La manipulation robotique fine et dextre pose des défis importants en raison de la nécessité d'une manipulation d'objets précise, de la coordination des forces de contact et de l'utilisation des observations visuelles. Cette recherche vise à relever ces défis en examinant l'intégration des capteurs visuels et kinesthésiques et des techniques sim2real. L'objectif est de développer des algorithmes et des modèles de bout en bout qui permettent aux robots de manipuler des objets avec une précision et une adaptabilité exceptionnelles. La recherche se concentrera sur l'apprentissage à partir de données à grande échelle, le transfert de connaissances des simulations aux scénarios du monde réel et la généralisation efficiente par le réglage fin à faible échantillonnage.