FR/EU ecosystemeThe Robot Report 27 juin 2026

Comment l'intégration de cobots compacts améliore les applications de robots mobiles autonomes (AMR)

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L'usage des cobots dans les entrepôts et les ateliers de production a été multiplié par dix entre 2018 et 2025, selon les données du secteur, porté par les pénuries de main-d'oeuvre et la pression sur la productivité. Kassow Robots, fabricant danois de bras collaboratifs, met en avant l'intégration de ses modèles à 7 axes sur des AMR (robots mobiles autonomes) pour créer des manipulateurs mobiles capables de pick-and-place, palettisation, machine-tending, vissage, étiquetage et soudage à l'échelle d'une installation entière. L'innovation technique centrale revendiquée par l'entreprise : le contrôleur du cobot, jusqu'ici imposé en armoire externe à proximité du poste fixe, est désormais intégré dans la base compacte du bras lui-même. Ces manipulateurs mobiles fonctionnent en outre sur la batterie embarquée de l'AMR, supprimant toute dépendance à une infrastructure d'alimentation fixe. L'article ne communique pas de métriques précises (temps de cycle, payload, volumes de déploiement, tarifs) au-delà des affirmations générales d'efficacité.

L'intégration du contrôleur dans le bras est le verrou technique qui bloquait depuis des années la mobilisation des cobots : une solution sur AMR nécessitait auparavant de tracter l'armoire de commande ou de gérer un câblage complexe, rendant l'ensemble peu praticable. Pour les intégrateurs industriels, supprimer ce cabinet simplifie l'installation et réduit l'empreinte au sol. Les bras à 7 axes offrent par ailleurs un avantage fonctionnel sur les 6 axes classiques : ils accèdent à des zones difficiles autour de leur propre base, angle mort structurel des architectures à 6 degrés de liberté, et multiplient les orientations de travail possibles. Côté sécurité, les cobots à limitation de force et de puissance (power- and force-limited) autorisent une collaboration directe avec les opérateurs sans les procédures lourdes imposées par les robots industriels haute vitesse, ce qui réduit les frictions opérationnelles au sol. Ces gains restent à relativiser : l'article s'appuie essentiellement sur les argumentaires de Kassow, sans données comparatives tierces ni retours de déploiements à grande échelle.

Kassow Robots est un acteur européen positionné sur le segment niche des cobots 7 axes, face à Universal Robots (UR, groupe Teradyne) qui domine le marché des cobots standards. Dans les solutions de manipulateurs mobiles, les configurations concurrentes les plus répandues couplent des bras UR avec des AMR de MiR (également Teradyne), ou des plateformes d'Omron et de Fetch Robotics (Zebra Technologies). En Europe, des acteurs comme Exotec opèrent sur des architectures différentes -- AMR de stockage sans cobot monté -- ciblant des segments adjacents. Les AMR actuels s'appuient sur le lidar embarqué pour naviguer sans guidage physique, en rupture avec les AGV de première génération qui requéraient bandes magnétiques et capteurs additionnels. Le marché des manipulateurs mobiles reste en phase d'émergence commerciale : les premières installations pilotes se multiplient, mais les déploiements à grande échelle dans la logistique et l'industrie n'en sont qu'à leurs débuts.

Impact France/UE

Kassow Robots (fabricant danois) représente un acteur européen positionné sur le segment des cobots 7 axes pour manipulateurs mobiles, offrant une alternative européenne aux configurations américaines dominantes (UR/MiR/Teradyne) pour les intégrateurs industriels de l'UE.

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Exotec Cobots & robots collaboratifs

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Les robots mobiles autonomes (AMR) traversent couramment des dizaines, voire des centaines de zones de couverture Wi-Fi au cours d'un seul poste de travail, et chaque transition pose un problème de communication. Dans une architecture Wi-Fi classique, la radio principale doit interrompre l'émission et la réception du trafic applicatif pour rechercher d'autres points d'accès. Synaptics propose une alternative baptisée Scan Core: un sous-système sans fil basse consommation surveille en continu les points d'accès voisins pendant que la radio principale reste dédiée au trafic applicatif. Le fabricant la présente comme un moyen d'accélérer les décisions de roaming, de réduire la latence et les pertes de paquets, et de rendre le scan plus économe. Les cibles typiques citées pour la robotique sont une latence de roaming inférieure à 80 ms, un débit soutenu de 20 Mbit/s et moins de 2 % de pertes de paquets pendant le roaming. Un roaming complet enchaîne cinq étapes (découverte du réseau, évaluation des candidats, authentification, échange de clés de sécurité, réassociation), et chacune ajoute du délai. L'enjeu dépasse le confort réseau. Les robots embarquent désormais de la vidéo HD multi-caméras, du SLAM (cartographie et localisation simultanées), de la navigation assistée par IA, de la maintenance prédictive et de la téléopération, autant de flux qui se dégradent quand la connexion saute. Une latence de roaming excessive peut affecter la navigation, la coordination de flotte, la téléopération et la vision industrielle, et même une brève coupure perturbe le transfert de données ou la réactivité des commandes. Pour un intégrateur ou un COO logistique, cela signifie que la connectivité sans fil devient un sous-système opérationnel critique, à spécifier avec la même rigueur que la motorisation ou la navigation. Le compromis est classique: un scan agressif améliore la réactivité du roaming mais pèse sur la batterie, ce qui compte pour des flottes devant tenir un poste entier. Les environnements denses (entrepôts, usines, aéroports, hôpitaux), saturés de points d'accès et de protocoles concurrents, aggravent le problème. Il faut toutefois lire ces promesses avec prudence: l'article, à vocation commerciale, ne fournit ici ni mesures indépendantes ni comparatif chiffré face à une architecture à radio unique, et les cibles citées sont des objectifs génériques, non des résultats démontrés. Ce positionnement s'inscrit dans la montée en puissance des robots connectés dans l'industrie, la logistique, la santé, le commerce et les services, où la mobilité continue rend le Wi-Fi plus contraignant que pour des terminaux fixes. Synaptics défend ici une approche de scan dédié, en opposition au modèle où une seule radio alterne entre trafic et recherche; d'autres solutions existent pour limiter les coupures, comme des radios doubles ou le recours à la 5G privée, mais l'extrait fourni ne les compare pas. Aucun client, calendrier de déploiement ni pilote n'est mentionné: il s'agit à ce stade d'une présentation d'architecture et de principes de conception, pas d'un déploiement documenté sur une flotte réelle. La suite logique sera de voir si des fabricants d'AMR intègrent ce type de puce et publient des mesures de roaming en conditions réelles.

InfrastructureActu

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2The Robot Report

Gravis Robotics lève 200 millions de dollars pour la construction autonome

Gravis Robotics, société basée à Zurich et fondée en 2022 en essaimage de l'ETH Zurich, a annoncé que SoftBank investit 200 millions de dollars dans son tour de série A, ce qui constituerait selon l'entreprise la plus importante levée de fonds jamais réalisée dans la robotique de construction. La société est dirigée par Ryan Luke Johns (CEO) et Dominic Jud (CTO). Son produit, le Gravis Rack, est un kit de rétrofit qui ajoute autonomie et logiciel embarqué à des engins de chantier existants, notamment des pelleteuses. Il a déjà été installé sur des machines Caterpillar, Case, Develon, John Deere, JCB, Hitachi, Sumitomo, Yanmar et Volvo. Gravis affirme combler l'écart entre simulation et réalité grâce à des modèles entraînés sur des données synthétiques représentant des milliards de mètres cubes de matériaux virtuels, de l'argile molle aux sols rocheux, combinés à la télémétrie machine (vibrations moteur, résistance hydraulique) pour réagir en quelques microsecondes aux forces souterraines. L'entreprise ne communique en revanche aucun chiffre de déploiement réel : ni nombre de machines en service, ni client nommé, ni temps de cycle mesuré, ni prix du kit. Ce financement, présenté comme le plus important jamais recensé dans le secteur, confirme que les investisseurs considèrent désormais les chantiers de construction comme une nouvelle frontière de l'IA physique, après les véhicules autonomes et les robots humanoïdes. La différence structurelle avec la conduite autonome classique, qui navigue dans un environnement globalement fixe, tient à ce que le terrassement modifie activement le terrain : c'est ce défi de monde dynamique que Gravis cible en priorité. Avec environ deux tiers de la demande mondiale d'engins lourds situés hors des trois plus grands fabricants, l'entreprise mise sur une approche agnostique au matériel plutôt que sur un écosystème fermé propre à une marque, un choix censé séduire des entrepreneurs attachés à leurs flottes existantes et à leurs relations régionales avec les concessionnaires. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, l'enjeu est de réduire la dépendance à une main-d'oeuvre d'opérateurs qualifiés rares, tout en accélérant des chantiers stratégiques : logements, modernisation des réseaux électriques, centres de données pour l'IA, projets de relocalisation industrielle et de défense aux Etats-Unis. L'annonce reste néanmoins d'ordre financier et stratégique, pas une preuve chiffrée de déploiement à grande échelle sur des chantiers commerciaux. Cet intérêt s'inscrit dans un contexte de retard chronique d'automatisation dans la construction, alors que la demande grimpe pour la réparation d'infrastructures, la construction de centres de données liés à l'IA, et les projets de relocalisation industrielle et de défense aux Etats-Unis. Gravis présente sa stratégie comme distincte de celle des spécialistes de la conduite autonome ou des robots humanoïdes : son modèle du monde généraliste, construit à partir des caractéristiques de plusieurs marques d'engins plutôt que par imitation d'un opérateur unique, permettrait selon l'entreprise au même logiciel de piloter une mini-pelle comme une machine cinq fois plus grosse sans reprogrammation dédiée. Les dirigeants présentent ce tour de table comme une étape vers un déploiement généralisé du Gravis Rack sur les grands chantiers et un recrutement accru d'ingénieurs, mais sans calendrier de pilotes ni jalons intermédiaires précis. Le succès de ce pari dépendra de la capacité de Gravis à démontrer, au-delà du laboratoire et de la simulation, une précision comparable à celle d'un opérateur expérimenté sur des chantiers réels et non scriptés.

UECette levée record conforte la Suisse et l'ETH Zurich comme pôle europeen de robotique deep-tech, meme si le deploiement commercial vise surtout le marche americain.

FR/EU ecosystemeActu

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3Interesting Engineering

Combinaison robotique simule l'apesanteur sur Terre pour améliorer les capacités motrices des astronautes

Des chercheurs du Centre de recherche allemand pour l'intelligence artificielle (DFKI) et de l'Université de Duisbourg-Essen (UDE) ont participé à la 46e campagne de vols paraboliques du DLR à Bordeaux, du 11 au 22 mai 2026, dans le cadre du projet MikroBeM. L'objectif : déterminer si un entraînement sur Terre avec un exosquelette robotique adapté par IA peut préparer les astronautes aux déficiences motrices fines induites par la microgravité. À bord d'un Airbus A310 "Zero G", les participants ont effectué 180 paraboles au total, chacune offrant exactement 22 secondes d'apesanteur réelle lors du piqué contrôlé de l'appareil. Durant ces fenêtres, les sujets devaient pointer du doigt index le centre d'une cible sur écran, sans pouvoir voir leur main, couverte par un cape opaque. Des capteurs enregistraient simultanément l'activité cérébrale (EEG), les contractions musculaires (EMG) et la fréquence cardiaque. L'ensemble des données a été collecté sans aucune défaillance matérielle. La véritable contribution technique de MikroBeM réside dans la phase d'entraînement pré-vol. La moitié des participants avait passé un mois en laboratoire à s'entraîner dans l'exosquelette développé conjointement par le DFKI et l'UDE. Le système utilise l'IA pour mesurer précisément le poids du bras de l'utilisateur, puis applique des contre-forces motorisées pour neutraliser complètement l'effet de la gravité sur le membre. Le cerveau perçoit alors le bras comme en apesanteur. Comparer ce groupe entraîné à un groupe contrôle non entraîné pendant les vols permet d'évaluer si ce conditionnement au sol "tient" dans la vraie microgravité. Les premiers résultats sont qualifiés de "très prometteurs" par les chercheurs, sans que des chiffres de performance précis n'aient encore été publiés. L'enjeu pour les opérateurs de missions est réel : en microgravité, les gestes de maintenance précis sur station spatiale, tels que serrer un connecteur ou manipuler de l'électronique, deviennent instables et dangereux faute de repères gravitationnels. Le projet MikroBeM s'inscrit dans un contexte plus large de préparation aux missions longue durée vers la Lune et Mars, où les astronautes ne pourront pas bénéficier de simulations en orbite basse comme sur l'ISS. Le DFKI est un acteur reconnu en exosquelettes et robotique de service; côté concurrents, les programmes d'entraînement moteur en microgravité simulée restent un segment de niche, avec quelques initiatives universitaires américaines et japonaises mais aucun dispositif commercial comparable clairement annoncé à ce stade. Les chercheurs indiquent également une retombée médicale directe : les mécanismes d'adaptation cérébrale à un environnement physique altéré sont pertinents pour la neurotechnologie et la rééducation post-AVC, ouvrant potentiellement l'usage de cet exosquelette spatial à des patients neurologiques en réapprentissage moteur. Les prochaines étapes du projet impliquent l'analyse complète des données de vol et la publication des résultats comparatifs.

UELe projet MikroBeM, mené par des institutions européennes (DFKI, UDE, DLR) avec une campagne réalisée à Bordeaux, positionne l'Europe sur le segment émergent de l'entraînement moteur en microgravité simulée, avec des retombées potentielles en neurorééducation post-AVC.

FR/EU ecosystemePaper

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4Robotics & Automation News

De TractEasy à TLD Robotics : un nouveau chapitre pour les opérations aéroportuaires autonomes

En septembre 2026, ALVEST Group a officialisé le lancement de TLD Robotics, une entité qui rassemble sous une seule marque EasyMile, développeur français de technologies de conduite autonome, TractEasy et leurs activités associées. Cette réorganisation fait suite au rachat d'EasyMile par ALVEST. Elle prolonge près de dix ans de collaboration sur l'un des programmes de véhicules autonomes les plus établis des opérations aéroportuaires au sol, centré sur le tractage autonome de bagages et de fret. Les éléments disponibles ne précisent ni la taille de la flotte, ni les aéroports équipés, ni le calendrier produit de la nouvelle entité. L'enjeu est d'abord industriel et commercial. Pendant des années, la technologie autonome (EasyMile) et le savoir-faire des équipements de piste (TLD, filiale d'ALVEST) étaient associés par un partenariat. Les fusionner réduit la fragmentation de l'offre, simplifie l'interlocuteur pour les aéroports et les handlers, et donne au développeur de logiciel l'appui d'un constructeur disposant d'un réseau de vente et de maintenance mondial. Pour les décideurs B2B, c'est un signal de maturité : l'autonomie en environnement aéroportuaire, un cadre plus contraint et répétable que la voie publique, passe d'un programme de démonstration à une ligne d'activité intégrée. Reste à vérifier la part de déploiements en exploitation réelle par rapport aux pilotes. Ce mouvement s'inscrit dans une consolidation du secteur, où les spécialistes de la conduite autonome cherchent l'adossement à un industriel pour survivre, après le reflux des acteurs généralistes de la mobilité autonome. TLD Robotics y gagne une visibilité européenne face aux fabricants d'équipements de piste concurrents qui développent leurs propres solutions électriques et autonomes. Les prochaines étapes à surveiller sont les annonces de contrats, les extensions de sites et l'élargissement possible à d'autres véhicules de piste.

UEEasyMile, développeur français de conduite autonome, est regroupé avec TractEasy sous la marque TLD Robotics d'ALVEST, ce qui consolide un acteur français des opérations aéroportuaires autonomes.

FR/EU ecosystemeActu

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