La robotique est en plein boom en Chine : entre Xpeng et son robot au réalisme troublant, et les robots danseurs de la start-up Agibot (A2 et X2, ce dernier détenant désormais le record mondial de la marche), le pays n’a plus grand chose à envier aux USA. Pays qui fut le premier à nous faire d’éclatantes démonstrations, notamment grâce à son fleuron Boston Dynamics et son robot humanoïde Atlas, ou le petit robot chien Spot. S’ils sont tous plus impressionnants les uns que les autres, ils ont tous un point en commun : ils sont aveugles à leur intégrité physique.
Si vous envoyez une mandale à Atlas, il compensera en reprenant son équilibre ; si vous balacez un coup de pied à Spot (le pauvre !), il fera de même. Ils sont insensibles au chocs physiques ou plutôt, ils ne les appréhendent que comme des vecteurs de force à contrebalancer. Sauf qu’un petit changement de décor a eu lieu depuis le 29 décembre 2025, jour de la parution d’une étude dans la revue Advanced Functional Materials. Des chercheurs chinois de la Northeast Normal University ont créé un système nerveux artificiel qui peut, au sein d’un robot, simuler la douleur, s’en souvenir et, plus fou encore, s’auto-réparer.
Comment apprendre la douleur à une machine ?
Avant que ces chercheurs ne proposent cette innovation, un robot (humanoïde ou non) ne pouvait détecter un contact physique que selon une logique binaire. 0 ou 1. On touche ou on ne touche pas. C’est pourquoi cette équipe a abandonné les composants conventionnels que l’on retrouve en robotique (les capteurs tactiles) et s’est tournée vers un autre type de technologie : les memristors.
Son avantage si on le compare à des capteurs, qui traitents les signaux isolément, c’est qu’il conserve une trace physique de son activité passée. C’est un composant dont la résistance électrique évolue selon la tension qu’il a reçue : il possède donc une mémoire intrinsèque, décentralisée, qui n’a pas besoin de transiter par un logiciel pour comprendre qu’un choc a eu lieu.
L’information est donc stockée à l’intérieur du composant lui-même et les chercheurs ont réussi à diviser cette plage de résistance en 16 paliers distincts, chacun correspondant à un niveau de douleur. Lorsqu’un choc survient, la tension modifie la structure interne du memristor, le faisant passer d’un palier à un autre.
En les assemblant, ils ont réussi à créer un nerf artificiel, imitant la fonction des nerfs humains, qui transmettent les impulsions et peuvent les analyser. En utilisant le memristor comme unité de base, le nerf robotique comprend l’intensité de l’agression sans solliciter de processeur externe.
Cette mémoire physique engendre même une hypersensibilité post-traumatique. Une fois un palier x de douleur atteint, le composant reste dans cet état de résistance modifié. Le robot devient beaucoup plus prompt à réagir au moindre effleurement ultérieur sur la même zone, mimant à la perfection une zone enflammée qui resterait à vif chez l’humain.
L’invention qui va rendre les robots immortels (ou presque)
Si l’électronique simule le signal nerveux, il fallait un corps pour encapsuler ce nerf, capable d’encaisser les coups sans finir à la casse. Pour cela, l’équipe a délaissé les polymères rigides ou les silicones utilisés en robotique contemporaine pour une matrice à base de gélatine, excellente pour la conduction ionique.
Contrairement aux câbles en cuivre qui transportent des électrons, cette gélatine laisse circuler des ions magnésium, reproduisant presque à l’identique le mécanisme de transmission chimique de nos propres nerfs. De surcroît, ce matériau présente un avantage colossal : il est capable de cicatriser. En chauffant cette matrice à 60° C, les liaisons chimiques de la gélatine se reforment de manière autonome, permettant au nerf de retrouver son intégrité physique après une coupure.
Pour être certains qu’ils étaient sur la bonne voie, les chercheurs ont connecté ce nerf artificiel au nerf sciatique d’une souris. Une fois une pression exercée sur la gélatine, elle a été convertie en un flux d’ions magnésium. Ce courant ionique, parfaitement compatible avec le langage du système nerveux animal, a été transmis dans le nerf de la souris. Le signal envoyé a shunté le cerveau du rongeur et a déclenché une contraction musculaire immédiate.
Ils ont donc recréé, synthétiquement, ce que l’on appelle un arc réflexe : le mécanisme de base du système nerveux qui permet de produire une réponse automatique, rapide et involontaire à un stimulus, sans passer par l’analyse consciente du cerveau. C’est ce qu’il se produit, par exemple, lorsque vous retirez la main d’une plaque de cuisson brûlante avant même que vous ne soyez conscient de la douleur.
À quoi bon donner le sens de la douleur à des machines pourriez-vous dire ? Une question évidemment discutable sur le plan éthique, qui trouve sa réponse dans une réalité bassement matérielle : la durabilité. Un robot capable de sentir qu’il s’abîme est un robot qui va de lui-même limiter ses mouvements pour protéger ses tissus.
Une sensibilité qui pourrait aider les robots à apprendre, à terme, ce qui est dangereux ou non, exactement comme nous le faisons durant notre enfance. Cette technologie pourrait également être transférable dans des prothèses humaines qui s’adapteraient et répondraient proportionnellement aux stimuli environnementaux.
Évidemment, nous sommes ici dans le domaine de la recherche expérimentale pure ; c’est une innovation en couveuse. Le chemin sera encore très long avant de voir ces memristors et cette gélatine ionique remplacer le métal des robots actuels et rien ne nous dit que ces matériaux organiques pourront un jour supporter les contraintes du monde réel. Nous ignorons aussi si le coût de fabrication de ces systèmes biomimétiques sera un jour compétitif, et il est tout à fait possible que que cette étude reste une brillante curiosité académique, une boussole montrant ce qui est techniquement faisable en bio-inspiration. Quoiqu’il advienne, il ne faut pas nier que c’est peut-être la première fois que le secteur de la robotique s’aventure si loin dans l’intimité du vivant ; une avancée qui nous aurait paru invraisemblable il y a à peine trois ans.
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