L’IA peut-elle gérer le monde réel ? Le dernier défi d’AGIBOT apporte la réponse.
AGIBOT a profité de l’AGIBOT World Challenge 2026 pour pousser l’évaluation de l’IA incarnée au-delà des environnements virtuels et la confronter au monde réel, en réunissant 526 équipes de recherche et d’entreprises issues de 27 pays pendant l’ICRA 2026.
L’entreprise basée à Shanghai, spécialisée dans la robotique a conçu la compétition autour d’une préoccupation croissante dans le secteur : les systèmes d’IA performants en simulation peuvent-ils obtenir les mêmes résultats une fois déployés sur des robots physiques ? Plutôt que de s’appuyer uniquement sur des scores de benchmark générés dans des environnements virtuels, le défi a intégré des robots réels, des tâches réelles et des méthodes d’évaluation standardisées.
Les finalistes devaient accomplir des tâches à l’aide de l’AGIBOT G2 robot humanoïde lors d’une finale en présentiel organisée à Vienne. Cette approche accordait une plus grande importance à des facteurs comme la stabilité, l’adaptabilité et l’exécution de tâches sur le long terme, des qualités essentielles au déploiement dans le monde réel, mais souvent difficiles à mesurer par la seule simulation.
- Deux catégories ont testé les capacités fondamentales de l’IA
- L’équipe de vivo décroche la première place dans la catégorie raisonnement
- Un véritable supermarché sert de terrain d’essai
- Une équipe de l’Académie chinoise des sciences en tête du classement des modèles du monde
- AGIBOT ouvre sa plateforme de développement
Deux catégories ont testé les capacités fondamentales de l’IA
La compétition était divisée en deux catégories ciblant différents aspects de l’intelligence incarnée.
La catégorie Reasoning to Action (R2A) examinait la manière dont les robots interprètent les instructions, comprennent leur environnement, élaborent des plans et exécutent des tâches dans des environnements physiques. Elle constitue une extension de l’évaluation précédente d’AGIBOT, centrée sur la manipulation, en élargissant l’analyse de la simple exécution de tâches à une chaîne complète de raisonnement et d’action.
La catégorie World Model (WM) se concentrait sur la prédiction et la compréhension de l’environnement. Les équipes devaient concevoir des systèmes capables de prévoir comment les environnements physiques évolueraient en réaction aux actions des robots et aux données de leurs capteurs.
Selon AGIBOT, cette structure en deux catégories reflète l’évolution du secteur : après avoir appris aux robots à exécuter des tâches, il s’agit désormais de leur permettre de comprendre, de prédire et de prendre des décisions dans des environnements dynamiques.
Les participants étaient issus d’un éventail d’universités, d’instituts de recherche, de start-up et d’entreprises technologiques. Plus de 100 équipes ont dépassé les exigences de performance minimales de la compétition.
L’équipe de vivo décroche la première place dans la catégorie raisonnement
Les participants de la catégorie R2A ont entraîné leurs modèles à l’aide du jeu de données open source AGIBOT WORLD et les ont testés via Genie Sim 3.0. Le benchmark mesurait plusieurs capacités, dont la compréhension du langage, le raisonnement spatial, la gestion des perturbations, les compétences de manipulation élémentaire et les performances de transfert en zero-shot.
PrismBot, une équipe de vivo, a pris la première place du classement final. RP-VLA, de Shanghai RoboParty, a terminé deuxième, tandis que GreenVLA s’est classée troisième.
Un véritable supermarché sert de terrain d’essai
L’une des innovations les plus concrètes de l’événement était un benchmark en supermarché développé conjointement par AGIBOT et Dexmal.
Le benchmark plaçait les robots dans un environnement commercial où ils devaient parcourir les rayons, localiser des produits, saisir des articles, les transporter et les déposer aux emplacements indiqués. Les équipes devaient composer avec des contraintes du monde réel, comme la hauteur des étagères et le placement aléatoire des produits.
Plutôt que de fonctionner uniquement en simulation, les participants ont piloté à distance des robots physiques via des API, ce qui a permis aux organisateurs d’évaluer les performances des algorithmes dans des conditions de déploiement réalistes.
Le benchmark introduisait également des difficultés telles que la chute d’objets et les échecs de préhension, créant des conditions qui se rapprochent davantage du fonctionnement réel des robots.
Une équipe de l’Académie chinoise des sciences en tête du classement des modèles du monde
La compétition World Model a produit un palmarès différent. NeoVerse-ABot, une équipe commune de l’Institute of Automation of the Chinese Academy of Sciences et d’Amap CV Lab, a décroché la première place.
L’équipe PAI@IAII, issue de l’Institute of Industrial Artificial Intelligence de l’Académie chinoise des sciences, a obtenu la deuxième place, tandis que l’équipe Loop, de l’University of Science and Technology of China, a terminé troisième.
Cette catégorie visait à évaluer dans quelle mesure les systèmes d’IA pouvaient modéliser et anticiper les interactions avec le monde physique, notamment en présence d’événements imprévus.
AGIBOT ouvre sa plateforme de développement
Au-delà de la compétition, AGIBOT a également mis à disposition un cadre de développement plus large destiné à soutenir la recherche sur l’IA incarnée.
Cette plateforme comprend le jeu de données open source AGIBOT WORLD, la plateforme de simulation Genie Sim 3.0 et la plateforme robotique humanoïde AGIBOT G2. Ensemble, ces outils sont conçus pour aider les développeurs à entraîner, évaluer et valider des systèmes d’IA robotique, de la simulation au déploiement physique.
L’entreprise a indiqué que les ressources développées dans le cadre du défi alimenteraient ses initiatives actuelles en matière de benchmarks et d’open source. Parmi les projets à venir figurent le lancement d’un classement en ligne pour la simulation, l’ajout de nouvelles tâches de test et l’élargissement de la couverture des benchmarks afin de fournir des mesures plus complètes des performances de l’IA incarnée.
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