collecté, un à la fois.
Le coût est également un problème. Il est souligné que décupler la taille d’un ensemble de données coûte des millions plutôt que des milliers de dollars. Bien que les données synthétiques créées par simulation offrent une échelle et une diversité, le diagnostic commun actuel est que les mouvements détaillés ou la récupération après des situations de défaillance ne peuvent être appris qu'à partir de données réelles.
Pour résumer, c'est comme ça. Ce qui manque à l’IA physique, ce ne sont pas des modèles, mais des données provenant de corps réels.
D’où viennent désormais les données sur les mouvements humains ?
Le mouvement humain est l’une des données les plus abondantes dans le monde physique. Cela inclut l'angle auquel l'articulation se plie, l'ordre dans lequel la force est appliquée et l'endroit où l'équilibre est perdu. Le problème est qu’il est difficile de collecter systématiquement ces données dans la vie quotidienne. Il existe trois méthodes principales actuellement utilisées.
La capture de mouvement de la caméra est précise, mais les données s'arrêtent aux limites de l'espace.
| manière | position de mesure | contraintes majeures | La collecte au quotidien |
|---|---|---|---|
| capture de mouvement de la caméra | Hors du corps, un espace désigné | Limité par l'éclairage et le champ de tir, et une charge énorme dans les espaces privés | difficile |
| appareil porté au poignet | poignet | Il y a une distance par rapport aux articulations qui bougent réellement | facile |
| Vêtements avec capteurs intégrés | au-dessus de l'articulation | La durabilité du lavage, l’ajustement et la fiabilité du capteur sont essentiels. | possible |
La caméra est précise mais liée à l'espace. Les données sont perdues lorsque vous quittez le laboratoire ou le plateau de tournage. Les appareils au poignet peuvent être portés toute la journée, mais leur capacité à déterminer à quel point vos genoux sont pliés par rapport à votre poignet est limitée. Cela laisse une troisième option. Quelque chose qui est déjà sur votre corps, c'est-à-dire des vêtements.
Qu’est-ce qui changera si les capteurs deviennent des vêtements ?
Les vêtements sont la seule interface qu’une personne porte sans en avoir conscience. Et c'est juste au-dessus du joint. Si le vêtement lui-même est doté de capacités de détection, le point de mesure est déplacé là où le mouvement se produit réellement.
Désolé, je ne suis pas sûr.
Du point de vue de l’équipe qui crée le produit, cette différence est pratique. Les étapes permettant aux utilisateurs de prendre l'appareil, de l'allumer et de prendre position sont supprimées, et les données sont accumulées dans leur vie quotidienne plutôt que dans un espace désigné. Comme aucun appareil photo n'est nécessaire, les mesures peuvent être effectuées même dans des environnements où la photographie est difficile, comme à la maison ou dans une chambre d'hôpital.
Bien sûr, il y a un prix. Les vêtements sont lavés, étirés et portés différemment selon chaque personne. Créer un capteur qui survivra à cette situation est la vraie difficulté de cette approche.
Comment TracSil mesure-t-il le mouvement articulaire ?
Le TracSil™ de Wave Company est un capteur de contrainte souple imprimé sur tissu. Lorsque l'articulation bouge, le tissu s'étire et le capteur lit l'étirement et le convertit en informations d'angle. Aucune caméra ou équipement de mesure séparé n’est requis.
Capteur de contrainte souple imprimé sur tissu. Au fur et à mesure que les joints bougent, les lignes imprimées se déforment avec le tissu.
La durabilité est une condition préalable à cette approche. Lors de nos tests, le capteur TracSil a résisté à 10 000 répétitions d'étirement de 0% à 30% à 500 mm par minute. Étant donné que le taux d'allongement que le corps humain subit dans la vie quotidienne est généralement inférieur à 15 %, il devrait résister plus de 100 000 fois dans des conditions d'utilisation réelles.
TracME™ est la traduction de ce capteur en produit fini. Des capteurs à l'intérieur des appareils portés sur les genoux et les coudes enregistrent les mouvements des articulations, et l'application fournit des informations sur la posture et le nombre de répétitions en fonction de ces données. TracME a été sélectionné comme lauréat du prix de l'innovation CES 2024. Le capteur lui-même n'est pas vendu séparément. Le produit fini est le TracME, et c'est à ce moment-là que les données de mouvement qui en proviennent sont connectées à d'autres systèmes.
Ce qui est possible aujourd’hui et ce qui est encore à l’étude.
Je veux savoir ce que je veux savoir.
Ce qui est possible maintenant
- Enregistrement des angles articulaires et des trajectoires de mouvement sans caméra
- Vérifiez votre posture en temps réel pendant l'exercice et comptez automatiquement le nombre de répétitions
- Collecte de données dans les environnements quotidiens ciblant les genoux et les coudes
Toujours en exploration
- Extension de la zone de l'unité articulaire à l'unité corps entier
- Je veux savoir ce que je dis
- Utilisation en milieu clinique – nous sommes actuellement en phase de validation avec nos partenaires
Une chose à ajouter est que TracSil n’est pas un électromyogramme (EMG). Plutôt que de lire les signaux électriques provenant des muscles, il lit le mouvement de l’articulation grâce à l’étirement du tissu. Les deux méthodes ont des choses différentes à mesurer et des histoires différentes à raconter.
Pourquoi cette histoire va au-delà du fitness
L'endroit où TracME est maintenant utilisé est l'exercice. Mais les questions abordées ici ne se limitent pas à l’exercice.
Méthode permettant d'enregistrer les mouvements réels du corps humain sur une longue période en dehors du laboratoire. Il s’agit d’un besoin commun en matière de réadaptation, de télémédecine, de sécurité des travailleurs et de tout système nécessitant de comprendre le mouvement humain. Si l’IA physique n’a pas accès aux données, la première étape consiste à étendre la surface sur laquelle ces données peuvent sortir.
Ce que Wave Company crée, c'est une couche entre le corps et les données. Nous ne construisons pas de robots. Cependant, tout système qui doit comprendre le mouvement du monde réel, qu’il s’agisse d’un robot ou d’une application de coaching, a besoin d’une entrée pour que ce mouvement puisse entrer. Nous faisons cette entrée dans un vêtement et le présentons comme un produit fini auquel d'autres systèmes peuvent se connecter.
Foire aux questions
L’IA physique inclut-elle des produits non robotiques ?
Oui. La définition acceptée fait référence à un système global qui traite les données des capteurs du monde réel et les transforme en jugements ou en actions sur le monde physique. Le mouvement autonome n'est pas un critère.
Les capteurs intégrés aux vêtements sont-ils aussi précis que la capture de mouvement d'une caméra ?
Ils ont des usages différents. La méthode de la caméra présente l’avantage de capturer avec précision l’intégralité du corps dans un espace contrôlé. Les capteurs intégrés aux vêtements ont l’avantage d’enregistrer des données à long terme au niveau d’articulations désignées sans contraintes d’espace. Plutôt que d’être une relation de substitution, les deux méthodes couvrent des sections différentes.
Puis-je le laver ?
ElecSil™ a passé le test de plus de 100 lavages. TracSil Veuillez suivre les instructions spécifiques au produit pour connaître les conditions de lavage des produits applicables.
TracME est-ce que c'est une question de temps ?
Le n° TracME mesure les mouvements et les angles des articulations. Ce n'est pas une méthode d'électromyographie.
TracSil Puis-je acheter uniquement le capteur séparément ?
Le numéro TracSil est une technologie de détection incluse dans le produit et n'est pas vendue séparément en tant que pièce. Le produit fini est le TracME, et c'est à cet endroit que les données de mouvement provenant d'ici sont connectées au partenaire.
Êtes-vous curieux de savoir de quel produit proviennent ces données de mouvement ?
Voir TracME Demandes de lien/affiliation
Article connexe
Références
- Forbes, l'IA physique heurte un mur d'étiquetage des données que seul l'argent peut réparer (2026. 6. 29.)
- Highways Today, le véritable goulot d'étranglement de l'IA physique et de la robotique réside dans les données (2026. 8. 19.)
Cet article est uniquement à titre d’information générale et ne constitue pas un avis médical.
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