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écrits/news/2026/05
● News22 mai 2026·6 min

Les humanoïdes F.03 de Figure AI dépassent 200 heures de tri de colis non-stop en direct

Le livestream continu de Figure AI mettant en scène trois robots humanoïdes F.03 — Bob, Frank et Gary — a franchi 200 heures de travail autonome en entrepôt et environ 249 560 colis triés, l'ensemble fonctionnant sur la politique embarquée Helix-02 sans aucune téléopération.

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Le livestream continu de Figure AI montrant trois robots humanoïdes F.03 en train de trier des colis en entrepôt a franchi le cap des 200 heures de fonctionnement autonome ininterrompu, l'entreprise revendiquant environ 249 560 colis traités depuis le démarrage de la diffusion le 14 mai 2026. Ce qui devait être une démonstration planifiée de huit heures s'est transformé en spectacle de plusieurs jours, attirant plus de 10 millions de vues et redessinant le débat public sur la proximité réelle entre les humanoïdes et le travail en entrepôt.

Points clés

  • Trois humanoïdes F.03 — surnommés Bob, Frank et Gary par les spectateurs — enchaînent les quarts de travail pendant que d'autres se rechargent et s'auto-diagnostiquent
  • Les robots scannent les codes-barres, saisissent, retournent et reposent les colis sur le convoyeur à environ 3 secondes par colis, proche de la parité humaine
  • Chaque mouvement est piloté par la politique embarquée Helix-02 de Figure AI, sans téléopération ni séquence scriptée
  • Durée initialement prévue : 8 heures. Temps de fonctionnement continu actuel : plus de 200 heures
  • Un intermède « Homme contre Machine » a vu le stagiaire Aimé Gérard devancer la flotte 12 924 colis à 12 732 sur un quart de 10 heures

À l'intérieur de Helix-02

Helix-02 est le moteur réel de l'opération. Contrairement à un pipeline robotique classique avec des étages séparés pour la perception, la planification et le contrôle, Helix-02 se rapproche d'un modèle d'autonomie corps-entier de bout en bout. Il fusionne vision, toucher, proprioception et mouvement global du corps dans une politique unique qui s'exécute sur le robot lui-même et réagit en temps réel au flux des caméras.

Figure indique que le contrôleur sous-jacent a été entraîné sur plus de 1 000 heures de données de mouvement humain, complétées par du temps de simulation réparti sur plus de 200 000 environnements parallèles. Lorsqu'un robot se retrouve bloqué ou face à un colis non familier, la politique peut déclencher un reset autonome et reprendre le tri sans intervention humaine.

Le CEO Brett Adcock a été catégorique dans ses déclarations publiques : « le système n'est pas scripté, il raisonne et contrôle directement depuis les pixels des caméras ». Le livestream continu — visible en un seul flux non monté sur YouTube — constitue la réponse implicite aux accusations répétées de téléopération massive sur les anciennes démonstrations de Figure.

Pourquoi un livestream

Les démonstrations humanoïdes souffrent d'un problème de crédibilité. Les vidéos promotionnelles soignées sont devenues faciles à produire, et plusieurs démonstrations de Figure AI au cours des deux dernières années ont été soupçonnées de téléopération en coulisses. Un flux non monté de plusieurs jours, avec plusieurs robots et un chronomètre 24/7, inverse la dynamique : il est bien plus difficile de falsifier des heures de travail autonome synchronisé devant une caméra en continu.

Le pari a payé en termes d'attention. Le stream a engendré sa propre culture de spectateurs — les robots sont nommés dans les commentaires, Polymarket héberge des paris sur les jalons d'uptime, et Figure a lancé une ligne de produits dérivés liée à l'événement.

Performance et vitesse

Les humains mettent en moyenne environ 3 secondes par colis sur ce type de tâche de lecture de code-barres, de réorientation et de placement. F.03 opère désormais dans la même plage. Lors du concours public « Homme contre Machine » de 10 heures, le stagiaire Aimé Gérard a totalisé 12 924 colis à 2,79 secondes par colis, juste devant les 12 732 colis à 2,83 secondes par colis des robots.

Cet écart est suffisamment faible pour entrer dans la marge d'erreur d'un quart de travail, et les robots disposent d'un avantage structurel majeur : ils continuent à tourner pendant que les humains doivent dormir, manger et faire des pauses. La lecture de Figure est que la démonstration prouve la capacité des humanoïdes à assurer un troisième quart continu de manière crédible, et non qu'ils surpassent un humain concentré dans une fenêtre de huit heures.

Le camp des sceptiques

Les analystes indépendants ne sont pas unanimement convaincus. Le décor est contrôlé : les colis sont de taille à peu près uniforme, principalement des sacs légers et du carton, et il n'existe pas de véritable file d'exceptions pour les articles endommagés ou non standard. Plusieurs chercheurs en robotique ont souligné qu'un environnement d'entrepôt commercial réel comporte une queue beaucoup plus longue de colis atypiques, de bourrages de convoyeur et d'interactions humaines non scriptées.

Des questions restent également ouvertes sur l'économie unitaire — Figure n'a pas communiqué le coût de fabrication, de déploiement ou de maintenance d'un F.03 à grande échelle. Tant que ces chiffres ne sont pas publiés, l'idée que « l'humanoïde remplace l'employé d'entrepôt » reste une affirmation de démonstration plus qu'un fait de déploiement.

Et ensuite

Figure AI ne s'est pas engagée sur un horaire de fin pour le livestream. Les prochains jalons évoqués par l'entreprise sont une semaine complète de fonctionnement continu et les premiers déploiements clients avec des partenaires logistiques plus tard en 2026. Pendant ce temps, les données récoltées au cours de ces longs runs autonomes — chaque saisie, chaque récupération, chaque mode de défaillance — alimentent le prochain cycle d'entraînement Helix, ce qui est sans doute le véritable objectif de l'exercice.

Pour la course plus large aux humanoïdes — qui inclut déjà Tesla Optimus, Galbot, Apptronik et plusieurs acteurs chinois — Figure vient de relever la barre de la preuve. La prochaine démonstration humanoïde crédible devra dépasser un référentiel de 200 heures, multi-robots et non monté pour rester dans la course.


Source : Figure AI

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#AI#Robotics#Machine Learning
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