AutreRobohub 7 octobre 2026

Ce que trois jours de construction d'un robot m'ont appris

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Du 25 au 27 août, l'Institute for Safe Autonomy de l'université de York (Royaume-Uni) a accueilli le MicroMaze Robot Hackathon, organisé dans le cadre du programme UK RAS STEPS. Ce programme s'adresse aux Research Technical Professionals, les ingénieurs et techniciens qui font tourner les infrastructures et les logiciels de la recherche académique. Le défi consistait à construire un petit robot autonome, puis à lui faire franchir des labyrinthes de difficulté croissante. Une participante, qui en fait le récit dans un billet de blog, formait une équipe avec deux collègues, Emily et Joolz. En trois jours, le trio est parti d'une boîte de composants et d'un châssis découpé au laser pour arriver à un robot capable de traverser un labyrinthe. La plateforme associait capteurs, moteurs et carte Raspberry Pi Pico W programmée en MicroPython. L'événement était organisé par Rob Woolley. Le texte ne donne ni classement, ni temps de parcours, ni nombre d'équipes, ni budget matériel. C'est un témoignage personnel, pas un compte rendu de compétition.

Il n'y a ici aucune avancée technologique, et il serait trompeur d'en présenter une. L'intérêt est ailleurs. L'autrice décrit la boucle classique du développement robotique : intégrer capteurs et actionneurs, déboguer, essuyer des essais ratés, puis se demander pourquoi le robot fait autre chose que ce qui était prévu. À l'échelle d'un micro-robot, on retrouve l'écart entre le comportement attendu et le comportement réel qui pèse sur toute la robotique, des humanoïdes aux AMR d'entrepôt. Pour un décideur ou un intégrateur, le signal concerne surtout les compétences. Les Research Technical Professionals sont ceux qui déploient et maintiennent les robots dans les laboratoires. Un format court, sur matériel grand public et en langage accessible, leur permet de gagner en pratique matérielle et de se constituer un réseau. L'autrice dit d'ailleurs en retenir avant tout les amitiés nouées, ce qui rappelle que ces événements servent d'abord à créer des communautés.

Le contexte est celui d'un écosystème académique britannique qui structure le métier de technicien de recherche en robotique et systèmes autonomes. Le choix du lieu est cohérent : l'Institute for Safe Autonomy de York travaille sur la sûreté des systèmes autonomes, une question centrale pour tout déploiement industriel à grande échelle. Le labyrinthe est un exercice ancien de la robotique, popularisé par les concours de type micromouse. C'est un banc d'essai pédagogique commode, car il impose de percevoir, de décider et d'agir sans intervention humaine. Aucun acteur français ou européen n'est cité, et aucune suite formelle n'est annoncée. Les participants évoquent seulement l'envie de se revoir. Reste à voir si le programme UK RAS STEPS reconduira ce format, mais rien dans le récit ne permet de l'affirmer.

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Un système d'IA apprend à fluidifier la circulation des robots en entrepôt

Des chercheurs du MIT et de la société américaine Symbotic ont publié le 20 avril 2026 dans le Journal of Artificial Intelligence Research un système hybride capable de coordonner en temps réel des flottes de centaines de robots autonomes (AMR) dans des entrepôts e-commerce à grande échelle. La méthode repose sur un réseau de neurones entraîné par apprentissage par renforcement profond (deep RL), qui décide en continu lesquels des robots doivent être priorisés à chaque instant en fonction de la formation de congestions. Une fois cette décision prise, un algorithme de planification déterministe transmet les instructions aux robots pour qu'ils se reroutent avant d'atteindre un point de blocage. Dans des simulations inspirées de layouts réels d'entrepôts e-commerce, le système a atteint un gain de débit (throughput) d'environ 25 % par rapport aux méthodes de référence actuelles. Han Zheng, doctorant au Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS) du MIT et auteur principal, précise que même une amélioration de 2 à 3 % du throughput représente un impact économique significatif à cette échelle. L'enjeu opérationnel est concret : dans un entrepôt dense, une collision ou un embouteillage mineur peut forcer l'arrêt complet du site pendant plusieurs heures pour intervention manuelle, un coût inacceptable pour les opérateurs logistiques. Ce que prouve ce travail, c'est que le deep RL peut dépasser les performances des algorithmes conçus par des experts humains sur un problème combinatoire dynamique, là où les heuristiques classiques peinent à s'adapter aux variations de charge ou de topologie. Le système démontre aussi une capacité de généralisation : entraîné sur certains layouts, il s'adapte à des configurations différentes (nombre de robots, géométrie de l'entrepôt) sans réentraînement complet. Pour les intégrateurs et les COO industriels, cela signifie qu'un modèle unique pourrait être déployé sur plusieurs sites sans re-paramétrage lourd, réduisant le coût de mise en oeuvre. Il faut toutefois noter que les résultats présentés restent à ce stade issus de simulations, et qu'aucun déploiement réel en production n'est encore documenté dans la publication. Symbotic, partenaire industriel de ces travaux, est un acteur américain spécialisé dans l'automatisation d'entrepôts qui équipe notamment les centres de distribution de Walmart et de C&S Wholesale Grocers. La collaboration avec le groupe de Cathy Wu (professeure associée en génie civil et environnemental au MIT, membre du LIDS) s'inscrit dans une tendance plus large d'intégration de méthodes d'IA avancées dans la gestion de flottes robotiques, un domaine où l'on retrouve également des approches concurrentes chez Amazon Robotics, 6 River Systems (Shopify) et Locus Robotics. Du côté européen, des acteurs comme Exotec (France), dont le système Skypod opère dans des entrepôts Decathlon et Carrefour, s'appuient encore principalement sur des planificateurs déterministes ; ce type de travaux pourrait orienter leurs prochaines générations de software. La prochaine étape logique pour l'équipe MIT/Symbotic sera une validation en environnement réel, dont aucune timeline n'est encore annoncée publiquement.

UEExotec (France), dont le système Skypod s'appuie sur des planificateurs déterministes dans les entrepôts Decathlon et Carrefour, pourrait s'orienter vers ce type d'approches RL hybrides pour ses prochaines générations de software de gestion de flotte.

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2Hackaday Robots Hacks

Un robot pour smasher au badminton comme un pro

Le bricoleur américain Travis Mitchell a converti un bras robotique industriel Denso VS050, compact à six axes, en machine à servir des volants de badminton, en partant du modèle CAO officiel fourni par Denso. Le bras saisit un volant dans une trémie via une pince pneumatique puis l'insère entre deux disques tournant à grande vitesse qui le pincent et l'éjectent, le tout piloté par un microcontrôleur ATmega AVR (préféré à un Raspberry Pi Pico pour ses besoins en entrées-sorties) et monté sur un bureau à hauteur réglable. Après des essais en atelier puis sur un vrai terrain, la solution retenue pour les disques lanceurs combine un disque en plastique imprimé en 3D et une bande de silicone assurant l'adhérence sans se déformer. Ce prototype reste une réalisation personnelle documentée dans la communauté des makers, sans lien commercial avec Denso ni volonté affichée de production en série, mais il illustre la réutilisation croissante de bras industriels compacts et abordables, conçus pour l'usine, vers des tâches sportives de niche. Aucune intelligence artificielle de type VLA n'intervient ici : l'enjeu est purement mécatronique, avec une synchronisation fine entre préhension pneumatique et éjection à haute vitesse, et un choix de matériaux délicat pour gérer friction et usure. Cela rappelle qu'à côté de la course aux robots humanoïdes généralistes, une part de l'innovation robotique continue de se jouer à petite échelle, avec du matériel industriel standard détourné pour résoudre des problèmes très spécifiques d'entraînement sportif automatisé. Le projet résulte de plusieurs années de tâtonnements de Mitchell, le volant empenné étant plus difficile à propulser qu'une balle de tennis car il freine très vite et nécessite un lancer par pincement rotatif plutôt qu'un simple tir pneumatique. Le choix du Denso VS050, bras habituellement destiné aux lignes d'assemblage industrielles, lui a permis de bénéficier d'une cinématique déjà éprouvée plutôt que de concevoir un bras sur mesure. Aucun calendrier de déploiement en club ou en compétition n'est évoqué ; les prochaines étapes annoncées concernent surtout l'amélioration de la fiabilité du lancer et du logiciel de contrôle.

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3Robotics Business Review

Ce que la pose de briques a appris à Monumental sur les robots dans la construction

Monumental, une startup fondée par son PDG Salar al Khafaji, développe une flotte de robots dédiés à la construction, en commençant par la pose de briques. Le robot principal, baptisé Pisa, n'est pas humanoïde : il se présente comme deux petites grues tourelles équipées chacune d'un bras, l'un pour saisir et poser les briques, l'autre pour extruder le mortier entre elles. Deux robots complémentaires assurent l'approvisionnement du chantier : Petra livre les briques et Panama le mortier. Selon Salar al Khafaji, interrogé par The Robot Report, une grande partie du travail de construction consiste en réalité en manutention de matériaux plutôt qu'en pose proprement dite. L'entreprise s'appuie sur des chiffres du secteur : 92% des entrepreneurs du bâtiment américains peinent à pourvoir leurs postes selon l'Association of General Contractors, et le pays accuserait un déficit de 4,5 millions de logements. En Europe de l'Ouest, les maçons figurent parmi les métiers les plus en pénurie au Royaume-Uni, aux Pays-Bas et en Allemagne. Al Khafaji présente la pénurie de main-d'œuvre comme l'argument central de la robotisation du secteur, à rebours du narratif habituel en robotique industrielle : il ne s'agit pas de remplacer des travailleurs pour réduire les coûts, mais de combler des postes vacants faute de candidats, la main-d'œuvre vieillissant sans relève suffisante. Le choix de démarrer par la maçonnerie répond à une logique double : c'est une tâche jugée suffisamment complexe pour que sa maîtrise ouvre la voie à d'autres travaux de chantier, et c'est l'un des métiers les plus touchés par la pénurie. Le positionnement de Monumental sur la phase de gros œuvre (construction de la structure, briques et blocs) le distingue des acteurs du terrassement, qui manient des engins lourds mais peu précis, et de ceux de la finition (cloisons, revêtements de sol), un segment resté quasi inexploré par la robotique. Al Khafaji décompose la construction d'une maison type en trois phases. La préparation du terrain (excavation, terrassement) concentre aujourd'hui le plus d'activité robotique, portée par des sociétés comme Bedrock Robotics, Gravis Robotics, TerraFirma, HIVE et Built Robotics, qui ont levé des montants significatifs récemment : 270 millions de dollars pour Bedrock Robotics, 200 millions pour Gravis Robotics et 115 millions pour TerraFirma. Monumental ne se considère pas en concurrence avec elles, préférant investir la phase intermédiaire du gros œuvre, qu'il juge encore peu disputée. La phase de finition, elle, reste la moins investie par la robotique : Canvas Robotics, qui développait des robots pour la finition des cloisons, a vu sa technologie de base rachetée par Oshkosh au début de l'année 2026. Le récit de Monumental reste pour l'instant centré sur des démonstrations vidéo de Pisa sur chantier, sans que l'article ne précise le nombre de sites en déploiement réel ni les prix pratiqués, ce qui invite à distinguer démonstration technologique et industrialisation à grande échelle.

UELa pénurie de maçons touche aussi le Royaume-Uni, les Pays-Bas et l'Allemagne, ce qui ouvre un marché potentiel pour ce type de robotique en Europe de l'Ouest, mais aucune entreprise française n'est citée ni impact direct sur la France mentionné.

IndustrielOpinion

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4Hackaday Robots Hacks

Construction et test d'un actionneur robotique DIY

Brandon Lai, maker indépendant, a publié les résultats de sa deuxième version d'actionneur rotatif, conçu pour son projet personnel de robot humanoïde. Les spécifications visées : 40 à 60 tr/min pour un couple de 20 Nm en sortie, avec une heure de fonctionnement continu. La conception s'inspire d'un article de recherche du MIT, avec une substitution structurelle majeure : réducteur cycloïdal en lieu et place du planétaire d'origine, dans l'espoir d'une meilleure densité de couple et d'un jeu mécanique réduit (backlash). Le moteur repose sur un stator bobiné à la main autour d'un noyau standard du commerce, complété par des pièces usinées CNC et des composants imprimés en 3D pour le carter. Les tests ont mis en évidence deux limitations concrètes : seulement 7 Nm de couple en sortie, bridé par la source d'alimentation de laboratoire incapable de fournir le courant nécessaire, et un backlash excessif dans le réducteur cycloïdal, attribué à des tolérances de fabrication insuffisantes. Coût total : 400 dollars, largement au-dessus du budget initial. L'écart de facteur 3 entre le couple mesuré et l'objectif illustre une tension bien connue des développeurs d'actionneurs : les performances annoncées sur papier dépendent autant de la chaîne d'alimentation que de la mécanique elle-même. Plus significatif pour la communauté robotique, le réducteur cycloïdal, réputé supérieur au planétaire pour la réduction du backlash, a produit l'effet inverse ici, rappelant que le choix d'architecture ne remplace pas la précision de fabrication. Pour les intégrateurs et ingénieurs en robotique, ce retour d'expérience chiffré, avec tolérances insuffisantes et dépassement budgétaire inclus, a plus de valeur informative que les vidéos de démonstration sélectionnées habituellement diffusées par les équipes commerciales. Lai prévoit une prochaine révision pour corriger ces points, et les fichiers CAD sont accessibles publiquement. Ce projet illustre la difficulté de répliquer en amateur des actionneurs que des acteurs comme Figure AI (Figure 02 et 03), Agility Robotics (Digit) ou 1X Technologies développent avec des équipes spécialisées et des budgets de plusieurs dizaines de millions de dollars. La publication ouverte de données techniques incluant les itérations ratées reste une contribution utile à l'écosystème DIY humanoïde, même si les performances actuelles restent très loin des seuils nécessaires à une application industrielle réelle.

HumanoïdesTuto

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