AgiBot publie en open source un jeu de données pour apprendre aux robots à décider, avec d'abord 150 heures de données de robots réels

AgiBot a publié le 22 octobre en open source Physical Reasoning, quatrième volet de sa série de jeux de données AGIBOT WORLD 2026 et première des sept annonces de sa série « AI WAVE » de produits d'IA incarnée. L'entreprise explique que l'objectif de conception est passé de la « difficulté de manipulation » à la « difficulté de décision » : une même tâche est enregistrée dans différents états de départ, si bien que réapprovisionner le minibar d'un hôtel jusqu'à trois bouteilles impose de distinguer les vides des pleines et de compter avant de décider combien en ajouter, et qu'une clé dans une boîte peut être saisie directement ou seulement après avoir déplacé la boîte. Les erreurs sont annotées au même titre que les réussites.

Cette publication sert aussi d'avant-goût de la pile logicielle d'AgiBot. L'entreprise indique que les données entraîneront son prochain framework d'agents et un nouveau modèle de fondation ; son calendrier prévoit Genie Master, présenté comme le lien entre les agents et le monde physique, le 27 octobre, et le modèle de fondation le 29 octobre. Le premier lot compte 150 heures, peu pour enseigner le jugement. Les annotations de décision s'accompagnent toutefois de trajectoires d'action de robots réels et d'annotations de boîtes, de points et de lignes, de sorte que le jeu peut aussi entraîner des politiques d'action classiques.

Le test d'AgiBot aura lieu les 2 et 3 novembre : six robots G2 travailleront en quatre équipes dans une vraie supérette, filmés en direct pendant 24 heures. Quand le comptage du rayon ne correspondra pas au plan, compteront-ils avant de réapprovisionner ?