IndustrielPandaily 15 juillet 2026

Xiaomi déploie ses robots sur la chaîne de production automobile : opérations flexibles sur pièces réussies

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Xiaomi a déployé son robot humanoïde sur la ligne de production de la SU7, sa berline électrique, où il exécute désormais deux nouvelles tâches avec un taux de réussite supérieur à 90 % en fonctionnement continu, après seulement six mois d'entraînement en usine. La première consiste à trier des panneaux latéraux de console centrale, des pièces souples et de forme irrégulière extraites de bacs répartis sur trois rangées puis placées avec précision dans un support de fixation. Pour atteindre les pièces au fond d'un bac, le robot stabilise son centre de gravité en agrippant le bord du bac d'une main pendant qu'il tend l'autre, puis réalise plusieurs transferts main à main pour ajuster l'orientation de la pièce avant de la positionner ; en cas de résistance à la pose, il la retire, corrige l'angle et retente automatiquement. La seconde tâche, le pliage et le recyclage de cartons, exige d'ouvrir des loquets avec un contrôle fin de la force des doigts, de plier les boîtes à deux bras puis d'empiler et pousser les unités vers un poste cible, plusieurs robots coordonnant leur cadence avec celle de la chaîne. Six mois plus tôt, ce même robot se limitait à un poste unique de vissage d'écrous autotaraudeurs, avec une fiabilité annoncée de 98 %. Ces chiffres proviennent des communications de Xiaomi et n'ont pas été vérifiés de façon indépendante, ce qui invite à une certaine prudence sur leur portée réelle en conditions de production non filmées.

Cette progression prend une dimension particulière face à la déclaration d'Elon Musk en janvier 2026, selon laquelle Optimus n'était pas encore capable d'un travail utile en usine. Que Xiaomi, acteur de l'électronique grand public sans passé industriel en robotique, affiche une trajectoire comparable à celle de Figure 03 chez BMW, référence actuelle du secteur pour le déploiement d'humanoïdes en usine, resserre l'écart perçu entre démonstration et exploitation réelle. La capacité du robot à détecter une résistance et à adapter son geste en cours d'opération, grâce à un retour de force proprioceptif, le distingue des robots industriels classiques, programmés pour des positions fixes et incapables de gérer un imprévu. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, ce type de compliance active laisse entrevoir des robots capables de traiter des pièces souples et variables, un usage jusqu'ici hors de portée de l'automatisation rigide.

Le robot avait été présenté pour la première fois en avril 2026 lors de la conférence investisseurs de Xiaomi, où il serrait des mains et distribuait des cadeaux, un registre purement social et démonstratif. Le passage en six mois vers des tâches industrielles à cadence de ligne s'inscrit dans une course mondiale aux humanoïdes de production où s'affrontent déjà Tesla avec Optimus, Figure avec son modèle 03 chez BMW, et les architectures VLA comme Pi-0 ou GR00T N2. Xiaomi ne détaille pas de calendrier de déploiement à plus grande échelle, mais la vitesse de cette itération fixe un repère agressif pour l'ensemble du secteur.

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Figure NVIDIA GR00T

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1TechNode

Xiaomi fait le point sur ses robots humanoïdes en usine automobile, avec 98 % de réussite sur certaines tâches

Xiaomi a communiqué de nouveaux résultats sur le déploiement de son robot humanoïde dans une de ses usines automobiles. Après quatre mois d'itérations successives, le taux de réussite du robot sur un poste de vissage d'écrous autotaraudeurs est passé de 90,2 % à 98 %, selon les chiffres avancés par l'entreprise, réduisant l'écart avec le taux de qualification des ouvriers humains à un seul point de pourcentage. Xiaomi a également étendu les tâches confiées à la machine avec deux nouveaux postes : le tri de panneaux latéraux de console centrale et le pliage puis recyclage de bacs à pièces, tous deux affichant un taux de réussite de 90 %. Le poste de tri des panneaux de console constitue, selon le constructeur, la première fois qu'un robot humanoïde effectue des opérations continues de longue durée sur des pièces souples dans une usine automobile. Ces chiffres proviennent de communications internes de l'entreprise, relayées par le média chinois Jiemian, sans validation indépendante. Ce type d'annonce pèse dans le débat sur l'écart entre démonstration et réalité industrielle qui traverse le secteur des robots humanoïdes. Manipuler des pièces souples et non rigides en continu reste l'un des obstacles majeurs à une automatisation généralisable au-delà de tâches répétitives sur objets calibrés, un problème central pour les intégrateurs et les décideurs industriels qui évaluent la maturité réelle de ces machines avant d'investir. Un taux de réussite proche de celui d'un opérateur humain sur un poste de production, si confirmé à plus grande échelle, renforcerait l'argument selon lequel certains modèles de contrôle vision-langage-action commencent à tenir leurs promesses en environnement de production réel, et pas seulement en laboratoire. Xiaomi investit dans la robotique humanoïde depuis la présentation de son robot CyberOne en 2022, dans un contexte où les groupes chinois comme Unitree, UBTech et Fourier Intelligence multiplient les essais en usine, aux côtés d'acteurs occidentaux tels que Figure AI, Tesla avec Optimus ou Agility Robotics. Xiaomi n'a pas communiqué de calendrier de déploiement à grande échelle ni de volumes de production visés, laissant ces annonces au stade d'un pilote industriel interne plutôt que d'un déploiement commercial confirmé.

IndustrielActu

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2Interesting Engineering

Google s'associe à un géant japonais de la robotique pour développer les robots d'usine autonomes de prochaine génération

Google et FANUC America Corporation ont annoncé un partenariat stratégique visant à intégrer les technologies d'intelligence artificielle de Google dans les systèmes de robotique industrielle du géant japonais, dont les robots équipent déjà des milliers de sites de production dans le monde. L'accord, dont les termes financiers n'ont pas été divulgués, vise à accélérer le déploiement de robots dits à "Physical AI" capables de percevoir leur environnement via des capteurs, de prendre des décisions autonomes et d'exécuter des tâches variables sans reprogrammation manuelle. FANUC a également annoncé une intégration élargie entre sa plateforme de simulation ROBOGUIDE et le framework Isaac Sim de NVIDIA, consolidant ainsi un écosystème de développement robotique centré sur la simulation avant déploiement. La gamme concernée couvre des robots de 3 kg de charge utile jusqu'à 2,3 tonnes, ce qui positionne ce Physical AI sur l'ensemble du spectre industriel. FANUC indique avoir déjà expédié plus de 1 000 robots pour des applications Physical AI depuis la présentation de sa plateforme lors de l'International Robot Exhibition (IREX) de Tokyo en décembre 2025. Ce partenariat est structurellement significatif pour plusieurs raisons. Le groupe Intrinsic de Google est l'un des contributeurs majeurs au Robot Operating System (ROS), plateforme open-source de contrôle robotique que FANUC supporte déjà nativement, aux côtés d'interfaces Python et de communications haute vitesse pour le contrôle externe. L'alignement technique entre les deux acteurs est donc réel, pas seulement commercial. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, cela signifie concrètement que des capacités d'adaptation à la variabilité de production, jusqu'ici réservées aux environnements de R&D ou aux démos contrôlées, commencent à migrer vers des lignes de production en conditions réelles. Les 1 000 unités expédiées constituent un premier signal de passage à l'échelle, même si ce chiffre reste modeste au regard du parc robotique mondial, estimé à plusieurs millions d'unités en service. La distinction entre "expédié" et "déployé en production continue" mérite d'être gardée en tête. FANUC, fondée en 1956 et filiale de FANUC Corporation (Japon), est l'un des quatre grands fabricants mondiaux de robots industriels avec ABB, KUKA et Yaskawa Motoman. L'entreprise a historiquement misé sur la fiabilité et la précision répétable plutôt que sur l'adaptabilité, ce virage vers le Physical AI représente donc une évolution de positionnement notable. Sur le terrain concurrentiel, Boston Dynamics (via Hyundai), Figure AI avec son robot 03, et Tesla avec Optimus poursuivent des trajectoires humanoïdes, tandis que des acteurs comme Machina Labs ou Covariant ciblent l'adaptation cognitive en environnement industriel conventionnel. En Europe, Wandercraft et Enchanted Tools restent positionnés sur des niches spécifiques. Les prochaines étapes pour FANUC et Google ne sont pas encore précisées publiquement, mais la montée en cadence des déploiements en Amérique du Nord semble être l'axe prioritaire annoncé par Mike Cicco, président et CEO de FANUC America.

UELes concurrents européens de FANUC (ABB, KUKA) subissent une pression accrue pour intégrer des capacités Physical AI comparables sur leurs plateformes industrielles, sous peine de perdre des parts de marché EU face à cet écosystème Google-FANUC-NVIDIA.

IndustrielOpinion

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3Robotics Business Review

Bedrock Robotics lance ses premiers déploiements d'excavatrices sans opérateur

Bedrock Robotics, startup de San Francisco dirigée par d'anciens ingénieurs de l'autonomie chez Waymo, a déployé ses premières excavatrices lourdes entièrement autonomes sur des chantiers actifs au Texas et au Nevada. Financée à hauteur de 350 millions de dollars en capital-risque, l'entreprise mène trois premiers projets : une station de traitement des eaux dans le Nevada avec Sundt Construction, un chantier de terrassement de plusieurs millions de mètres cubes au Texas avec Champion Site Prep, et un projet de génie civil de 1,2 million de mètres cubes avec Zachry Construction Corp. Selon Kevin Peterson, directeur technique de Bedrock, les machines réalisent pour l'instant des travaux de terrassement précoces : décapage, déblai-remblai et préparation des fondations avant les tâches plus fines. L'entreprise ne déploie que des engins neufs équipés et testés à son siège, mais compte faire fonctionner son système sur des machines de partenaires d'ici la fin de l'année. Les excavatrices opèrent sans opérateur en cabine mais restent supervisées à distance : le système surveille sa propre progression et alerte automatiquement en cas de blocage, un principe de "personne dans la boucle" présenté comme la priorité de sécurité numéro un. Ce déploiement marque une étape pour l'automatisation du BTP : il s'agit de machines opérationnelles sur des chantiers commerciaux actifs, et non de démonstrations en environnement contrôlé, ce qui illustre une transition de l'IA physique du prototype vers un usage économique réel. Pour les intégrateurs et entreprises de construction, l'enjeu dépasse le seul gain de productivité : le secteur fait face à une pénurie de main-d'œuvre qualifiée, avec plus de 40% des ouvriers du BTP américain appelés à partir à la retraite d'ici cinq ans, ce qui transforme l'automatisation des engins lourds en nécessité structurelle plutôt qu'en simple optimisation de coûts. Les volumes annoncés, plusieurs millions de mètres cubes, ne renseignent toutefois ni sur les temps de cycle réels ni sur le niveau d'intervention humaine à distance encore nécessaire, des éléments à vérifier avant de parler d'autonomie totale à grande échelle. Bedrock Robotics s'inscrit dans une vague de startups issues de la conduite autonome qui réorientent leurs technologies de perception vers les engins de chantier. Le système, conçu en mode plug-and-play, vise à terme le rétrofit d'excavatrices existantes plutôt que la seule vente de machines neuves, une stratégie censée accélérer l'adoption sans forcer le renouvellement du parc. Peterson a détaillé trois priorités pour la suite : élargir le nombre de clients et de déploiements pour accumuler de l'expérience opérationnelle, étendre le système à des tâches plus fines nécessitant davantage de précision, et ouvrir la voie à des flottes hétérogènes capables de se coordonner entre plusieurs types d'engins sur un même chantier. Ces annonces restent pour l'instant limitées à quelques sites pilotes ; leur généralisation dépendra de la capacité de Bedrock à prouver une fiabilité constante sans opérateur en cabine, sur des chantiers aux conditions plus variables que celles rencontrées jusqu'ici.

IndustrielActu

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4Robotics 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.

IndustrielActu

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