IndustrielRobotics Business Review 8 août 2026

Robots d'entrepôt conçus pour résister aux conditions difficiles

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Résumé IASource uniqueImpact UE

Nomagic, spécialiste polonais de la robotique d'entrepôt, a présenté son général manager Amérique du Nord Josh Cloer dans l'épisode 256 du podcast The Robot Report, publié début août 2026. Cloer, ancien membre fondateur de l'équipe nord-américaine de Mujin où il a bâti la stratégie commerciale de l'entreprise depuis ses débuts, pilote désormais l'expansion de Nomagic sur le marché nord-américain avec des systèmes de "physical AI" destinés aux opérations de préparation de commandes (order fulfillment). Le même épisode relaie trois actualités du secteur : un accord pouvant atteindre 900 millions de dollars signé par HII avec Path Robotics et GrayMatter Robotics pour de la robotique industrielle, l'annonce par Google DeepMind que Gemini Robotics 2 permet un contrôle corporel complet des robots, et l'ouverture par l'Université de Floride d'un nouveau laboratoire dédié à la construction industrialisée par robots.

Pour les intégrateurs et décideurs logistiques, ces annonces confirment une bascule vers des systèmes d'IA physique capables de s'adapter à la variabilité réelle des entrepôts, plutôt que des cellules robotiques figées programmées pour une tâche unique. L'expansion nord-américaine de Nomagic illustre la concurrence croissante face à des acteurs établis comme Mujin sur le créneau du picking automatisé, tandis que l'accord HII à près d'un milliard de dollars signale que les grands industriels américains structurent désormais des budgets robotiques de long terme plutôt que des pilotes ponctuels. L'annonce de Gemini Robotics 2 par DeepMind s'inscrit dans la course aux modèles vision-langage-action (VLA) censés unifier perception et contrôle moteur, un terrain où Google concurrence directement les approches de type Pi-0, GR00T N2 ou Helix, même si l'ampleur réelle du "contrôle corporel complet" annoncé reste à valider en conditions industrielles plutôt que sur démonstration.

Ce format, animé par Mike Oitzman pour The Robot Report, mêle habituellement une revue d'actualités hebdomadaire à un entretien approfondi avec un dirigeant du secteur ; il s'inscrit dans la préparation de la conférence RoboBusiness 2026, dont les inscriptions étaient ouvertes au moment de la diffusion. Nomagic, fondée en Pologne et financée notamment par des investisseurs technologiques européens, cible historiquement l'automatisation du picking en entrepôt par bras robotisés et vision par ordinateur ; son arrivée aux États-Unis la place directement face à des concurrents nord-américains déjà implantés comme Mujin, Dexterity ou RightHand Robotics sur le même segment du e-commerce fulfillment.

Impact France/UE

Nomagic, entreprise polonaise soutenue par des investisseurs technologiques europeens, etend son empreinte via une expansion nord-americaine, mais cette actualite precise ne concerne pas directement le marche francais ni une reglementation europeenne.

Dans nos dossiers

IA physique & VLA NVIDIA GR00T Gemini Robotics

À lire aussi

1Robotics & Automation News

Locus Robotics déploie Locus Array pour l'automatisation complète des entrepôts

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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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.

IndustrielPaper

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3Robotics Business Review

Les robots peuvent améliorer les conditions des travailleurs en manufacture plutôt que les remplacer

En 2024, 542 000 robots industriels ont été installés dans le monde, soit plus du double du volume déployé dix ans auparavant selon l'International Federation of Robotics (IFR). Derrière cette courbe d'adoption, une réalité moins visible s'impose : un peu plus de la moitié des fabricants mondiaux adoptent désormais les robots principalement pour améliorer la qualité, et non plus seulement pour gagner en cadence. Parallèlement, 70 % des industriels capturent encore leurs données de production manuellement, révélant un écart infrastructurel considérable entre les ambitions de l'automatisation et la réalité des ateliers. L'exemple du café Dawn au Japon, opéré par OryLab, illustre un modèle alternatif : des personnes en situation de handicap y téléopèrent des robots depuis chez elles, démontrant que l'automatisation peut élargir le bassin de travailleurs plutôt que le réduire. Ce modèle commence à trouver des équivalents dans l'industrie manufacturière. L'obstacle central à l'autonomie robotique n'est pas d'ordre technique mais épistémique : c'est le fossé de connaissance entre ce que font les opérateurs et pourquoi ils le font ainsi. Les gestes d'un technicien expérimenté, affinés sur des années voire des décennies, deviennent en grande partie instinctifs et résistent à la formalisation. Des capteurs de mouvement couplés à des systèmes d'IA générative permettent aujourd'hui de progresser sur la captation des actions physiques, mais transposer la logique contextuelle derrière ces actions reste un problème ouvert. Sans résoudre cette équation, les robots ne peuvent pas dépasser l'exécution de tâches basiques à l'échelle, et l'autonomie complète demeure hors portée pour la majorité des processus complexes. Ce constat remet en question les discours anticipant un remplacement massif à court terme, et souligne que la vraie condition préalable à l'automatisation avancée est une refonte des workflows de données, de fond en comble. La transformation numérique de l'industrie fait évoluer structurellement les compétences recherchées : pensée stratégique, résolution de problèmes, design de processus, maîtrise des données. La capacité manuelle libérée par les robots sur les tâches à faible valeur ajoutée peut être réorientée vers la supervision, les relations fournisseurs, la conformité réglementaire et l'architecture des systèmes IA. L'article adopte une posture prospective et généraliste plutôt qu'il ne rapporte des déploiements concrets ou des produits identifiables, ce qui limite la portée opérationnelle immédiate de son analyse. Aucun intégrateur, OEM ou startup robotique n'est cité nommément au-delà d'OryLab. Le RoboBusiness 2026 est mentionné en filigrane comme espace de discussion pour ces enjeux. Le défi reste d'ordre organisationnel autant que technologique : l'infrastructure de données et les processus de capture de connaissance tacite constituent le vrai prérequis à l'autonomie robotique industrielle.

UEAucun impact direct sur la France/UE, bien que le constat sur l'écart infrastructurel de capture de données (70 % manuelle) s'applique aux fabricants européens en compétition avec les leaders asiatiques de l'automatisation.

IndustrielOpinion

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4Interesting Engineering

LG fait équipe des robots humanoïdes et quadrupèdes pour automatiser ses entrepôts

LG CNS, filiale IT du conglomérat sud-coréen LG, a présenté le 6 mai 2026 une démonstration de logistique multi-robots sur son campus Magok, dans l'ouest de Séoul. Quatre robots de fabricants différents ont exécuté une chaîne de manutention complète sans téléopération ni intervention humaine : un humanoïde bipède a saisi des colis sur un tapis roulant et les a transmis à un robot quadrupède à roues, qui les a acheminés jusqu'à un humanoïde sur plateforme roulante, lequel a positionné les boîtes sur des étagères situées à plus de deux mètres de hauteur. Le cycle complet, entre stations espacées de deux à trois mètres, s'est bouclé en environ 90 secondes. L'ensemble repose sur la plateforme Physical Works de LG CNS, articulée en deux briques : Physical Works Forge (entraînement par simulation et données vidéo) et Physical Works Baton (orchestration centralisée de flottes multi-marques). La plateforme prend en charge les humanoïdes bipèdes et sur roues, les quadrupèdes, les AMR et les AGV via une interface unifiée. LG Display a par ailleurs dévoilé en parallèle un écran P-OLED courbe de 7,2 pouces (technologie Tandem OLED troisième génération) destiné à l'affichage facial des robots humanoïdes. Ce qui rend la démonstration techniquement notable, c'est moins la performance individuelle de chaque robot que la couche logicielle de coordination inter-marques. La plateforme intègre un mécanisme de réaffectation dynamique des tâches : lors de la simulation d'un incident, le quadrupède a été basculé vers une mission de patrouille de sécurité, et un AMR de remplacement a pris le relais de transport sans interrompre le flux. LG CNS annonce que cette approche ramène les délais de déploiement de plusieurs mois à un à deux mois, avec des projections de gains de productivité supérieurs à 15 % et de réduction des coûts opérationnels allant jusqu'à 18 % dans des environnements de flottes mixtes d'environ 100 unités. Ces chiffres restent des projections internes, non encore validés en production à grande échelle, et le cycle de 90 secondes a été mesuré sur une distance très courte, ce qui en limite la portée comme indicateur de performance industrielle réelle. LG CNS positionne Physical Works dans un marché où la concurrence se structure autour de plateformes d'orchestration robotique plutôt que d'hardwares isolés. Aux États-Unis, Boston Dynamics propose Orbit pour la gestion de flottes Spot, tandis qu'Amazon et ses partenaires intègrent déjà des flottes mixtes AMR-humanoïdes (Digit d'Agility Robotics) dans leurs entrepôts. En Corée du Sud, Samsung et Hyundai (actionnaire de Boston Dynamics) sont également présents sur ce terrain. LG CNS a annoncé mener des projets pilotes avec 20 clients industriels et déployer la plateforme dans le cadre du projet Busan Smart City. Le groupe a aussi pris des participations dans des entreprises de contrôle humanoïde et de robot foundation models, sans en préciser les noms, ce qui suggère une stratégie d'intégration verticale en cours de consolidation.

IndustrielOpinion

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