IndustrielRobotics Business Review 2 octobre 2026

Découvrez les robots mobiles LD de nouvelle génération d'Omron

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Résumé IASource uniqueImpact UE

Dans l'épisode 264 du Robot Report Podcast, l'équipe reçoit Miguel Garcés Moreno, responsable marketing produit pour les robots mobiles d'OMRON Industrial Automation Europe, sur la zone Europe, Moyen-Orient et Afrique (EMEA). Ingénieur industriel de formation, titulaire d'un master en Industrie 4.0, il pilote la stratégie produit d'OMRON sur trois familles : les robots mobiles autonomes (AMR), l'automatisation industrielle et les robots collaboratifs à force et puissance limitées. Son champ d'expertise couvre aussi la vision par IA, le contrôle de mouvement et les automates programmables (PLC). L'entretien porte sur la nouvelle génération des AMR de la gamme LD, dans une logique d'intralogistique flexible, compacte et entièrement automatisée pour les usines. Le descriptif de l'épisode ne publie ni charge utile, ni vitesse, ni autonomie, ni prix, ni calendrier de disponibilité. Il s'agit donc, à ce stade, d'une annonce de positionnement et non d'un produit documenté chiffre à l'appui. L'épisode est également ponctué d'une revue de l'actualité : une nouvelle main de robot humanoïde chez Boston Dynamics, l'humanoïde domestique Flourish One basé sur un Raspberry Pi, et un investissement de 100 millions de dollars d'Amazon dans une usine dans l'Indiana.

L'intérêt tient moins à une annonce technique, absente du texte, qu'au signal envoyé par un acteur historique de l'automatisation industrielle. Le fait qu'OMRON mette en avant un responsable EMEA pour présenter sa prochaine génération de LD indique que le marché européen de l'intralogistique reste un terrain d'affrontement entre AMR, cobots et systèmes de convoyage. Pour un intégrateur ou un directeur des opérations, la question utile sera de savoir si cette génération améliore les points qui bloquent aujourd'hui les déploiements : intégration aux PLC existants, gestion de flotte, sécurité en environnement mixte et coût total par site. L'épisode n'apporte pas ces réponses dans son descriptif. Il faudra attendre les fiches techniques, ou l'écoute de l'entretien, pour juger de la substance.

Côté contexte, OMRON défend de longue date une offre qui combine robots mobiles, cobots et contrôle-commande, ce qui lui permet de vendre une cellule cohérente plutôt qu'un robot isolé. Cette approche le met en concurrence avec les spécialistes des AMR et les grands de l'automatisation, comme Mobile Industrial Robots (Teradyne) ou les fabricants de cobots qui étendent leur gamme vers la mobilité. L'épisode est sponsorisé par WiBotic, spécialiste de la recharge sans fil pour robots, ce qui rappelle que l'autonomie énergétique des flottes reste un sujet central. Les prochaines étapes à surveiller sont la publication des spécifications de la nouvelle gamme LD et les premiers déploiements clients en Europe. Le podcast annonce par ailleurs les 20 ans de RoboBusiness comme prochain rendez-vous du secteur.

Impact France/UE

Concerne le marché européen de l'intralogistique, où OMRON positionne sa nouvelle génération d'AMR LD via son équipe EMEA, sans spécifications ni calendrier publiés.

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Robust.AI choisit le système de perception IA d'Aptiv pour son robot d'entrepôt Carter nouvelle génération

Aptiv, groupe technologique industriel connu pour ses systèmes de capteurs automobiles, a annoncé que Robust.AI, spécialiste des robots mobiles autonomes pour l'entrepôt, a choisi sa solution de perception intelligente pour équiper la troisième génération de son robot collaboratif Carter. Le système repose sur une fusion de capteurs pilotée par intelligence artificielle et apprentissage automatique, autour du capteur Aptiv Pulse. Cette annonce prolonge une collaboration déjà engagée entre les deux entreprises, qui associent l'expertise d'Aptiv en perception embarquée, historiquement développée pour l'automobile, aux robots mobiles collaboratifs de Robust.AI destinés aux entrepôts et centres de distribution. Pour l'industrie de l'automatisation logistique, ce partenariat illustre une tendance de fond: les fournisseurs de capteurs automobiles, confrontés à un marché des véhicules autonomes plus lent que prévu, redéploient leur technologie de perception vers la robotique industrielle et les AMR (robots mobiles autonomes). Pour les intégrateurs et décideurs B2B en logistique, l'enjeu est la fiabilité de la navigation et de la détection d'obstacles en environnement partagé avec des opérateurs humains, un point critique pour la certification sécurité des robots collaboratifs. L'annonce reste toutefois formulée en termes généraux, sans données chiffrées sur les gains de performance, la portée des capteurs ou le calendrier de déploiement, ce qui invite à la prudence sur l'ampleur réelle du changement technique. Robust.AI, fondée par Aaron Edsinger et soutenue notamment par des investisseurs de la robotique, développe sa gamme Carter depuis plusieurs années comme alternative aux AMR déjà déployés par des acteurs comme Locus Robotics ou 6 River Systems (Ocado). Aptiv, de son côté, cherche à valoriser son portefeuille de capteurs et de logiciels de perception au delà de l'automobile. La suite dépendra des premiers déploiements concrets du Carter Gen 3 chez des clients entrepôts, qui permettront de vérifier si ces gains de perception se traduisent par une adoption élargie.

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Top 15 des robots mobiles autonomes (AMR) : les leaders de l’automatisation industrielle

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Gecko Robotics teste le lidar couleur nouvelle génération d'Ouster pour améliorer l'inspection d'infrastructures par IA

Gecko Robotics, spécialiste américain de l'inspection robotisée d'infrastructures industrielles, a annoncé intégrer les capteurs lidar Rev8 d'Ouster dans sa plateforme logicielle Cantilever. Le Rev8 est la nouvelle génération de lidar digital d'Ouster, conçue pour les systèmes d'IA physique, et introduit des couches de données supplémentaires par rapport aux générations précédentes, notamment des capacités de perception couleur qui permettent d'enrichir les nuages de points 3D d'informations chromatiques. Gecko utilise déjà les lidars Ouster pour naviguer dans des environnements industriels complexes tels que centrales électriques, raffineries ou réservoirs. Il s'agit à ce stade d'une phase de test et d'intégration, pas d'un déploiement commercial confirmé à grande échelle. L'ajout de données couleur au lidar change la donne pour l'inspection d'actifs industriels : il permet de corréler la géométrie 3D avec des indicateurs visuels de dégradation (corrosion, fissures, dépôts) sans multiplier les capteurs hétérogènes. Pour un intégrateur ou un opérateur industriel, cela se traduit par des modèles d'IA plus précis pour la détection d'anomalies, avec potentiellement moins de passages robot nécessaires par site. C'est aussi un signal fort que les lidar digitaux convergent vers des capteurs multimodaux capables de remplacer des combinaisons caméra+lidar. Ouster, issu de la fusion avec Velodyne en 2023, positionne sa gamme OS/Rev autour des applications d'IA physique industrielle face à des concurrents comme Hesai, RoboSense ou Luminar. Gecko Robotics, dont la plateforme Cantilever cible les secteurs de l'énergie et de la défense, avait levé 100 millions de dollars en 2022. Cette collaboration illustre la tendance à construire des stacks d'inspection complètes en combinant perception avancée et logiciel d'analyse propriétaire, plutôt que de vendre des robots isolés.

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Google s'associe à un géant japonais de la robotique pour développer les robots d'usine autonomes de prochaine génération

Google et FANUC America Corporation ont annoncé un partenariat stratégique visant à intégrer les technologies d'intelligence artificielle de Google dans les systèmes de robotique industrielle du géant japonais, dont les robots équipent déjà des milliers de sites de production dans le monde. L'accord, dont les termes financiers n'ont pas été divulgués, vise à accélérer le déploiement de robots dits à "Physical AI" capables de percevoir leur environnement via des capteurs, de prendre des décisions autonomes et d'exécuter des tâches variables sans reprogrammation manuelle. FANUC a également annoncé une intégration élargie entre sa plateforme de simulation ROBOGUIDE et le framework Isaac Sim de NVIDIA, consolidant ainsi un écosystème de développement robotique centré sur la simulation avant déploiement. La gamme concernée couvre des robots de 3 kg de charge utile jusqu'à 2,3 tonnes, ce qui positionne ce Physical AI sur l'ensemble du spectre industriel. FANUC indique avoir déjà expédié plus de 1 000 robots pour des applications Physical AI depuis la présentation de sa plateforme lors de l'International Robot Exhibition (IREX) de Tokyo en décembre 2025. Ce partenariat est structurellement significatif pour plusieurs raisons. Le groupe Intrinsic de Google est l'un des contributeurs majeurs au Robot Operating System (ROS), plateforme open-source de contrôle robotique que FANUC supporte déjà nativement, aux côtés d'interfaces Python et de communications haute vitesse pour le contrôle externe. L'alignement technique entre les deux acteurs est donc réel, pas seulement commercial. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, cela signifie concrètement que des capacités d'adaptation à la variabilité de production, jusqu'ici réservées aux environnements de R&D ou aux démos contrôlées, commencent à migrer vers des lignes de production en conditions réelles. Les 1 000 unités expédiées constituent un premier signal de passage à l'échelle, même si ce chiffre reste modeste au regard du parc robotique mondial, estimé à plusieurs millions d'unités en service. La distinction entre "expédié" et "déployé en production continue" mérite d'être gardée en tête. FANUC, fondée en 1956 et filiale de FANUC Corporation (Japon), est l'un des quatre grands fabricants mondiaux de robots industriels avec ABB, KUKA et Yaskawa Motoman. L'entreprise a historiquement misé sur la fiabilité et la précision répétable plutôt que sur l'adaptabilité, ce virage vers le Physical AI représente donc une évolution de positionnement notable. Sur le terrain concurrentiel, Boston Dynamics (via Hyundai), Figure AI avec son robot 03, et Tesla avec Optimus poursuivent des trajectoires humanoïdes, tandis que des acteurs comme Machina Labs ou Covariant ciblent l'adaptation cognitive en environnement industriel conventionnel. En Europe, Wandercraft et Enchanted Tools restent positionnés sur des niches spécifiques. Les prochaines étapes pour FANUC et Google ne sont pas encore précisées publiquement, mais la montée en cadence des déploiements en Amérique du Nord semble être l'axe prioritaire annoncé par Mike Cicco, président et CEO de FANUC America.

UELes concurrents européens de FANUC (ABB, KUKA) subissent une pression accrue pour intégrer des capacités Physical AI comparables sur leurs plateformes industrielles, sous peine de perdre des parts de marché EU face à cet écosystème Google-FANUC-NVIDIA.

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