Hexagon et Schaeffler vont déployer 1 000 humanoïdes Aeon dans leur réseau d'usines mondial

SQUAREMIND lève 15,3 millions d’euros pour déployer Swan, sa plateforme d’imagerie dermatologique robotisée

La startup française SquareMind vient d'annoncer une levée de fonds de 18 millions de dollars, soit environ 15,3 millions d'euros, destinée à financer le déploiement commercial de Swan, son robot d'imagerie cutanée corps entier. Cette opération de financement marque une étape clé dans la stratégie de passage à l'échelle de l'entreprise, qui combine intelligence artificielle et robotique au service de la dermatologie. Swan est conçu pour réaliser une cartographie complète de la peau d'un patient en quelques minutes, détectant automatiquement les lésions suspectes grâce à des algorithmes d'analyse d'image. L'enjeu médical est considérable : le mélanome, cancer de la peau le plus agressif, se guérit dans plus de 95 % des cas lorsqu'il est détecté tôt, mais les délais de consultation en dermatologie atteignent souvent plusieurs mois en France. En automatisant le dépistage avec un robot capable de produire une imagerie standardisée et reproductible, SquareMind vise à élargir l'accès au diagnostic précoce, y compris dans des zones où les dermatologues sont rares, tout en réduisant la charge cognitive des praticiens. La levée intervient dans un contexte de tension croissante sur l'offre de soins dermatologiques en Europe, où le vieillissement de la population et l'augmentation des cancers cutanés liés à l'exposition UV créent une demande structurellement supérieure à l'offre. SquareMind s'inscrit dans une vague de startups medtech françaises qui cherchent à industrialiser l'IA clinique après des années de validation scientifique, avec la commercialisation comme prochain défi central.

QDTraj : exploration de primitives de trajectoires variées pour la manipulation robotique d'objets articulés

Des chercheurs de l'ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique, Sorbonne Université/CNRS) publient sur arXiv en avril 2026 une méthode baptisée QDTraj, destinée à générer automatiquement des primitives de trajectoires diversifiées pour la manipulation d'objets articulés par des robots domestiques. L'approche repose sur des algorithmes Quality-Diversity (QD) couplés à une exploration par récompense sparse. Évaluée sur 30 articulations du dataset PartNetMobility, QDTraj produit en moyenne 704 trajectoires distinctes par tâche, contre un ratio au moins 5 fois inférieur pour les méthodes concurrentes testées sur des tâches d'activation de charnières (hinge) et de glissières (slider). La méthode a été validée d'abord en simulation, puis déployée en conditions réelles sur robot physique. Le code est rendu public sur le site de l'ISIR. La diversité des trajectoires n'est pas un détail académique : en environnement réel, un robot qui ne dispose que d'une seule séquence motrice pour ouvrir un tiroir échoue dès que cette trajectoire est bloquée par un obstacle ou une contrainte dynamique imprévue. QDTraj adresse directement ce verrou en dotant le robot d'un répertoire de solutions alternatives sélectionnables au runtime selon les contraintes du moment. La validation sim-to-real apporte un crédit concret à l'approche, au-delà de la démonstration en simulation. L'utilisation des algorithmes QD, issus de la robotique évolutionnaire (famille MAP-Elites), est un signe de maturité méthodologique : ces approches explorent des espaces de solutions larges sans converger prématurément vers un optimum local, contrairement aux méthodes par gradient classiques. L'ISIR est l'un des laboratoires de référence en robotique française, avec une longue tradition en planification de mouvement et manipulation dextre. Ce travail s'inscrit dans un contexte où les approches dominantes, imitation learning ou reinforcement learning standard, produisent généralement des politiques à trajectoire unique, fragiles hors distribution. Les modèles VLA (Vision-Language-Action), très suivis en 2025-2026 chez Physical Intelligence (pi0), Google DeepMind ou Boston Dynamics, abordent le problème différemment en conditionnant les actions sur le langage, sans garantir la diversité bas niveau que QDTraj cible explicitement. La méthode se positionne donc comme une couche de planification complémentaire, en amont des politiques haut niveau. Les extensions naturelles concerneraient les objets déformables et l'intégration dans des architectures de contrôle hiérarchique pour robots manipulateurs polyvalents.

💬 Un robot qui n'a qu'une seule trajectoire pour ouvrir un tiroir, c'est un robot qui échoue dès qu'un obstacle se met en travers. QDTraj répond à ça en générant 700+ alternatives exploitables au runtime, avec des algorithmes QD qui explorent des espaces de solutions larges sans converger trop vite vers un optimum unique (contrairement au RL classique). Reste à voir comment ça s'articule avec des VLA au-dessus, mais comme brique de planification bas niveau, c'est du concret qui sort de l'ISIR.

Une peau électronique étirable permet à une main robotique de ressentir le toucher et la pression

Des chercheurs de l'Université de Turku (Finlande) ont développé une peau électronique étirable, transparente et conductrice, intégrée à une main robotique pour lui conférer une sensibilité au toucher. L'équipe, dirigée par le professeur assistant Vipul Sharma en génie des matériaux, s'est inspirée de l'architecture de structures biologiques comme les feuilles d'arbres pour concevoir un substrat à la fois flexible, respirant et conducteur, combinaison rare dans les matériaux électroniques conventionnels. Des capteurs de pression embarqués dans cette peau répondent au contact et génèrent un retour haptique sur la main instrumentée. La même université développe en parallèle, via Anastasia Koivikko en génie de l'automatisation, des robots à structure souple pour la santé et l'industrie, actionnables par air comprimé, électricité ou fluide, capables d'opérer en espace confiné ou en environnement dangereux, centrales nucléaires et opérations de sauvetage souterraines comprises. Aucune métrique de résolution sensorielle ni calendrier de commercialisation n'est avancé : il s'agit à ce stade d'une preuve de concept en laboratoire. La combinaison de flexibilité mécanique et de perception tactile constitue un verrou pour des marchés à fort impact : prothèses capables de distinguer pression, température et humidité, robots chirurgicaux interagissant en sécurité avec des tissus humains, bras industriels manipulant des objets fragiles en boucle sensorielle fermée. Pour les intégrateurs, la capacité à conformer la peau sur des surfaces courbes comme les doigts ou les membres artificiels sans perte de performance représente un avantage concret sur les capteurs rigides qui équipent la majorité des effecteurs actuels. L'utilisation de biomasse finlandaise issue du bois local comme substrat biosourcé vise à réduire la dépendance aux approvisionnements asiatiques en matériaux d'électronique, enjeu de souveraineté industrielle croissant pour les équipementiers européens sous pression réglementaire. Sur le plan compétitif, la recherche en e-skin mobilise des groupes de référence comme celui de Zhenan Bao à Stanford et plusieurs équipes européennes à l'EPFL et au KIT de Karlsruhe. Des acteurs commerciaux tels que Pressure Profile Systems ou Tekscan proposent déjà des capteurs tactiles flexibles pour la robotique industrielle, mais les substrats biosourcés transparents restent peu exploités commercialement. L'équipe de Turku, positionnée dans l'espace UE, n'annonce ni partenaire industriel ni prototype pré-série. Les suites logiques incluent des tests d'endurance mécanique sous cycles de flexion répétés, la caractérisation précise de la résolution spatiale des capteurs, et un rapprochement potentiel avec des fabricants de prothèses ou des acteurs de la robotique médicale.

Accenture, Vodafone et SAP testent des robots humanoïdes en entrepôt

Accenture, Vodafone Procure & Connect et SAP ont mené un pilote de robotique humanoïde dans l'entrepôt de Vodafone à Duisburg, en Allemagne, dont les résultats ont été présentés à Hannover Messe 2026. Durant ce programme, les robots recevaient leurs missions d'inspection directement via le système SAP Extended Warehouse Management (EWM) et effectuaient de manière autonome des rondes visuelles dans l'installation : détection de produits mal placés ou endommagés, évaluation de l'empilement des palettes et de la répartition des charges, repérage d'espaces de stockage sous-utilisés, identification de risques comme des obstacles dans les allées ou des palettes mal alignées. Les conclusions étaient remontées en temps réel dans le système SAP. Les robots sont équipés de la solution "Robot Brain" d'Accenture, entraînés dans des jumeaux numériques construits via l'Accenture Physical AI Orchestrator, lui-même basé sur NVIDIA Omniverse, le blueprint NVIDIA Mega et les outils NVIDIA Metropolis pour la vision IA. Ils interagissent avec les opérateurs par la voix, les gestes et le texte. Un point à noter : aucun modèle de robot humanoïde n'est communiqué dans les annonces officielles, et aucune métrique de performance -- charge utile, degrés de liberté, temps de cycle -- n'a été publiée. L'intérêt de ce pilote réside moins dans la prouesse robotique que dans la démonstration d'une intégration native avec un WMS standard du marché. SAP EWM équipe une grande partie des opérations logistiques mondiales : si cette interface tient à l'échelle, elle réduit considérablement la friction d'adoption pour les grands acteurs industriels, qui n'auront pas à refondre leur SI existant. Pour les COO logistiques, les arguments avancés -- réduction des accidents de travail, des heures supplémentaires et de la dépendance à l'intérim -- sont bien plus concrets que la promesse de l'"IA physique". Vodafone Procure & Connect va plus loin en évoquant explicitement un futur "business de solutions de main-d'oeuvre humanoïde", ce qui signale une ambition de monétiser l'expérience acquise au-delà de l'usage interne -- un signal que les intégrateurs et les investisseurs du secteur logistique devraient noter. Ce pilote s'inscrit dans la stratégie d'Accenture de se positionner comme intégrateur de référence pour la robotique humanoïde en entreprise, en capitalisant sur son partenariat technologique avec NVIDIA. Dans un marché où Boston Dynamics déploie Stretch chez DHL et GXO, Figure AI a signé avec BMW, et Apptronik travaille avec Mercedes-Benz, Accenture joue la carte de la couche d'intégration SI plutôt que du hardware -- aucun fabricant de robot n'est nommé dans les communications, ce qui suggère soit une architecture hardware-agnostique, soit des partenariats encore confidentiels. Pour SAP, c'est une démonstration de la pertinence de l'EWM dans un monde de robots physiques autonomes. Les prochaines étapes restent vagues : une extension à la chaîne d'approvisionnement globale de Vodafone est évoquée, mais sans dates ni volumes cibles. Ce projet demeure, pour l'heure, un pilote présenté en salon -- pas encore un déploiement industriel confirmé.