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Robot omnidirectionnel : une démonstration extrême en vidéo
IndustrielIEEE Spectrum Robotics 

Robot omnidirectionnel : une démonstration extrême en vidéo

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Résumé IASource uniqueImpact UE

La sélection hebdomadaire de l'IEEE Spectrum met en avant cette semaine un robot multi-pattes baptisé Argus, dont le nombre de membres indéfini lui confère une mobilité omnidirectionnelle poussée à l'extrême, aux antipodes des architectures bipèdes ou quadrupèdes standards. Parmi les autres démonstrations notables, Noble Machines présente Moby, un robot mobile manipulateur capable de déplacer des charges progressives jusqu'à 50,3 livres (environ 22,8 kg) tout en maintenant équilibre et mobilité dans des espaces non structurés. L'Université du Texas, en collaboration avec Sony Group Corporation, dévoile la main ARISTO (Anthropomorphic, Robotic, Integrated-Sensing, Tendon-Operated), un bras de recherche conçu spécifiquement pour manipuler des objets petits, minces et fragiles. Le Robotics and AI Institute publie une vidéo d'AthenaZero, qui jongle à mains nues grâce à un retour visuel embarqué, enchaînant plusieurs patterns incluant cascade, demi-douche, tennis et shower. Figure montre une démonstration de longévité sur tâche répétitive avec un humanoïde bipède, mais sans mécanisme de récupération d'erreur visible. Astribot propose un bras robotique sans base locomotrice au prix affiché de 13 000 dollars. L'initiative Eco-Score for Robots (Robotics EcoLabel) propose enfin un cadre d'évaluation environnementale des systèmes robotiques, inspiré des étiquettes éco-énergétiques grand public.

Ces démonstrations révèlent une fracture persistante entre ce que les robots réalisent en conditions contrôlées et ce qu'ils livrent dans des environnements industriels réels. Moby se distingue précisément parce qu'il traite des charges croissantes dans des espaces non structurés: c'est le type de preuve dont ont besoin les intégrateurs et les COO pour envisager un déploiement concret, là où la plupart des vidéos concurrentes restent cantonnées au laboratoire. La main ARISTO pointe vers un verrou majeur de l'automatisation: la manipulation fine d'objets fragiles reste non résolue pour l'assemblage électronique ou pharmaceutique, et le co-développement Sony-UT signale que des industriels de premier rang misent sur la recherche académique pour le débloquer. La remarque de l'auteur sur Figure est éditoriale mais significative: un humanoïde qui tient sur une tâche répétitive sans récupération d'erreur prouve l'endurance mécanique, pas la robustesse opérationnelle. AthenaZero illustre par ailleurs que les mains multi-doigts commencent à rivaliser avec des end-effectors dédiés pour des tâches dynamiques, ce qui ouvre la voie à des manipulateurs généraux moins spécialisés.

La rubrique Video Friday de l'IEEE Spectrum fonctionne comme un baromètre hebdomadaire, agrégant sans filtre commercial des travaux de laboratoires universitaires, startups et grandes entreprises. Le contexte événementiel est dense: ICRA 2026 se tient du 1er au 5 juin à Vienne, RSS 2026 du 13 au 17 juillet à Sydney, et Actuate 2026 les 18 et 19 août à San Francisco, conférences où plusieurs de ces travaux seront vraisemblablement soumis à peer review. En termes de positionnement concurrentiel, Noble Machines s'attaque au segment AMR avec manipulation lourde, face à Boston Dynamics (Stretch) et Agility Robotics (Digit), tandis qu'Astribot cible les cas d'usage desktop à bas coût en concurrence directe avec Franka Robotics et Universal Robots. L'initiative EcoLabel, orientée vers les appels d'offres robotiques européens, s'inscrit dans les contraintes ESG croissantes pesant sur les intégrateurs du Vieux Continent.

Impact France/UE

L'initiative Eco-Score for Robots (EcoLabel) cible explicitement les appels d'offres robotiques européens et les contraintes ESG croissantes des intégrateurs, ce qui pourrait influencer les critères d'achat public et privé en France et en UE à court terme.

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Vidéo : un chien robot effectue 33 000 inspections dans une cimenterie vieille de 150 ans
1Interesting Engineering 

Vidéo : un chien robot effectue 33 000 inspections dans une cimenterie vieille de 150 ans

Depuis début 2025, le robot quadrupède ANYmal d'ANYbotics est déployé en exploitation nocturne autonome à l'usine de ciment Vigier Ciment en Suisse, un site vieux de 150 ans abritant plus de 1 000 machines réparties sur six niveaux et trois unités de broyage. En seize mois d'exploitation, l'ANYmal a réalisé plus de 33 000 inspections couvrant 450 points de contrôle prédéfinis, sans intervention humaine. Pesant 50 kilogrammes, le robot embarque une caméra haute résolution pour la détection visuelle d'anomalies structurelles, une caméra thermique pour le suivi des températures sur roulements, moteurs et engrenages, un capteur de gaz mesurant les taux d'ammoniac, et un imageur acoustique capable de localiser des fuites d'air comprimé jusqu'à 50 mètres de distance. Ces capteurs ont permis quatre découvertes documentées : une fissure dans la fondation d'un concasseur détectée avant qu'elle ne provoque un arrêt estimé à 630 000 dollars de production perdue ; une montée en température d'un roulement vers 140 °C interceptée grâce à une réparation planifiée de huit heures ; des niveaux d'exposition à l'ammoniac identifiés dans des zones de déchargement jusque-là non mesurées ; et des fuites d'air dans des systèmes de filtration à cinquante mètres du sol localisées par imagerie acoustique. Ce déploiement constitue l'un des rares cas industriels documentés où un robot mobile autonome dépasse les 30 000 cycles opérationnels sans panne mécanique sur un site de production actif. Pour les responsables maintenance et les décideurs B2B, c'est moins la technologie embarquée qui retient l'attention que le modèle économique : ANYbotics affirme que l'ANYmal a récupéré plus que le coût total du programme sur la période, sans chiffrer précisément ce ratio. La capacité à détecter en amont des défaillances sur équipements rotatifs (roulements surchauffés, fondations fissurées) transforme l'inspection robotisée d'un outil de conformité HSE en levier direct de continuité de production. L'argument tient particulièrement pour les environnements à fort risque HSE et forte contrainte de disponibilité : chimie, ciment, pétrochimie, fonderies. L'ANYmal opère également les nuits et week-ends, intervalles que les rondes manuelles couvrent rarement, ce qui augmente structurellement la fréquence de détection des dérives thermiques ou mécaniques. ANYbotics est un spin-off de l'ETH Zurich fondé en 2016 ; le robot ANYmal y est développé depuis les premiers travaux du Robotic Systems Lab, publiés dès 2014. Les données collectées lors des patrouilles sont agrégées dans la plateforme logicielle Data Navigator d'ANYbotics. Sur ce segment de l'inspection robotique industrielle quadrupède, le principal concurrent est Boston Dynamics avec Spot, déployé chez des groupes pétroliers et chimiques comme BP, Aker BP ou BASF ; Ghost Robotics (États-Unis) et Unitree (Chine) sont également présents, mais avec peu de références industrielles lourdes en Europe. En France, aucun acteur comparable n'opère sur ce créneau spécifique, même si Exotec (AMR logistique) et Enchanted Tools (manipulation collaborative) adressent des niches adjacentes. Aucun calendrier d'extension du déploiement Vigier à d'autres sites n'a été officiellement annoncé.

UECe retour d'expérience suisse, avec métriques documentées sur 16 mois, constitue une référence exploitable pour les opérateurs industriels européens (ciment, chimie, pétrochimie) qui évaluent le ROI de l'inspection quadrupède autonome face à Boston Dynamics Spot.

IndustrielOpinion
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Vendredi vidéo : des engins de chantier lourds fonctionnent de façon autonome
2IEEE Spectrum Robotics 

Vendredi vidéo : des engins de chantier lourds fonctionnent de façon autonome

Cette semaine dans le panorama robotique publié par IEEE Spectrum, la démonstration la plus concrète provient d'ETH Zurich, qui présente la première solution d'autonomisation complète déployée sur un engin de manutention de matériaux industriels de 40 tonnes en conditions réelles, un manipulateur hydraulique équipé d'une pince libre sous-actionnée traditionnellement opéré par un conducteur humain dans les secteurs des déchets, de la construction et de la démolition. La Norwegian University of Science and Technology (NTNU) a publié en open-source son Unified Autonomy Stack, une architecture de navigation combinant LiDAR, radar, vision et centrale inertielle pour robots aériens et terrestres à pattes, validée en environnements GNSS-dégradés ; le système intègre raisonnement visio-langagier, planification multi-comportements et couches de sécurité par fonctions de barrière de contrôle. En parallèle, Figure AI a diffusé une vidéo de rangement de chambre sans préciser le modèle de robot utilisé ni les conditions de tournage. Unitree a présenté un véhicule civil habité transformable pesant environ 500 kg avec conducteur à bord. La startup Lumos a annoncé NIX, un robot humanoïde orienté danse urbaine et IA incarnée, disponible gratuitement pour des partenaires sélectionnés parmi des universités, laboratoires de robotique et technologues créatifs. L'autonomisation d'engins lourds présente un ratio effort/impact plus favorable à court terme que le déploiement humanoïde grand public : les machines de 40 tonnes opèrent sur des cycles répétitifs en environnements semi-structurés, rendant la tâche plus tractable pour les systèmes actuels. L'intégration réalisée par ETH Zurich est notable parce qu'elle s'appuie sur un engin existant, sans reconstruire une nouvelle plateforme dédiée. L'open-sourcing du stack NTNU répond à un verrou réel : la navigation robuste sans GPS reste un frein majeur pour les déploiements en intérieur industriel ou en zones isolées. Sur les humanoïdes, l'éditorial d'IEEE Spectrum formule explicitement une mise en garde contre les revendications de "niveau humain" sur des tâches de manipulation : les humains sont structurellement très performants dans ce type de travail, et les évaluer correctement exige des benchmarks rigoureux, un rappel pertinent pour les décideurs B2B qui instruisent des pilotes. Rodney Brooks, cofondateur et CTO de Robust.AI, classé 44e au Forbes 250 America's Greatest Innovators, s'est exprimé sur les défis structurels de l'innovation robotique et la signification de la vague IA actuelle pour le secteur, soulignant que la difficulté fondamentale reste l'intégration fiable en monde ouvert. Agility Robotics, dont le bipède Cassie est évoqué comme référence historique de la recherche en locomotion, poursuit sa trajectoire vers son humanoïde Digit. Du côté de la recherche fondamentale, la méthode EFGCL (reinforcement learning guidé par forces assistives) démontre des mouvements dynamiques, sauts, backflips et vrilles latérales, sur robots à pattes, une direction qui alimente les futures plateformes de loco-manipulation. L'University of Southern California explore pour sa part l'utilisation de robots à pattes pour la récolte légumière en contexte agricole réel, un cas d'usage concret dont les performances à l'échelle restent à documenter.

UEETH Zurich (Suisse) démontre l'autonomisation complète d'un engin de manutention de 40 tonnes sur équipement existant sans nouvelle plateforme dédiée, et NTNU publie en open-source un stack de navigation robuste sans GPS, deux contributions de la recherche européenne directement applicables à l'automatisation industrielle et logistique sur le marché EU.

IndustrielActu
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Vendredi vidéo : les robots ont-ils vraiment besoin de jambes ?
3IEEE Spectrum Robotics 

Vendredi vidéo : les robots ont-ils vraiment besoin de jambes ?

Dans la compilation robotique hebdomadaire publiée le 13 juin 2026 par IEEE Spectrum, plusieurs démonstrations se distinguent par leur portée industrielle. Sanctuary AI annonce les résultats les plus précis : l'entreprise canadienne revendique un taux de réussite validé de 99,5 % sur une tâche d'insertion de connecteurs filaires en production réelle, avec un temps de cycle de 2,54 secondes, chez un équipementier automobile mondial de rang 1 non nommé. ANYbotics, fabricant suisse de robots quadrupèdes, documente de son côté un déploiement de l'ANYmal dans une cimenterie : une fissure sur le châssis d'un concasseur a été détectée avant qu'elle ne provoque un arrêt de production estimé à 630 000 dollars. Sur le front spatial, JPL-NASA teste ERNEST (Exploration Rover for Navigating Extreme Sloped Terrain) dans le désert du Colorado près de Plaster City (Californie) pour valider un logiciel de navigation autonome longue portée destiné à de futures missions lunaires et martiennes. Genesis présente Eno, décrit comme un "robot agentique" combinant IA et manipulation physique dans un châssis délibérément non humanoïde, construit intégralement par la startup. ABB Robotics annonce une collaboration avec PSYONIC pour intégrer les données tactiles de la prothèse Ability Hand dans son cobot GoFa, afin d'améliorer la préhension d'objets irréguliers ou fragiles. Le résultat de Sanctuary AI sur l'insertion de connecteurs est notable : cette tâche à haute précision, avec contraintes d'orientation et de force, constitue précisément le type d'opération qui résiste à l'automatisation standard et bloque la robotisation de nombreuses lignes d'assemblage automobile. Un taux de 99,5 % avec un cycle inférieur à 3 secondes correspond aux benchmarks exigés en production série, et non en conditions laboratoire. À noter toutefois que la démonstration vidéo reste sélective et qu'aucun chiffre de volume cumulé ni de durée de déploiement n'est communiqué. Le cas ANYbotics illustre la valeur économique directe de l'inspection robotique autonome : la détection préventive d'un défaut mécanique justifie à elle seule plusieurs années de leasing d'un quadrupède. La collaboration ABB-PSYONIC soulève une question plus structurelle : le fait de récupérer des données de préhension humaine via des prothèses portées au quotidien pour entraîner des robots industriels représente une approche originale du sim-to-real qui contourne partiellement la rareté des datasets de manipulation. Sanctuary AI, fondé à Vancouver en 2018, développe Phoenix, un humanoïde à vocation industrielle, mais cette démonstration implique son architecture "Physical AI" sur une plateforme non spécifiée. Genesis est un acteur récent qui positionne explicitement Eno comme un rejet du paradigme anthropomorphe dominant chez Figure, Tesla (Optimus) ou Agility Robotics, pariant sur la performance fonctionnelle plutôt que sur la ressemblance humaine. ANYbotics, spin-off de l'ETH Zurich, concurrence Boston Dynamics Spot et Exodigo sur le marché de l'inspection industrielle. Du côté spatial, GITAI (startup japonaise) prépare une mission de maintenance de satellite en orbite. Les prochaines conférences du secteur incluent RSS 2026 (Sydney, juillet), Actuate 2026 (San Francisco, août) et IROS 2026 (Pittsburgh, octobre), où plusieurs de ces travaux devraient être détaillés.

UEANYbotics (spin-off ETH Zurich, Suisse) et ABB Robotics (Suisse) sont deux acteurs européens majeurs dont les avancées, inspection autonome avec ROI documenté et nouvelle approche haptique pour cobots GoFa, renforcent directement la compétitivité de l'industrie robotique européenne.

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Vidéo : un système robotique atteint 99,5 % de réussite dans le câblage rapide en usine automobile
4Interesting Engineering 

Vidéo : un système robotique atteint 99,5 % de réussite dans le câblage rapide en usine automobile

La société canadienne Sanctuary AI a annoncé avoir atteint un taux de succès supérieur à 99,5 % sur une tâche d'insertion de connecteurs de câbles flexibles pour un équipementier automobile Tier 1 mondial non identifié. L'opération s'est déroulée sur une ligne de production active, avec un temps de cycle de 2,54 secondes validé contre les exigences de cadence du client. La difficulté intrinsèque de cette tâche tient à la nature des câblages souples : ils peuvent se tordre, se déformer et changer de position de façon imprévisible lors du transport sur convoyeur. Le système est piloté par la plateforme "Physical AI" de Sanctuary AI, qui combine perception en temps réel via caméras et capteurs, planification de trajectoire et contrôle adaptatif pour détecter, suivre, aligner et insérer les connecteurs sans arrêt de ligne. Olivia Norton, co-fondatrice et CTO, a résumé l'enjeu : "Manipuler un câble flexible sur une cible en mouvement sur un convoyeur en direct est exactement le type de problème de dextérité à contact riche qui a maintenu ce type de tâches hors de portée de l'automatisation traditionnelle." Ce résultat mérite attention à plusieurs égards. Le contexte est une ligne de production réelle, non un environnement de démonstration contrôlé, ce qui donne davantage de poids au taux annoncé. Le chiffre de 2,54 secondes n'est pas une métrique absolue mais un temps calibré contre les benchmarks opérationnels du client, distinction qu'il faut garder à l'esprit pour ne pas généraliser hors contexte. Pour les intégrateurs et les responsables industriels, l'approche de Sanctuary AI est notable : plutôt que d'attendre la maturité commerciale des humanoïdes, l'entreprise déploie son IA sur des systèmes industriels existants via une architecture agnostique du hardware. Ce positionnement réduit le risque d'adoption, préserve les investissements en infrastructure existants et produit des données de production sur des tâches d'assemblage restées historiquement inaccessibles à l'automatisation classique, notamment dans les industries automobile et électronique où la manipulation de câblages flexibles représente un volume de travail manuel encore considérable. Fondée à Vancouver, Sanctuary AI développe le robot humanoïde Phoenix mais mise d'abord sur la valorisation de son IA sur des plateformes existantes avant le passage à l'échelle des humanoïdes. Elle s'inscrit dans une course qui implique Figure AI (Figure 02), Tesla (Optimus Gen 3), Boston Dynamics (Atlas), 1X Technologies et Agility Robotics (Digit), ainsi que des acteurs de niche comme Enchanted Tools en France sur le segment hospitalier. L'équipementier Tier 1 impliqué n'a pas été nommé publiquement, ce qui limite la vérification indépendante des performances annoncées. Aucun volume de déploiement ni calendrier d'extension n'ont été précisés, des données qui permettraient de mieux qualifier l'ampleur réelle du projet au-delà de cette première validation en conditions de production.

UEL'approche hardware-agnostique de Sanctuary AI pour l'assemblage de câbles flexibles pourrait accélérer l'automatisation de tâches manuelles encore courantes dans les usines automobiles et électroniques européennes (Stellantis, Valeo, Bosch), sans nécessiter de remplacement d'infrastructure existante.

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