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Une approche open source de l'IA physique par Intrinsic
IndustrielRobohub 

Une approche open source de l'IA physique par Intrinsic

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Résumé IASource uniqueImpact UE

Intrinsic, la division robotique d'Alphabet issue du laboratoire X, a ouvert en open source une partie de sa plateforme sous le nom d'Intrinsic Core, un ensemble de briques compatibles ROS pour construire des applications robotiques. L'ensemble comprend Intrinsic Control, un framework de contrôle temps réel agnostique au matériel qui adapte la trajectoire du robot selon les retours capteurs et génère des chemins sans collision, sans réécriture des pilotes lors d'un changement de bras, de pince ou de capteur. S'y ajoutent une estimation de pose en six degrés de liberté (6 DOF), un moteur de planification de mouvement et de prise adaptant automatiquement la préhension à l'orientation de la pièce, des services de simulation continue, un outil de calibration automatique de caméra et des pilotes Intrinsic-ROS préconfigurés. Intrinsic publie également l'Open Machine Tending Solution (OMTS), un design de référence clé en main pour l'alimentation de machines-outils, téléchargeable dès à présent sur GitHub.

Cette ouverture marque un changement de posture : Intrinsic vendait jusque-là sa pile logicielle comme une offre intégrée et se rapproche désormais du modèle d'infrastructure partagée de ROS. Pour les intégrateurs, cela abaisse la barrière d'entrée en rendant gratuites des briques de perception, de planification et de prise auparavant développées en interne ou achetées auprès de fournisseurs propriétaires comme ABB, Fanuc ou Universal Robots. L'annonce ne concerne ni robot humanoïde ni modèle fondation VLA, contrairement à Figure 03, GR00T N2 ou Helix : il s'agit d'une pile pour bras industriels classiques, et l'OMTS reste un gabarit de référence, Intrinsic ne communiquant aucun chiffre d'adoption ni déploiement client validé.

Intrinsic est née en 2021 comme spin-off du laboratoire de paris technologiques X d'Alphabet, avec pour mission de simplifier la programmation robotique industrielle par le logiciel et l'IA, une trajectoire renforcée par le rachat de Vicarious en 2022. Cette publication s'inscrit dans une vague plus large d'ouverture en IA physique, aux côtés des modèles fondation publiés par Physical Intelligence (Pi-0) ou NVIDIA (GR00T), bien qu'Intrinsic Core reste une couche logicielle classique de robotique industrielle plutôt qu'un modèle généraliste vision-langage-action. Aucun calendrier de pilotes n'a été communiqué au-delà de la disponibilité immédiate du code sur GitHub.

Impact France/UE

Les intégrateurs européens de robotique industrielle utilisant ROS pourraient accéder gratuitement a des briques de perception, planification et prise auparavant propriétaires, sans qu'aucun déploiement ou partenariat européen ne soit annonce.

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Intrinsic vise l'IA physique : construire l'usine pilotée par logiciel
1Robotics & Automation News 

Intrinsic vise l'IA physique : construire l'usine pilotée par logiciel

Intrinsic, la filiale de robotique logicielle d'Alphabet issue du laboratoire de recherche X, présente son ambition pour l'IA physique autour d'un concept qu'elle nomme l'usine pilotée par logiciel. L'entreprise part d'un constat : depuis des décennies, l'automatisation industrielle a gagné en vitesse et en capacité robotique, mais son modèle sous-jacent est resté figé, avec des systèmes conçus pour des tâches spécifiques qui rendent toute flexibilité coûteuse et longue à mettre en œuvre. Ce modèle est, selon Intrinsic, de plus en plus remis en cause, les fabricants industriels étant soumis à une pression croissante pour adapter plus vite leurs lignes de production. L'enjeu concerne directement les intégrateurs et décideurs industriels : si le logiciel devient le principal levier de flexibilité plutôt que le réoutillage matériel, la reconfiguration des cellules robotiques pour de nouvelles tâches pourrait s'accélérer, un point critique face à des cycles produits plus courts et à la demande croissante de petites séries personnalisées. L'annonce s'inscrit dans une tendance sectorielle plus large autour de l'IA physique, présentée comme la prochaine étape après des années où la promesse de flexibilité a souvent été contredite par la réalité des déploiements. Elle reste toutefois formulée comme une ambition stratégique, sans chiffres vérifiables de clients ou de sites à l'appui. Intrinsic opère depuis plusieurs années comme la branche d'Alphabet dédiée à la robotique logicielle industrielle, héritée du programme X, dans un paysage où grands automaticiens et jeunes pousses spécialisées en IA physique visent tous une usine plus reprogrammable. L'article ne précise ni calendrier de déploiements pilotes ni date de disponibilité commerciale, laissant pour l'instant cette annonce au stade du positionnement stratégique plutôt que de la démonstration opérationnelle à grande échelle.

IndustrielActu
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Comment optimiser le soudage robotique par l'IA chez Path Robotics
2Robotics Business Review 

Comment optimiser le soudage robotique par l'IA chez Path Robotics

Traduction/résumé de l'article. Path Robotics, entreprise basée à Columbus (Ohio), applique l'intelligence artificielle au soudage robotisé pour résoudre un problème de longue date dans l'industrie manufacturière : la difficulté à programmer et calibrer des robots soudeurs sur des pièces variables. Son système utilise la vision en temps réel pour identifier la trajectoire de la torche et guider le robot tout au long de l'opération de soudure, en ajustant la trajectoire à la volée plutôt qu'en suivant un programme rigide préétabli. L'entreprise déploie également des robots quadrupèdes Spot de Boston Dynamics pour des applications de soudage mobile dans la construction navale, un secteur où les pièces à souder sont souvent trop volumineuses ou mal positionnées pour des cellules robotiques fixes classiques. Ces informations ont été détaillées par Andy Lonsberry, cofondateur et PDG de Path Robotics, lors de l'épisode 252 du podcast The Robot Report, aux côtés de Michael Yip, professeur assistant en génie électrique et informatique à l'UC San Diego. Cette approche illustre un mouvement plus large dans la robotique industrielle : remplacer la programmation manuelle fastidieuse des trajectoires de soudure par des systèmes qui perçoivent et s'adaptent à la géométrie réelle des pièces. Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, c'est un argument concret en faveur de l'IA physique appliquée à des tâches à forte valeur ajoutée mais chroniquement sous-automatisées, le soudage manuel restant l'un des métiers les plus pénuriques dans l'industrie lourde américaine. L'utilisation de Spot pour le soudage mobile en chantier naval est également révélatrice d'une tendance : recycler des plateformes quadrupèdes déjà éprouvées (initialement conçues pour l'inspection) vers des tâches de fabrication, plutôt que de développer un robot mobile dédié depuis zéro. Cela reste toutefois un déploiement ciblé sur un cas d'usage industriel spécifique, et non une démonstration généraliste. Sur le plan de la recherche, Michael Yip dirige l'Advanced Robotics and Controls Laboratory (ARCLab) à l'UC San Diego, où son équipe travaille sur le contrôle et la planification de mouvement robotique efficaces en données et en calcul, en s'appuyant sur l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement. Yip, également conférencier distingué IEEE RAS et Hellman Fellow, applique ces méthodes à la robotique chirurgicale et à l'automatisation de procédures médicales, un domaine où la précision du geste et l'adaptabilité en temps réel posent des défis proches de ceux du soudage industriel. L'épisode aborde par ailleurs l'actualité de la semaine, avec la question des robots humanoïdes en chirurgie au-delà du Da Vinci, les propos du cofondateur d'Agility Robotics avant son entrée en bourse à propos de son robot Digit V5, ainsi que les tensions croissantes entre la NHTSA et les véhicules autonomes interférant avec les services d'urgence aux États-Unis.

IndustrielActu
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L'IA physique, trait d'union entre rentabilité et durabilité
3The Robot Report 

L'IA physique, trait d'union entre rentabilité et durabilité

Omar Asali, président et directeur général de Ranpak, prendra la parole le 27 mai 2026 au Robotics Summit & Expo de Boston (Thomas M. Menino Convention & Exhibition Center, 14h30-15h15) pour présenter les résultats chiffrés de l'IA physique appliquée à la logistique d'entrepôt. Les métriques avancées par Ranpak dans des scénarios de déploiement réels sont les suivantes : réduction de 25 % de la consommation de carton ondulé (corrugate), diminution de 75 % du nombre de références boîtes (SKUs) en stock, et multiplication par 4 à 5 du débit de traitement. L'entreprise positionne ces gains comme une réfutation empirique du "dilemme vert", la présupposition largement répandue dans le secteur logistique selon laquelle les objectifs de durabilité entrent nécessairement en conflit avec la rentabilité opérationnelle. Le concept central mis en avant par Ranpak est celui d'IA physique (physical AI) : des systèmes embarqués, pilotés par capteurs, capables de caractériser en temps réel les objets manipulés pour adapter dynamiquement le format d'emballage. Contrairement aux approches purement logicielles (optimisation de tournées, prévision de la demande), l'IA physique agit directement sur le flux matière, ce qui explique l'impact simultané sur les coûts matière, le footprint de stockage et le débit. Pour un intégrateur ou un COO industriel, l'argument est structurant : si les chiffres sont confirmables à l'échelle, cela invalide le trade-off classique entre capex automation et ROI court terme, et rend les critères ESG directement commensurables aux KPIs opérationnels. Il convient toutefois de noter que les métriques présentées émanent d'un communiqué de promotion de conférence, sans méthodologie publiée ni périmètre de déploiement précisé, à vérifier avant toute extrapolation. Ranpak, fondée en 1972 et cotée au NYSE (PACK), est historiquement spécialisée dans les matériaux d'emballage protecteur en papier. L'entreprise a amorcé depuis 2019 un pivot vers l'automatisation, avec des acquisitions dans la robotique d'emballage (notamment Automated Packaging Systems et des partenariats avec des intégrateurs AMR). Sur le segment de l'optimisation d'emballage piloté par IA, Ranpak se positionne face à des acteurs comme Packsize (dimensionneurs on-demand), Sparck Technologies (boîtes sur-mesure automatisées) et, sur le volet logiciel pur, Nulogy ou Paccurate. Aucun acteur français ou européen de premier plan n'est directement cité dans ce contexte, bien qu'Enchanted Tools et Pollen Robotics travaillent sur des segments adjacents de manipulation en entrepôt. La prochaine étape observable sera la présentation elle-même le 27 mai, et d'éventuelles annonces de pilotes ou de partenariats associées au salon.

UELes métriques annoncées pourraient intéresser les opérateurs logistiques européens, mais aucun déploiement ni partenariat européen n'est confirmé à ce stade.

IndustrielActu
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L'ARM Institute étend RoboticsCareer.org vers l'IA physique
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L'ARM Institute étend RoboticsCareer.org vers l'IA physique

L'ARM Institute (Advanced Robotics for Manufacturing), organisation à but non lucratif basée à Pittsburgh, a annoncé une refonte substantielle de RoboticsCareer.org, son portail de carrières industrielles, désormais centré sur l'"IA physique" - terme désignant les systèmes d'IA embarqués dans des robots opérant dans des environnements industriels réels. Le site, qui a dépassé 100 000 utilisateurs en 2025, intègre quatre nouvelles fonctions : un référentiel de compétences (AI Competency Framework) co-construit avec son consortium membres (industrie, gouvernement, académie) ; des parcours de carrière standardisés ; des fiches de postes détaillant rémunérations et compétences requises ; et un répertoire de formations certifiées par l'industrie. Yaskawa America Inc., via son directeur des partenariats Clint Chapman, a contribué à définir ces standards. La plateforme vise à connecter candidats, employeurs et organismes de formation sur un point d'entrée unique, avec pour objectif affiché de réduire le déficit structurel de main-d'oeuvre qualifiée dans le secteur manufacturier américain. La pertinence de cette initiative tient à une tension bien documentée : les industriels américains accélèrent l'intégration de robots dotés d'IA pour compenser les pénuries de personnel, mais butent sur l'absence de travailleurs formés pour opérer, maintenir et intégrer ces systèmes. Selon le Forum économique mondial, le phénomène observable dans les usines est davantage une transformation des postes qu'une suppression nette - mais cette transition reste difficile à naviguer sans outillage RH adapté. Les métiers évoluent concrètement vers la maintenance de données, l'intégration de systèmes d'IA et le machine learning, compétences absentes des référentiels de formation traditionnels. Le positionnement d'"honest broker" de l'ARM Institute - arbitre neutre entre industriels, équipementiers et pouvoirs publics - confère à ce référentiel une légitimité que des initiatives portées par un seul fabricant n'auraient pas. Fondé en 2017 avec un financement du Département américain de la Défense dans le cadre du réseau Manufacturing USA, l'ARM Institute regroupe plusieurs centaines de membres dont Yaskawa, Fanuc et ABB. RoboticsCareer.org est son outil historique de workforce development, repositionné sur la vague "physical AI" - terme marketing qui recouvre ici des réalités concrètes : robots collaboratifs guidés par des modèles de vision (VLA), bras industriels pilotés par apprentissage par renforcement, AMR (Autonomous Mobile Robots) avec prise de décision locale. Sur le plan concurrentiel, la National Robotics Education Foundation ou les certifications NIMS (National Institute for Metalworking Skills) couvrent des périmètres adjacents, mais aucune n'agrège autant d'OEM partenaires ni de formations validées. Aucun calendrier précis n'a été communiqué pour les prochaines étapes - extension des offres listées, nouveaux partenariats de formation - ce qui place cette annonce davantage du côté du repositionnement stratégique que du déploiement opérationnel mesuré.

IndustrielOpinion
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