IndustrielRobotics Business Review 28 août 2026

Comment Locus s'attaque à la préhension, l'un des plus grands défis de la robotique

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Locus Robotics, spécialiste des robots mobiles autonomes (AMR) crédité de plus de 6 milliards de picks réalisés en entrepôt, s'attaque désormais à la préhension robotique. L'entreprise était entrée sur ce marché en mars 2025 avec Array, un manipulateur mobile équipé d'un bras de picking guidé par vision et d'une ventouse standard. Plus d'un an après, Locus a racheté Nexera Robotics, société basée à Vancouver connue pour sa technologie de préhension NeuraGrasp, des pinces souples capables de saisir aussi bien de petits contenants que des sacs en polybag poreux ou des articles en tissu. Selon Roy Belak, ancien PDG de Nexera et désormais vice-président senior en charge de la préhension robotique chez Locus, NeuraGrasp en était déjà à sa sixième génération de produit au moment de la rencontre entre les deux entreprises, lors du salon MODEX en 2025. Locus avait alors déjà largement avancé le développement d'Array, mais l'architecture existante, alimentation pneumatique et électrique notamment, s'est révélée compatible avec l'intégration de la technologie Nexera. Belak n'a pas communiqué de calendrier précis, mais anticipe que la prochaine présentation publique d'Array intégrera NeuraGrasp.

Cette acquisition illustre un enjeu central pour l'industrie de la logistique automatisée: la préhension universelle reste le principal goulot d'étranglement du picking robotisé, bien plus que la navigation ou la localisation, déjà largement maîtrisées par les AMR. D'après Belak, la ventouse seule couvre 60 à 70% des cas d'usage en entrepôt, mais échoue sur les 30 à 40% restants, articles déformables, poreux ou irréguliers, qui nécessitent une approche hybride combinant succion et pince. Pour les intégrateurs et décideurs B2B, ce mouvement confirme une tendance de fond du secteur: la préhension pinch gagne du terrain face à la succion pure pour atteindre des taux de couverture élevés sur des catalogues de SKU hétérogènes. Il s'agit toutefois pour l'instant d'une annonce de feuille de route et non d'un déploiement massif: Array circule encore chez les premiers clients avec sa ventouse d'origine, et les données d'usage nécessaires pour optimiser NeuraGrasp à grande échelle restent à collecter.

Le rapprochement s'inscrit dans la course plus large à la manipulation robotique généraliste en entrepôt, où plusieurs acteurs développent des grippers universels ou des bras dotés de modèles vision-langage-action pour élargir la couverture SKU au-delà de la ventouse classique. Nexera apportait des années de R&D sur ses effecteurs souples mais cherchait un partenaire capable d'industrialiser et déployer sa technologie à grande échelle, un besoin auquel répond directement le réseau client de Locus, où une longue liste d'entreprises attend déjà l'accès à Array. Belak décrit une fenêtre d'opportunité étroite: un an de retard supplémentaire dans l'acquisition aurait rendu l'intégration technique beaucoup plus difficile compte tenu de l'avancement du développement d'Array. Les prochaines étapes attendues sont l'intégration effective de NeuraGrasp dans les unités Array déployées, la remontée de données terrain permettant d'affiner les algorithmes de préhension, puis une diffusion progressive de la technologie combinée auprès des clients existants et futurs de Locus.

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1Robotics Business Review

Locus Array élargit ses capacités de préhension grâce à NeuraGrasp de Nexera Robotics

Locus Robotics a annoncé l'acquisition de Nexera Robotics, une startup canadienne basée à Vancouver, quelques semaines à peine après le lancement commercial de son robot mobile manipulateur Locus Array. Le coeur de la transaction : NeuraGrasp, un préhenseur développé par Nexera qui combine une membrane souple et conforme, de la vision par ordinateur et de l'intelligence artificielle embarquée. Cette technologie remplacera l'effecteur à ventouse actuel de l'Array, avec pour objectif d'élargir la couverture SKU à des catégories jusqu'ici problématiques pour les systèmes de picking robotisé : sacs en polyéthylène poreux, vêtements en vrac, emballages pharmaceutiques irréguliers, petite électronique et produits de grande consommation jusqu'à 2,2 kg (comme un flacon de lessive). Nexera revendique plusieurs millions de picks réalisés à ce jour. Roy Belak, CEO de Nexera, rejoint la structure Locus, dont le CEO Rick Faulk et la chief strategy officer Gina Chung pilotent l'intégration. Les clients existants de Nexera seront repris au cas par cas. L'enjeu est direct pour les opérateurs logistiques et les intégrateurs : le goulot d'étranglement du picking robotisé n'a jamais été la navigation ni la planification de trajectoire, mais bien la préhension elle-même. Rueben Scriven, analyste chez Interact Analysis spécialisé en automatisation logistique, confirme que "la manipulation et la saisie d'articles - et donc la couverture SKU - a été l'un des plus grands obstacles". Le passage d'un préhenseur à ventouse à un système hybride membrane/IA adresse structurellement cette limite : la ventouse échoue sur les surfaces poreuses ou souples, et le changement d'outil (tool switching) est éliminatoire pour la plupart des clients en environnement haute cadence. Locus affirme que les SKU couvertes par NeuraGrasp représentent la majorité du e-commerce. Si le chiffre est plausible dans sa direction, il reste à vérifier dans des déploiements réels diversifiés : les démonstrations vidéo en conditions contrôlées ne garantissent pas les performances en picking haute vitesse sur des millions de références actives. Locus Robotics, qui avait connu des difficultés financières en 2023 avant de se restructurer, mise sur l'Array pour repositionner son offre au-delà des AMR (robots mobiles autonomes) de transport vers la manipulation autonome intégrée. L'Array a d'ailleurs reçu le prix RBR50 Robotics Innovation Award 2026, décerné par Robotics Business Review. Sur le marché, les concurrents directs incluent des systèmes de picking intégré comme ceux d'Exotec (France, avec le Skypod), Boston Dynamics (Stretch), Berkshire Grey ou encore Mujin, ainsi que les bras de picking d'Amazon Robotics. L'acquisition de Nexera positionne Locus sur le segment "un seul préhenseur universel" plutôt que sur des solutions multi-effecteurs, un pari technologique cohérent mais dont la validation à l'échelle industrielle reste la prochaine étape critique. Hamid Montazeri, SVP Software & AI chez Locus, interviendra au Robotics Summit & Expo de Boston la semaine prochaine.

UEL'acquisition renforce la compétitivité de Locus face à Exotec (France, Skypod) sur le segment du picking robotisé e-commerce, en comblant la principale faiblesse des AMR, la couverture SKU, ce qui pourrait accélérer la pression commerciale sur les acteurs européens de l'automatisation logistique.

IndustrielOpinion

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2Robotics Business Review

Les capteurs de pression peuvent améliorer la précision de préhension des robots

Dans la robotique industrielle, l'échec d'une prise ne vient presque jamais d'un manque de force mécanique mais d'une méconnaissance de ce qui se passe réellement au contact entre les doigts et l'objet. XELA Robotics illustre cette approche avec son gripper UMI équipé de capteurs uSkin, capables de restituer une visualisation en temps réel des données tactiles. Concrètement, ces capteurs de pression ne mesurent pas une force globale mais une contrainte mécanique distribuée au niveau de l'interface de contact, via des films piézorésistifs, des couches capacitives ou des structures microfluidiques intégrées dans des coussinets de doigts souples. Cette distinction compte en pratique : à courant moteur et déplacement de doigt identiques, un gripper obtient des répartitions de pression très différentes selon qu'il saisit une pièce métallique rigide, qui concentre la charge sur quelques points, ou un carton fragile, qui peut s'affaisser de façon asymétrique bien avant qu'un changement significatif n'apparaisse dans le retour de couple moteur. Ce signal de pression est capté dès les premières millisecondes du contact, dans des applications comme le bin picking, le kitting ou la manipulation de pièces mixtes. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, l'enjeu est de taille : ce signal précoce permet à la commande de basculer du contrôle de mouvement vers le contrôle d'interaction avec moins de dépassement et un meilleur timing, ce qui réduit les échecs de prise sans nécessiter une architecture de capteurs lourde. L'article distingue clairement trois familles de capteurs souvent confondues. Le capteur force-couple au poignet donne une mesure globale mais ne peut pas détecter qu'un doigt glisse pendant qu'un autre est en surcharge, la moyenne au poignet restant stable. Les capteurs tactiles offrent une résolution spatiale plus riche, avec parfois de véritables cartes de contact, mais au prix d'une complexité et d'un coût plus élevés et d'un traitement de données plus dense. Les capteurs de pression se positionnent entre ces deux extrêmes : assez locaux pour détecter une charge inégale sur un coussinet, assez simples pour s'intégrer dans des grippers industriels réels sans saturer le système de commande. Dans la plupart des déploiements, la pression ne remplace donc pas la force ni le tactile, elle stabilise la couche intermédiaire où se prennent la majorité des décisions de préhension. Le placement des capteurs à l'intérieur du gripper n'est pas un détail mécanique mais définit le problème de contrôle à résoudre. Intégrés dans des coussinets en élastomère, ils offrent une mesure de contact directe mais avec un filtrage mécanique dû à la déformation de la couche souple avant la réaction du capteur, une configuration privilégiée pour une manipulation délicate. Placés derrière une surface de contact rigide avec une fine interface souple, ils gagnent en durabilité et en résistance à l'usure, au prix d'une sensibilité réduite à la microtexture et à l'amorce de glissement, un compromis particulièrement discuté pour les applications de pick-and-place à haute cadence.

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3Robotics Business Review

Proteus intègre la compréhension du langage naturel tandis qu'Amazon étend ses déploiements de robots en Europe

Lors de son événement "Delivering the Future" organisé à Londres le 4 juin 2026, Amazon a présenté la prochaine génération de son robot mobile autonome (AMR) Proteus, désormais capable de comprendre des commandes en langage naturel. Sans aucune programmation préalable, un opérateur peut désormais indiquer verbalement à l'engin où aller et quoi transporter : le robot détermine lui-même la priorité, l'itinéraire et le timing. Proteus est conçu pour déplacer des chariots pesant jusqu'à 400 kg et est actuellement déployé dans 24 centres de fulfillment aux États-Unis. Amazon prévoit de l'étendre à l'Europe au premier semestre 2027, en commençant par des pilotes en laboratoire. En parallèle, le système collaboratif STARK, basé sur un bras FANUC CRX-30iA à limitation de force et de puissance, sera déployé sur 15 sites européens d'ici 2027, après un premier pilote à Barcelone. Le robot de picking Vulcan, décrit par Amazon comme son "premier système robotique doté du sens du toucher", est quant à lui déjà opérationnel à Hambourg, en Allemagne, après une première installation à Spokane, Washington. L'ensemble de ces déploiements s'inscrit dans un investissement annoncé de plus de 10 milliards d'euros dans la modernisation des opérations européennes, assorti d'un plan de recrutement de 25 000 personnes supplémentaires. L'intégration du langage naturel dans un AMR de grande série est un signal industriel notable : elle abaisse significativement la barrière à l'adoption pour les sites qui ne disposent pas d'ingénieurs robotique internes. Pour un intégrateur ou un COO logistique, cela signifie une réduction des coûts de mise en service et une plus grande flexibilité opérationnelle sans reprogrammation. STARK illustre une autre tendance de fond : l'émergence de bras collaboratifs (cobots) à force limitée pour des tâches de manutention lourde autrefois réservées aux AGV ou aux opérateurs humains. Vulcan, avec sa perception haptique pour le picking en rayonnage dense, confirme que la manipulation d'objets non structurés dans des environnements réels avance plus vite que ce que le secteur anticipait il y a trois ans. Il convient toutefois de noter qu'Amazon communique sur des plans de déploiement et des pilotes en cours, pas sur des métriques de performance vérifiées indépendamment. Amazon a acquis Kiva Systems en 2012 pour 775 millions de dollars, posant les bases de ce qui est devenu l'une des plus grandes flottes robotisées au monde, dépassant aujourd'hui le million d'unités déployées. Sur le marché européen, Amazon se positionne face à des acteurs comme Exotec, la scale-up française dont le système Skypod équipe déjà plusieurs grands distributeurs, ainsi qu'à AutoStore et Geek+ sur le segment des AMR de stockage. La concentration de l'annonce sur l'Europe, avec un investissement de 10 milliards d'euros et un discours assumé autour de l'innovation opérationnelle sur le continent, suggère également une dimension de communication institutionnelle dans un contexte réglementaire et social tendu autour de l'automatisation des entrepôts.

UEVulcan est déjà opérationnel à Hambourg et STARK sera déployé sur 15 sites européens d'ici 2027, exposant directement Exotec et les intégrateurs logistiques européens à la concurrence frontale d'Amazon sur leur propre marché.

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De teach and repeat à SelfPath AI : le prochain grand bond de la robotique

Dans l'épisode 259 du podcast The Robot Report, John Black, directeur technique de Brain Corp, revient sur le passage du « teach and repeat » au « SelfPath AI » pour la navigation des robots mobiles autonomes (AMR). Diplômé de Carnegie Mellon et ingénieur certifié TÜV Rheinland en sécurité fonctionnelle, Black préside également le programme Corporate Affiliates de la Jacobs School of Engineering de l'UC San Diego. Sous sa direction technique, Brain Corp a commercialisé plus de 50 000 AMR fonctionnant sous sa plateforme BrainOS, totalisant plus de 25 millions d'heures d'exploitation réelle en conditions de sécurité. L'épisode s'ouvre sur un tour d'actualité : la filiale robotique humanoïde de XPeng Motors, Dogotix, a levé 900 millions de dollars ; la startup Generalist a bouclé un nouveau tour de 200 millions de dollars tout en mettant à jour son modèle ; NVIDIA a présenté le Jetson Orin Nano 2, qui double les performances d'inférence embarquée pour la robotique ; et le cabinet Interact Analysis place Symbotic en tête du marché de l'automatisation d'entrepôts. Pour les intégrateurs et exploitants de flottes AMR, le passage évoqué du teach-and-repeat, où un opérateur pilote une fois le robot pour enregistrer un trajet fixe, vers une navigation SelfPath plus adaptative, illustre une maturation attendue du secteur : réduire le temps et le coût de déploiement tout en conservant la confiance nécessaire pour opérer en espace public. Les 25 millions d'heures cumulées par Brain Corp constituent un jeu de données opérationnelles à une échelle que peu d'acteurs peuvent revendiquer, ce qui contraste avec des levées de fonds spectaculaires mais encore peu étayées par un déploiement commercial comparable, comme les 900 millions de dollars de Dogotix ou les 200 millions de Generalist. Le doublement des performances d'inférence promis par le Jetson Orin Nano 2 abaisse par ailleurs la barrière de calcul embarqué nécessaire pour faire tourner des modèles de navigation ou des VLA plus lourds directement sur le robot, un enjeu clé aussi bien pour les nouveaux entrants humanoïdes que pour les AMR industriels classiques. Brain Corp, société basée à San Diego et historiquement soutenue par SoftBank, fournit depuis plus d'une décennie la plateforme logicielle BrainOS à des fabricants de robots de nettoyage et de manutention commerciale, se positionnant comme un acteur d'infrastructure logicielle plutôt que de matériel. Le virage vers le SelfPath AI s'inscrit dans cette logique de plateforme, face à une concurrence qui se recompose rapidement : Symbotic consolide sa position dans l'automatisation d'entrepôt selon Interact Analysis, XPeng diversifie vers l'humanoïde avec Dogotix, et Generalist mise sur des modèles génériques pour la manipulation. L'épisode se conclut par la promotion des inscriptions à la conférence RoboBusiness 2026, prochain rendez-vous du secteur où ces trajectoires concurrentes devraient s'affronter plus directement.

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