L'intelligence artificielle physique (aussi appelée « intelligence incarnée », ou , ou « intelligence matérielle ») désigne, dans le domaine des IA frontière, un nouveau paradigme, encore émergent, où l'intelligence quitte le Cloud pour être physiquement « incarnée ». Autrement dit : c’est une intelligence artificielle qui a un vrai « corps » et qui apprend en bougeant, en touchant, en observant et en réagissant au vrai monde autour d’elle (un peu comme un animal ou un humain), et non pas dans un monde virtuel. Cette IA ne « pense » pas seulement avec un ordinateur : son corps, ses matériaux et ses capteurs l’aident aussi à comprendre et à agir. L’idée derrière ce concept est que l’intelligence vient de l’interaction entre : Un système de contrôle (le logiciel, qui joue ici un peu le rôle d'un cerveau, doté d'une certaine capacité de mémoire) ; Un « corps » matériel. Ce corps peut être doté d'actionneurs (pour se déplacer et agir sur l'environnement). Il peut aussi être doté de capteurs (inspirés des sens, possiblement avec des capacités bien plus étendues que celle des animaux (humain compris), lui permettant par exemple de « voir », au delà de la lumière visible tout le spectre du rayonnement électromagnétique (et de produire une cartographie 3D dynamique grâce au lidar), d'« entendre » les infrasons et les ultrasons, d'être doté de capacités poussées d'intéroception, de toucher avec dextérité)) ; ce « corps » pouvant en outre être composé de matériaux intelligents, de structures mécaniques programmables, de mécanismes d'auto‑adaptation, d'une mémoire physique, de capacités logiques et computationnelles intégrées ; L'environnement physique (terrestre, ou extra-terrestre). ... en postulant que les capacités cognitives émergentes peuvent apparaitre dans ces conditions F. Iida , Embodied Artificial Intelligence, Springer, 2004, : . Voir aussi C. G. Langton, Artificial life: an overview, Cambridge, MIT Press, ..
Un courant de la robotique estime qu'à l'avenir, la robotique molle pourrait disposer d'une intelligence incarnée intégrée au corps même du robot, c'est à dire combinant formes, fonctions et mécaniques adaptatives avec des systèmes de calcul qui pourraient être centralisé, décentralisé ou embarqués, rendant des machines (robots) plus sobres en énergie tout en pouvant mieux s'adapter à des environnements complexes et changeants (terrestres, sous-marins, spatiaux...), grâce à la conception pluridisciplinaire d'une intelligence mécanique (« mechanical intelligence »).
Un autre courant de l'IA physique vise à produire des corps artificiels capables d'intelligence autonome sans électronique, qui pourraient éventuellement évoluer dans les environnements extrêmes ou à des micro‑échelles.
Toutes ces approches, notamment développées dans le cadre de l'internet des objets, ancrent l'IA dans les lois de la physique et le monde réel ; elles s'opposent aux conceptions historiques dites « désincarnées » de l'IA symbolique, qui considéraient la cognition comme un traitement abstrait d'informations, indépendamment de son support physique.
Éléments de définition Le concept d'« intelligence embarquée » (qui inclue l' « Edge AI ») est proche de celui de l'« IA physique », mais il désigne plus généralement l'exécution locale d'algorithmes d'intelligence artificielle sur un dispositif matériel aux ressources contraintes (mémoire, puissance et/ou vitesse de calcul, mobilité, capteurs, énergie...).. Un critère fondamental qui définit l'IA physique est la localisation de l'exécution du calcul : l'IA est exécutée directement par l'appareil (qui peut être un robot, un smartphone ou un capteur) sans dépendre d'une connexion permanente à un serveur distant ou au cloud, éventuellement dans le cadre d'une intelligence ambiante, facilitée par des réseaux pervasifs comme le Wifi et la communication par satellite.
À l'inverse, l'IA physique (IA incarnée ou Embodied A) renvoie spécifiquement aux approches où les capacités cognitives d'un agent émergent de l'interaction dynamique entre son corps physique, ses propriétés matérielles et son environnement (Pfeifer & Bongard, 2006) ; le critère central étant ici l'incarnation (embodiment) où les structures physiques, mécaniques et sensorielles participent activement au processus de cognition et de prise de décision, selon Brooks (1991).
Le paradigme de l'IA physique ne doit pas être confondu avec celui du CPS (Cyber-Physical Systems)Mäkelburg, J., Perez-Palacin, D., Mirandola, R., & Acosta, M. (2026). Surveying uncertainty representation: a unified model for cyber-physical systems. Computing, 108(5), 68 |https://link.springer.com/article/10.1007/s00607-026-01657-6. |consulté le=2026-06-19.Lyshevski, S. (2026). Design and Control of Physical and Cyber-Physical Systems. CRC Press. qui est une architecture qui connecte simplement calcul et monde physique (tandis que l'IA physique est un paradigme d'intelligence incarnée où le « corps » et les lois physiques participent eux‑mêmes au raisonnement). Ainsi, un système d'IA peut être « embarqué » dans un bras robotique, un véhicule autonome, ou un robot humanoïde ou un autre système physique sans être une « IA physique », et il peut être physique sans nécessairement reposer sur de l'informatique embarquée : Une IA embarquée devient « physique » quand elle exploite directement la mécanique, les matériaux ou la sensorimotricité d'un robot qui la porte ou lui sert de médiateur pour interagir avec le monde réel ; inversement, de nombreuses IA embarquées ne relèvent pas de l'IA physique : par exemple dans le cas d'un modèle de reconnaissance d'activité intégré à des lunettes connectées ou d'un classifieur léger s'exécutant sur un microcontrôleur industriel. ; une IA physique peut s'appuyer sur une intelligence embarquée (pour gagner en autonomie), mais ce n'est pas une obligation technique : l'essentiel réside dans son couplage physique avec l'environnement (même si des calculs lourds peuvent être déportés sur un serveur externe ou un cluster de calcul).
L'IA physique intègre directement les propriétés du corps (robotique et peut-être un jour humain, dans l'hypothèse de l'augmentation de l'être humain) et des systèmes distribués — edge computing, fog computing et IoT — de sorte que cette intelligence ne repose plus seulement sur des données issues de capteurs, mais sur une cognition dite incarnée et répartie dans la matière et l'environnement..
Rien ne s'oppose en effet à ce qu'une IA physique fonctionne de manière éclatée, à la manière d'un super-organisme constitué d'agents intelligents coopérant en essaim ; avec une intelligence distribuée et d'éventuelles capacités de calcul over‑the‑air où plusieurs dispositifs transmettent simultanément leurs signaux de manière à ce que le canal radio réalise lui-même des calculs (agrégation mathématique comme une somme ou une moyenne, par exemple), pendant la transmission plutôt qu'après réception ; avec alors de possibles comportements émergents liés aux propriétés des groupes d'agents intelligents coopérant en essaim)..
De même les robots peuvent être dotés de capteurs plus performants que ceux des animaux, et disposés à des endroits différents (par exemple, un robot produit par la startup chinoise TARS Robotics se montre déjà capable de broder grâce à une vision artificielle stéréoscopique « embarquée » de très haute précision (sub-millimétrique), lui permettant d'enfiler un fil dans le chat d'une aiguille, et de suivre le fil et ajuster ses gestes en temps réel en positionnant correctement l'aiguille à la face inférieure du tissus, avec des résultats qui approchent ceux d’un artisan humain.. La main d'un robot peut être dotée d'une caméra lui permettant de ne cueillir que des fruits murs ou de désherber uniquement là où des adventices gênantes sont présentes. Ces apports sont cependant généralement plus couteux en énergie et en ressources non renouvelables que les solutions développée par la nature et la sélection naturelle.
Historique et fondements vignette|redresse=1.5|Représentation graphique du positionnement du sujet « cognition incarnée », comme domaine situé à la croisée de plusieurs domaines ou sciences.
On comprend intuitivement qu'un organisme vivant doté d'un cerveau ne serait pas intelligent sans ses organes des sens, et dans le corps qui sont nécessaires pour explorer le monde et y agir.. Mais on se demande néanmoins si l'intelligence requiert ou non, systématiquement, un corps ou l'équivalent d'un corps pour atteindre le niveau d'une intelligence artificielle générale..
Les premières formulations explicites de l'hypothèse de l'IA incarnée apparaissent dans les années 1980 et 1990, notamment avec les travaux de Rodney Brooks au MIT. Ce dernier défend une robotique fondée sur l'action et la perception située, plutôt que sur des représentations internes complexes.
Parallèlement, un chercheur suisse en robotique et sciences cognitives, Rolf Pfeifer, pionnier de l'intelligence incarnée et de la robotique inspirée du corps humain, développe le concept de « computation morphologique » () ; selon ce concept, la sélection évolutive a fait que la forme, les matériaux et les propriétés mécaniques d'un corps humain ou animal contribuent directement au traitement de l'information, réduisant ainsi la charge computationnelle du système de contrôle (cerveau). Selon lui, au début du siècle, alors que les organismes vivants évoluent dans un monde sans cesse changeant et riche, les robots industriels opèrent encore dans des environnements strictement contrôlés, mais s'inspirer du vivant permettra progressivement de créer des machines..
L'histoire de l'IA physique s'inscrit donc aussi dans la continuité de la cybernétique, de la biologie du comportement et des « sciences cognitives incarnées », qui soulignent le rôle des boucles perceptions‑actions/rétroactions dans l'émergence de comportements adaptatifs. Dans les années 1990, les recherches sur le comportement adaptatif montrent déjà que celui‑ci ne dépend pas que des neurones et des circuits neuronaux, mais résulte de l'interaction continue du système nerveux avec le corps et son environnement Iida F et Pfeifer R (2006) « Sensing through body dynamics», Robotics and Autonomous Systems, 54(8), .. Le traitement sensoriel et les réponses motrices filtrent et structurent l'information disponible pour le système nerveux, tandis que l'évolution et le développement conjoint du corps et du système nerveux créent des formes de complémentarité fonctionnelle entre les deux. La morphologie corporelle impose des contraintes mais offre aussi des opportunités pour le contrôle moteur, et les boucles de rétroaction entre corps (qui peut être adapté à la vie terrestre, aquatique, aérienne, souterraine ou en milieu extrême) et système nerveux sont essentielles à l'expression d'un comportement intelligent et adaptatif. Dans ce cadre, la neuroéthologie computationnelle, qui modélise conjointement le contrôle neural et les propriétés périphériques des organismes, constitue une méthode prometteuse pour comprendre comment l'intelligence émerge de ces interactions couplées..
Après un demi-siècle de développement de l'IA, la notion d'IA physique est née de plusieurs constats fondamentaux : en particulier, celui qu'un système intelligent ne peut pas être compris ni conçu indépendamment du monde réel, et donc de son corps (ou de ce qui en tient lieu) et de son interaction avec le monde réel. Les systèmes incarnés (c'est à dire installés dans un corps ou équivalent) ne sont pas seulement soumis à des contraintes physiques (forces, énergie, friction, usure...) ; leur morphologie et leurs matériaux façonnent aussi, directement, la manière dont ils sélectionnent, transforment et structurent l'information qu'ils perçoivent..