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IndustrielRobotics & Automation News 

L'interview de Jon Roberts (Inteq) : « la couche logicielle décide de la réussite ou de l'échec des investissements en automatisation »

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Voici la traduction/résumé en français :

L'automatisation des entrepôts n'est plus perçue comme un simple levier d'efficacité opérationnelle. Selon Jon Roberts, dirigeant chez Inteq, cabinet spécialisé dans l'automatisation logistique, les décisions d'investissement en robotique et en systèmes intelligents d'entrepôt remontent désormais jusqu'au conseil d'administration. Trois facteurs structurels expliquent ce basculement: la pénurie persistante de main-d'œuvre dans la logistique, des attentes clients de plus en plus élevées en matière de délais de livraison, et la complexité croissante des chaînes d'approvisionnement mondiales. Pour de nombreuses entreprises, l'automatisation entrepôt est devenue une priorité stratégique portée directement par les dirigeants, et non plus seulement par les équipes opérations.

Ce déplacement du centre de décision a des conséquences concrètes pour les intégrateurs et les fournisseurs de robotique d'entrepôt. Roberts insiste sur un point clé: la couche logicielle, c'est-à-dire l'orchestration, la gestion de flotte et l'intégration aux systèmes existants (WMS, ERP), est désormais l'endroit où se joue la réussite ou l'échec d'un investissement en automatisation, davantage que le matériel lui-même. Ce constat rejoint une tendance plus large du secteur: le hardware robotique s'est largement banalisé, tandis que la différenciation se fait sur la capacité logicielle à orchestrer des flottes hétérogènes et à s'intégrer proprement dans l'existant.

Cette évolution s'inscrit dans la maturation générale du marché de la robotique d'entrepôt, où les systèmes de préparation de commandes, AMR et solutions de tri se sont multipliés ces dernières années sans toujours livrer le retour sur investissement promis. En positionnant le logiciel comme facteur décisif plutôt que le robot lui-même, Inteq se distingue des discours purement centrés sur le matériel qui dominent souvent la communication des fabricants, et invite les décideurs B2B à réévaluer leurs critères de sélection avant tout nouveau déploiement.

Note: le texte source fourni est un extrait/teaser d'interview, très court et sans chiffres, dates ou détails de déploiement précis. Je n'ai donc pas inventé de données factuelles absentes de la source, si tu as le corps complet de l'interview, je peux l'enrichir avec les éléments concrets manquants.

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Le robot Proxie Gen 2 de Cobot intègre l'automatisation des tâches et la manipulation mobile
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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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Locus Robotics déploie Locus Array pour l'automatisation complète des entrepôts
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Locus Robotics, spécialiste américain des systèmes d'automatisation d'entrepôts, a officialisé le lancement de Locus Array, une solution qu'elle qualifie de système de préparation de commandes entièrement autonome. La plateforme intègre des robots mobiles autonomes (AMR), un bras de préhension robotisé et un module de perception piloté par IA, avec l'objectif de couvrir l'ensemble du flux de traitement des commandes sans intervention humaine. Des déploiements en accès anticipé sont déjà engagés chez des clients en Amérique du Nord, bien que les détails opérationnels (payload, cadence de cycle, taux de précision) n'aient pas encore été communiqués publiquement. L'enjeu industriel est réel : les AMR de première génération automatisaient le transport inter-zones, mais laissaient le picking, tâche la plus coûteuse en main-d'oeuvre -- à des opérateurs humains. Intégrer un bras de préhension directement sur la plateforme mobile représente un saut architectural vers l'autonomie bout-en-bout. Pour les intégrateurs et les décideurs logistiques, cela change le calcul du ROI : si les métriques tiennent à l'échelle, l'argument pour réduire les effectifs de picking devient structurel. Reste à valider la robustesse hors conditions contrôlées, un point que l'annonce ne documente pas encore. Locus Robotics a levé plus de 400 millions de dollars depuis sa fondation en 2015, mais a traversé une période difficile en 2023, avec des réductions d'effectifs significatives liées à un ralentissement du marché e-commerce. Locus Array s'inscrit donc dans une stratégie de repositionnement vers la valeur ajoutée. Sur ce segment, la concurrence est dense : Exotec (Roubaix, France) avec son système Skypod, Symbotic, Geek+ et Boston Dynamics avec Stretch visent tous le même créneau de préparation autonome. La phase d'accès anticipé devra produire des données opérationnelles convaincantes pour crédibiliser la proposition face à ces acteurs déjà déployés à grande échelle.

UEExotec (Roubaix, France) est directement en compétition sur ce créneau de préparation autonome et devra défendre sa position si Locus Array produit des métriques opérationnelles convaincantes à l'échelle.

IndustrielOpinion
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Étude de cas : automatisation robotique dans l'habillement, jumeaux numériques, interopérabilité et formation des équipes
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Étude de cas : automatisation robotique dans l'habillement, jumeaux numériques, interopérabilité et formation des équipes

Un système de couture robotisé pour la fabrication de jeans a été déployé en deux phases dans un environnement de production réel, selon une étude de cas publiée sur arXiv (2606.16078) en juin 2026. Le système s'appuie sur un module de "fil numérique" qui parse automatiquement des dessins de production au format DXF pour en extraire des paramètres de process et des trajectoires exécutables par le robot, réduisant l'effort de programmation manuelle et permettant un reciblage rapide entre différentes opérations de couture. Un jumeau numérique de la cellule de travail est utilisé en pré-déploiement pour valider la portée du bras, les dégagements, la disposition et le séquençage, ainsi que la compatibilité en temps de cycle avec les tâches en amont et en aval. En production, un robot collaboratif est intégré à des équipements de couture conventionnels, à des postes de soudure, à des préhenseurs à aspiration et à des automates machine via une couche d'interopérabilité. Les deux déploiements couvrent des opérations de couture 2D (poches plaquées sur shorts en denim) et des coutures 3D de mise en forme de vêtements, accompagnés d'un monitoring en temps réel incluant la vérification des coutures, la détection de collision et la validation de trajectoires. La portée de ce travail dépasse la démonstration de laboratoire : il s'agit d'un déploiement usine réel sur des pièces textiles déformables, segment réputé pour son "reality gap" persistant entre environnements contrôlés et production. L'article identifie cinq leviers critiques pour monter en échelle : validation par jumeau numérique, génération de tâches par fil numérique, interopérabilité entre équipements hétérogènes, vérification runtime, et outillage de formation des opérateurs. Ce dernier point est souvent négligé dans la littérature robotique mais s'avère décisif pour l'adoption en PME textile. Les auteurs ne communiquent pas de métriques de temps de cycle chiffrées dans l'abstract, ce qui limite l'évaluation comparative de la performance brute. L'automatisation de la confection demeure l'un des derniers bastions résistants à la robotisation flexible, là où l'électronique et l'automobile ont largement industrialisé leurs lignes. Les principaux acteurs sur ce créneau incluent SoftWear Automation (Sewbot, États-Unis), Sewts (Allemagne) et quelques projets en cours en Europe du Sud. Aucune entreprise n'est nommée dans cet article académique, ce qui suggère soit une confidentialité industrielle, soit un partenariat en phase pilote. Les prochaines étapes logiques seraient l'extension à d'autres typologies de vêtements, la généralisation du fil numérique à d'autres formats CAO que le DXF, et la quantification rigoureuse des gains de productivité pour un dossier ROI convaincant auprès des intégrateurs textiles.

UELes PME textiles européennes (France, Italie, Portugal) spécialisées en confection pourraient s'appuyer sur cette méthodologie, jumeau numérique + fil numérique DXF + couche d'interopérabilité, pour franchir le seuil de robotisation flexible sur pièces déformables, un verrou persistant que l'acteur européen Sewts (Allemagne) cible également.

IndustrielActu
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L'automatisation traditionnelle est trop coûteuse et trop rigide, selon Stefan Nusser d'Intrinsic
4Robotics & Automation News 

L'automatisation traditionnelle est trop coûteuse et trop rigide, selon Stefan Nusser d'Intrinsic

Stefan Nusser, directeur général d'Intrinsic, filiale d'Alphabet dédiée aux logiciels de robotique industrielle, défend une thèse simple mais structurante : l'automatisation traditionnelle, conçue pour des séries longues et des processus répétitifs à l'infini, est devenue inadaptée aux réalités industrielles contemporaines. Dans une interview récente, il souligne que le modèle hérité de l'ère automobile, celui de lignes fixes pilotées par des robots ultra-spécialisés, a certes livré une efficacité remarquable à grande échelle, mais qu'il s'effondre face à des cycles produits raccourcis, des volumes de production fragmentés et une personnalisation croissante des biens manufacturés. L'enjeu est directement industriel : les intégrateurs et les directeurs opérationnels se heurtent à un coût de déploiement et de reprogrammation qui dépasse souvent la valeur générée dès lors que les séries deviennent courtes ou variables. Intrinsic parie sur une couche logicielle unifiée, capable d'abstraire les différences entre bras robotiques de marques distinctes et de réduire le temps de mise en oeuvre, là où aujourd'hui chaque changement de pièce ou de processus peut mobiliser des semaines d'ingénierie. La position de Nusser rejoint un consensus croissant dans le secteur : le goulot d'étranglement de la robotique industrielle n'est plus mécanique, il est logiciel. Intrinsic a été fondée en 2021 comme spin-off interne d'Alphabet (Google), avec pour mission explicite de démocratiser la programmation robotique via des outils logiciels et l'IA. Elle concurrence indirectement des acteurs comme Vention, Wandercraft sur le segment médical, ou encore les initiatives software-first de Fanuc et ABB, qui intègrent eux aussi des couches d'adaptabilité dans leurs écosystèmes. Les prochaines étapes pour Intrinsic tournent autour du déploiement commercial à plus grande échelle et de la démonstration que la flexibilité logicielle peut tenir ses promesses en environnement de production réel, et pas seulement en conditions de laboratoire.

UELa thèse d'Intrinsic sur la flexibilité logicielle concerne directement les industriels européens confrontés aux mêmes contraintes de séries courtes et de reprogrammation coûteuse, mais aucun déploiement ou partenariat européen spécifique n'est annoncé.

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