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Reimagine Robotics sort du mode furtif avec des robots qui « apprennent sur le tas »
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Reimagine Robotics sort du mode furtif avec des robots qui « apprennent sur le tas »

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Reimagine Robotics est sortie de stealth avec une plateforme robotique qui apprend directement au poste de travail, sans recourir à des équipes de programmation spécialisées. Fondée en avril 2025 à Londres et Sydney par Jonathan Scholz, ancien responsable pendant sept ans de l'équipe Applied Robotics de Google DeepMind, aux côtés d'Oleg Sushkov, Akhil Raju et Misha Denil, la startup a levé un tour pré-seed auprès de Fly Ventures, firstminute capital et plusieurs business angels. Son approche, baptisée en interne "monkey-see, monkey-do", consiste à laisser un opérateur montrer une tâche au robot, observer sa tentative, puis corriger ses erreurs en temps réel jusqu'à ce qu'il devienne autonome. Deux déploiements concrets sont déjà cités : chez un fabricant de plastiques à la demande, des robots ont été entraînés à surveiller des imprimantes 3D la nuit, retirant les plateaux d'impression, actionnant des loquets et des commandes ; l'équipe cliente a ensuite étendu elle-même l'automatisation aux étapes de lavage, durcissement et séchage. Dans un second cas, portant sur la récupération de matériaux critiques à partir de disques durs usagés, Reimagine Robotics a travaillé avec des ingénieurs process pour construire une cellule de désassemblage à trois robots, combinant humains et machines en temps réel. L'entreprise affirme avoir réduit le temps de prototypage d'un nouveau comportement robotique d'environ une journée à dix minutes, un chiffre communiqué par la société elle-même et non vérifié de façon indépendante.

L'enjeu pour l'industrie tient moins à la performance brute des robots qu'à la vitesse de reconfiguration : au lieu d'un cycle de programmation lourd à chaque changement de process, l'opérateur métier devient lui-même le formateur du robot, ce qui déplace la barrière à l'adoption vers les lignes de production à petites séries ou à forte variabilité, un segment où l'automatisation classique reste coûteuse. Scholz insiste sur un positionnement d'augmentation plutôt que de remplacement du travail humain, un discours proche de celui d'autres acteurs misant sur l'apprentissage supervisé par démonstration plutôt que sur des modèles fondation VLA entraînés hors ligne à grande échelle.

Reimagine Robotics rejoint une liste déjà dense d'entreprises misant sur des opérateurs humains pour entraîner leurs modèles robotiques, dont 1X Technologies, AgiBot, Apptronik, BrainCo, NEURA Robotics, Sanctuary AI et Tutor Intelligence. Après une année passée à construire produit et équipe en mode furtif, la société annonce entrer dans une phase de levée de fonds, de recrutement pour renforcer ses capacités de déploiement, et d'expansion vers de nouveaux sites industriels, avec l'objectif affiché de rendre chaque nouveau déploiement plus rapide et plus fiable que le précédent.

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Retour sur 10 ans de robots à pattes avec Ghost Robotics au Robotics Summit
1Robotics Business Review 

Retour sur 10 ans de robots à pattes avec Ghost Robotics au Robotics Summit

Ghost Robotics, fondée en 2015 à Philadelphie, a franchi le cap des 1 000 robots livrés depuis sa création. Le CEO et co-fondateur Gavin Kenneally sera présent au Robotics Summit & Expo, les 27 et 28 mai 2026 à Boston, pour une conférence intitulée "From Prototype to Perimeter : 10 Years of Legged Robotics in Action". Il y présentera des retours d'expérience terrain sur ses déploiements de quadrupèdes, les évolutions logicielles récentes, et les perspectives à cinq ans pour la robotique à pattes dans les secteurs public et privé. Titulaire d'un doctorat en génie mécanique de l'Université de Pennsylvanie, co-concepteur mécanique du Vision 60 Q-UGV, Kenneally cumule six publications académiques et treize brevets. Fin 2025, la société a commercialisé un bras manipulateur monté en partie haute du Vision 60, un système décrit comme léger et précis, conçu pour étendre les capacités de manipulation de la plateforme sans dégrader sa mobilité. Ce seuil des 1 000 unités livrées distingue Ghost Robotics d'une grande partie de ses concurrents dans le segment des quadrupèdes opérationnels, où les annonces marketing précèdent souvent de loin les déploiements réels. Le Vision 60 est utilisé par le Département de la Défense américain (DoD) pour des missions de surveillance périmétrique et d'inspection en environnements contraints. L'ajout du bras manipulateur répond à une critique structurelle des plateformes à pattes : jusqu'ici cantonnées à la mobilité et à la perception, elles manquaient de capacité d'interaction physique avec leur environnement. Pour un intégrateur ou un COO industriel, c'est le signal d'un glissement vers des robots polyvalents capables à la fois de naviguer et d'agir, ce qui élargit significativement les cas d'usage au-delà de la surveillance pure. Il convient toutefois de noter que la société n'a pas publié de métriques détaillées sur les performances du bras en conditions opérationnelles. Ghost Robotics évolue dans un marché de plus en plus dense. Boston Dynamics, dont le Spot est disponible commercialement depuis 2020, reste la référence la plus visible, tandis qu'ANYbotics (ANYmal C, déployé dans le secteur énergétique offshore) et Unitree (B2, positionné sur les prix bas) exercent une pression croissante. Ghost Robotics se différencie par son ancrage défense-sécurité et une stack logicielle et électronique entièrement propriétaire, une exigence de souveraineté technologique souvent requise par le DoD. La conférence de Boston en mai 2026 sera l'occasion pour la société de consolider son image de fournisseur éprouvé, alors qu'une nouvelle génération de compétiteurs mise sur des architectures VLA (Vision-Language-Action) et le transfert sim-to-real pour rattraper leur retard terrain. Les suites annoncées portent sur l'élargissement des capacités du bras manipulateur et l'extension des déploiements vers les secteurs industriels privés.

💬 1 000 robots livrés, c'est le genre de chiffre qui change une conversation. Pendant que la plupart des acteurs du secteur accumulent les démos et les levées de fonds, Ghost a mis des machines en service auprès du DoD, ce qui vaut tous les benchmarks du monde. L'ajout du bras manipulateur est la bonne décision au bon moment, reste à voir si ça tient quand le terrain devient franchement hostile.

IndustrielOpinion
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Boucle d'apprentissage tactile : comment les données du toucher humain apprennent aux robots à manipuler des œufs
2Interesting Engineering 

Boucle d'apprentissage tactile : comment les données du toucher humain apprennent aux robots à manipuler des œufs

ABB Robotics et PSYONIC, fabricant américain de la prothèse bionique Ability Hand, ont annoncé un partenariat centré sur l'exploitation de données haptiques issues d'utilisateurs humains réels pour entraîner des systèmes robotiques industriels. L'Ability Hand, portée au quotidien par plusieurs centaines de personnes amputées, embarque des capteurs de pression distribués sur chaque doigt ainsi qu'un système de retour vibratoire. Lors d'activités ordinaires comme la vaisselle, le tri de vêtements ou la manipulation d'objets fragiles, ces utilisateurs génèrent en continu des profils de contact, de variation de pression et d'ajustement de préhension. ABB a monté une Ability Hand directement sur son bras collaboratif GoFa pour des cycles de test et d'itération en conditions industrielles. Marc Segura, président d'ABB Robotics, a décrit l'acquisition de la dextérité humaine et la compréhension intrinsèque de la diversité des produits comme "l'un des défis les plus difficiles de la robotique industrielle". Le caractère stratégique de cette initiative tient à la nature du problème qu'elle attaque : le transfert de compétences de manipulation fine vers des plateformes industrielles. Les méthodes classiques d'apprentissage par imitation, qu'il s'agisse de gants de capture, de réalité virtuelle ou de vidéos, enregistrent les positions finales des doigts mais ratent l'information critique : les profils de force en temps réel et la sensation de texture. C'est précisément cette couche sensorielle qui différencie une préhension réussie d'un oeuf (ni trop forte pour casser la coquille, ni trop légère pour le laisser glisser) d'une prise défaillante. Le fait que le hardware soit identique côté prothèse et côté robot GoFa supprime le problème classique de sim-to-real gap lors du transfert des politiques de contrôle : les données humaines s'appliquent directement à la géométrie mécanique du robot, sans recalibration. Pour les intégrateurs industriels, cela ouvre la possibilité de traiter des produits à géométrie variable ou à surface délicate, fruits, pièces organiques, conditionnement souple, sans recourir à des outillages dédiés ou à des convoyeurs d'orientation préalable. ABB, groupe suisse pesant environ 30 milliards de dollars de chiffre d'affaires annuel, inscrit ce partenariat dans une tendance sectorielle vers des robots capables de percevoir et d'agir sans trajectoires préprogrammées rigides. PSYONIC, startup spécialisée dans les prothèses bioniques accessibles, valorise ici sa base d'utilisateurs comme corpus d'entraînement, un actif rare dans le domaine haptique. Sur le plan concurrentiel, cette approche par données haptiques humaines se distingue des stratégies adverses : Sanctuary AI mise sur la téléopération et les foundation models, Physical Intelligence (Pi-0) sur l'apprentissage par démonstration à grande échelle, Figure et Apptronik sur la capture vidéo synthétique. Aucun calendrier de déploiement industriel n'a été communiqué à ce stade ; l'initiative reste à l'étape de validation technologique, avec le GoFa comme plateforme de test principale.

UEABB étant un leader européen (suisse) de la robotique industrielle, cette approche haptique pourrait ouvrir des capacités de manipulation flexible dans les chaînes de production européennes, notamment pour les secteurs agro-alimentaire et pharmaceutique.

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ABB Robotics complète sa gamme de robots mobiles autonomes à SLAM visuel avec le lancement d'un chariot élévateur autonome
3Robotics & Automation News 

ABB Robotics complète sa gamme de robots mobiles autonomes à SLAM visuel avec le lancement d'un chariot élévateur autonome

ABB Robotics complète son offre de robots mobiles autonomes (AMR) avec le lancement du Flexley Stack F712, un chariot élévateur autonome basé sur la technologie Visual SLAM (cartographie et localisation simultanées par vision). Avec ce nouveau modèle, l'entreprise suisso-suédoise couvre désormais l'ensemble des catégories majeures d'AMR à navigation visuelle : chariots élévateurs, tracteurs de remorquage (tugs) et convoyeurs mobiles (movers), tous interopérables sur une même plateforme logicielle. L'objectif affiché est de permettre aux clients industriels d'automatiser un spectre plus large de tâches de manutention et de logistique interne, du transport de palettes au déplacement de charges légères, sans multiplier les systèmes de gestion de flotte incompatibles entre eux. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, cette annonce marque une étape dans la consolidation du marché des AMR, où l'enjeu central n'est plus seulement la performance individuelle d'un robot mais l'interopérabilité d'une flotte hétérogène pilotée par une seule couche logicielle. En complétant sa gamme plutôt qu'en lançant un produit isolé, ABB répond à une demande récurrente des entrepôts et usines : pouvoir mélanger différents types de robots (levage, traction, transport) sans dépendre de plusieurs fournisseurs ni de plusieurs interfaces de supervision. Le communiqué reste toutefois avare de données chiffrées vérifiables sur les performances du F712 (capacité de charge, autonomie, temps de cycle), ce qui invite à la prudence tant que des retours d'intégrateurs indépendants ne sont pas disponibles. ABB Robotics, acteur historique de la robotique industrielle, investit depuis plusieurs années le segment des AMR pour répondre à la concurrence de spécialistes comme Locus Robotics, Geek+ ou MiR (également détenu par Teradyne comme d'autres poids lourds du secteur). La stratégie de plateforme unifiée s'inscrit dans une tendance de fond de l'intralogistique, où les entrepôts cherchent à réduire la complexité opérationnelle en standardisant leurs flottes robotiques. Aucun calendrier de déploiement client précis n'a été communiqué à ce stade pour le Flexley Stack F712, et il faudra suivre les premiers retours d'implantation en conditions réelles pour évaluer si l'ambition d'interopérabilité totale tient ses promesses face aux contraintes concrètes des sites industriels.

UEABB, acteur européen majeur de la robotique industrielle, étend son offre d'AMR interopérables pour les entrepôts européens, mais aucun déploiement client concret n'est annonce en France ou en UE a ce stade.

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Xiaomi fait le point sur ses robots humanoïdes en usine automobile, avec 98 % de réussite sur certaines tâches
4TechNode 

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.

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