Au-delà de l'intérêt scientifique du problème de la marche , le développement de la robotique à pattes est motivé par plusieurs applications prometteuses : le vieillissement de la population dans les pays aisés nourrit par exemple l'idée d'une aide médicale robotisée à domicile ; certaines tâches industrielles pénibles ou dangereuses pourraient être allouées à des robots marcheurs , plus versatiles et plus autonomes ; enfin , le secours de personnes en zone sinistrée pourrait être facilité par l'intervention de bipèdes agiles . En effet , pour évoluer dans des environnements conçus pour les humains ( avec des portes , des escaliers , des rambardes ) , ces robots auraient tout intérêt à marcher comme nous . Mais malgré les récents progrès de l'ingénierie , les robots marcheurs sont toujours rares - ce qui est étonnant , en particulier si l'on considère les progrès époustouflants dans des domaines adjacents , sur les capacités de maîtrise du langage des intelligences artificielles par exemple . Alors , pourquoi est-il si difficile d'apprendre à marcher à un robot ? Marcher sur 2 pieds : instinctif , mais complexe mathématiquement Chez les êtres humains en bonne santé , marcher est un processus naturel auquel nous ne prêtons guère attention au quotidien . Les premiers pas d'un nouveau-né se font en général entre 10 et 18 mois , bien avant qu'il ne soit capable d'appréhender la mécanique sous-jacente de son déplacement . La capacité à se mouvoir sur deux pattes est une compétence que nous apprenons presque seul , en imitant notre entourage et en procédant par essai et erreur . Pour les animaux , les choses paraissent encore plus simples , puisque la majorité des quadrupèdes sont capables de marcher , sauter ou courir quelques heures seulement après leur naissance . Cependant , la locomotion humaine est un problème extrêmement compliqué d'un point de vue mathématique , qui implique le contrôle en temps réel d'environ 360 articulations et 640 muscles , tout en tenant compte du centre de gravité , de l'équilibre , des appuis , de la vision En définitive , si la robotique à pattes donne de très bons résultats en laboratoire , là où les chercheurs peuvent contrôler précisément l'environnement expérimental , elle n'est pas encore assez robuste pour affronter le désordre et l'imprédictibilité du monde réel .