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A robot's failed attempt is part of the record in AGIBOT's open-source release. The Chinese robotics company has published 11,430 real-world robot trajectories across 14 industrial and household tasks, capturing not only successful actions but also breakdowns and the moments when human operators step in.
Une tentative ratée de robot fait partie des données de la publication open source d’AGIBOT. L’entreprise chinoise de robotique a publié 11 430 trajectoires de robots en conditions réelles couvrant 14 tâches industrielles et domestiques, en consignant non seulement les actions réussies, mais aussi les défaillances et les moments où des opérateurs humains interviennent.
The dataset targets reinforcement learning, in which robots improve from experience, and embodied AI, where learning is tied to interaction with the physical world. That makes it different from collections built mainly around successful expert demonstrations: AGIBOT's WORLD 2026 Theme 3 also records what happens when a learned policy struggles in an actual environment.
Le jeu de données cible l’apprentissage par renforcement, dans lequel les robots progressent grâce à l’expérience, ainsi que l’IA incarnée, où l’apprentissage est lié à l’interaction avec le monde physique. Il se distingue ainsi des collections principalement constituées de démonstrations réussies réalisées par des experts : le thème 3 de WORLD 2026, d’AGIBOT, consigne également ce qui se passe lorsqu’une politique apprise rencontre des difficultés dans un environnement réel.
The records fall into three groups. Expert demonstrations show human operators completing tasks. Autonomous policy rollouts show robots attempting tasks independently, with 1,024 successful and 1,369 failed attempts included. Human-in-the-loop trajectories capture the robot's behavior before an operator takes control, followed by the corrective actions used to recover or complete the task.
Les données se répartissent en trois groupes. Les démonstrations d’experts montrent des opérateurs humains accomplissant des tâches. Les exécutions autonomes de politiques montrent des robots tentant d’accomplir des tâches de manière indépendante, avec 1 024 tentatives réussies et 1 369 échecs. Les trajectoires avec intervention humaine consignent le comportement du robot avant la prise de contrôle par un opérateur, puis les actions correctives utilisées pour récupérer la situation ou achever la tâche.
The useful detail is in the annotation. AGIBOT says the dataset marks task progress, completion status, errors, environmental disturbances and human interventions. Researchers can therefore study not just whether a robot succeeded, but where its behavior failed and how guidance helped it recover—signals that clean demonstrations alone do not provide.
L’intérêt réside dans les annotations. AGIBOT indique que le jeu de données marque la progression de la tâche, son état d’achèvement, les erreurs, les perturbations de l’environnement et les interventions humaines. Les chercheurs peuvent donc étudier non seulement si un robot a réussi, mais aussi où son comportement a échoué et comment les conseils l’ont aidé à se rétablir — des signaux que les seules démonstrations parfaitement exécutées ne fournissent pas.
Concretely, the open-source release gives researchers data to study failures, interventions and recovery rather than successful demonstrations alone. That could help move research toward robots that learn more continuously and operate more reliably in everyday settings. The company says additional datasets, benchmarks and research resources are still planned.
Concrètement, la publication open source fournit aux chercheurs des données pour étudier les échecs, les interventions et la récupération, plutôt que les seules démonstrations réussies. Cela pourrait contribuer à orienter la recherche vers des robots capables d’apprendre de manière plus continue et de fonctionner plus fiablement dans les situations quotidiennes. L’entreprise affirme que d’autres jeux de données, benchmarks et ressources de recherche sont encore prévus.