IndustrielInteresting Engineering 25 mai 2026

Des scientifiques conçoivent un robot pionnier pour nettoyer et inspecter les piles de ponts sous l'eau

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Résumé IASource uniqueImpact UE

Des ingénieurs de l'University of Technology Sydney (UTS) ont développé SPIR (Submersible Pile Inspection Robot), un robot sous-marin autonome conçu pour nettoyer et inspecter les pieux immergés qui soutiennent ponts, quais et infrastructures portuaires. Conçu par le professeur Dikai Liu et l'équipe du Centre for Autonomous Systems (CAS) en collaboration avec Transport NSW, SPIR s'ancre sur un pieu via des bras préhenseurs capables de saisir la structure depuis n'importe quelle position. Un bras distinct équipé d'un jet haute pression décape les organismes encroûtants, balanes, huîtres, algues, dont l'épaisseur peut atteindre 20 centimètres avant toute évaluation structurelle. Le robot intègre ensuite une séquence d'inspection entièrement autonome : cartographie simultanée et localisation (SLAM), identification du type et de l'épaisseur des bio-salissures, planification et exécution de la trajectoire de nettoyage, puis capture d'images haute définition pour construire une carte 3D géoréférencée du pieu exposé. L'ensemble est supervisé depuis un bateau via une interface affichant les flux vidéo en direct. SPIR a été testé sur plusieurs ponts de Nouvelle-Galles du Sud, État qui recense à lui seul 5 000 ouvrages d'art ; à l'échelle australienne, le potentiel adressable atteint 50 000 ponts et 70 ports.

L'intérêt opérationnel est direct. Les méthodes actuelles reposent sur un échantillonnage : les plongeurs nettoient une bande verticale sur une fraction des pieux, laissant la majeure partie des structures non examinée. La contrainte est physiologique, la fatigue impose des rotations courtes, un opérateur ne peut surveiller qu'un seul plongeur à la fois, et dans certaines zones, les risques incluent courants de marée, visibilité nulle et faune hostile. SPIR opère en continu et un seul opérateur peut superviser plusieurs robots simultanément, démultipliant la productivité sans augmenter l'exposition au danger. L'impact économique est également mesurable : la fermeture d'un quai pendant une inspection par plongeurs peut coûter jusqu'à 100 000 dollars par jour à une autorité portuaire ; SPIR fonctionne sans interrompre les opérations de chargement. Le système offre aussi une couverture d'inspection complète là où le sampling laissait des angles morts structurels, ce qui change le niveau de confiance possible dans l'évaluation de l'état des infrastructures vieillissantes.

Le projet s'inscrit dans un mouvement plus large d'automatisation des interventions sous-marines en milieu industriel, aux côtés de systèmes comme Hull BUG (General Dynamics) ou des ROV de sociétés comme Reach Robotics et Saipem pour les pipelines offshore. UTS CAS travaille sur la robotique autonome en environnement non structuré depuis plusieurs années, SPIR représentant leur déploiement le plus abouti sur infrastructure critique. Le professeur Liu indique que la plateforme est adaptable au nettoyage de coques de navires, de pipelines, de plateformes pétrolières et de fondations d'éoliennes offshore. Aucune timeline commerciale ni partenariat industriel n'ont été annoncés à ce stade : SPIR reste pour l'instant un système validé en essais terrain, pas encore un produit commercialisé.

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1Interesting Engineering

Les robots d'inspection industrielle peuvent désormais ouvrir des portes et s'authentifier automatiquement

La société suisse ANYbotics a annoncé un partenariat avec le spécialiste des accès dormakaba et le fournisseur d'identifiants numériques LEGIC Identsystems pour permettre à ses robots quadrupèdes ANYmal d'ouvrir seuls les portes et de s'authentifier aux entrées à accès restreint dans les sites industriels. Pour les portes non verrouillées, un capteur radar détecte l'approche du robot et déclenche un motorisateur de porte battante dormakaba, modèle ED 100 ou ED 250, installé en rétrofit sur des portes existantes, sans nécessiter de portes dédiées aux robots ; le système fonctionne en intérieur, en extérieur et sur des portes coupe-feu. Pour les zones verrouillées, ANYmal embarque un module de sécurité LEGIC qui lui confère une identité numérique : le robot sollicite électroniquement l'accès auprès du système de gestion exos de dormakaba, qui vérifie ses permissions avant de déverrouiller. David Fuller, Chief Innovation Officer chez dormakaba, présente ce pilote comme une extension des solutions d'accès, historiquement pensées pour des utilisateurs humains, à l'authentification de machines autonomes. Il s'agit à ce stade d'un pilote conjoint entre les trois entreprises, et non d'un produit commercialisé à grande échelle ni d'un déploiement généralisé sur des sites clients. Pour les exploitants de sites énergétiques, miniers, chimiques ou métallurgiques, l'enjeu est concret : les robots d'inspection quadrupèdes savent déjà naviguer dans des environnements complexes, mais une simple porte fermée ou un sas sécurisé suffisait jusqu'ici à interrompre une mission et à nécessiter l'intervention d'un opérateur humain. En couvrant plusieurs bâtiments et zones sans casser les procédures d'audit et de contrôle d'accès existantes, ce type d'intégration pourrait élargir le périmètre réel des missions d'inspection autonome, un facteur limitant souvent sous-estimé par rapport aux progrès de la locomotion ou de la perception. Le système conserve aussi les dispositifs anti-intrusion existants (sas, interlocks, caméras, agents de sécurité), répondant ainsi au risque qu'une personne profite du passage du robot pour s'introduire sans autorisation dans une zone protégée. ANYbotics, fondée à l'origine par des chercheurs de l'ETH Zurich, s'est positionnée depuis plusieurs années sur l'inspection industrielle autonome avec sa gamme ANYmal, sur un marché où elle concurrence notamment Boston Dynamics et son robot Spot, également déployé dans l'inspection d'installations industrielles. LEGIC apporte son savoir-faire en identifiants numériques sécurisés, déjà utilisé dans le contrôle d'accès aux bâtiments, tandis que dormakaba gère l'automatisation des portes et la gestion des droits d'accès. La solution intègre également une fonction de télé-assistance permettant à un opérateur distant de reprendre la main, modifier une mission ou renvoyer le robot à sa station de charge en cas de blocage. Les trois partenaires n'ont pas communiqué de calendrier précis pour un déploiement commercial au-delà de ce pilote.

UELe pilote implique trois entreprises suisses (ANYbotics, dormakaba, LEGIC) actives sur le marche européen de la robotique industrielle et du contrôle d'accès, sans déploiement ni acteur français a ce stade.

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2Robotics & Automation News

Deep Robotics lance un robot hybride roues-pattes pour l'inspection industrielle et les interventions d'urgence

Deep Robotics, entreprise chinoise spécialisée en robotique mobile fondée en 2018 à Hangzhou, a annoncé le Lynx M20S, robot hybride à roues et pattes de nouvelle génération. Successeur direct du Lynx M20, ce modèle cible l'inspection industrielle en milieux contraints et les interventions d'urgence sur terrain accidenté. Selon le communiqué de lancement, les améliorations portent sur trois axes : capacité de charge utile (payload), niveau de protection mécanique et environnementale (indice IP non précisé dans l'annonce), et vitesse de déplacement. Les chiffres exacts de ces paramètres n'ont pas été publiés au moment du lancement, ce qui limite l'évaluation indépendante des performances annoncées. L'architecture roues-pattes répond à une contrainte réelle des déploiements industriels : naviguer efficacement sur sol plat (où les pattes seules sont lentes et énergivores) tout en franchissant obstacles et escaliers inaccessibles aux AMR classiques. Pour un intégrateur ou un COO industriel, ce type de plateforme réduit le besoin de préparer l'environnement (ramps, marquages au sol), ce qui abaisse les coûts d'intégration. Le positionnement sur l'urgence (emergency response) suggère également une résistance renforcée aux conditions extrêmes, bien que les certifications correspondantes ne soient pas encore confirmées publiquement. Deep Robotics a commercialisé le Lynx M20 dans plusieurs applications d'inspection pétrolière, minière et de centrales électriques, notamment en Chine et au Moyen-Orient. Sur ce segment hybride, les concurrents directs incluent ANYbotics (ANYmal D, basé en Suisse) et Boston Dynamics (Spot), ainsi que Unitree avec le B2-W. Les prochaines étapes attendues sont la publication de fiches techniques complètes et l'annonce de pilotes industriels, probablement à l'occasion de foires sectorielles comme CIROS ou IROS 2026.

UEConcurrence directe avec ANYbotics (Suisse) sur le segment inspection industrielle hybride roues-pattes, pouvant affecter le positionnement commercial des acteurs européens sur ce marché.

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3Robotics Business Review

ANYbotics lance Shift pour simplifier la gestion des flottes de robots et passer les inspections à l'échelle

ANYbotics, l'entreprise zurichoise fondée en 2016 et connue pour son quadrupède ANYmal, a lancé Shift, une plateforme cloud destinée à piloter des flottes de robots d'inspection et à convertir leurs relevés en actions de maintenance. Elle s'organise en quatre modules. Shift Fleet centralise la planification, la supervision et le contrôle des missions multi-robots, qu'un système de contrôle distribué (DCS) peut déclencher directement. Shift Insight croise mesures thermiques, acoustiques, visuelles et gaz avec les conditions de fonctionnement (vitesse moteur, charge, température ambiante) pour ne qualifier d'anomalie que ce que le contexte justifie : surchauffe, décharge partielle, fuite, désalignement. Shift Connect transforme les anomalies confirmées en ordres de travail via des connecteurs prêts à l'emploi et des API REST standard, vers des DCS (Yokogawa), des GMAO, des ERP (SAP, IBM Maximo), des plateformes APM (GE Vernova APM) et des couches de jumeau numérique (Cognite, Oracle). Les notifications passent par e-mail et Microsoft Teams, avec SMS et WhatsApp prévus. Shift Maps fournit un jumeau numérique du site, où les cibles d'inspection sont importées par identifiant d'actif. Un moteur, Shift AI, apprend à partir de l'ensemble des modules. Le produit Data Navigator sera migré automatiquement vers Shift lors d'une prochaine mise à jour. Aucun prix ni calendrier de déploiement client n'a été communiqué dans les éléments disponibles. Pour les industriels, l'enjeu se déplace du robot vers la donnée : la valeur d'une inspection autonome dépend moins de la locomotion que de sa capacité à alimenter les outils de maintenance déjà en place. ANYbotics met en avant le chiffre de 1,4 billion de dollars de pertes annuelles dues aux pannes non détectées pour les 500 plus grandes entreprises mondiales, avec une moyenne de 250 000 dollars par heure d'arrêt. Il s'agit d'estimations de l'entreprise, à prendre comme argument commercial et non comme mesure indépendante. L'approche contextuelle de la détection d'anomalies répond à un frein classique de la robotique d'inspection, les fausses alertes qui noient les ingénieurs fiabilité. Son efficacité réelle reste à démontrer : aucun taux de détection, de faux positifs ni retour client chiffré n'accompagne l'annonce. Les promesses d'économies « de plusieurs millions » citées par le PDG Péter Fankhauser relèvent à ce stade de l'affirmation. L'intégration bidirectionnelle, où un seuil process déclenche une nouvelle ronde robotisée, est en revanche un vrai différenciateur si elle fonctionne en production. Ce lancement s'inscrit dans la montée en gamme logicielle des fabricants de robots d'inspection, qui cherchent à s'ancrer dans les systèmes d'information industriels plutôt qu'à vendre uniquement du matériel. ANYbotics, qui cible l'énergie, la production d'électricité, la métallurgie, les mines et la chimie, y est en concurrence frontale avec Boston Dynamics et son Spot, associé à Orbit, ainsi qu'avec d'autres acteurs du quadrupède d'inspection comme Ghost Robotics et Unitree, plus agressif sur le prix mais moins avancé sur l'intégration industrielle. En s'appuyant sur des standards déjà adoptés par les grands comptes, ANYbotics réduit la charge d'intégration pour un premier client, un point que l'entreprise a défendu auprès de The Robot Report par la voix de Jacob Euler-Rolle, responsable produit. La suite dépendra des premiers déploiements multi-sites et de la publication de résultats mesurables sur la réduction des arrêts non planifiés.

UEANYbotics est une entreprise suisse (non-UE) et la plateforme s'intègre à des outils largement utilisés par les industriels européens (SAP, Yokogawa), mais aucun déploiement en France/UE n'est annoncé.

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4Interesting Engineering

Des ingénieurs américains franchissent une étape clé vers une conscience précise de l'environnement réel pour les robots autonomes

Brain Corp, spécialiste américain des systèmes d'autonomie pour robots commerciaux, annonce un partenariat de recherche avec l'Université de Californie San Diego (UC San Diego) pour développer des technologies de cartographie sémantique et d'intelligence contextuelle. L'accord implique notamment le professeur Nikolay Atanasov du département d'Electrical and Computer Engineering de la Jacobs School. L'objectif déclaré : doter les robots autonomes d'une couche de compréhension spatiale plus fine que ce que permettent les solutions de localisation et cartographie simultanées (SLAM) actuelles. Brain Corp s'appuie sur un parc opérationnel de plus de 50 000 robots autonomes déployés dans des environnements commerciaux à l'échelle mondiale, totalisant plus de 25 millions d'heures d'opérations autonomes, corpus de données réelles qui constitue le socle expérimental de la collaboration. L'enjeu dépasse la simple navigation : les approches basées sur la vision directe (end-to-end visual) peinent à maintenir une robustesse satisfaisante dans des environnements dynamiques à grande échelle. Le tandem Brain Corp/UC San Diego parie que des cartes 3D sémantiques enrichies, intégrant la nature fonctionnelle des objets et des espaces et pas seulement leur géométrie, permettront aux flottes de robots de s'adapter à des conditions changeantes sans intervention humaine. Pour les intégrateurs et les opérateurs industriels, cela se traduit par une résilience opérationnelle accrue et une coordination multi-agents fiable à l'échelle d'un site entier, qu'il s'agisse d'entrepôts, d'hôpitaux ou d'espaces commerciaux. John Black, CTO de Brain Corp, résume l'enjeu : "le défi n'est plus le mouvement ou la perception, mais la compréhension." Il convient de noter que l'annonce ne détaille aucune métrique de performance ni résultat expérimental publié à ce stade. Brain Corp, fondée en 2009 à San Diego, s'est imposée dans le segment des robots de nettoyage autonomes (AMR floor care) en grande distribution et facilities management, avec des clients comme Walmart, en déployant sa plateforme BrainOS comme système d'exploitation mutualisé pour l'ensemble de sa flotte. Face à l'émergence de modèles vision-langage-action (VLA) portés par des acteurs comme Physical Intelligence avec pi-0, Nvidia avec GR00T N2, ou Figure AI avec Figure 03, Brain Corp repositionne BrainOS comme infrastructure d'orchestration d'agents autonomes hétérogènes plutôt que comme simple pile de navigation. Le partenariat avec UC San Diego vise à intégrer directement ces avancées en cartographie sémantique dans BrainOS. Aucun calendrier de livraison n'est précisé : il s'agit pour l'heure d'un accord de collaboration recherche, non d'un produit commercialisé ni d'un déploiement en cours.

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