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L'IA physique, trait d'union entre rentabilité et durabilité
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L'IA physique, trait d'union entre rentabilité et durabilité

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Résumé IASource uniqueImpact UE

Omar Asali, président et directeur général de Ranpak, prendra la parole le 27 mai 2026 au Robotics Summit & Expo de Boston (Thomas M. Menino Convention & Exhibition Center, 14h30-15h15) pour présenter les résultats chiffrés de l'IA physique appliquée à la logistique d'entrepôt. Les métriques avancées par Ranpak dans des scénarios de déploiement réels sont les suivantes : réduction de 25 % de la consommation de carton ondulé (corrugate), diminution de 75 % du nombre de références boîtes (SKUs) en stock, et multiplication par 4 à 5 du débit de traitement. L'entreprise positionne ces gains comme une réfutation empirique du "dilemme vert", la présupposition largement répandue dans le secteur logistique selon laquelle les objectifs de durabilité entrent nécessairement en conflit avec la rentabilité opérationnelle.

Le concept central mis en avant par Ranpak est celui d'IA physique (physical AI) : des systèmes embarqués, pilotés par capteurs, capables de caractériser en temps réel les objets manipulés pour adapter dynamiquement le format d'emballage. Contrairement aux approches purement logicielles (optimisation de tournées, prévision de la demande), l'IA physique agit directement sur le flux matière, ce qui explique l'impact simultané sur les coûts matière, le footprint de stockage et le débit. Pour un intégrateur ou un COO industriel, l'argument est structurant : si les chiffres sont confirmables à l'échelle, cela invalide le trade-off classique entre capex automation et ROI court terme, et rend les critères ESG directement commensurables aux KPIs opérationnels. Il convient toutefois de noter que les métriques présentées émanent d'un communiqué de promotion de conférence, sans méthodologie publiée ni périmètre de déploiement précisé, à vérifier avant toute extrapolation.

Ranpak, fondée en 1972 et cotée au NYSE (PACK), est historiquement spécialisée dans les matériaux d'emballage protecteur en papier. L'entreprise a amorcé depuis 2019 un pivot vers l'automatisation, avec des acquisitions dans la robotique d'emballage (notamment Automated Packaging Systems et des partenariats avec des intégrateurs AMR). Sur le segment de l'optimisation d'emballage piloté par IA, Ranpak se positionne face à des acteurs comme Packsize (dimensionneurs on-demand), Sparck Technologies (boîtes sur-mesure automatisées) et, sur le volet logiciel pur, Nulogy ou Paccurate. Aucun acteur français ou européen de premier plan n'est directement cité dans ce contexte, bien qu'Enchanted Tools et Pollen Robotics travaillent sur des segments adjacents de manipulation en entrepôt. La prochaine étape observable sera la présentation elle-même le 27 mai, et d'éventuelles annonces de pilotes ou de partenariats associées au salon.

Impact France/UE

Les métriques annoncées pourraient intéresser les opérateurs logistiques européens, mais aucun déploiement ni partenariat européen n'est confirmé à ce stade.

Dans nos dossiers

Enchanted Tools — MirokaïPollen Robotics — ReachyIA physique & VLA

À lire aussi

IA en entrepôt : la vision d'Akash Gupta pour l'avenir
1The Robot Report 

IA en entrepôt : la vision d'Akash Gupta pour l'avenir

Akash Gupta, co-fondateur et PDG de GreyOrange, était l'invité principal de l'épisode 247 du podcast The Robot Report, diffusé cette semaine, pour aborder la place croissante de l'intelligence artificielle dans la logistique d'entrepôt. GreyOrange, fondée en 2012, commercialise GreyMatter, une plateforme d'orchestration d'entrepôt pilotée par IA qui coordonne en temps réel robots, humains et systèmes de gestion au sol. La société revendique plus d'un million d'optimisations par minute sur sa plateforme, et annonce des gains de productivité allant jusqu'à 4x par rapport à une configuration sans orchestration centralisée. Ces chiffres sont issus de communications commerciales et ne font pas l'objet d'une validation indépendante publiée. L'épisode couvrait également plusieurs actualités sectorielles : le Congrès américain avance sur la création d'une Commission Nationale sur la Robotique, AGIBOT a organisé le World Challenge 2026 pour évaluer les modèles d'IA sur des tâches réelles, et Walmart a annoncé avec Wing l'extension de la livraison par drone à 7 nouveaux marchés. La tendance que représente GreyMatter est significative pour les intégrateurs et les décideurs logistiques : elle illustre le glissement stratégique du secteur depuis les robots individuels vers une couche logicielle d'orchestration agnostique au matériel. GreyMatter se positionne explicitement comme compatible avec des flottes hétérogènes, ce qui répond à un vrai frein à l'adoption observé dans les entrepôts multi-fournisseurs. Pour un COO industriel, la question n'est plus seulement "quel robot choisir" mais "quelle couche de coordination déployer par-dessus l'existant". La capacité à optimiser en continu des flux complexes sans repartir de zéro sur l'infrastructure est l'argument central du positionnement de GreyOrange. GreyOrange a été fondée à Gurugram, en Inde, par Akash Gupta et Samay Kohli, avant de déplacer son siège vers Atlanta. La société s'est d'abord concentrée sur les marchés asiatiques avec ses robots de tri, puis a pivoté vers un modèle SaaS d'orchestration à mesure que la concurrence hardware s'intensifiait. Elle fait face à des concurrents directs sur le segment orchestration comme Körber, Manhattan Associates côté WMS, et des plateformes émergentes comme Hai Robotics ou Symbotic sur le segment automatisation intégrée. Akash Gupta figure dans le classement "35 Innovators Under 35" du MIT Technology Review. Aucun nouveau déploiement client ni timeline de lancement n'a été annoncé dans le cadre de cet épisode, qui reste principalement un format promotionnel sponsorisé par GreyOrange elle-même.

UELa tendance vers les couches d'orchestration logicielle agnostiques au matériel est pertinente pour les entrepôts européens multi-fournisseurs (notamment face à Körber), mais aucun déploiement ni partenariat spécifique en France/UE n'est annoncé dans cet épisode.

IndustrielActu
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IA en robotique : du laboratoire au sol de l'usine réelle
2Robotics Business Review 

IA en robotique : du laboratoire au sol de l'usine réelle

Le 28 mai 2026, de 14h30 à 15h15 (ET), le Robotics Summit & Expo réunira au Boston Convention & Exhibition Center (Thomas M. Menino) trois praticiens du déploiement robotique industriel pour une table ronde sur le passage de l'IA robotique du laboratoire aux lignes de production réelles. Les intervenants sont Anders Beck, vice-président produits IA robotique chez Universal Robots, Dave Coleman, fondateur et directeur produit de PickNik Robotics, et Andy Lonsberry, PDG de Path Robotics. La session, modérée par Mike Oitzman, rédacteur senior de The Robot Report, s'articulera autour de questions concrètes : combien de temps faut-il à un robot pour apprendre une nouvelle tâche, quel effort d'intégration implique le premier déploiement en production, et quelle est la difficulté de reconfigurer ou de faire "réapprendre" une compétence à un système déjà en ligne ? L'événement réunit plus de 70 intervenants confirmés, dont des représentants d'AWS, Brain Corp, Tesla, Toyota Research Institute, Robust AI et du Robotics and AI Institute, répartis dans plus de 50 sessions couvrant l'IA, le design, la santé et la logistique. La pertinence de ce débat tient à un écart persistant entre les démonstrations en laboratoire et les contraintes du plancher d'usine : variabilité des pièces, temps de cycle non négociables, coûts de reprogrammation et faible tolérance aux erreurs en environnement de production continue. L'IA, et en particulier les approches de type VLA (Vision-Language-Action), promet de réduire l'effort de programmation manuelle, mais les intégrateurs et COO industriels se posent toujours la même question : quelle est la charge réelle d'un premier déploiement, et que se passe-t-il quand le produit ou le process change ? En rassemblant Universal Robots (leader mondial du cobot, plus de 100 000 unités déployées), PickNik (spécialisé dans la manipulation avancée open-source via MoveIt) et Path Robotics (soudage robotisé guidé par IA), le panel propose un spectre applicatif assez représentatif des cas d'usage où l'IA change effectivement la donne, au-delà du marketing. Universal Robots, filiale de Teradyne depuis 2015, a largement structuré le marché du cobot industriel et intègre depuis 2023-2024 des fonctions d'apprentissage par démonstration dans son écosystème. PickNik, fondé en 2015 autour de la suite open-source MoveIt, a élargi son offre vers des solutions commerciales de manipulation robuste pour des secteurs comme la défense et la pharmacie. Path Robotics, basé à Columbus (Ohio), s'est spécialisé dans le soudage autonome piloté par vision et IA, un segment où le gap de perception entre démo et production est particulièrement documenté. Il convient de souligner qu'aucune annonce produit ni chiffre de déploiement n'accompagnent cet événement : il s'agit d'une session de partage d'expérience, pas d'un lancement. Les résultats concrets dépendront des retours terrain échangés lors du panel, qui pourrait nourrir des publications ou des études de cas plus détaillées dans les semaines suivant l'événement.

UELes questions de coût d'intégration et de reprogrammation abordées lors de ce panel concernent directement les industriels européens utilisateurs de cobots Universal Robots, entreprise danoise et leader mondial du cobot avec plus de 100 000 unités déployées en Europe.

IndustrielOpinion
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NVIDIA et Doosan Group s'associent pour développer l'IA physique et les infrastructures d'usines IA
3NVIDIA Blog Robotics 

NVIDIA et Doosan Group s'associent pour développer l'IA physique et les infrastructures d'usines IA

NVIDIA et le conglomérat sud-coréen Doosan Group ont annoncé en juin 2026 un élargissement de leur collaboration couvrant quatre entités du groupe : Doosan Robotics, Doosan Bobcat, Doosan Enerbility et Doosan Corporation Electro-Materials BG. Côté robotique, Doosan Robotics intègre la pile physique AI de NVIDIA, dont Isaac Sim et Isaac Lab pour la simulation, les modèles de fondation Cosmos pour la génération de monde physique, le moteur de physique open source Newton, et le SoC embarqué Jetson Thor. L'objectif est de faire évoluer leur plateforme "Agentic Robot OS" -- présentée comme une couche logicielle unifiant perception, raisonnement, simulation, apprentissage et inférence on-device -- pour des tâches industrielles concrètes comme la dépalettisation et le ponçage, ainsi que pour de nouveaux facteurs de forme incluant des bras doubles et des plateformes humanoïdes. Doosan Bobcat, spécialisé dans les engins compacts (construction, agriculture, manutention), entend de son côté exploiter les mêmes technologies pour développer des world models spécialisés. Enfin, Doosan Enerbility explore l'alimentation des AI factories NVIDIA via turbines à gaz, vapeur, réacteurs modulaires de petite taille (SMR) et piles à combustible hydrogène, pendant que Doosan Electro-Materials fournit des copper clad laminates (CCL) haute performance pour les PCB des accélérateurs et serveurs IA compatibles NVIDIA MGX. Il faut lire cette annonce pour ce qu'elle est : un accord de collaboration, pas un déploiement. Aucun chiffre de production, de cycle time, ni de volume shipment n'est communiqué. Cela dit, la structure de l'accord est stratégiquement cohérente. Doosan couvre plusieurs couches de la chaîne de valeur de l'infrastructure IA simultanément : hardware embarqué (Jetson Thor sur cobots), logiciel de simulation (Isaac Lab), matériaux de base pour data centers (CCL), et production d'énergie pour alimenter ces mêmes data centers. Pour les intégrateurs industriels, le signal le plus concret est le passage revendiqué de Doosan Robotics d'un fournisseur de bras articulés vers une entreprise "AI-first full-stack" -- une ambition que partagent Universal Robots, Fanuc et Yaskawa, mais que peu ont encore matérialisée à l'échelle. L'intégration sim-to-real via Cosmos et Newton suggère une volonté de réduire le demo-to-reality gap qui plombe encore de nombreuses démonstrations de manipulation complexe. Doosan Group, fondé en Corée du Sud en 1896 et désormais actif dans l'énergie, l'industrie lourde et la robotique, a acquis Bobcat en 2007 et structuré Doosan Robotics en unité autonome cotée en 2023. Sur le terrain de la robotique collaborative, ses concurrents directs incluent Universal Robots (acquis par Teradyne), FANUC, ABB et Techman Robot, tous en train d'intégrer des couches IA similaires. Sur le segment humanoïde, auquel Doosan fait désormais référence explicitement, la concurrence est plus intense encore : Figure (qui déploie chez BMW), Agility Robotics (Amazon), 1X, Apptronik et Tesla Optimus avancent tous sur des timelines industrielles. NVIDIA, de son côté, capitalise sur cette annonce pour consolider son positionnement de "système d'exploitation de la robotique physique", après des accords similaires avec Boston Dynamics, Foxconn et Intrinsic (Alphabet). Les prochaines étapes mentionnées restent vagues : des cas d'usage de référence sont "en cours de développement", sans date ni client annoncés.

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L'ARM Institute étend RoboticsCareer.org vers l'IA physique
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L'ARM Institute étend RoboticsCareer.org vers l'IA physique

L'ARM Institute (Advanced Robotics for Manufacturing), organisation à but non lucratif basée à Pittsburgh, a annoncé une refonte substantielle de RoboticsCareer.org, son portail de carrières industrielles, désormais centré sur l'"IA physique" - terme désignant les systèmes d'IA embarqués dans des robots opérant dans des environnements industriels réels. Le site, qui a dépassé 100 000 utilisateurs en 2025, intègre quatre nouvelles fonctions : un référentiel de compétences (AI Competency Framework) co-construit avec son consortium membres (industrie, gouvernement, académie) ; des parcours de carrière standardisés ; des fiches de postes détaillant rémunérations et compétences requises ; et un répertoire de formations certifiées par l'industrie. Yaskawa America Inc., via son directeur des partenariats Clint Chapman, a contribué à définir ces standards. La plateforme vise à connecter candidats, employeurs et organismes de formation sur un point d'entrée unique, avec pour objectif affiché de réduire le déficit structurel de main-d'oeuvre qualifiée dans le secteur manufacturier américain. La pertinence de cette initiative tient à une tension bien documentée : les industriels américains accélèrent l'intégration de robots dotés d'IA pour compenser les pénuries de personnel, mais butent sur l'absence de travailleurs formés pour opérer, maintenir et intégrer ces systèmes. Selon le Forum économique mondial, le phénomène observable dans les usines est davantage une transformation des postes qu'une suppression nette - mais cette transition reste difficile à naviguer sans outillage RH adapté. Les métiers évoluent concrètement vers la maintenance de données, l'intégration de systèmes d'IA et le machine learning, compétences absentes des référentiels de formation traditionnels. Le positionnement d'"honest broker" de l'ARM Institute - arbitre neutre entre industriels, équipementiers et pouvoirs publics - confère à ce référentiel une légitimité que des initiatives portées par un seul fabricant n'auraient pas. Fondé en 2017 avec un financement du Département américain de la Défense dans le cadre du réseau Manufacturing USA, l'ARM Institute regroupe plusieurs centaines de membres dont Yaskawa, Fanuc et ABB. RoboticsCareer.org est son outil historique de workforce development, repositionné sur la vague "physical AI" - terme marketing qui recouvre ici des réalités concrètes : robots collaboratifs guidés par des modèles de vision (VLA), bras industriels pilotés par apprentissage par renforcement, AMR (Autonomous Mobile Robots) avec prise de décision locale. Sur le plan concurrentiel, la National Robotics Education Foundation ou les certifications NIMS (National Institute for Metalworking Skills) couvrent des périmètres adjacents, mais aucune n'agrège autant d'OEM partenaires ni de formations validées. Aucun calendrier précis n'a été communiqué pour les prochaines étapes - extension des offres listées, nouveaux partenariats de formation - ce qui place cette annonce davantage du côté du repositionnement stratégique que du déploiement opérationnel mesuré.

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