Seacon Logistics choisit Dexory pour renforcer la…

1The Robot Report

Teradyne Robotics s'associe à Sereact pour déployer l'IA physique à grande échelle dans le commerce et la logistique

Teradyne Robotics, maison mère de Universal Robots (bras collaboratifs) et de Mobile Industrial Robots (AMR), a annoncé un partenariat avec la start-up allemande Sereact lors de NVIDIA GTC Berlin 2026. Le logiciel de physical AI de Sereact, baptisé Cortex, pilote désormais des bras UR dans des systèmes à deux bras destinés aux tâches non structurées: gestion des retours, pièce picking, tri, induction de commandes, machine tending, consolidation de bacs, kitting et emballage. Les partenaires affirment avoir déjà livré des centaines de robots UR en configuration dual-arm chez des clients européens. Premier cas cité: CEVA Logistics déploie le système pour Zalando dans ses centres de Greven (Allemagne) et Świebodzin (Pologne), où les robots traitent de façon autonome des articles de mode retournés. Il s'agit de la première phase d'une extension prévue à l'échelle européenne. Sereact a par ailleurs ouvert cet été son siège américain à Charlestown (Massachusetts) pour préparer l'arrivée sur le marché nord-américain. Pour les intégrateurs et les directeurs logistiques, l'intérêt tient moins à la technologie qu'à son mode de distribution. Un modèle unique, sans réentraînement par article ou par tâche, et dont les apprentissages sont partagés entre robots, est adossé à la base installée d'Universal Robots (plus de 100 000 déploiements industriels, selon Teradyne) et à son réseau mondial de distributeurs. C'est un canal que peu de start-ups de manipulation par IA peuvent mobiliser. Les retours e-commerce constituent un bon test: séquence imprévisible, formes, orientations et emballages variables, mix qui change en continu. La contrainte réglementaire ajoute un moteur économique, puisque la réglementation européenne interdit la destruction ou la mise en décharge des invendus retournés, ce qui oblige à les reconditionner vite. Il faut toutefois rester prudent: le communiqué, rédigé par les deux partenaires, n'avance ni taux de prise réussie, ni cadence, ni taux d'intervention humaine, ni nombre précis de sites. Le « bien au-delà du pilote » reste donc une affirmation à confirmer par des chiffres d'exploitation, et « des centaines de robots » ne dit pas combien sont en production réelle. Côté technique, NVIDIA est partie prenante de la chaîne: Cortex est entraîné dans Isaac Sim avec les modèles de monde ouverts Cosmos, post-entraîné par apprentissage par renforcement avec Isaac Lab, puis évalué sur le matériel de Teradyne avant déploiement. Cette approche simulation puis réel confirme la place croissante des jumeaux numériques dans l'industrialisation des modèles de manipulation. Teradyne positionne ses bras comme une plateforme ouverte et connectée pour l'ère de l'IA, face à des acteurs qui intègrent verticalement matériel et modèle, comme les fabricants d'humanoïdes, et à d'autres éditeurs de logiciels de picking (Covariant, Dexterity, Nomagic, entre autres). Le point à suivre sera l'extension annoncée des déploiements Zalando en Europe, puis les premiers sites nord-américains portés par le bureau du Massachusetts.

UELe déploiement de robots UR pilotés par Sereact chez CEVA Logistics pour Zalando en Allemagne et en Pologne, avec une extension européenne prévue, concerne directement la logistique e-commerce européenne et sa contrainte réglementaire sur les invendus retournés.

FR/EU ecosystemeActu

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2Robotics & Automation News

Les robots de Sereact automatisent le traitement des retours Zalando dans des centres logistiques en Allemagne et en Pologne

Sereact, le détaillant en ligne Zalando et CEVA Logistics ont lancé le traitement automatisé des retours de mode sur deux sites logistiques : Greven en Allemagne et Świebodzin en Pologne. Les systèmes robotiques à deux bras, pilotés par Cortex, la plateforme de physical AI de Sereact, sont entrés en exploitation réelle. Ils prennent en charge de façon autonome des articles retournés par des clients. Les partenaires présentent ce déploiement comme la phase initiale d'un programme plus large. Le communiqué ne précise ni cadence, ni taux de réussite, ni nombre de cellules, ni périmètre exact des références traitées. L'enjeu est considérable. Les retours de vêtements sont un cas d'usage difficile pour la manipulation robotique : textiles déformables, emballages variables, états hétérogènes, tâches de tri et de contrôle. Un déploiement en production chez un grand e-commerçant européen, sur deux pays, suggère que les modèles de manipulation guidés par l'IA quittent le stade du pilote pour s'intégrer à des flux logistiques réels. Il faudra toutefois attendre des chiffres de débit, de disponibilité et de coût par pièce pour juger de la rentabilité face au travail manuel. À ce stade, il s'agit d'un lancement en conditions réelles, sans données de performance publiées. Sereact, start-up allemande de Stuttgart, mise sur un modèle fondation généraliste pour la manipulation, là où des concurrents comme Dexterity, Mujin ou Pickle misent sur des solutions plus spécialisées. CEVA Logistics, filiale de CMA CGM basée à Marseille, apporte une visibilité française dans ce projet et un accès à de nombreux sites. Zalando, de son côté, traite de gros volumes de retours. L'extension à d'autres sites des trois partenaires sera le vrai test de la généralisation.

UEDéploiement en production d'une start-up allemande avec Zalando et CEVA Logistics (filiale de CMA CGM, Marseille) sur deux sites européens, illustrant l'arrivée de la manipulation robotique par IA dans la logistique de l'UE.

FR/EU ecosystemeActu

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3The Robot Report

ExRobotics lance un robot d'inspection certifié UL pour environnements dangereux

ExRobotics B.V., société néerlandaise fondée en 2017 et basée à Delft, a lancé officiellement son robot d'inspection autonome ExR-2.5 sur le marché nord-américain lors de l'Energy Drone & Robotics Summit à Houston. L'appareil a obtenu la certification UL 6260, norme américaine spécifique aux équipements électriques déployés en atmosphères potentiellement explosives (zones ATEX équivalentes). Le robot embarque un ensemble de capteurs orientés sécurité industrielle : imagerie acoustique haute fréquence pour détecter les fuites de gaz et les défauts mécaniques avant qu'ils ne deviennent visibles, caméras haute résolution pour l'inspection visuelle de vannes, jauges et structures, caméra thermique pour identifier les anomalies de température, et capteurs environnementaux adaptés aux zones dangereuses. Une fois ses missions autonomes accomplies, l'ExR-2.5 retourne automatiquement à sa station de charge pour se préparer au cycle suivant. ExRobotics revendique plusieurs milliers de missions robotiques complétées pour des opérateurs majeurs incluant Shell, Repsol et BP. La certification UL constitue le signal le plus concret que ce lancement n'est pas un teaser : elle conditionne légalement le déploiement en environnements classifiés aux États-Unis, et son obtention marque un franchissement de la barrière réglementaire qui bloquait beaucoup de robotique d'inspection au stade pilote. Le contexte de marché renforce l'argument commercial : selon des analystes cités par ExRobotics, l'industrie énergétique mondiale accusera un déficit de 40 000 travailleurs qualifiés cette année, tandis que 62 % des générations Z et millennials considèrent les carrières pétrolières et gazières comme peu attractives. Le coût de l'indisponibilité non planifiée est chiffré par Siemens à 11 % du chiffre d'affaires total des grandes industrielles, et 3,5 jours d'arrêt suffisent à générer plus de 5 millions de dollars de pertes pour une installation de taille intermédiaire. Dans ce contexte, un robot capable d'effectuer des rondes d'inspection à fréquence constante, sans exposition humaine et sans dépendre d'experts de plus en plus rares, répond à un besoin opérationnel documenté, pas simplement à une aspiration d'automatisation. ExRobotics opère depuis 2017 sur un créneau volontairement étroit : les robots d'inspection pour environnements dangereux, sans diversification vers d'autres verticales. Ce positionnement de spécialiste le distingue de concurrents comme Boston Dynamics (Spot, usage généraliste) ou ANYbotics (ANYmal C, présent aussi sur les sites industriels) qui adressent un spectre plus large. Sur le segment oil & gas spécifiquement, l'entreprise est en concurrence directe avec Gecko Robotics pour l'inspection de réservoirs et de structures, et avec des intégrateurs locaux nord-américains qui déploient du matériel non ATEX dans des zones moins contraintes. L'absence de prix publics et le fait que l'article repose largement sur des déclarations de l'entreprise elle-même invitent à une lecture prudente sur les volumes réels déployés. Les prochaines étapes annoncées concernent l'expansion nord-américaine, mais ExRobotics n'a pas communiqué de jalons contractuels précis ni de pipeline client chiffré pour 2026.

UEExRobotics, PME néerlandaise fondée à Delft, franchit la barrière réglementaire américaine UL 6260, validant la capacité de l'écosystème deep tech robotique européen à conquérir des marchés industriels classifiés hors UE.

FR/EU ecosystemeActu

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4arXiv cs.RO

Apprentissage par renforcement avec mélange d'experts pour la locomotion quadrupède tolérante aux pannes

Des chercheurs du Dynamic Legged Systems Lab de l'Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) proposent sur arXiv (prépublication 2506.25965) une architecture de contrôle modulaire pour robots à pattes conçue pour maintenir la locomotion en cas de panne d'actionneur. Le système repose sur un mélange d'experts (Mixture-of-Experts, MoE) piloté par apprentissage par renforcement : un module de diagnostic identifie en temps réel le type de défaillance (joint bloqué, couple réduit, actionneur hors service), puis active l'expert spécialisé correspondant parmi plusieurs politiques de contrôle distinctes, chacune entraînée pour un mode de panne spécifique. Les expériences menées dans le simulateur IsaacLab montrent que ces politiques modulaires surpassent systématiquement des politiques monolithiques de taille comparable sur l'ensemble des scénarios de panne évalués. L'architecture conserve de surcroît des performances compétitives avec une capacité réseau significativement réduite, un critère déterminant pour les plateformes embarquées à ressources de calcul limitées, notamment en contexte d'exploration planétaire. Ce résultat adresse un angle mort persistant du déploiement hors-laboratoire des robots à pattes : la robustesse aux défaillances matérielles en cours de mission. Les politiques monolithiques entraînées par RL, qui ont produit des performances remarquables sur terrain accidenté (ANYmal d'ETH Zurich, Spot de Boston Dynamics, MIT Cheetah), supposent implicitement l'intégrité de l'ensemble des actionneurs. Injecter explicitement l'état diagnostiqué de panne dans la boucle de décision permet à chaque expert de se spécialiser sur un sous-espace comportemental bien délimité, ce qui explique leur supériorité même à capacité réduite. Pour un intégrateur ou un concepteur de mission, l'architecture MoE trace une voie concrète vers des robots capables de poursuivre une mission malgré une défaillance partielle, sans intervention humaine ni recalibration à distance. L'IIT est l'un des laboratoires européens de référence en robotique à pattes, à l'origine de la lignée hydraulique HyQ et HyQReal. La cible applicative explicitement déclarée par les auteurs est l'exploration planétaire, domaine où l'ESA et la NASA cherchent activement des solutions de mobilité résiliente pour des rovers de nouvelle génération. Les approches concurrentes, notamment les politiques adaptatives basées sur l'estimation d'état développées par le Robotics Systems Lab de l'ETH Zurich sur ANYmal, n'exploitent pas aussi directement l'information de diagnostic pour router dynamiquement vers des experts dédiés par mode de panne. Le code est publié en open source sur GitHub (dépôt iit-DLSLab/fault-locomotion-isaaclab) sous IsaacLab, ce qui facilite la reproductibilité et l'adoption par la communauté. Prochaine étape attendue : validation sur plateforme physique, les résultats actuels étant entièrement en simulation.

UEL'IIT, laboratoire européen de référence en robotique à pattes, publie une architecture MoE open source pour la locomotion tolérante aux pannes, offrant une base directement exploitable pour les programmes de rovers résilients de l'ESA.

FR/EU ecosystemePaper

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