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

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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.

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Le robot Proxie Gen 2 de Cobot intègre l'automatisation des tâches et la manipulation mobile
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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
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Comment Intrinsic élimine la programmation manuelle des robots
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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
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Flex et Teradyne Robotics renforcent leur partenariat pour déployer l'automatisation intelligente dans l'industrie mondiale
3Robotics & Automation News 

Flex et Teradyne Robotics renforcent leur partenariat pour déployer l'automatisation intelligente dans l'industrie mondiale

Flex, l'un des plus grands sous-traitants industriels mondiaux avec des dizaines de sites de production dans une trentaine de pays, et Teradyne Robotics ont annoncé en avril 2026 l'élargissement de leur partenariat pour déployer l'automatisation intelligente à grande échelle dans la fabrication mondiale. L'accord instaure une double relation : Flex intègre les solutions de Teradyne Robotics directement dans ses propres lignes de production, tout en assurant la fabrication de composants robotiques clés pour permettre des déploiements plus larges chez les clients de Teradyne. Les volumes de déploiement visés et les détails financiers de l'accord n'ont pas été communiqués. Ce positionnement simultané en tant que client et fournisseur constitue un modèle industriel peu courant et potentiellement structurant. Pour un décideur B2B, le signal est clair : un EMS (Electronics Manufacturing Services) de cette envergure valide en conditions réelles la maturité opérationnelle des cobots Universal Robots et des robots mobiles MiR, les deux marques regroupées sous Teradyne Robotics. L'accord sécurise également une capacité de fabrication de composants externe pour Teradyne, réduisant les risques de montée en volume sans investissement industriel propre supplémentaire, un avantage concret dans un marché où la capacité de production reste un goulot d'étranglement. Teradyne Robotics est la division robotique de Teradyne Inc., issue de l'acquisition d'Universal Robots en 2015 (environ 285 millions de dollars) puis de MiR en 2018. L'entreprise fait face à une concurrence croissante sur les deux segments : Fanuc, Doosan et Techman Robot gagnent du terrain sur les cobots, tandis qu'Exotec (acteur français en logistique automatisée) et Zebra Technologies (Fetch Robotics) accélèrent sur les AMR. Le réseau de production de Flex, qui couvre des verticales aussi variées que l'automobile, le médical et l'électronique grand public, pourrait servir de terrain d'expansion accéléré pour Teradyne sans passer par les cycles habituels d'intégration terrain.

UEUniversal Robots et MiR, deux marques danoises regroupées sous Teradyne Robotics, bénéficient d'une validation industrielle à grande échelle via Flex qui renforce leur position concurrentielle face aux cobots asiatiques sur le marché européen.

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GreyOrange lance un simulateur d'entrepôt par IA pour modéliser les performances et les coûts de l'automatisation
4Robotics & Automation News 

GreyOrange lance un simulateur d'entrepôt par IA pour modéliser les performances et les coûts de l'automatisation

GreyOrange a lancé GreyMatter Foundry, une plateforme de simulation d'entrepôts destinée aux opérateurs logistiques souhaitant modéliser des déploiements d'automatisation avant tout engagement sur site. L'outil regroupe dans un environnement unique la conception des flux d'entrepôt, la planification des layouts et le dimensionnement des systèmes d'automatisation. Il supporte la modélisation de flottes hétérogènes de robots, permettant ainsi d'estimer les coûts opérationnels et de prédire les performances système en amont de l'implémentation physique. Aucun chiffre précis sur les temps de cycle, les volumes traités ou les tarifs de la plateforme n'a été communiqué lors de cette annonce. Pour les intégrateurs et les directeurs logistiques, ce type d'outil répond à un problème récurrent : les déploiements d'AMR (autonomous mobile robots) en environnement réel génèrent des coûts d'ajustement post-installation significatifs lorsque le dimensionnement initial est mal calibré. Un simulateur intégré au même écosystème logiciel que l'orchestration des robots réduit théoriquement le gap entre conception et exploitation, à condition que les modèles physiques sous-jacents soient suffisamment fidèles, ce que GreyOrange n'a pas encore documenté publiquement. GreyOrange, fondée en 2011 et dont le siège est à Atlanta, s'est imposée dans la logistique automatisée via sa suite GreyMatter d'orchestration multi-robots et ses robots Ranger. La société concurrence des acteurs comme Symbotic, Locus Robotics, et, dans l'espace simulation, des plateformes spécialisées comme Anylogic ou les outils intégrés de Dematic. GreyMatter Foundry s'inscrit dans une tendance plus large du secteur à proposer des jumeaux numériques pré-déploiement, une approche que Honeywell Intelligrated et KION Group ont également développée ces deux dernières années.

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