# RoboACE améliore le taux de réussite des robots sur LIBERO-PRO

> Des chercheurs présentent un système qui adapte à la fois les défis d’entraînement des robots et leurs routines d’exécution. Une fois figé, il a atteint un taux de réussite de 74 % sur LIBERO-PRO.

Oossa · 2026-11-11 · https://oossa.com/fr/roboace-reports-higher-robot-success-on-libero-pro

Les chercheurs à l’origine de RoboACE proposent une méthode permettant aux agents robotiques de progresser en adaptant à la fois les défis sur lesquels ils s’entraînent et les routines qu’ils utilisent pour les réaliser. Le cadre s’appuie sur des modèles de fondation figés et alterne entre la mise à jour du programme d’entraînement et celle du dispositif d’exécution.

Lors des évaluations menées par les chercheurs, le déploiement ainsi obtenu, une fois figé, a atteint un taux de réussite de 74,0 % sur LIBERO-PRO. C’est 15 points de pourcentage de plus que le déploiement initial et 13,5 points de plus que l’exécution directe par son contrôleur vision-langage-action.

## Les faits

- RoboACE a été publié sur arXiv sous le numéro d’article 2611.13034.
- Sur LIBERO-PRO, le taux de réussite annoncé était de 74,0 %. 

## Pourquoi c'est important

Pour les chercheurs en robotique qui évaluent des moyens d’améliorer les compétences des robots sans modifier le modèle sous-jacent, RoboACE fait état de gains liés à l’adaptation du choix des exercices et des routines d’exécution. On ignore toutefois si ces gains se retrouvent au-delà des tâches testées de la famille LIBERO.

## Sources et références

1. [RoboACE: Adversarial Co-Evolution for Robot Self-Improvement](https://arxiv.org/abs/2611.13034) – arXiv cs.RO, 2026-11-11

Dernière mise à jour: 2026-11-11