PlbKin190/physical-ai-atlas-data huggingface dataset:
Term: Physical AI
Terme : IA physique
Category: fundamentals
Definition: Artificial intelligence that perceives, reasons about, and acts on the real physical world through machines such as robots, vehicles, and industrial equipment. Unlike purely digital AI, it must cope with sensor noise, real-world physics, latency, and safety constraints. The term went mainstream in 2024-2025 as foundation models began controlling robots directly, from warehouse arms to humanoids.
Définition : Intelligence artificielle qui perçoit, raisonne et agit sur le monde physique réel à travers des machines : robots, véhicules, équipements industriels. Contrairement à l'IA purement numérique, elle doit composer avec le bruit des capteurs, la physique réelle, la latence et les contraintes de sécurité. Le terme s'est imposé en 2024-2025 quand les modèles de fondation ont commencé à piloter directement des robots.
Term: Embodied AI
Terme : IA incarnée
Category: fundamentals
Definition: A research field studying agents that learn through a body, physical or simulated, interacting with an environment. Its core hypothesis is that intelligence emerges from the sensorimotor loop between perception and action, not from passive data alone. Embodied AI underpins modern robot learning, from autonomous navigation to dexterous manipulation, and is often used interchangeably with physical AI.
Définition : Champ de recherche qui étudie des agents apprenant à travers un corps, physique ou simulé, en interaction avec un environnement. Son hypothèse centrale : l'intelligence émerge de la boucle sensorimotrice entre perception et action, pas uniquement de données passives. L'IA incarnée fonde l'apprentissage robotique moderne, de la navigation autonome à la manipulation dextre, et recouvre largement la notion d'IA physique.
Term: Humanoid robot
Terme : Robot humanoïde
Category: fundamentals
Definition: A general-purpose robot with a human-like body plan, typically two legs or a wheeled base, two arms, and a torso, designed to operate in spaces built for people: factories, warehouses, eventually homes. The humanoid form factor promises task versatility without redesigning the workplace. Leading platforms include Tesla Optimus, Figure, Agility Digit, Unitree, and Boston Dynamics Atlas.
Définition : Robot polyvalent à morphologie humaine, généralement deux jambes ou une base roulante, deux bras et un torse, conçu pour évoluer dans des espaces pensés pour l'homme : usines, entrepôts, à terme domiciles. Cette forme promet une grande polyvalence de tâches sans réaménager le poste de travail. Plateformes de référence : Tesla Optimus, Figure, Agility Digit, Unitree, Boston Dynamics Atlas.
Term: Autonomous Mobile Robot (AMR)
Terme : Robot mobile autonome (AMR)
Category: fundamentals
Definition: A mobile robot that navigates dynamically using onboard sensors, SLAM-based maps, and path planning, rather than following fixed guidance. AMRs reroute around people and obstacles in real time, which makes them suited to shared, changing environments such as warehouses and hospitals. They are the flexible successor to AGVs for intralogistics and material transport.
Définition : Robot mobile qui navigue de façon dynamique grâce à ses capteurs embarqués, une cartographie de type SLAM et une planification de trajectoire, sans guidage fixe. L'AMR contourne personnes et obstacles en temps réel, ce qui le destine aux environnements partagés et changeants comme les entrepôts ou les hôpitaux. C'est le successeur flexible de l'AGV pour l'intralogistique.
Term: Automated Guided Vehicle (AGV)
Terme : AGV (véhicule à guidage automatique)
Category: fundamentals
Definition: A driverless transport vehicle that follows fixed guidance infrastructure: buried wires, magnetic tape, reflectors, or QR codes on the floor. AGVs are reliable and predictable but stop when their path is blocked and require infrastructure changes to modify routes. They remain widespread in mature intralogistics installations, increasingly displaced or complemented by more flexible AMRs.
Définition : Véhicule de transport sans conducteur qui suit une infrastructure de guidage fixe : fils enterrés, bande magnétique, réflecteurs ou QR codes au sol. Fiable et prévisible, l'AGV s'arrête si sa trajectoire est bloquée et tout changement d'itinéraire exige de modifier l'infrastructure. Très répandu dans les installations intralogistiques matures, il est progressivement complété ou remplacé par des AMR plus flexibles.
Term: Collaborative robot (cobot)
Terme : Robot collaboratif (cobot)
Category: fundamentals
Definition: An industrial robot arm designed to work alongside humans without safety fencing, using power and force limiting, speed monitoring, and rounded, sensorized designs. Cobots trade payload and speed for safety and ease of programming, making automation accessible to small manufacturers. Universal Robots popularized the category; safety requirements are specified in ISO 10218 and ISO/TS 15066.
Définition : Bras robotisé industriel conçu pour travailler aux côtés d'opérateurs humains sans enceinte grillagée, grâce à la limitation de puissance et de force, au contrôle de vitesse et à un design arrondi et instrumenté. Le cobot échange charge utile et vitesse contre sécurité et simplicité de programmation, rendant l'automatisation accessible aux PME. Universal Robots a popularisé la catégorie ; les exigences de sécurité relèvent d'ISO 10218 et ISO/TS 15066.
Term: Teleoperation
Terme : Téléopération
Category: fundamentals
Definition: Remote control of a robot by a human operator, through joysticks, motion-capture suits, VR interfaces, or leader-follower arms. Beyond intervention in hazardous environments, teleoperation has become the main method for collecting demonstration data used to train manipulation policies by imitation learning. Many humanoid demos shown publicly mix autonomous behavior with teleoperated segments.
Définition : Commande à distance d'un robot par un opérateur humain, via joysticks, combinaisons de capture de mouvement, interfaces VR ou bras leader-follower. Au-delà de l'intervention en milieu dangereux, la téléopération est devenue la principale méthode de collecte de démonstrations pour entraîner des politiques de manipulation par imitation. Beaucoup de démonstrations publiques d'humanoïdes mélangent autonomie réelle et séquences téléopérées.
Term: Proprioception
Terme : Proprioception
Category: fundamentals
Definition: A robot's sense of its own body state: joint positions and velocities, motor torques, orientation, and balance, measured by encoders, current sensing, and inertial units. Proprioceptive feedback runs at high frequency and is essential for locomotion, force control, and contact-rich manipulation. It complements exteroception, the perception of the external world through cameras and LiDAR.
Définition : Perception qu'a un robot de son propre état corporel : positions et vitesses articulaires, couples moteurs, orientation, équilibre, mesurés par encodeurs, capteurs de courant et centrales inertielles. Ce retour proprioceptif, échantillonné à haute fréquence, est indispensable à la locomotion, au contrôle en effort et à la manipulation avec contact. Il complète l'extéroception, la perception du monde extérieur par caméras et LiDAR.
Term: Degrees of freedom (DoF)
Terme : Degrés de liberté (DoF)
Category: fundamentals
Definition: The number of independent motions a mechanism can perform, typically one per actuated joint. A standard industrial arm has six DoF, enough to place a tool at any position and orientation in its workspace. Humanoids commonly exceed thirty DoF, and dexterous hands add twenty or more, which multiplies control complexity and cost.
Définition : Nombre de mouvements indépendants qu'un mécanisme peut effectuer, en général un par articulation motorisée. Un bras industriel standard compte six degrés de liberté, de quoi placer un outil à n'importe quelle position et orientation dans son espace de travail. Les humanoïdes en dépassent couramment trente, et une main dextre en ajoute vingt ou plus, ce qui multiplie complexité de commande et coût.
Term: End effector
Terme : Effecteur terminal
Category: fundamentals
Definition: The tool mounted at the end of a robot arm that interacts with the workpiece: a two-finger gripper, suction cup array, welding torch, screwdriver, or multi-fingered hand. End effector choice often determines what tasks a cell can perform and drives a large share of integration effort. Quick-change systems let one robot swap tools automatically.
Définition : Outil monté à l'extrémité d'un bras robotisé pour interagir avec la pièce : pince à deux doigts, préhenseur à ventouses, torche de soudage, visseuse ou main multi-doigts. Le choix de l'effecteur détermine souvent les tâches réalisables par la cellule et concentre une grande part de l'effort d'intégration. Des systèmes de changement rapide permettent au robot de changer d'outil automatiquement.
Term: Perception-action loop
Terme : Boucle perception-action
Category: fundamentals
Definition: The continuous cycle in which a robot senses its environment, interprets the data, decides on an action, executes it, and observes the result, feeding the next cycle. Loop frequency matters: locomotion controllers run at hundreds of hertz while high-level reasoning may run at a few hertz. Closing this loop robustly is the defining challenge of physical AI.
Définition : Cycle continu par lequel un robot perçoit son environnement, interprète les données, décide d'une action, l'exécute et observe le résultat, qui alimente le cycle suivant. La fréquence compte : les contrôleurs de locomotion tournent à plusieurs centaines de hertz quand le raisonnement de haut niveau se contente de quelques hertz. Fermer cette boucle de façon robuste est le défi fondateur de l'IA physique.
Term: Autonomy
Terme : Autonomie
Category: fundamentals
Definition: The degree to which a robot performs tasks without human intervention, ranging from teleoperation through shared control and supervised autonomy to full autonomy. In industrial deployments, autonomy is always bounded: an operational design domain defines the environments and tasks within which the system is validated to operate, with human takeover or safe stop outside those limits.
Définition : Degré auquel un robot accomplit ses tâches sans intervention humaine, de la téléopération au contrôle partagé, puis à l'autonomie supervisée et à l'autonomie complète. En déploiement industriel, l'autonomie est toujours bornée : un domaine de conception opérationnelle définit les environnements et tâches pour lesquels le système est validé, avec reprise humaine ou arrêt sûr en dehors de ces limites.
Term: SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
Terme : SLAM (localisation et cartographie simultanées)
Category: fundamentals
Definition: A family of algorithms that lets a robot build a map of an unknown environment while simultaneously estimating its own position within that map, using LiDAR, cameras, or both fused with inertial data. SLAM is the foundation of AMR navigation and is challenged by dynamic scenes, long corridors, and visually repetitive environments.
Définition : Famille d'algorithmes permettant à un robot de construire la carte d'un environnement inconnu tout en estimant simultanément sa propre position dans cette carte, à partir de LiDAR, de caméras, ou des deux fusionnés avec des données inertielles. Le SLAM est le socle de la navigation des AMR ; scènes dynamiques, longs couloirs et environnements visuellement répétitifs restent ses points durs.
Term: Vision-Language-Action model (VLA)
Terme : Modèle VLA (vision-langage-action)
Category: models
Definition: A neural network that takes camera images and a natural-language instruction as input and outputs robot actions directly, extending vision-language models with an action head. VLAs generalize across objects and tasks better than task-specific controllers. Landmark models include RT-2, OpenVLA, pi-zero from Physical Intelligence, and NVIDIA GR00T, most trained on large multi-robot demonstration datasets.
Définition : Réseau de neurones qui prend en entrée des images caméra et une instruction en langage naturel, et produit directement des actions robot, en étendant un modèle vision-langage par une tête d'action. Les VLA généralisent mieux entre objets et tâches que les contrôleurs spécialisés. Modèles marquants : RT-2, OpenVLA, pi-zero de Physical Intelligence, NVIDIA GR00T, entraînés sur de grands jeux de démonstrations multi-robots.
Term: Vision-Language Model (VLM)
Terme : Modèle vision-langage (VLM)
Category: models
Definition: A foundation model trained jointly on images and text, able to describe scenes, answer questions about them, and ground language in visual content. In robotics, VLMs serve as the semantic backbone: they identify objects, interpret instructions, and plan task steps, while a separate control policy executes the motions. VLAs are built by extending VLMs with action outputs.
Définition : Modèle de fondation entraîné conjointement sur images et texte, capable de décrire une scène, de répondre à des questions sur celle-ci et d'ancrer le langage dans le contenu visuel. En robotique, le VLM sert de colonne vertébrale sémantique : il identifie les objets, interprète les consignes et planifie les étapes, tandis qu'une politique de contrôle distincte exécute les mouvements. Les VLA sont des VLM étendus avec des sorties d'action.
Term: World model
Terme : World model (modèle de monde)
Category: models
Definition: A learned model that predicts how an environment will evolve, given current observations and candidate actions. World models let agents imagine outcomes before acting, plan in latent space, and train policies inside their own simulation. In physical AI they power video-prediction foundation models such as NVIDIA Cosmos and are considered a key route toward robots that reason about physics.
Définition : Modèle appris qui prédit l'évolution d'un environnement à partir des observations courantes et d'actions candidates. Un world model permet à un agent d'imaginer les conséquences avant d'agir, de planifier dans un espace latent et d'entraîner des politiques dans sa propre simulation. En IA physique, il alimente les modèles de fondation de prédiction vidéo comme NVIDIA Cosmos, une voie clé vers des robots qui raisonnent sur la physique.
Term: JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture)
Terme : JEPA (architecture prédictive à plongement joint)
Category: models
Definition: A self-supervised architecture, introduced by Yann LeCun in 2022, that predicts a future or masked observation in an abstract representation space rather than reconstructing raw pixels or tokens, using an energy-based model with separate context and target encoders. Implemented as I-JEPA (images, 2023), V-JEPA and V-JEPA 2 (video, 2024-2025), it underpins AMI Labs' world models and is positioned as an alternative to autoregressive LLMs for planning and reasoning about the physical world.
Définition : Architecture auto-supervisée, introduite par Yann LeCun en 2022, qui prédit une observation future ou masquée dans un espace de représentation abstrait plutôt que de reconstruire des pixels ou des tokens bruts, via un modèle à base d'énergie à encodeurs séparés. Déclinée en I-JEPA (images, 2023), V-JEPA et V-JEPA 2 (vidéo, 2024-2025), elle fonde les world models d'AMI Labs et se positionne comme une alternative aux LLM autorégressifs pour la planification et le raisonnement sur le monde physique.
Term: Foundation model
Terme : Modèle de fondation
Category: models
Definition: A large neural network pre-trained on broad, diverse data that can be adapted to many downstream tasks through fine-tuning or prompting, rather than being built for a single purpose. In robotics, foundation models aim to provide general skills, perception, language understanding, and manipulation priors, that transfer across robots and tasks, replacing per-application engineering.
Définition : Grand réseau de neurones pré-entraîné sur des données vastes et variées, adaptable à de nombreuses tâches en aval par fine-tuning ou par prompt, plutôt que conçu pour un usage unique. En robotique, les modèles de fondation visent à fournir des compétences générales, perception, compréhension du langage, a priori de manipulation, transférables entre robots et tâches, en remplacement de l'ingénierie au cas par cas.
Term: Policy
Terme : Policy (politique de contrôle)
Category: models
Definition: In robot learning, the function that maps observations, such as camera images and proprioceptive state, to actions, such as joint targets or end-effector motions. A policy can be a small task-specific network or a large VLA. Training methods include imitation learning from demonstrations and reinforcement learning from reward signals; deployment requires the policy to run within real-time control budgets.
Définition : En apprentissage robotique, fonction qui associe aux observations, images caméra et état proprioceptif, des actions, consignes articulaires ou mouvements de l'effecteur. Une policy peut être un petit réseau spécialisé ou un grand VLA. Elle s'entraîne par imitation à partir de démonstrations ou par renforcement à partir de récompenses ; en déploiement, elle doit s'exécuter dans le budget temps réel du contrôleur.
Term: Imitation learning
Terme : Apprentissage par imitation
Category: models
Definition: Training a robot policy from human demonstrations, usually collected by teleoperation or kinesthetic guidance, instead of hand-coding behaviors or defining reward functions. It is currently the dominant recipe for manipulation skills because demonstrations encode subtle contact strategies that are hard to specify. Its main limits are data cost and compounding errors when the robot drifts from demonstrated states.
Définition : Entraînement d'une politique robot à partir de démonstrations humaines, collectées le plus souvent par téléopération ou guidage kinesthésique, plutôt qu'en codant les comportements ou en définissant des récompenses. C'est aujourd'hui la recette dominante pour la manipulation, car les démonstrations capturent des stratégies de contact difficiles à spécifier. Ses limites : le coût des données et l'accumulation d'erreurs quand le robot s'écarte des états démontrés.
Term: Behavior cloning
Terme : Behavior cloning (clonage de comportement)
Category: models
Definition: The simplest form of imitation learning: supervised training of a policy to reproduce the actions a demonstrator took in each observed state, treating demonstrations as a labeled dataset. It is easy to implement and scales with data, but suffers from distribution shift: small errors take the robot into states absent from training data, where predictions degrade further.
Définition : Forme la plus simple d'apprentissage par imitation : entraînement supervisé d'une politique à reproduire l'action du démonstrateur dans chaque état observé, les démonstrations servant de jeu de données étiqueté. Facile à implémenter et scalable avec les données, la méthode souffre du décalage de distribution : de petites erreurs amènent le robot dans des états absents de l'entraînement, où les prédictions se dégradent encore.
Term: Reinforcement learning (RL)
Terme : Apprentissage par renforcement (RL)
Category: models
Definition: A learning paradigm where an agent improves its policy through trial and error, guided by a reward signal rather than labeled examples. In robotics, RL is typically run at massive scale in simulation, then transferred to hardware. It excels at dynamic skills such as legged locomotion and recovery behaviors, where robust controllers emerge from millions of simulated falls.
Définition : Paradigme d'apprentissage où un agent améliore sa politique par essais et erreurs, guidé par un signal de récompense plutôt que par des exemples étiquetés. En robotique, le RL s'exécute massivement en simulation avant transfert sur le matériel. Il excelle dans les compétences dynamiques comme la locomotion à pattes et les réflexes de rattrapage, où des contrôleurs robustes émergent de millions de chutes simulées.
Term: Diffusion policy
Terme : Diffusion policy
Category: models
Definition: A manipulation policy that generates action sequences with a diffusion model, progressively denoising random noise into a coherent trajectory conditioned on observations. Popularized in 2023, the approach handles multimodal solutions gracefully: when several valid ways to grasp exist, it commits to one instead of averaging them. Diffusion heads are now common inside VLA architectures.
Définition : Politique de manipulation qui génère des séquences d'actions avec un modèle de diffusion, en débruitant progressivement un bruit aléatoire vers une trajectoire cohérente conditionnée par les observations. Popularisée en 2023, l'approche gère élégamment les solutions multimodales : quand plusieurs prises valides existent, elle en choisit une au lieu de les moyenner. Les têtes de diffusion sont désormais courantes dans les architectures VLA.
Term: Action tokens
Terme : Tokens d'action
Category: models
Definition: Discrete symbols that encode robot actions, joint deltas, gripper commands, end-effector poses, so a transformer can predict them exactly as a language model predicts words. Tokenizing actions lets robotics reuse the entire LLM toolchain: the same architecture reads an instruction, looks at images, and emits action tokens that are decoded into motor commands.
Définition : Symboles discrets encodant les actions du robot, incréments articulaires, commandes de pince, poses de l'effecteur, afin qu'un transformer les prédise exactement comme un modèle de langage prédit des mots. Tokeniser les actions permet à la robotique de réutiliser toute la chaîne d'outils des LLM : la même architecture lit une consigne, regarde des images et émet des tokens d'action décodés en commandes moteur.
Term: System 1 / System 2
Terme : Système 1 / Système 2
Category: models
Definition: An architecture pattern for robot control borrowed from cognitive science: a slow, deliberate System 2, usually a vision-language model reasoning at a few hertz, sets goals and decomposes tasks, while a fast System 1 policy executes reactive motor control at tens or hundreds of hertz. Figure's Helix and NVIDIA's GR00T N1 are prominent implementations.
Définition : Patron d'architecture de contrôle robot emprunté aux sciences cognitives : un Système 2 lent et délibératif, en général un modèle vision-langage raisonnant à quelques hertz, fixe les objectifs et décompose les tâches, tandis qu'un Système 1 rapide exécute le contrôle moteur réactif à des dizaines ou centaines de hertz. Helix de Figure et GR00T N1 de NVIDIA en sont des implémentations phares.
Term: Cross-embodiment
Terme : Cross-embodiment
Category: models
Definition: Training a single model on data collected from many different robot bodies, arms, mobile manipulators, humanoids, so skills transfer across hardware instead of being locked to one platform. The Open X-Embodiment dataset, aggregating demonstrations from dozens of labs and robot types, showed that cross-embodiment training improves performance even on robots seen only sparsely in the data.
Définition : Entraînement d'un modèle unique sur des données issues de nombreux corps robotiques différents, bras, manipulateurs mobiles, humanoïdes, afin que les compétences se transfèrent entre matériels au lieu de rester liées à une plateforme. Le jeu de données Open X-Embodiment, agrégeant les démonstrations de dizaines de laboratoires et de types de robots, a montré que cet entraînement améliore les performances même sur des robots peu représentés.