GigaAI, en Chine, envoie 100 robots humanoïdes dans des foyers pour tester les corvées en conditions réelles

The GigaAI SeeLight S1 humanoid household robot hanging a button-down shirt on a balcony laundry rack.

Image: China Daily

Jun 7, 2026
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L’entreprise chinoise de robotique GigaAI a déployé un premier lot de 100 robots humanoïdes SeeLight S1 dans des environnements domestiques, lançant ce que les médias chinois présentent comme le premier test à grande échelle, dans de véritables foyers, d’un robot domestique polyvalent dans le pays.

L’entreprise basée à Wuhan explique que le projet vise à déterminer si des machines humanoïdes peuvent gérer la réalité désordonnée et imprévisible de la vie quotidienne, plutôt que de se contenter d’exécuter des démonstrations soigneusement mises en scène.

Selon des articles du Global Times et de China Daily, les robots ont déjà commencé à fonctionner dans des logements témoins, où ils accomplissent des tâches courantes comme préparer des repas, remplir le lave-vaisselle, plier le linge et ranger les vêtements.

Ce déploiement constitue une avancée importante pour l’industrie chinoise en plein essor de la robotique humanoïde, qui cherche de plus en plus à faire entrer l’intelligence artificielle incarnée dans les foyers.

Apprendre aux robots à gérer la vie quotidienne

Dans un appartement témoin de Wuhan, deux robots SeeLight S1 se sont attelés simultanément à des tâches différentes.

L’un des robots a préparé le petit-déjeuner en allant chercher les aliments, en réchauffant du poulet au micro-ondes, en débarrassant la vaisselle et en la mettant dans le lave-vaisselle. L’autre a sorti des vêtements du sèche-linge, les a pliés et les a rangés dans une armoire. Selon l’entreprise, les robots ont appris ces tâches en moins d’un mois de formation sur site.

Contrairement aux machines conventionnelles qui suivent des instructions fixes, GigaAI affirme que le SeeLight S1 s’appuie sur un modèle de fondation incarné qui lui permet de percevoir son environnement, de comprendre les commandes vocales, de planifier ses actions et d’exécuter les tâches de manière autonome.

« Il ne se contente pas d’exécuter des scripts préécrits. Le robot forme une boucle complète allant de la perception à la compréhension, puis à l’action. Un utilisateur peut lui donner une commande en langage naturel ; il peut alors interpréter la demande, planifier les étapes nécessaires, contrôler son corps pour les réaliser et continuer à apprendre au contact du monde réel », a déclaré Zhu Zheng, cofondateur de GigaAI, chief scientist and CEO de la marque SeeLight, au Global Times.

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L’entreprise affirme également que le robot peut s’adapter lorsque les meubles sont déplacés et continuer à travailler même s’il est interrompu en cours de tâche.

Pourquoi les foyers sont un défi plus important que les usines

Alors que les robots humanoïdes sont de plus en plus habiles pour exécuter des danses, des saltos et d’autres enchaînements chorégraphiés, les experts estiment que les tâches domestiques représentent un défi technique bien plus considérable.

Les usines fonctionnent dans des environnements contrôlés, avec des agencements prévisibles et des tâches répétitives. Les foyers, eux, sont différents. Les meubles changent de place, l’éclairage varie, les objets sont égarés et chaque famille a ses propres habitudes.

« Les tâches comme la danse ou les saltos reposent principalement sur ce que l’on peut appeler le “cervelet” du robot. Nombre de ces capacités peuvent être entraînées par apprentissage par renforcement dans des environnements virtuels, et la voie technologique est relativement mature », a déclaré Zhu au Global Times. « Les robots domestiques, en revanche, dépendent du “cerveau”. Ils doivent comprendre leur environnement, planifier les tâches, exécuter les opérations et apprendre en continu dans des environnements domestiques très variables. Cela exige une capacité de généralisation bien plus forte d’un scénario et d’une tâche à l’autre. »

Les chercheurs affirment que ce défi illustre le paradoxe de Moravec, une observation ancienne de l’intelligence artificielle selon laquelle les machines éprouvent souvent plus de difficultés à accomplir des tâches physiques apparemment simples que des tâches intellectuelles complexes.

Li Yonglu, professeur associé à l’université Jiao Tong de Shanghai, a déclaré au Global Times que les robots peinent encore à réaliser des activités que les humains effectuent naturellement, notamment saisir des objets et plier des vêtements.

Des progrès, mais des limites persistantes

Malgré ces démonstrations prometteuses, les robots sont encore loin de pouvoir jouer pleinement le rôle d’assistants domestiques.

Les articles cités par le Global Times indiquent que certaines tâches restent lentes et peu efficaces. Ranger quelques livres peut prendre plus de cinq minutes, tandis que plier un seul vêtement peut demander plus de dix minutes. Des utilisateurs ont également signalé que le robot pouvait renverser de l’eau en essayant de saisir une tasse.

Selon les experts, ces limites mettent en évidence l’écart entre les démonstrations en environnement contrôlé et un déploiement pratique dans les foyers.

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« L’émergence de robots domestiques encore en développement a également incité les gens à réévaluer la valeur du travail domestique », a déclaré Li, selon le Global Times. « De nombreuses corvées qui paraissent simples comptent en réalité parmi les tâches les plus difficiles à remplacer pour les robots. »

À lire également : la prestation du robot de Unitree dans America’s Got Talent a attiré une nouvelle fois l’attention sur les robots humanoïdes chinois, alors que la surveillance américaine du secteur s’intensifie.


Aminu Abdullahi

Aminu Abdullahi is a B2C and B2B technology and finance writer with more than six years of experience covering enterprise IT, cybersecurity, cloud computing, artificial intelligence, fintech, business software, and emerging technologies. His work has appeared in publications including TechRepublic, eWEEK, Channel Insider, Geekflare, Enterprise Networking Planet, eSecurity Planet, CIO Insight, and Webopedia. With a technical background in computer science, he specializes in translating complex technology topics into clear, accessible content for business leaders and decision-makers.

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