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500 kg de robot qui tracte un camion de l'armée US de 24 tonnes grâce à une propulsion intégrée aux roues
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500 kg de robot qui tracte un camion de l'armée US de 24 tonnes grâce à une propulsion intégrée aux roues

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500 kg de robot qui tracte un camion de l'armée US de 24 tonnes grâce à une propulsion intégrée aux roues
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La société américaine de défense AZAK a présenté une démonstration où un robot terrestre sans pilote (UGV) de 227 kg parvient à remorquer un camion militaire de 24 040 kg, tout en transportant simultanément 453 kg de munitions à bord. Le véhicule cible est le Palletized Load System (PLS) construit par Oshkosh, le camion logistique de référence de l'armée américaine depuis 1993 : 11 mètres de long, 39 000 kg à vide, équipage de deux personnes, et une capacité de charge utile de près de 15 000 kg grâce à un bras hydraulique intégré qui permet de charger et décharger des palettes standardisées sans recourir à des chariots élévateurs. Selon AZAK, le petit robot a donc déplacé une charge totale dépassant cent fois son propre poids. La démonstration, relayée par l'entreprise sur LinkedIn, repose sur une architecture de propulsion embarquée dans chaque roue : le module "S26" pèse 86 livres (39 kg), loge moteur, batterie, boîte de vitesses, freins et électronique de contrôle dans un diamètre de 66 cm, avec un centre de gravité abaissé grâce au positionnement bas des composants. Chaque roue développe environ 147 livres-pied de couple, soit 588 livres-pied cumulés pour la configuration standard à quatre roues.

Cette démonstration, si elle reste un test filmé et communiqué par l'entreprise elle-même plutôt qu'un essai indépendant validé par l'Army, illustre une piste concrète pour la logistique militaire automatisée : remplacer des équipages et des véhicules de dépannage lourds par des modules légers, interchangeables et déployables en quelques secondes. Le système de fixation sans outil, par loquets à connexion rapide, permet en théorie de transformer n'importe quel châssis, plateforme de fret ou même une pièce de bois improvisée en véhicule télécommandé pour acheminer du ravitaillement ou évacuer des blessés. Pour les intégrateurs et décideurs de la défense, l'intérêt tient moins à la performance brute affichée qu'à la modularité : en configuration de base, la plateforme à quatre roues supporte une charge utile de 680 kg ; si la traction ne suffit pas pour dégager un véhicule embourbé, il suffit d'ajouter deux ou quatre roues supplémentaires pour augmenter couple et traction.

AZAK positionne ce concept de roue autonome comme une alternative aux architectures classiques à moteur central, transmission et arbres de transmission, misant sur la scalabilité modulaire plutôt que sur la puissance brute d'un véhicule unique. Le PLS visé dans la démonstration constitue depuis plus de trente ans l'épine dorsale de la logistique avancée de l'armée américaine, ce qui explique l'intérêt porté à toute solution capable de le dépanner sur le terrain sans matériel lourd supplémentaire. Aucune date de déploiement opérationnel ni contrat avec l'Army n'a pour l'instant été communiqué : il s'agit à ce stade d'une démonstration technologique destinée à valider le concept, pas d'un système livré ou testé en conditions réelles de combat.

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Les robots explorent des environnements inconnus grâce à un lidar avancé
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Ouster, spécialiste du lidar basé à San Francisco, et FieldAI, développeur d'IA robotique californien, ont annoncé un partenariat centré sur l'intégration du capteur lidar numérique Rev8 d'Ouster avec la plateforme Field Foundation Models de FieldAI. L'objectif : permettre à des robots généralistes de se déployer sur de nouveaux sites industriels sans cartographie préalable, sans infrastructure dédiée et sans modification de l'environnement. La plateforme FieldAI est conçue comme un "cerveau" universel capable d'opérer sur des types de robots très différents, dans des conditions changeantes : chantiers de construction, mines, sites énergétiques, installations souterraines et zones industrielles sans couverture GPS. Le Rev8 apporte une couche de perception couleur native aux données lidar classiques, combinant ainsi la précision de la mesure de distance par impulsions laser avec une interprétation chromatique de l'environnement. Aucun chiffre de déploiement, de prix ou de volume client n'a été communiqué dans l'annonce, il s'agit à ce stade d'une collaboration technologique déclarée, pas d'un produit expédié. Ce partenariat pointe vers un verrou structurel du secteur : la dépendance des robots industriels aux environnements précartographiés. Les systèmes AMR (autonomous mobile robots) conventionnels exigent typiquement des semaines de mapping, des marquages au sol ou des balises fixes avant de pouvoir opérer. La proposition de FieldAI, entrer sur un site comme un nouvel employé, évaluer l'environnement et commencer à travailler sans connaissance préalable, représente un changement de paradigme si elle se confirme à l'échelle. L'ajout du lidar couleur Rev8 renforce l'interprétabilité des décisions du robot (distinguer un obstacle fixe d'un opérateur en mouvement, identifier des équipements par leur apparence) et améliore la sécurité dans des contextes où caméras seules ou GPS sont insuffisants. Pour un intégrateur ou un COO industriel, cela se traduit potentiellement par une réduction significative des coûts et délais de mise en service, le principal frein commercial des déploiements robotiques en environnements non structurés. FieldAI s'est construit sur la conviction que les grands modèles de fondation, entraînés à comprendre le monde physique plutôt qu'une tâche spécifique, constituent la brique manquante pour généraliser l'autonomie robotique. Ouster, de son côté, est issu de la vague lidar initiée par Velodyne et ses concurrents ; son passage au lidar numérique (SPAD-based) lui a permis de réduire les coûts et d'augmenter la résolution. Sur le marché des capteurs de perception pour robots industriels, Ouster concurrence Hesai (Chine), Innoviz (Israël) et Luminar (États-Unis), tandis que FieldAI se positionne face à des plateformes d'intelligence robotique comme Boston Dynamics AI Institute, Intrinsic (Google) ou ANYbotics. Aucun acteur européen n'est impliqué dans ce partenariat. Les prochaines étapes annoncées incluent l'intégration du Rev8 dans les déploiements en cours de FieldAI chez ses clients industriels, sans calendrier précis communiqué.

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Locus Array élargit ses capacités de préhension grâce à NeuraGrasp de Nexera Robotics
2Robotics Business Review 

Locus Array élargit ses capacités de préhension grâce à NeuraGrasp de Nexera Robotics

Locus Robotics a annoncé l'acquisition de Nexera Robotics, une startup canadienne basée à Vancouver, quelques semaines à peine après le lancement commercial de son robot mobile manipulateur Locus Array. Le coeur de la transaction : NeuraGrasp, un préhenseur développé par Nexera qui combine une membrane souple et conforme, de la vision par ordinateur et de l'intelligence artificielle embarquée. Cette technologie remplacera l'effecteur à ventouse actuel de l'Array, avec pour objectif d'élargir la couverture SKU à des catégories jusqu'ici problématiques pour les systèmes de picking robotisé : sacs en polyéthylène poreux, vêtements en vrac, emballages pharmaceutiques irréguliers, petite électronique et produits de grande consommation jusqu'à 2,2 kg (comme un flacon de lessive). Nexera revendique plusieurs millions de picks réalisés à ce jour. Roy Belak, CEO de Nexera, rejoint la structure Locus, dont le CEO Rick Faulk et la chief strategy officer Gina Chung pilotent l'intégration. Les clients existants de Nexera seront repris au cas par cas. L'enjeu est direct pour les opérateurs logistiques et les intégrateurs : le goulot d'étranglement du picking robotisé n'a jamais été la navigation ni la planification de trajectoire, mais bien la préhension elle-même. Rueben Scriven, analyste chez Interact Analysis spécialisé en automatisation logistique, confirme que "la manipulation et la saisie d'articles - et donc la couverture SKU - a été l'un des plus grands obstacles". Le passage d'un préhenseur à ventouse à un système hybride membrane/IA adresse structurellement cette limite : la ventouse échoue sur les surfaces poreuses ou souples, et le changement d'outil (tool switching) est éliminatoire pour la plupart des clients en environnement haute cadence. Locus affirme que les SKU couvertes par NeuraGrasp représentent la majorité du e-commerce. Si le chiffre est plausible dans sa direction, il reste à vérifier dans des déploiements réels diversifiés : les démonstrations vidéo en conditions contrôlées ne garantissent pas les performances en picking haute vitesse sur des millions de références actives. Locus Robotics, qui avait connu des difficultés financières en 2023 avant de se restructurer, mise sur l'Array pour repositionner son offre au-delà des AMR (robots mobiles autonomes) de transport vers la manipulation autonome intégrée. L'Array a d'ailleurs reçu le prix RBR50 Robotics Innovation Award 2026, décerné par Robotics Business Review. Sur le marché, les concurrents directs incluent des systèmes de picking intégré comme ceux d'Exotec (France, avec le Skypod), Boston Dynamics (Stretch), Berkshire Grey ou encore Mujin, ainsi que les bras de picking d'Amazon Robotics. L'acquisition de Nexera positionne Locus sur le segment "un seul préhenseur universel" plutôt que sur des solutions multi-effecteurs, un pari technologique cohérent mais dont la validation à l'échelle industrielle reste la prochaine étape critique. Hamid Montazeri, SVP Software & AI chez Locus, interviendra au Robotics Summit & Expo de Boston la semaine prochaine.

UEL'acquisition renforce la compétitivité de Locus face à Exotec (France, Skypod) sur le segment du picking robotisé e-commerce, en comblant la principale faiblesse des AMR, la couverture SKU, ce qui pourrait accélérer la pression commerciale sur les acteurs européens de l'automatisation logistique.

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Le robot Proxie Gen 2 de Cobot intègre l'automatisation des tâches et la manipulation mobile
3Robotics Business Review 

Le robot Proxie Gen 2 de Cobot intègre l'automatisation des tâches et la manipulation mobile

Collaborative Robotics (Cobot), basée à Santa Clara en Californie, a dévoilé la deuxième génération de son robot mobile Proxie lors de l'Automate 2026. Ce Proxie Gen 2 embarque une capacité de traction de carts jusqu'à 680 kg, un système de levage vertical pouvant soulever 100 kg, des batteries auto-interchangeables, et une option de manipulation bimanuell, deux bras articulés montés sur la colonne vertébrale du robot. La plateforme compte 40 % de pièces en moins que la génération précédente, avec un gabarit réduit pour naviguer dans des couloirs étroits et des ascenseurs. Cobot annonce également une fonctionnalité d'"autotasking" : le robot identifie et génère ses propres tâches sans intégration avec un WMS ni intervention humaine. Chez le client Maersk, 95 % des déplacements de carts auraient été initiés de façon autonome sur la période mesurée, le robot lisant des inscriptions sur des tableaux blancs fixés aux chariots grâce à un modèle multimodal embarqué. Ces chiffres sont présentés par Cobot sans audit tiers, ce qui mérite d'être noté. L'enjeu principal est la réduction de la barrière à l'intégration, longtemps le goulot d'étranglement des déploiements de robots mobiles manipulateurs (MMR) en environnements non structurés. Si l'autotasking tient ses promesses à l'échelle, il invaliderait le modèle dominant, des mois de développement logiciel pour connecter le robot aux systèmes ERP, WMS et MES existants. Pour un COO industriel ou un responsable logistique hospitalier, cela signifie potentiellement un déploiement en semaines plutôt qu'en trimestres. La capacité de Proxie à lire des informations non structurées (tableaux blancs, étiquettes ad hoc) représente une forme de robustesse opérationnelle réelle, à condition que les taux de reconnaissance soient validés dans des conditions dégradées, ce que la démo ne précise pas. La manipulation bimanuell ouvre par ailleurs l'accès à des tâches jusqu'ici réservées aux manipulateurs fixes, comme le déchargement de cartons ou l'alimentation de lignes. Cobot a été fondée par Brad Porter, ancien VP Engineering robotics chez Amazon Robotics, et a levé des fonds auprès d'investisseurs industriels. La société a délibérément maintenu un profil bas depuis 2022, accumulant 13 000 heures d'exploitation sur 28 robots dans des environnements réels, hôpitaux dont la Mayo Clinic, logistique et industrie, avant de communiquer publiquement. Ses concurrents directs incluent Boston Dynamics avec Spot et Stretch, Vecna Robotics, et des acteurs comme Apptronik ou 1X qui misent sur l'humanoïde. En Europe, des entreprises comme Enchanted Tools (Miroki) ou Pollen Robotics (Reachy) ciblent des segments adjacents mais restent en phase pré-déploiement à grande échelle. Cobot ne publie pas de tarif public ; les prochaines étapes annoncées portent sur l'extension des déploiements en santé et en logistique, avec la certification de sécurité comme prochaine étape technique critique pour le Gen 2.

UESi Cobot étend ses déploiements en Europe, cela accentue la pression concurrentielle sur Enchanted Tools et Pollen Robotics, encore en phase pré-commerciale, tout en offrant aux industriels et hôpitaux européens une option de manipulation mobile sans intégration WMS.

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Fanuc automatise l'une des tâches les plus difficiles de la fabrication de meubles grâce à une cellule robotisée
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Fanuc automatise l'une des tâches les plus difficiles de la fabrication de meubles grâce à une cellule robotisée

Un fabricant canadien de meubles a automatisé le garnissage de sièges de chaises, l'une des tâches les plus difficiles à mécaniser dans l'industrie de l'ameublement, grâce à une cellule robotisée conçue par Dvolu, intégrateur agréé Fanuc. Le coeur du système est un robot industriel Fanuc M-710iC, un bras 6 axes de la gamme moyenne charge de Fanuc (payload typique : 12 à 70 kg selon variante), capable d'exécuter en séquence plusieurs opérations jusqu'ici réservées à des opérateurs qualifiés : étirement du tissu, agrafage, découpe des surplus et palettisation des sièges finis. L'automatisation du garnissage représente un défi technique significatif : les matériaux souples (tissu, mousse, cuir) sont difficiles à saisir et à positionner de manière reproductible, ce qui explique que ce secteur soit resté largement manuel. Le fait qu'une cellule commerciale opérationnelle ait été déployée chez un fabricant de série suggère que les approches de manipulation de matériaux déformables progressent au-delà du stade laboratoire, même si l'article ne fournit pas de métriques de cadence ou de taux de défaut permettant d'évaluer objectivement la performance réelle. Fanuc domine le marché mondial des robots industriels avec plus de 900 000 unités installées, et son réseau d'intégrateurs certifiés joue un rôle clé dans la pénétration de secteurs non traditionnels. Dvolu, basé au Canada, se positionne sur ce créneau de l'industrie manufacturière légère. Dans un contexte où les pénuries de main-d'oeuvre qualifiée pèsent sur les fabricants de meubles nord-américains, ce type de cellule clé en main pourrait accélérer l'adoption robotique dans un secteur historiquement sous-automatisé.

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