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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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1Interesting Engineering 

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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.

IndustrielOpinion
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Leju Robotics déploie 15 humanoïdes sur une ligne de chargement de pièces automobiles, avec environ 98 % de réussite
2Pandaily 

Leju Robotics déploie 15 humanoïdes sur une ligne de chargement de pièces automobiles, avec environ 98 % de réussite

Leju Robotics et l'équipementier automobile Zhaofeng ont mis en exploitation courante 15 robots humanoïdes sur une ligne de chargement de pièces de l'usine n°3 de Zhaofeng, à Xiaoshan (Hangzhou). La solution conjointe a été présentée sur site le 15 octobre. Les robots prélèvent de petits composants, comme des roulements de moyeu de roue de 80 à 120 mm de diamètre intérieur, dans des bacs en treillis métallique, puis les déposent à des positions prédéfinies sur des machines d'usinage. Selon un représentant de Zhaofeng cité par Securities Times, la flotte couvre 15 postes et plus de 10 références, avec un taux de réussite stable à 98 %. Le déploiement tourne depuis plus de deux mois, soit environ 1 000 heures cumulées et plus de 60 000 pièces produites. Ces chiffres sont déclarés par les deux entreprises, sans audit indépendant, et le taux de succès n'est pas défini précisément (par cycle, par pièce, avec ou sans intervention humaine). Le point faible reste la vitesse. Un cycle de chargement dure moins de 40 secondes d'après Securities Times (environ 35 secondes selon Jiemian), contre une quinzaine de secondes pour un opérateur qualifié au même poste. Le président de Zhaofeng indique que les bras robotisés fixes de l'usine atteignent 10 à 15 secondes sur certaines opérations, et que les humanoïdes devront approcher 15 secondes pour justifier une adoption élargie, ce qu'il attend d'ici six mois à un an. Le choix de l'humanoïde dans une usine déjà automatisée s'explique par la nature des commandes: certaines commandes de pièces de rechange destinées à l'export ne portent que sur 250 à 300 jeux, avec beaucoup de références et des changements de série fréquents. Les humanoïdes prennent en charge les tâches de transfert, de chargement et d'ajustement entre les étapes automatisées, sans remplacer la ligne. L'intérêt de cette annonce tient moins à la performance brute qu'à son statut: un déploiement multi-robots, sur plusieurs semaines, avec des heures et des volumes chiffrés, ce qui la distingue des démonstrations ponctuelles. Elle montre aussi que le critère décisif pour les intégrateurs sera le temps de cycle et la reconfiguration rapide, davantage que la dextérité. Un robot deux à trois fois plus lent qu'un humain n'est rentable que dans les environnements à forte variété et faibles séries, ce que confirme le discours de Zhaofeng. Leju affirme avoir découpé la compétence de chargement en plus de 30 modules de base, assemblables sans programmation bas niveau, ce qui ramènerait le développement de plusieurs mois à quelques semaines. Une plateforme d'ordonnancement multi-robots diffuse la compétence à toute la flotte, et des modules de sécurité détectent chutes de pièces, collisions et excès de vitesse. Jiemian rappelle toutefois que le transfert vers d'autres usines exigera de s'adapter à de nouvelles pièces, interfaces machines et règles de sécurité. Ce projet s'inscrit dans la course chinoise au déploiement industriel d'humanoïdes, où UBTECH avance avec FAW-Volkswagen, de l'inspection qualité vers la logistique d'usine, et où Inovance vient de dévoiler son humanoïde à roues InoBot W1. Leju mise sur la donnée: la flotte génère plus de 40 000 enregistrements par mois, et les deux partenaires vont verser un jeu de données de chargement de pièces automobiles, issu d'opérations réelles, à la communauté OpenLET de la fondation OpenAtom. Le PDG de Leju, Chang Lin, fait de la vitesse la priorité, notamment par un meilleur usage des deux bras pour saisir plusieurs pièces à la fois. Le prochain jalon à surveiller est donc l'objectif d'environ 15 secondes par cycle, attendu dans un délai de six à douze mois.

UEPas d\'impact direct sur la France/UE

IndustrielActu
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Ce que la pose de briques a appris à Monumental sur les robots dans la construction
3Robotics Business Review 

Ce que la pose de briques a appris à Monumental sur les robots dans la construction

Monumental, une startup fondée par son PDG Salar al Khafaji, développe une flotte de robots dédiés à la construction, en commençant par la pose de briques. Le robot principal, baptisé Pisa, n'est pas humanoïde : il se présente comme deux petites grues tourelles équipées chacune d'un bras, l'un pour saisir et poser les briques, l'autre pour extruder le mortier entre elles. Deux robots complémentaires assurent l'approvisionnement du chantier : Petra livre les briques et Panama le mortier. Selon Salar al Khafaji, interrogé par The Robot Report, une grande partie du travail de construction consiste en réalité en manutention de matériaux plutôt qu'en pose proprement dite. L'entreprise s'appuie sur des chiffres du secteur : 92% des entrepreneurs du bâtiment américains peinent à pourvoir leurs postes selon l'Association of General Contractors, et le pays accuserait un déficit de 4,5 millions de logements. En Europe de l'Ouest, les maçons figurent parmi les métiers les plus en pénurie au Royaume-Uni, aux Pays-Bas et en Allemagne. Al Khafaji présente la pénurie de main-d'œuvre comme l'argument central de la robotisation du secteur, à rebours du narratif habituel en robotique industrielle : il ne s'agit pas de remplacer des travailleurs pour réduire les coûts, mais de combler des postes vacants faute de candidats, la main-d'œuvre vieillissant sans relève suffisante. Le choix de démarrer par la maçonnerie répond à une logique double : c'est une tâche jugée suffisamment complexe pour que sa maîtrise ouvre la voie à d'autres travaux de chantier, et c'est l'un des métiers les plus touchés par la pénurie. Le positionnement de Monumental sur la phase de gros œuvre (construction de la structure, briques et blocs) le distingue des acteurs du terrassement, qui manient des engins lourds mais peu précis, et de ceux de la finition (cloisons, revêtements de sol), un segment resté quasi inexploré par la robotique. Al Khafaji décompose la construction d'une maison type en trois phases. La préparation du terrain (excavation, terrassement) concentre aujourd'hui le plus d'activité robotique, portée par des sociétés comme Bedrock Robotics, Gravis Robotics, TerraFirma, HIVE et Built Robotics, qui ont levé des montants significatifs récemment : 270 millions de dollars pour Bedrock Robotics, 200 millions pour Gravis Robotics et 115 millions pour TerraFirma. Monumental ne se considère pas en concurrence avec elles, préférant investir la phase intermédiaire du gros œuvre, qu'il juge encore peu disputée. La phase de finition, elle, reste la moins investie par la robotique : Canvas Robotics, qui développait des robots pour la finition des cloisons, a vu sa technologie de base rachetée par Oshkosh au début de l'année 2026. Le récit de Monumental reste pour l'instant centré sur des démonstrations vidéo de Pisa sur chantier, sans que l'article ne précise le nombre de sites en déploiement réel ni les prix pratiqués, ce qui invite à distinguer démonstration technologique et industrialisation à grande échelle.

UELa pénurie de maçons touche aussi le Royaume-Uni, les Pays-Bas et l'Allemagne, ce qui ouvre un marché potentiel pour ce type de robotique en Europe de l'Ouest, mais aucune entreprise française n'est citée ni impact direct sur la France mentionné.

IndustrielOpinion
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ABB Robotics complète sa gamme de robots mobiles autonomes à SLAM visuel avec le lancement d'un chariot élévateur autonome
4Robotics & 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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