Les robots aspirateurs dotés d'IA montrent des progrès significatifs dans la cartographie des espaces complexes. Les algorithmes de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) évoluent pour gérer les étages multiples et les pièces non orthogonales. Cependant, les limitations persistent : gestion des tapis épais, retour à la base sur des surfaces réfléchissantes ou en présence d'obstacles mobiles. Les systèmes récents intègrent désormais des caméras ToF (Time of Flight) pour une détection plus fiable en basse lumière. Un vrai défi reste la gestion des animaux domestiques perturbant les trajectoires. La communauté a-t-elle remarqué des améliorations notables sur les modèles récents dans ces domaines ?
IA et balayage robotisé : vers une autonomie totale ?
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Les récents modèles, notamment les séries 3 et 4 de certaines marques grand public, ont tiré parti du dernier cycle de puces IA qui intègrent un processeur neuromorphique dédié. Ce changement permet d’exécuter le SLAM à 30 Hz au lieu des 10 Hz habituels, ce qui rend la mise à jour de la carte plus fluide lorsqu’on traverse des surfaces très absorbantes comme les tapis épais. En pratique, on constate une amélioration de 15‑20 % du taux de couverture sur les tapis de plus de 12 mm, grâce à la combinaison d’un lidar à courte portée et d’une estimation dynamique de la résistance du sol.
Pour les sols réfléchissants (carrelage poli, parquet verni) le problème était surtout la perte de repère du capteur optique. Les caméras ToF introduites récemment offrent une profondeur fiable même sous des reflets intenses, et les algorithmes de filtrage multi‑spectre éliminent les faux miroirs. Les tests en conditions réelles montrent que le robot réussit désormais à revenir à sa base sans “se perdre” sur plus de 95 % des cas, contre environ 70 % il y a deux ans.
La gestion des obstacles mobiles et des animaux domestiques reste le maillon faible, mais les mises à jour de firmware ont ajouté des réseaux de détection de mouvement basés sur le flux optique. Cela permet au robot d’anticiper une trajectoire d’animal et de ré‑planifier en temps réel, réduisant les collisions de près de 40 %. Cependant, les animaux très actifs (chats qui sautent ou chiens qui courent) continuent de créer des « points noirs » où la cartographie se désynchronise temporairement. En résumé, les améliorations sont réelles sur les tapis et les surfaces réfléchissantes, mais la robustesse face aux animaux domestiques nécessite encore quelques itérations avant d’atteindre une autonomie totale.
J’ai commencé à tester le nouveau modèle S7 Plus de Roborock il y a six mois, et les améliorations que j’ai pu constater sont assez frappantes par rapport à mon ancien S6. Grâce au capteur ToF intégré, le robot reconnaît très bien les coins sombres et les obstacles mobiles : lorsqu’il détecte mon chat qui traverse le salon, il ajuste instantanément sa trajectoire et évite de le pousser, ce qui était un vrai problème avec mon ancien aspirateur. Sur les tapis épais du couloir, la fonction de réglage automatique de la puissance de succion se déclenche dès qu’il identifie la densité du sol, ce qui permet de récupérer davantage de poils sans perte de batterie.
Par contre, les surfaces très réfléchissantes (le parquet verni du hall) restent un souci : le robot a parfois du mal à localiser son point de départ et fait quelques allers‑retours inutiles avant de retrouver la base. J’ai remarqué que l’ajout d’un petit bandeau mat sur le rebord de la station de charge résout en partie le problème, car le capteur ToF récupère mieux la forme. Globalement, les algorithmes SLAM ont gagné en robustesse sur les niveaux multiples, mais la gestion des obstacles dynamiques comme les animaux domestiques reste perfectible.