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Interview de Lucas GOUMARRE , CEO Korben For People
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Interview de Lucas GOUMARRE , CEO Korben For People

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Résumé IASource uniqueImpact UE

Korben For People, startup française fondée par Lucas Goumarre, se positionne comme éditeur d'un logiciel de gestion de flotte pour robots de service multi-marques. La société commercialise une plateforme SaaS B2B facturée environ 150 euros HT par robot et par mois, permettant à ses clients de piloter des flottes hétérogènes depuis une interface unique. À ce jour, l'entreprise revendique environ 250 robots connectés et opérés via sa plateforme, déployés en France, en Belgique, en Espagne et en Allemagne. Les secteurs ciblés sont la grande distribution alimentaire, les prestataires de nettoyage professionnel et la logistique d'entrepôt. En complément de son cœur SaaS, Korben For People propose de la revente matérielle multi-marques ainsi que des offres Robot-as-a-Service (RaaS), où les clients souscrivent un abonnement mensuel plutôt que d'acquérir les robots en CAPEX.

Le positionnement "hardware-agnostique" de Korben For People répond à un problème concret pour les intégrateurs et les opérateurs de flotte : le risque d'enfermement dans l'écosystème propriétaire d'un seul constructeur. En proposant une couche logicielle indépendante des marques, la société protège les investissements clients sur la durée des cycles de renouvellement des équipements, typiquement pluriannuels. La montée en puissance du modèle RaaS est également significative : elle abaisse la barrière à l'entrée pour des acteurs comme les sociétés de nettoyage, qui hésitaient à immobiliser du capital sur des technologies encore en évolution rapide. L'affirmation de Goumarre selon laquelle "90 % des sols d'un hypermarché sont nettoyés par robot" dans certains déploiements constitue un signal de maturité opérationnelle, même s'il s'appuie sur des cas sélectionnés et mériterait validation à plus grande échelle. L'enjeu cybersécurité des flottes robotiques, évoqué en fin d'interview, commence à peser dans les décisions d'achat des grands comptes industriels soumis à la directive NIS2.

Korben For People opère dans un segment encore émergent mais en consolidation rapide : celui du middleware de gestion de flotte robotique de service. Sur ce créneau, la startup française se confronte à des acteurs internationaux comme InOrbit, aux plateformes propriétaires des constructeurs eux-mêmes (SoftBank Robotics, Avidbots, Gaussian Robotics), ainsi qu'aux solutions internes développées par de grandes enseignes ou prestataires logistiques. Son ancrage européen et sa connaissance des contraintes opérationnelles locales constituent ses principaux éléments de différenciation. Les prochaines étapes annoncées portent sur l'expansion géographique en Europe et l'élargissement du portefeuille de robots compatibles. Aucune levée de fonds ni partenariat industriel majeur n'a été communiqué à ce stade dans l'interview.

Impact France/UE

Korben For People, startup française, déploie une plateforme SaaS de gestion de flotte robotique multi-marques en France, Belgique, Espagne et Allemagne, un outil directement évaluable par les opérateurs et intégrateurs européens cherchant à éviter le lock-in constructeur et à se conformer à NIS2.

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Le gouvernement américain interdit les Roomba
1The Verge 

Le gouvernement américain interdit les Roomba

Cette annonce du gouvernement américain interdit les « dispositifs robotiques avancés » en provenance de certains pays étrangers, avec une portée qui va bien au-delà des humanoïdes : les aspirateurs-robots comme les Roomba sont explicitement concernés, confirme Katie Gorscak, directrice des relations médias de la FCC, à The Verge. Les appareils déjà approuvés et importés restent autorisés à la vente, et les propriétaires actuels d'aspirateurs connectés ne sont pas affectés. Mais les futurs modèles fabriqués par des entreprises étrangères jugées à risque pourraient être bloqués à l'entrée du territoire américain, au nom de la sécurité nationale. Résultat inattendu : même les fabricants de robots aspirateurs se voient désormais sommés de s'engager sur une fabrication locale aux États-Unis. Cette mesure illustre un changement de paradigme dans la régulation robotique américaine : l'exécutif ne cible plus seulement les usages militaires ou industriels sensibles, mais élargit la définition de « robot à risque » à tout appareil domestique connecté capable de cartographier un intérieur et de transmettre des données. Pour les fabricants chinois notamment, très présents sur ce marché (iRobot ayant lui-même été concurrencé par des marques comme Roborock ou Ecovacs), cela signifie une pression accrue vers la relocalisation de la production ou l'exclusion pure et simple du marché américain. Pour les integrateurs et décideurs B2B du secteur robotique au sens large, ce signal confirme que les barrières commerciales autour de la robotique s'étendent désormais à des catégories de produits jusque-là considérées comme anodines. Cette décision s'inscrit dans la continuité des politiques de l'administration Trump visant à restreindre les technologies étrangères jugées porteuses de risques d'espionnage, un cadre déjà appliqué aux télécommunications (Huawei) et désormais étendu à la robotique domestique et humanoïde. Les modalités précises du dispositif, notamment les critères d'exclusion par pays ou par fabricant, ainsi que le calendrier d'application aux nouveaux modèles, restent à préciser par la FCC dans les prochaines semaines.

FR/EU ecosystemeActu
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Coherence Guard : Palm Garden AI développe une couche décisionnelle relationnelle pour les robots interagissant avec les humains
2The Robot Report 

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Palm Garden AI, entreprise basée en Allemagne et en Thaïlande, développe Coherence Guard, une couche logicielle décrite comme « agnostique de plateforme » destinée aux robots en interaction directe avec des humains. Selon Joachim Scheuerer, PDG de l'entreprise, ce module ne remplace ni la perception, ni la planification de mouvement, ni l'apprentissage par renforcement, ni les piles de contrôle robotique existantes. Il s'insère plutôt comme une couche d'évaluation pré-action : avant qu'un robot exécute un geste, Coherence Guard évalue si l'action est « relationnellement cohérente » dans un environnement humain réel, en tenant compte du timing, de la proximité, des demandes de limites, du ton émotionnel, de la préservation de la confiance et du retrait respectueux. Le système s'appuie sur l'infrastructure comportementale ANATTA 9 de Palm Garden, bâtie sur le système d'exploitation cloud Transwarp (TCOS), et se positionne au-dessus ou à côté des piles de contrôle robotique classiques (SDK/API, ROS 2, planification, modèles du monde). Baptisé Relational Infrastructure Framework (RIF), ce cadre ajoute une compréhension des rôles, intentions, vulnérabilités et conséquences futures possibles, là où les modèles du monde physique se limitent aux objets, à l'espace et au mouvement. Le RIF est disponible sur demande auprès de Palm Garden AI. À mesure que les robots humanoïdes et robots de service se dirigent vers l'hospitalité, les soins, le commerce de détail, l'éducation, le guidage et le domicile, la gestion des interactions sociales devient un enjeu aussi critique que la mobilité ou la manipulation. Palm Garden AI parie que cette couche relationnelle deviendra une catégorie d'infrastructure nécessaire, au même titre que la perception ou la planification de trajectoire. Pour les intégrateurs et décideurs B2B, l'annonce pointe un angle mort du secteur : la plupart des piles robotiques actuelles savent naviguer, parler et exécuter des tâches, mais ne savent pas juger si un geste techniquement possible est socialement approprié, par exemple continuer une tâche alors qu'une personne exprime un malaise. Ce type de défaillance, plus subtil qu'une panne technique, peut pourtant déterminer l'acceptabilité sociale d'un robot en environnement réel et donc sa commercialisation effective. Reste que Coherence Guard, comme beaucoup d'annonces du secteur, en est au stade du cadre logiciel disponible sur demande plutôt que du produit déployé à grande échelle : aucun chiffre de déploiement, aucun partenaire robotique nommé, aucun benchmark quantitatif indépendant n'accompagne l'annonce, ce qui invite à la prudence sur la portée réelle de la technologie à ce stade. Le concept trouve son origine dans l'expérience de Palm Garden Retreat, un établissement en Thaïlande où l'équipe a observé pendant trois ans des situations d'interaction humaine structurées : arrivée, orientation, silence, vulnérabilité, construction de confiance, malentendu et retrait respectueux. Scheuerer cite comme « benchmark » simple le retrait respectueux : si une personne montre un signe d'inconfort ou demande de l'espace, le robot doit interrompre sa tâche, reconnaître le signal, augmenter la distance si nécessaire, réduire son intensité expressive et revenir à un état neutre. Ces comportements de base couvrent aussi l'accueil et l'orientation, la présence de soutien, l'assistance non intrusive, l'escalade en cas d'incertitude élevée et l'explication préservant la cohérence. Palm Garden AI se positionne ainsi sur un segment encore peu occupé, distinct des efforts des grands acteurs de la robotique humanoïde (Figure, Tesla avec Optimus, ou les modèles VLA comme Pi-0 de Physical Intelligence, GR00T N2 de Nvidia ou Helix de Figure), qui se concentrent d'abord sur la manipulation et la mobilité générale. Aucun calendrier de déploiement pilote ni partenaire intégrateur n'a été communiqué à ce stade ; l'entreprise indique seulement que le RIF est accessible sur demande.

UEPalm Garden AI, entreprise basée en Allemagne, développe cette couche logicielle relationnelle, renforçant l'écosystème européen sur un segment encore peu occupé de l'interaction homme-robot.

FR/EU ecosystemeActu
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Vidéo : le nouvel humanoïde Gene.01 doté d'une peau intelligente intégrale pour une collaboration homme-robot plus sûre
3Interesting Engineering 

Vidéo : le nouvel humanoïde Gene.01 doté d'une peau intelligente intégrale pour une collaboration homme-robot plus sûre

Generative Bionics, entreprise italienne de deep-tech, a présenté à l'occasion d'AMD Advancing AI 2026 une version considérablement enrichie de son robot humanoïde industriel Gene.01, développée en seulement six mois. La machine se distingue par une "peau intelligente" multimodale recouvrant l'intégralité du corps, capable de détecter le toucher, la proximité, la force et la température, ce qui lui permet de percevoir la présence humaine avant et pendant tout contact physique. Cette architecture tactile s'appuie sur une intelligence artificielle dite "physics-native", conçue pour optimiser conjointement le matériel, la mécanique, les capteurs et le contrôle du mouvement plutôt que de traiter ces éléments séparément. Le système utilise des modèles numériques du robot et de son partenaire humain pour ajuster déplacement, ergonomie, équilibre et stabilité de marche. Generative Bionics avait dévoilé un premier concept de Gene.01 en janvier 2026 lors du CES. L'entreprise publie par ailleurs le jumeau numérique du robot en open source, distribué via PyPI, conda-forge et le dépôt officiel ROS, afin de faciliter son intégration dans les environnements de simulation et de développement existants. Le premier déploiement industriel est en cours d'élaboration avec le chantier naval italien Fincantieri, où une version soudeuse de Gene.01 est adaptée aux opérations de chantier. L'apport principal de Gene.01 tient à son approche par le toucher plutôt que par la seule vision, un choix qui répond à une limite bien identifiée des systèmes d'apprentissage visuels: l'incapacité à inférer les forces physiques nécessaires à une manipulation fine. La détection de force permet aussi un apprentissage kinesthésique, où un opérateur guide physiquement le bras du robot pour lui montrer l'intensité de préhension requise, une méthode plus intuitive que la programmation classique. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, cela ouvre la voie à une collaboration homme-robot plus sûre dans des ateliers partagés, un enjeu central pour l'adoption des humanoïdes en usine. Il faut toutefois distinguer l'annonce du déploiement réel: si Generative Bionics qualifie Gene.01 de plateforme "fully functional", son unique cas d'usage concret, chez Fincantieri, reste en développement et non encore opérationnel en production. La mise à disposition open source du jumeau numérique constitue en revanche une contribution tangible et immédiate pour les développeurs en robotique physique. L'architecture d'intelligence de Gene.01 puise directement dans des travaux publiés dans Nature Machine Intelligence, issus du projet de recherche ergoCub sur l'intelligence incarnée sensible à l'humain. Generative Bionics affirme être la première entreprise à transposer cette méthodologie évaluée par des pairs sur une plateforme commerciale entièrement sensorisée, dans un secteur où Figure, Tesla (Optimus) ou Boston Dynamics avancent surtout sur la perception visuelle et la locomotion. Plutôt qu'un humanoïde généraliste, Gene.01 est pensé comme une base modulable, adaptable en IA, effecteurs et carrosserie selon les secteurs visés (manufacturing, logistique, inspection, santé, sécurité publique). L'entreprise construit également une chaîne d'approvisionnement européenne avec un partenaire industriel, dans une logique de souveraineté technologique face aux acteurs américains et chinois du secteur.

UEGenerative Bionics, entreprise italienne, construit une chaine d'approvisionnement européenne avec un partenaire industriel et déploie son humanoïde Gene.01 chez le chantier naval italien Fincantieri, renforçant la souveraineté technologique de l'UE face aux acteurs américains et chinois de la robotique humanoïde.

FR/EU ecosystemeActu
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Démontage de batteries lithium-ion 18650 en fin de vie par robot humanoïde à deux bras guidé par vision
4arXiv cs.RO 

Démontage de batteries lithium-ion 18650 en fin de vie par robot humanoïde à deux bras guidé par vision

Une équipe de recherche a publié sur arXiv (référence 2606.08152) un pipeline robotique bi-bras guidé par vision pour le démontage automatisé de blocs de batteries lithium-ion 18650 en fin de vie. Le système cible des packs de 21 cellules cylindriques, caractéristiques des véhicules électriques et de l'électronique grand public, et les désassemble depuis une pose initiale quelconque, sans fixation externe ni outillage spécialisé. L'architecture repose sur des pinces à mâchoires parallèles standard, une caméra RGB-D au poignet et un détecteur de préhension pré-entraîné. Les résultats mesurés sur banc : 8 démontages complets réussis sur 10 tentatives, une erreur quadratique moyenne de localisation cellule de 2,4 mm, et un temps de cycle moyen de 6,0 minutes par pack. Un mécanisme de transfert de support entre les deux bras en cours de tâche permet d'étendre l'espace de travail effectif sans ancrage externe. La contribution technique centrale est la gestion de l'incertitude de pose : une pile perception "learn-and-filter" couplée à des corrections look-and-move par caméra au poignet absorbe les variations d'orientation du pack à l'entrée du cycle. C'est précisément ce verrou, pose inconnue et absence de gabarit, que les systèmes robotiques existants ne résolvent pas : ils présupposent des packs positionnés et calés. Pour un intégrateur ou un opérateur de centre de recyclage, cela change le profil d'investissement : supprimer les convoyeurs de présentation et les gabarits rigides réduit les coûts de ligne et ouvre la voie à des formats de packs hétérogènes. À noter que 8/10 de succès et 6 minutes par pack restent des performances de laboratoire, insuffisantes pour une cadence industrielle sans amélioration substantielle du taux de cycle et de la robustesse. La pression réglementaire européenne est le moteur structurel de ce segment : le règlement européen sur les batteries de 2023 impose des seuils de contenu recyclé en cobalt, nickel et lithium à horizon 2030, ce qui rend l'automatisation du démontage cellule par cellule économiquement stratégique. Des acteurs comme SNAM en France ou Accurec en Allemagne industrialisent déjà la filière, mais s'appuient encore majoritairement sur des procédés thermiques ou hydromécaniques de masse, peu sélectifs. Ce travail, publié en preprint arXiv sans validation industrielle annoncée, illustre une approche robotique généraliste en concurrence avec les bras dédiés à outillage spécialisé développés par des groupes comme ABB ou des startups comme Agilox côté manutention. Les prochaines étapes logiques seraient l'extension à des géométries de packs prismatiques et pouch cells, majoritaires dans le parc VE européen, et un test de durabilité sur plusieurs centaines de cycles.

UELe règlement européen sur les batteries de 2023 imposant des seuils de contenu recyclé en cobalt, nickel et lithium d'ici 2030 rend cette approche directement stratégique pour des acteurs français comme SNAM qui industrialisent le démantèlement de batteries mais s'appuient encore sur des procédés peu sélectifs.

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