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Robotics Summit : le discours d'ouverture présente une fondation ouverte pour les robots à base d'IA

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Résumé IASource uniqueImpact UE

Brian Gerkey, co-fondateur d'Open Robotics et actuel directeur technique d'Intrinsic, filiale d'Alphabet dédiée aux logiciels robotiques, prendra la parole le mercredi 28 mai 2026 à 9h00 ET lors du Robotics Summit & Expo de Boston, au Thomas M. Menino Convention & Exhibition Center (salle 253 ABC). Sa conférence, intitulée "An Open Foundation for the Age of AI-Powered Robots", présentera la stratégie de l'Open Source Robotics Alliance (OSRA) en matière d'accessibilité, d'outillage moderne et de sécurité fonctionnelle. Open Robotics, organisation qui maintient le Robot Operating System (ROS) et le simulateur Gazebo, y défendra la thèse que l'open source devient une infrastructure critique à mesure que l'IA physique accélère. La session remplace une conférence initialement prévue avec Russ Tedrake, professeur au MIT et ex-vice-président senior pour les large behavior models au Toyota Research Institute. L'événement rassemble cette année plus de 70 intervenants confirmés issus d'Amazon Robotics, AWS, Tesla, Universal Robots, Brain Corp, PickNik Robotics et Robust AI, avec plus de 50 sessions réparties sur des tracks IA, design, healthcare et logistique.

Le signal est moins technique qu'institutionnel. L'émergence des architectures Vision-Language-Action (VLA), des pipelines sim-to-real et des foundation models pour la robotique physique rend la standardisation des middlewares plus stratégique que jamais. ROS 2, qui reste la référence pour la communication inter-processus sur les plateformes industrielles et humanoïdes, est maintenu collectivement via l'OSRA. Pour les intégrateurs et les équipes R&D, le fait que Gerkey articule une roadmap publique au principal salon technique commercial américain de robotique signale que l'OSRA entend jouer un rôle normatif, pas seulement communautaire. La question non résolue est celle de la performance : les pipelines d'inférence GPU modernes imposent des contraintes de latence que les architectures ROS classiques gèrent mal, et c'est précisément là que se jouera la crédibilité du discours.

Open Robotics a été fondée en 2012 autour de ROS, né à Willow Garage, l'un des premiers labs à industrialiser la recherche robotique aux États-Unis. Gerkey y a travaillé avant de co-fonder l'organisation, et son rattachement actuel à Intrinsic place cette prise de parole à l'intersection de la stratégie Google/Alphabet et de la gouvernance open source. Sur le plan concurrentiel, l'écosystème ROS fait face à des alternatives propriétaires croissantes : Isaac ROS de NVIDIA, les middlewares maison de Boston Dynamics ou de Figure AI, et des frameworks applicatifs comme LeRobot de HuggingFace. La prochaine étape pour l'OSRA sera de démontrer comment ROS 2 s'intègre nativement avec des architectures de foundation models en production, un point que Gerkey devrait adresser lors de sa session du 28 mai.

Impact France/UE

ROS 2 étant la référence middleware adoptée par la majorité des équipes robotiques européennes, la roadmap OSRA articulée par Gerkey influencera les choix d'architecture pour les intégrateurs et startups FR/EU développant des robots à base de foundation models.

Dans nos dossiers

Figure Boston Dynamics IA physique & VLA

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1The Robot Report

QNX présentera des démonstrations pratiques et de nouvelles recherches au Robotics Summit

QNX, la division logicielle temps-réel de BlackBerry Ltd., sera présente au Robotics Summit & Expo les 27 et 28 mai 2025 à Boston, avec trois démonstrations interactives et le lancement d'une étude de marché inédite. Sur le stand, la société présentera un bras robotique d'entrée de gamme capable de détecter et imiter les gestes humains pour saisir des objets, en s'appuyant sur son programme QNX Everywhere qui offre un accès gratuit au logiciel pour le prototypage. Un second démonstrateur simule un environnement de "Digital Factory Automation" : un bras industriel piloté par QNX OS fusionne données lidar et vision pour détecter et éviter les obstacles en temps réel, avec réponse déterministe immédiate dès qu'un objet ou une personne entre dans son périmètre. Le troisième poste, tournant sur hardware Intel et NVIDIA, exploite la détection de pose par IA pour répliquer les mouvements d'un visiteur sur un avatar à l'écran, ciblant explicitement les plateformes utilisées dans les robots humanoïdes. En parallèle, QNX dévoilera son "Inside the Robot: Architecture Benchmark Report", une étude basée sur 1 000 développeurs en robotique à l'échelle mondiale, qui cartographie les freins à l'adoption, les écarts entre ambitions système et capacités réelles, et les tendances du secteur. John Wall, président de QNX, participera au keynote d'ouverture "Building the Next Era of Robot Autonomy" aux côtés de représentants d'Amazon Robotics, Locus Robotics et Universal Robots. La participation de QNX à ce salon illustre une tension structurelle du marché : les équipes d'IA embarquée savent entraîner des modèles, mais peinent à garantir le comportement déterministe requis dès lors que ces modèles pilotent des actionneurs physiques en environnement humain. QNX positionne son RTOS (Real-Time Operating System) comme la couche d'exécution qui traduit les décisions d'un VLA (Vision-Language-Action model) ou d'un module de pose detection en commandes moteur à latence bornée et prévisible. Le benchmark report est potentiellement plus significatif que les démos : avec 1 000 répondants développeurs, il devrait objectiver les vrais goulots d'étranglement du cycle sim-to-real, là où la majorité des communications sectorielles restent des annonces produit sans données comparatives. Pour un COO industriel ou un intégrateur, la question clé n'est pas "est-ce que le bras évite les obstacles en démo" mais "quel est le taux de défaillance certifiable en production", ce que l'étude prétend adresser. QNX existe depuis 1980 et son RTOS est historiquement déployé dans l'automobile (ADAS, infotainment), le médical et l'aérospatiale, des secteurs où la certification fonctionnelle (ISO 26262, IEC 61508) est non-négociable. L'entrée en robotique collaborative et humanoïde représente une extension logique à mesure que ces systèmes quittent les cages industrielles pour les entrepôts et espaces partagés. Sur ce terrain, QNX affronte Wind River (VxWorks), ROS 2 avec son middleware DDS pour le temps-réel souple, et des stacks propriétaires comme ceux qu'embarquent Boston Dynamics ou Figure AI. Le programme QNX Everywhere, qui ouvre l'accès gratuit pour le prototypage, est une réponse directe à l'adoption massive de ROS dans les labs universitaires et startups. Les suites concrètes à surveiller : la publication du benchmark report lors du salon, et d'éventuelles annonces de partenariats OEM avec des fabricants de bras collaboratifs ou de plateformes humanoïdes dans les mois suivants.

InfrastructureOpinion

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2arXiv cs.RO

ROSA : un système d'inférence de modèles fondation pour usines de robots

Une équipe de recherche propose ROSA, un système de service d'inférence pour les modèles fondation de robotique (RFM), décrit dans un preprint publié sur arXiv (2607.01088, 1er juillet 2026). Contrairement aux systèmes existants qui traitent l'inférence comme un problème de calcul en périphérie, avec un GPU embarqué ou dédié par robot, ROSA repose sur trois principes: un pool de GPU partagé accessible en réseau par toute une flotte de robots, une abstraction de programmation "robotics-aware" gérant des pipelines multi-modèles avec exigences de performance par tâche et gestion des échecs, et un ordonnancement piloté par l'objectif global de l'usine plutôt que par la latence d'une seule requête. L'équipe l'a implémenté sur Ray Serve pour l'orchestration distribuée, avec vLLM, PyTorch et JAX comme moteurs d'inférence, et l'a évalué sur des robots réels ainsi que sur des charges de travail synthétiques à grande échelle. Résultat annoncé: jusqu'à 12,06 fois plus de productivité d'usine qu'avec des systèmes de service dédiés classiques, un chiffre qui reste à confirmer sur des déploiements industriels réels plutôt que sur les scénarios de test choisis par les auteurs. L'intérêt de ROSA est de remettre en cause l'hypothèse dominante selon laquelle l'inférence d'un modèle de robot doit tourner localement, robot par robot. En mutualisant des GPU de classe serveur sur le réseau, l'approche promet de meilleures performances d'inférence, une autonomie de batterie accrue et un taux d'utilisation GPU plus élevé, des enjeux critiques pour les industriels qui envisagent des flottes de robots humanoïdes ou mobiles plutôt que des unités isolées. Cela rapproche l'infrastructure de service robotique du modèle déjà adopté pour les grands modèles de langage en cloud, un signal utile pour les intégrateurs et décideurs qui raisonnent en coût par flotte plutôt qu'en coût par robot. Le travail s'inscrit dans la vague plus large des modèles fondation de robotique (VLA) qui rendent les robots généralistes envisageables en usine, où l'inférence reste souvent le goulot d'étranglement plutôt que l'apprentissage lui-même. Il s'agit ici d'une contribution académique, pas d'un produit commercialisé: aucun acteur français ou européen n'est cité, et le passage à l'échelle en production reste à démontrer au-delà des bancs d'essai présentés.

InfrastructureActu

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3Robot Magazine FR

NVIDIA Halos for Robotics : la sécurité des robots industriels entre dans une nouvelle ère

NVIDIA a présenté Halos for Robotics au salon Automate 2026 à Chicago, le positionnant comme le premier système de sécurité intégré conçu spécifiquement pour les robots pilotés par intelligence artificielle physique. L'annonce intervient dans un contexte de transformation accélérée de la robotique industrielle : les robots mobiles autonomes (AMR) transportent des composants entre ateliers, les cobots assistent les techniciens au quotidien, et les premiers robots humanoïdes commerciaux (Figure 03, Tesla Optimus, Agility Digit) commencent à réaliser des tâches de préparation de commandes et de manutention en environnement réel. Le marché mondial de la robotique industrielle est estimé à plus de 80 milliards de dollars d'ici la fin de la décennie selon plusieurs cabinets d'analyse, une projection conditionnée à la résolution du principal verrou restant : la sécurité en environnement partagé homme-machine. Il convient de préciser que Halos est pour l'instant une annonce de plateforme, pas un produit certifié en déploiement production. L'enjeu industriel est structurant. Pendant des décennies, la sécurité robotique reposait sur la séparation physique : cellules fermées, barrières optiques, arrêts d'urgence. Ce paradigme est incompatible avec la nouvelle génération de robots collaboratifs, qui doivent détecter un opérateur traversant leur trajectoire, anticiper ses mouvements et adapter leur comportement en quelques millisecondes. Les certifications en vigueur (ISO 10218, TS 15066 pour les applications cobots) ont été conçues pour des architectures déterministes, pas pour des systèmes piloté par des réseaux de neurones dont le comportement est probabiliste. Pour les intégrateurs et les COO industriels, l'absence d'un cadre de sécurité standardisé pour les robots IA constitue aujourd'hui le principal frein au déploiement à grande échelle, avant même les questions de performance ou de ROI. Une plateforme unifiée capable de couvrir détection, anticipation et certification normative réduirait significativement la charge d'ingénierie sécurité portée par chaque constructeur. NVIDIA construit cette initiative sur sa stack robotique existante, centrée sur les plateformes Isaac et Jetson, déjà adoptées par plusieurs constructeurs de robots humanoïdes et AMR. Le mouvement s'inscrit dans une stratégie plus large : après avoir dominé l'infrastructure d'entraînement des modèles IA, NVIDIA cherche à s'imposer comme couche système incontournable du déploiement robotique, face à des acteurs sécurité établis comme Pilz, SICK et Omron, qui maîtrisent la certification normative mais n'ont pas d'offre native pour les architectures VLA (vision-language-action). Les prochaines étapes annoncées concernent des pilotes avec des constructeurs de robots partenaires ; aucune date de certification ni de déploiement production n'a été communiquée à ce stade.

UELes intégrateurs européens utilisant Isaac et Jetson pourraient bénéficier d'un cadre de sécurité unifié pour robots IA, réduisant la charge de certification normative (ISO 10218, TS 15066) pour les déploiements cobots et AMR, mais uniquement si la plateforme obtient les certifications requises.

InfrastructureOpinion

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4Robotics & Automation News

Entretien avec Eleanor Tang-Smith (OLO Robotics) : rendre la programmation des robots accessible à tous

Eleanor Tang-Smith, directrice des opérations d'OLO Robotics, a accordé une interview détaillant l'approche de la société pour démocratiser la programmation robotique. Alors que le marché connaît une accélération notable côté matériel -- robots mobiles autonomes (AMR), robots quadrupèdes, bras articulés et humanoïdes -- la plupart des organisations se heurtent à un frein persistant du côté logiciel. Programmer un robot industriel exige aujourd'hui une maîtrise pointue de plateformes comme ROS 2 (Robot Operating System 2), un écosystème puissant mais dont la courbe d'apprentissage reste dissuasive pour des équipes sans ingénieurs roboticiens dédiés. Ce goulet d'étranglement logiciel est désormais reconnu comme le principal obstacle à l'adoption à grande échelle de la robotique en entreprise, davantage que le coût du matériel lui-même. Pour les intégrateurs et les décideurs B2B, cela se traduit par des délais de déploiement longs, une dépendance aux profils rares, et un risque opérationnel élevé. OLO Robotics positionne son offre comme une couche d'abstraction qui permettrait à des techniciens non spécialisés de configurer et d'adapter des cellules robotiques sans toucher à ROS 2 directement. Si cette promesse se confirme à l'échelle, elle pourrait redistribuer les cartes dans la compétition entre intégrateurs spécialisés et solutions clé-en-main. OLO Robotics s'inscrit dans une tendance plus large de "no-code/low-code" robotics qui voit émerger plusieurs acteurs cherchant à réduire la friction logicielle : Wandercraft côté exosquelettes en France, ou encore des initiatives autour de VLA (Vision-Language-Action models) pour simplifier la programmation par démonstration. Le marché des AMR et de la cobotique reste dominé par des solutions nécessitant un paramétrage expert, ce qui laisse un espace significatif à qui saurait proposer une expérience développeur réellement simplifiée. Les prochaines étapes pour OLO Robotics -- pilotes industriels, partenariats intégrateurs, levées de fonds éventuelles -- seront déterminantes pour valider si l'accessibilité annoncée résiste au contact de contraintes de production réelles.

UELa tendance no-code/low-code en programmation robotique pourrait réduire la dépendance aux profils ROS 2 rares en Europe, mais OLO Robotics n'est pas un acteur européen et aucun déploiement EU n'est mentionné.

InfrastructureOpinion

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