Josie Hughes, professeure assistante à l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), a évoqué le recours à l'IA pour la conception de robots lors d'un entretien podcast publié le 22 mai 2026. Le sujet : comment l'intelligence artificielle peut servir à concevoir de nouveaux manipulateurs robotiques. L'animatrice, Claire, s'est entretenue avec Josie Hughes à ce propos dans le cadre de l'épisode 157 d'une émission hebdomadaire consacrée à la robotique, à l'IA et aux machines autonomes.
Les thèmes abordés dans l'entretien
Le sujet annoncé est précis et délimité : la génération assistée par IA de conceptions de manipulateurs. Un manipulateur est la partie d'un robot qui atteint, saisit et manipule des objets ; la question est donc de savoir comment la forme physique d'un bras ou d'une main peut être produite avec l'aide de l'IA, plutôt que d'être entièrement dessinée par un ingénieur.
La description publiée ne donne aucun détail technique sur la discussion. Elle ne précise ni les méthodes d'IA employées par Josie Hughes, ni les manipulateurs obtenus, ni les résultats d'éventuels essais. Aucun chiffre de performance, aucune spécification matérielle ni aucune date de publication de projets précis n'est fourni. Cet article se limite donc à ce qui est établi sur Josie Hughes, son laboratoire et l'axe annoncé de ses recherches.
Qui est Josie Hughes ?
Josie Hughes est professeure assistante à l'EPFL, où elle a fondé le laboratoire CREATE Lab en 2021. Elle a réalisé son doctorat au sein du Bio-inspired Robotics Lab de l'Université de Cambridge, où elle a étudié le rôle de la passivité dans les manipulateurs bio-inspirés.
La passivité désigne ici un comportement qui découle de la structure physique d'un manipulateur plutôt que d'une commande active. Le sujet de sa thèse rejoint directement son objectif actuel : concevoir des robots dont le corps assume une plus grande part du travail.
Des paradigmes de conception fondés sur la physicalité
Ses recherches portent sur de nouveaux paradigmes de conception de structures robotiques qui tirent parti de leur physicalité et de leurs interactions avec l'environnement. C'est autant une philosophie de conception qu'une méthode technique : la forme matérielle d'un robot et son contact avec le monde sont traités comme des ressources à exploiter, et non comme des problèmes que le logiciel devrait corriger.
Ses travaux couvrent plusieurs domaines : les mains robotiques, les manipulateurs souples et les systèmes d'automatisation. Ces derniers visent des applications liées à la durabilité et à la science.
Associer des conceptions générées par IA à cette philosophie est une étape logique. Si la forme et les propriétés physiques d'un manipulateur comptent autant que sa commande, l'espace des formes possibles est vaste. Une approche générative est un moyen d'explorer cet espace. La source n'explique pas comment le groupe de Josie Hughes s'y prend ; ce lien relève donc d'une déduction tirée de l'orientation de ses recherches et du thème de l'épisode, et non d'un résultat rapporté.
La place du sujet parmi les épisodes voisins
La même série de podcasts a abordé des thèmes proches dans des épisodes voisins. Dans l'épisode 166, Claire s'est entretenue avec Rika Antonova, de l'Université de Cambridge, sur l'usage de l'intelligence artificielle pour concevoir conjointement matériel et algorithmes robotiques complémentaires. Dans l'épisode 167, elle a échangé avec Jan Petrš, lui aussi de l'EPFL, sur de nouvelles conceptions de robots pour la construction et l'architecture.
Pris ensemble, ces épisodes font ressortir un fil conducteur : l'IA s'applique à la conception des corps des robots, et pas seulement aux logiciels qui les pilotent. Le sujet d'Antonova associe matériel et algorithmes. Celui de Petrš concerne de nouvelles conceptions pour un secteur précis. Celui de Josie Hughes porte sur les manipulateurs.
Analyse : enjeux et points non démontrés
L'intérêt de ces travaux tient au domaine d'application de l'IA. Une grande partie du débat public sur l'IA en robotique concerne la perception, la planification et la commande. Josie Hughes met l'accent sur la structure du robot lui-même. Si la forme d'un manipulateur peut être générée plutôt que conçue à la main, l'étape de conception, qui reposait traditionnellement sur l'expérience et l'intuition des ingénieurs, devient un espace explorable par le calcul.
Cela s'accorde particulièrement bien avec l'importance qu'elle accorde à la physicalité. Les conceptions fondées sur un comportement passif et sur l'interaction avec l'environnement sont difficiles à spécifier à la main, car le résultat dépend du comportement d'un corps en contact avec le monde. Une méthode générative offre une voie pour explorer de telles conceptions. Il s'agit d'un raisonnement fondé sur ses priorités de recherche annoncées, et non d'un résultat démontré.
La comparaison avec d'autres travaux est limitée par les informations disponibles. L'épisode d'Antonova décrit une IA qui développe conjointement matériel et algorithmes, ce qui laisse penser que le domaine tend à traiter le corps et le contrôleur comme un seul et même problème. Les travaux de Josie Hughes, tels qu'ils sont décrits, se concentrent sur le corps, avec un intérêt pour les structures souples et passives. Les deux approches semblent complémentaires, même si la description disponible ne les compare pas directement.
Plusieurs questions restent ouvertes. La description n'indique pas quelles méthodes génératives sont utilisées, comment les conceptions générées sont évaluées, ni si elles ont été fabriquées et testées sur du matériel réel. Elle ne fournit aucune mesure permettant de comparer un manipulateur généré à un manipulateur conçu par un humain. Sans ces éléments, on ne peut affirmer que les conceptions générées par IA surpassent les conceptions classiques.
Reste aussi la question du transfert. Josie Hughes cite la durabilité et la science comme domaines d'application de ses systèmes d'automatisation, mais la description ne mentionne aucun système déployé dans l'un ou l'autre. On ignore si des conceptions générées pour une tâche peuvent être transposées à d'autres.
L'épreuve concrète de la conception de robots par IA sera physique : les manipulateurs générés pourront-ils être fabriqués, fonctionner de façon fiable hors simulation, et égaler ou dépasser les solutions conçues par des humains sur une tâche définie ? L'entretien témoigne de l'intérêt actif d'un laboratoire doté d'une philosophie de conception claire. Les preuves que cette approche produit de meilleurs robots devront venir des résultats publiés par le groupe.