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Multiway Robotics automatise un entrepôt de 5 000 emplacements pour un fabricant malaisien
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Multiway Robotics automatise un entrepôt de 5 000 emplacements pour un fabricant malaisien

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Multiway Robotics a achevé le déploiement d'un système d'automatisation intelligente pour l'entrepôt d'un fabricant malaisien, associant chariots élévateurs autonomes (AMR) et logiciel de gestion d'entrepôt (WMS). Le site couvre plus de 5 000 emplacements de stockage, répartis entre l'entrepôt de matières premières, le stock de produits finis, les zones de préparation des matériaux et les zones de quarantaine. Le communiqué ne précise toutefois ni le nom du client, ni la date de mise en service, ni le montant investi.

Ce type de projet illustre la maturation de l'automatisation d'entrepôt en Asie du Sud-Est, où les sites manufacturiers cherchent à densifier leur stockage sans agrandir leur empreinte au sol. Pour les intégrateurs, le cas confirme que l'association chariots autonomes et WMS devient une offre standard capable de piloter plusieurs typologies de zones depuis un seul système, plutôt qu'un pilote isolé. Le communiqué reste cependant avare en indicateurs vérifiables, sans gain de productivité chiffré ni délai de retour sur investissement communiqué, ce qui invite à le lire comme une communication commerciale plutôt qu'un cas d'étude indépendant.

Multiway Robotics évolue sur un marché des chariots élévateurs autonomes déjà disputé par des acteurs comme Hai Robotics, Geek+ ou Quicktron, tous positionnés sur l'automatisation d'entrepôts manufacturiers en Asie. La Malaisie, hub industriel majeur pour l'électronique et les biens de consommation, constitue pour ces fournisseurs un terrain d'expansion privilégié face à la pénurie de main d'oeuvre logistique. Le communiqué ne détaille ni calendrier de futurs déploiements ni sites pilotes additionnels.

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Ambi Robotics et Pickle Robot déploient des robots dopés à l'IA pour automatiser la logistique entrante en entrepôt
1Robotics & Automation News 

Ambi Robotics et Pickle Robot déploient des robots dopés à l'IA pour automatiser la logistique entrante en entrepôt

Ambi Robotics et Pickle Robot Company ont annoncé l'intégration de leurs systèmes robotiques respectifs afin de créer une solution automatisée de bout en bout pour la logistique entrante en entrepôt, couvrant l'ensemble de la chaîne depuis le déchargement des remorques jusqu'à l'empilement des palettes. Le système combine le robot de déchargement autonome de Pickle Robot, conçu pour retirer les colis d'une remorque ou d'un conteneur sans programmation préalable, avec la plateforme de tri et de manutention pilotée par intelligence artificielle d'Ambi Robotics, connue sous le nom d'AmbiSort. Les deux entreprises indiquent avoir développé cette intégration en réponse à une demande exprimée par des distributeurs et prestataires logistiques figurant au classement Fortune 500. Cette annonce cible l'un des postes les plus pénibles et les plus consommateurs de main-d'œuvre de l'entrepôt, le déchargement manuel de remorques, souvent associé à un fort taux de blessures et à une rotation de personnel élevée. Pour les intégrateurs et décideurs logistiques, l'opération illustre une tendance de fond du secteur : plutôt que de développer une pile technologique complète en interne, les fournisseurs de robotique d'entrepôt combinent des briques spécialisées, ici la préhension et le tri par IA d'un côté, la manipulation mobile de charges lourdes de l'autre, pour couvrir un flux logistique complet. Elle traduit aussi une pression croissante sur l'automatisation du flux entrant, longtemps moins mature que le tri sortant. Ambi Robotics est issue de recherches menées à l'AUTOLab de l'université de Californie à Berkeley et commercialise ses robots de tri AmbiSort dans des centres de distribution de la grande distribution et du e-commerce. Pickle Robot Company, basée dans le Massachusetts, développe depuis plusieurs années des robots de déchargement de conteneurs et de remorques reposant sur la vision par ordinateur. Le secteur du déchargement automatisé compte aussi des acteurs comme Boston Dynamics, avec son robot Stretch dédié à cette tâche. À ce stade, l'annonce reste une intégration commerciale entre deux fournisseurs, sans détail public sur des sites de déploiement ni des volumes traités.

IndustrielActu
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Des quadrillages aux entrepôts : adapter la planification multi-agents légère en un coup pour les robots à guidage automatique
2arXiv cs.RO 

Des quadrillages aux entrepôts : adapter la planification multi-agents légère en un coup pour les robots à guidage automatique

Une équipe de chercheurs a publié le 21 mai 2026 (arXiv:2605.15799) un nouveau cadre algorithmique baptisé MAWPF (Multi-Agent Warehouse Pathfinding), conçu pour adapter les méthodes classiques de planification multi-agents (MAPF) aux véhicules guidés automatisés (AGV) à transmission différentielle réellement déployés en entrepôt. Contrairement aux formulations MAPF standards qui supposent une grille 2D à quatre connexions avec des déplacements unitaires, MAWPF intègre quatre contraintes physiques réalistes : les agents ne peuvent effectuer que des mouvements rectilignes ou des rotations sur place, les rotations ont un coût multi-étapes (non unitaire), les phases d'accélération et de décélération sont modélisées explicitement, et les collisions par l'arrière entre robots suiveurs sont interdites. Les auteurs ont adapté et comparé quatre algorithmes sous-optimaux représentatifs issus de la littérature MAPF : PP (Prioritized Planning), LNS2 (Large Neighborhood Search 2), PIBT (Priority Inheritance with Backtracking) et LaCAM. Les benchmarks montrent que PP et LNS2 peinent à résoudre des instances à grand nombre d'agents, tandis que les approches basées sur PIBT offrent une meilleure scalabilité, au prix d'un coût de solution plus élevé. Ce travail comble un écart concret entre la recherche en planification combinatoire et les contraintes opérationnelles des entrepôts automatisés, où les AGV à transmission différentielle dominent le marché (flottes Locus Robotics, 6 River Systems, Exotec Skypod). Le fait que les rotations et la cinématique soient désormais intégrées dans le modèle de collision élimine une source fréquente d'échec au déploiement, le "sim-to-real gap" cinématique, sans abandonner la tractabilité de la recherche combinatoire discrète. Pour un intégrateur ou un COO, cela signifie que les algorithmes de planification peuvent être qualifiés sur des métriques proches du comportement réel des véhicules, réduisant les ajustements coûteux en production. Le MAPF classique, formalisé depuis les années 2010 avec des algorithmes comme CBS (Conflict-Based Search) et ses variantes, a longtemps été critiqué pour son manque de réalisme physique. Des travaux récents comme MAPF avec agents de taille variable ou avec contraintes temporelles ont ouvert cette direction, mais la cinématique différentielle restait peu traitée. Sur le plan concurrentiel, Amazon Robotics et Waymo Via investissent dans des approches d'optimisation de flotte propriétaires, tandis que des startups comme Exotec (France) ou Autostore misent sur des architectures matérielles contraintes qui simplifient le problème de planification. La prochaine étape naturelle serait l'extension à la planification lifecycle (avec objectifs de livraison dynamiques) et des tests sur des entrepôts physiques instrumentés, non encore annoncés par les auteurs.

UELes intégrateurs de flottes AGV en Europe, et notamment Exotec (France, Skypod), peuvent s'appuyer sur ce cadre MAWPF pour qualifier leurs planificateurs sur des métriques cinématiques réalistes, réduisant les coûteux ajustements de production liés au sim-to-real gap différentiel.

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Jungheinrich et Automha s'associent pour l'automatisation d'entrepôt
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Jungheinrich et Automha s'associent pour l'automatisation d'entrepôt

Jungheinrich, groupe allemand de manutention et d'intralogistique, et Automha, spécialiste italien de l'automatisation d'entrepôt, ont annoncé un partenariat stratégique. Les deux entreprises ont déjà co-développé une navette à palettes bidirectionnelle (« two-way ») destinée au stockage haute densité. Le système associe l'expertise d'Automha sur les navettes à celle de Jungheinrich en intégration de systèmes, en logiciel et en services sur tout le cycle de vie. L'annonce ne donne ni capacité de charge, ni vitesse, ni débit, ni prix, ni calendrier de commercialisation, et ne cite aucun client ou site pilote. Pour les intégrateurs et les responsables logistiques, le signal est surtout commercial. Jungheinrich complète son offre de stockage dense sans développer seul toute la mécanique de la navette, et Automha accède au réseau de vente et de service d'un grand constructeur. Le stockage sur navettes est un segment mature, où la différenciation se joue moins sur le matériel que sur le logiciel de gestion d'entrepôt, la disponibilité et la maintenance. Le message d'un système « économiquement viable » reste cependant une promesse tant que des coûts par emplacement palette, des taux de disponibilité ou des références clients ne sont pas publiés. Ce rapprochement s'inscrit dans la stratégie de Jungheinrich, qui élargit son portefeuille d'automatisation, notamment par des acquisitions comme celle de Magazino. Il place le groupe face aux acteurs établis du stockage dense et des navettes, tels que Dematic, Knapp, SSI Schäfer ou Vanderlande. Les prochaines étapes à surveiller sont les premières installations, les performances mesurées en conditions réelles et la précision des offres chiffrées.

UEPartenariat entre un groupe allemand et un spécialiste italien de l'automatisation d'entrepôt, renforçant l'offre européenne de stockage haute densité sur navettes.

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Plus One Robotics diffuse huit heures de performances en direct d'automatisation d'entrepôt
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Plus One Robotics diffuse huit heures de performances en direct d'automatisation d'entrepôt

Plus One Robotics, spécialiste américain de l'automatisation des entrepôts basé à San Antonio (Texas), a organisé une démonstration en direct de huit heures de son système d'induction de colis piloté par IA, diffusée simultanément sur ses chaînes YouTube et LinkedIn. L'exercice consistait à montrer un système robotique d'induction de colis fonctionnant en continu, sans interruption, dans des conditions opérationnelles réelles. La durée volontairement longue du stream visait à offrir une fenêtre transparente sur les performances effectives de la robotique d'entrepôt à grande échelle, au-delà des extraits soigneusement montés habituellement présentés dans les démonstrations marketing. L'article ne précise pas les métriques de cadence ou de taux d'erreur atteints pendant ces huit heures, ce qui limite l'évaluation objective de la performance annoncée. La démarche est significative dans un secteur où le gouffre entre démo et réalité terrain reste un sujet brûlant. Montrer huit heures de fonctionnement non interrompu est une réponse directe aux sceptiques qui pointent le cherry-picking des vidéos promo. Pour les intégrateurs logistiques et les COO de centres de distribution, la continuité opérationnelle et la tolérance aux cas limites comptent bien plus que des pics de performance isolés. Si les métriques associées (throughput réel, taux de succès de saisie, types de colis traités) sont publiées, ce stream constituerait une référence utile pour les appels d'offres. Plus One Robotics opère dans un segment très concurrentiel dominé par Mujin, Pickle Robot, Covariant et Symbotic pour la manipulation de colis en entrepôt. La société a notamment des déploiements annoncés chez des opérateurs logistiques majeurs et s'appuie sur une approche Human-in-the-Loop ("Yonder") pour gérer les cas d'exception. Cette démonstration longue durée s'inscrit dans une tendance plus large du secteur vers la validation publique de la robustesse, après une période où les promesses marketing ont précédé les résultats terrain.

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