"Mon modèle a le droit de se tromper. Mon robot, non"

Cette présentation retrace les avancées historiques qui ont donné naissance à la Physical AI, et permettent aujourd’hui aux robots d’apprendre à agir dans le monde réel : apprentissage par démonstration, modèles vision-langage-action (VLA), modèles du monde (World Models) et apprentissage par renforcement (RL). On montre ensuite comment Gobano Robotics assemble ces briques pour automatiser des tâches de manipulation industrielle, notamment de matières souples. À travers des démonstrations et des exemples de déploiement, le talk explore le passage d’un geste appris à un travail autonome, avec ses enjeux de fiabilité, de reprise après erreur et de débit utile, et de nombreuses vidéos du processus.