Aller au contenu principal
Le Fil Robotique
Le Fil RobotiqueHumanoïdes · IA physique · Industriel
L'automatisation traditionnelle est trop coûteuse et trop rigide, selon Stefan Nusser d'Intrinsic
IndustrielRobotics & Automation News 

L'automatisation traditionnelle est trop coûteuse et trop rigide, selon Stefan Nusser d'Intrinsic

1 source couvre ce sujet·Source originale ↗·
Résumé IASource uniqueImpact UE

Stefan Nusser, directeur général d'Intrinsic, filiale d'Alphabet dédiée aux logiciels de robotique industrielle, défend une thèse simple mais structurante : l'automatisation traditionnelle, conçue pour des séries longues et des processus répétitifs à l'infini, est devenue inadaptée aux réalités industrielles contemporaines. Dans une interview récente, il souligne que le modèle hérité de l'ère automobile, celui de lignes fixes pilotées par des robots ultra-spécialisés, a certes livré une efficacité remarquable à grande échelle, mais qu'il s'effondre face à des cycles produits raccourcis, des volumes de production fragmentés et une personnalisation croissante des biens manufacturés.

L'enjeu est directement industriel : les intégrateurs et les directeurs opérationnels se heurtent à un coût de déploiement et de reprogrammation qui dépasse souvent la valeur générée dès lors que les séries deviennent courtes ou variables. Intrinsic parie sur une couche logicielle unifiée, capable d'abstraire les différences entre bras robotiques de marques distinctes et de réduire le temps de mise en oeuvre, là où aujourd'hui chaque changement de pièce ou de processus peut mobiliser des semaines d'ingénierie. La position de Nusser rejoint un consensus croissant dans le secteur : le goulot d'étranglement de la robotique industrielle n'est plus mécanique, il est logiciel.

Intrinsic a été fondée en 2021 comme spin-off interne d'Alphabet (Google), avec pour mission explicite de démocratiser la programmation robotique via des outils logiciels et l'IA. Elle concurrence indirectement des acteurs comme Vention, Wandercraft sur le segment médical, ou encore les initiatives software-first de Fanuc et ABB, qui intègrent eux aussi des couches d'adaptabilité dans leurs écosystèmes. Les prochaines étapes pour Intrinsic tournent autour du déploiement commercial à plus grande échelle et de la démonstration que la flexibilité logicielle peut tenir ses promesses en environnement de production réel, et pas seulement en conditions de laboratoire.

Impact France/UE

La thèse d'Intrinsic sur la flexibilité logicielle concerne directement les industriels européens confrontés aux mêmes contraintes de séries courtes et de reprogrammation coûteuse, mais aucun déploiement ou partenariat européen spécifique n'est annoncé.

Dans nos dossiers

Wandercraft

À lire aussi

Top 15 des robots mobiles autonomes (AMR) : les leaders de l’automatisation industrielle
1Robot Magazine FR 

Top 15 des robots mobiles autonomes (AMR) : les leaders de l’automatisation industrielle

Les robots mobiles autonomes (AMR) s'imposent comme le nouveau standard de l'automatisation logistique et industrielle, en remplacement progressif des véhicules guidés automatisés (AGV) apparus dès les années 1950. Contrairement aux AGV, qui suivent des bandes magnétiques, des fils enterrés, des réflecteurs laser ou des QR codes au sol, un AMR combine capteurs, caméras, LiDAR et algorithmes de navigation pour cartographier son environnement, éviter les obstacles et recalculer son itinéraire en temps réel, sans aucune infrastructure de guidage fixe. Cette autonomie de déplacement s'étend désormais bien au-delà des entrepôts logistiques : usines de production, centres de distribution, hôpitaux, laboratoires pharmaceutiques, aéroports, plateformes e-commerce, centres de tri et même certaines exploitations agricoles déploient aujourd'hui ce type de robots. Selon l'International Federation of Robotics (IFR), les AMR constituent l'un des segments à plus forte croissance de la robotique professionnelle. Interact Analysis confirme une accélération rapide des déploiements dans les centres logistiques, tandis qu'ABI Research souligne la montée en importance des logiciels de gestion de flotte, désormais jugés aussi critiques que le matériel robotique lui-même. Cette bascule des AGV vers les AMR répond à une transformation structurelle des besoins industriels : essor du commerce électronique, personnalisation croissante des produits, pénurie de main-d'œuvre qualifiée et exigence de résilience des chaînes d'approvisionnement imposent désormais une flexibilité que les systèmes fixes ne peuvent plus offrir. Modifier un itinéraire AGV nécessite des travaux, un arrêt de production et une reprogrammation lourde, un coût que les usines modernes, confrontées à des volumes fluctuants et des implantations changeantes, ne peuvent plus absorber. Les analystes du secteur comparent désormais l'AMR à ce que l'Ethernet est devenu pour l'informatique : une brique d'infrastructure invisible mais indispensable au fonctionnement des usines connectées, ce qui déplace la valeur ajoutée du seul robot vers l'orchestration logicielle de flottes entières. Cette évolution s'inscrit dans la continuité directe des AGV industriels des années 1950, dont les limites de rigidité ont motivé le développement d'une génération de robots capables de décision autonome plutôt que de simple exécution de trajectoire préprogrammée. La montée des logiciels de gestion de flotte comme facteur différenciant, plutôt que la seule plateforme mobile, dessine une compétition où l'intelligence de coordination entre robots devient l'enjeu principal pour les fournisseurs, avec une adoption qui devrait continuer de s'étendre à mesure que les industriels cherchent à sécuriser et fluidifier leurs chaînes logistiques.

IndustrielActu
1 source
Le robot Proxie Gen 2 de Cobot intègre l'automatisation des tâches et la manipulation mobile
2Robotics Business Review 

Le robot Proxie Gen 2 de Cobot intègre l'automatisation des tâches et la manipulation mobile

Collaborative Robotics (Cobot), basée à Santa Clara en Californie, a dévoilé la deuxième génération de son robot mobile Proxie lors de l'Automate 2026. Ce Proxie Gen 2 embarque une capacité de traction de carts jusqu'à 680 kg, un système de levage vertical pouvant soulever 100 kg, des batteries auto-interchangeables, et une option de manipulation bimanuell, deux bras articulés montés sur la colonne vertébrale du robot. La plateforme compte 40 % de pièces en moins que la génération précédente, avec un gabarit réduit pour naviguer dans des couloirs étroits et des ascenseurs. Cobot annonce également une fonctionnalité d'"autotasking" : le robot identifie et génère ses propres tâches sans intégration avec un WMS ni intervention humaine. Chez le client Maersk, 95 % des déplacements de carts auraient été initiés de façon autonome sur la période mesurée, le robot lisant des inscriptions sur des tableaux blancs fixés aux chariots grâce à un modèle multimodal embarqué. Ces chiffres sont présentés par Cobot sans audit tiers, ce qui mérite d'être noté. L'enjeu principal est la réduction de la barrière à l'intégration, longtemps le goulot d'étranglement des déploiements de robots mobiles manipulateurs (MMR) en environnements non structurés. Si l'autotasking tient ses promesses à l'échelle, il invaliderait le modèle dominant, des mois de développement logiciel pour connecter le robot aux systèmes ERP, WMS et MES existants. Pour un COO industriel ou un responsable logistique hospitalier, cela signifie potentiellement un déploiement en semaines plutôt qu'en trimestres. La capacité de Proxie à lire des informations non structurées (tableaux blancs, étiquettes ad hoc) représente une forme de robustesse opérationnelle réelle, à condition que les taux de reconnaissance soient validés dans des conditions dégradées, ce que la démo ne précise pas. La manipulation bimanuell ouvre par ailleurs l'accès à des tâches jusqu'ici réservées aux manipulateurs fixes, comme le déchargement de cartons ou l'alimentation de lignes. Cobot a été fondée par Brad Porter, ancien VP Engineering robotics chez Amazon Robotics, et a levé des fonds auprès d'investisseurs industriels. La société a délibérément maintenu un profil bas depuis 2022, accumulant 13 000 heures d'exploitation sur 28 robots dans des environnements réels, hôpitaux dont la Mayo Clinic, logistique et industrie, avant de communiquer publiquement. Ses concurrents directs incluent Boston Dynamics avec Spot et Stretch, Vecna Robotics, et des acteurs comme Apptronik ou 1X qui misent sur l'humanoïde. En Europe, des entreprises comme Enchanted Tools (Miroki) ou Pollen Robotics (Reachy) ciblent des segments adjacents mais restent en phase pré-déploiement à grande échelle. Cobot ne publie pas de tarif public ; les prochaines étapes annoncées portent sur l'extension des déploiements en santé et en logistique, avec la certification de sécurité comme prochaine étape technique critique pour le Gen 2.

UESi Cobot étend ses déploiements en Europe, cela accentue la pression concurrentielle sur Enchanted Tools et Pollen Robotics, encore en phase pré-commerciale, tout en offrant aux industriels et hôpitaux européens une option de manipulation mobile sans intégration WMS.

IndustrielActu
1 source
L'interview de Jon Roberts (Inteq) : « la couche logicielle décide de la réussite ou de l'échec des investissements en automatisation »
3Robotics & Automation News 

L'interview de Jon Roberts (Inteq) : « la couche logicielle décide de la réussite ou de l'échec des investissements en automatisation »

L'automatisation des entrepôts n'est plus perçue comme un simple levier d'efficacité opérationnelle. Selon Jon Roberts, dirigeant chez Inteq, cabinet spécialisé dans l'automatisation logistique, les décisions d'investissement en robotique et en systèmes intelligents d'entrepôt remontent désormais jusqu'au conseil d'administration. Trois facteurs structurels expliquent ce basculement: la pénurie persistante de main-d'œuvre dans la logistique, des attentes clients de plus en plus élevées en matière de délais de livraison, et la complexité croissante des chaînes d'approvisionnement mondiales. Pour de nombreuses entreprises, l'automatisation entrepôt est devenue une priorité stratégique portée directement par les dirigeants, et non plus seulement par les équipes opérations. Ce déplacement du centre de décision a des conséquences concrètes pour les intégrateurs et les fournisseurs de robotique d'entrepôt. Roberts insiste sur un point clé: la couche logicielle, c'est-à-dire l'orchestration, la gestion de flotte et l'intégration aux systèmes existants (WMS, ERP), est désormais l'endroit où se joue la réussite ou l'échec d'un investissement en automatisation, davantage que le matériel lui-même. Ce constat rejoint une tendance plus large du secteur: le hardware robotique s'est largement banalisé, tandis que la différenciation se fait sur la capacité logicielle à orchestrer des flottes hétérogènes et à s'intégrer proprement dans l'existant. Cette évolution s'inscrit dans la maturation générale du marché de la robotique d'entrepôt, où les systèmes de préparation de commandes, AMR et solutions de tri se sont multipliés ces dernières années sans toujours livrer le retour sur investissement promis. En positionnant le logiciel comme facteur décisif plutôt que le robot lui-même, Inteq se distingue des discours purement centrés sur le matériel qui dominent souvent la communication des fabricants, et invite les décideurs B2B à réévaluer leurs critères de sélection avant tout nouveau déploiement. Note: le texte source fourni est un extrait/teaser d'interview, très court et sans chiffres, dates ou détails de déploiement précis. Je n'ai donc pas inventé de données factuelles absentes de la source, si tu as le corps complet de l'interview, je peux l'enrichir avec les éléments concrets manquants.

IndustrielOpinion
1 source
Comment Intrinsic élimine la programmation manuelle des robots
4Robotics Business Review 

Comment Intrinsic élimine la programmation manuelle des robots

Intrinsic, filiale d'Alphabet spécialisée en robotique industrielle, a présenté à l'Automate 2026 une cellule robotique modulaire baptisée "Intrinsic Intelligence Cell", reposant sur son système d'exploitation maison IntrinsicOS. La démonstration met en scène un bras FANUC réalisant de l'assemblage électronique sans aucune programmation robot traditionnelle : l'opérateur configure les tâches par glisser-déposer, tandis que la plateforme gère automatiquement la perception, la planification de mouvement et les opérations de préhension et d'insertion de pièces. Intrinsic collabore avec deux intégrateurs CNC, Trinity Automation et MartinSystems, pour embarquer ces capacités dans leurs offres de prochaine génération. La présentation intervient quelques mois avant le lancement d'un pilote industriel d'envergure avec Foxconn, dont la date exacte n'a pas été précisée au-delà de "fin 2025". Par ailleurs, dans le cadre de son "AI for Industry Challenge" co-organisé avec Open Robotics, la société a réuni plus de 5 000 inscrits répartis en 1 600 équipes issues de 115 pays, avec une enveloppe de prix de 180 000 dollars. Le défi cible l'un des problèmes les plus résistants de l'assemblage électronique : la manipulation dextre de câbles et de connecteurs. Huit équipes ont jusqu'ici atteint des scores quasi-parfaits lors de la phase de simulation (Gazebo, MuJoCo de Google DeepMind, NVIDIA Isaac Sim). L'approche d'Intrinsic s'attaque à un verrou structurel du marché : la programmation robot reste aujourd'hui un frein majeur à l'adoption dans les ateliers à production variable ("high mix, low volume"), où reprogrammer un bras pour chaque référence représente un coût prohibitif. En proposant une reconfiguration instantanée des outils et des process via des "skills" basés sur l'IA, la plateforme ouvre potentiellement l'automatisation aux sous-traitants de taille moyenne et aux ateliers d'usinage qui ne disposent pas d'équipes de roboticiens. La composition du challenge est également révélatrice : seulement 14 % des participants viennent du secteur robotique, tandis que 93 % sont développeurs Python et 47 % travaillent en IA/ML. Cela signale un afflux de compétences logicielles vers la robotique industrielle, et valide l'hypothèse selon laquelle les prochaines avancées en manipulation viendront davantage du software que du hardware. Intrinsic a été fondée en 2021 à partir de ressources internes d'Alphabet, absorbant notamment des équipes issues de X Development. La société a mis plusieurs années à structurer sa pile logicielle autour de ROS 2 avant de la commercialiser. Sur ce segment des cellules robotiques modulaires pilotées par IA, elle se positionne face à des acteurs comme Covariant (rachetée par Amazon), Machina Labs ou Viam, ainsi que face aux offres propriétaires des grands intégrateurs (KUKA, ABB, FANUC lui-même). Le pilote Foxconn constituera le premier test à l'échelle réelle d'IntrinsicOS dans un environnement de production de masse, et ses résultats conditionneront probablement la crédibilité commerciale de la plateforme au-delà des démonstrations salon.

UELa démocratisation de la configuration robot par glisser-déposer pourrait réduire le coût d'entrée à l'automatisation pour les PME industrielles européennes en production variable, mais aucun partenariat ni déploiement européen n'est annoncé à ce stade.

IndustrielOpinion
1 source