# Robo‑COP permet aux robots de progresser en service

> Le nouveau système Robo‑COP entraîne conjointement les politiques des robots et leurs orchestrateurs. Le taux de réussite atteint 73,8 % en simulation et 50 % dans le monde réel.

Oossa · 2026-10-08 · https://oossa.com/fr/robo-cop-lets-robots-improve-themselves-while-deployed

Des chercheurs ont présenté Robo‑COP, une méthode qui affine simultanément, pendant l’utilisation réelle, la politique de vision-langage-action d’un robot et son orchestrateur. Le système recueille les données sur ses propres erreurs, met à jour la politique et n’adopte la nouvelle version qu’après avoir vérifié qu’elle donne de meilleurs résultats sur les tâches pour lesquelles elle a été entraînée. Sur dix tâches simulées de RoboLab, le taux de réussite est passé de 64,8 % à 73,8 % ; sur trois tâches réelles, il a progressé de 38,3 % à 50,0 %.

## Les faits

- Le taux de réussite moyen sur les tâches de simulation mises de côté pour l’évaluation est passé de 64,8 % à 73,8 %
- Le taux de réussite sur les tâches réelles mises de côté pour l’évaluation est passé de 38,3 % à 50,0 %

## Pourquoi c'est important

Les robots de service peuvent ainsi progresser sur le terrain, ce qui réduit le besoin de les reprogrammer manuellement fréquemment.

## Sources et références

1. [Co-Evolving Robot Orchestrators and Policies through Deployment](https://arxiv.org/abs/2610.09228) – arXiv cs.RO, 2026-10-08

Dernière mise à jour: 2026-10-08