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IndustrielRobotics Business Review 

Jabil fait le point sur le rythme de développement et de production des robots humanoïdes

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Jabil, le prestataire américain de conception, de chaîne d'approvisionnement et de fabrication basé à St. Petersburg (Floride), explique à The Robot Report où en est le passage des humanoïdes du prototype à la production en série. L'entreprise travaille avec plusieurs développeurs de robots, dont Apptronik, qu'elle accompagne pour amener son humanoïde Apollo vers des environnements de fabrication réels. Elle cite Tesla, 1X Technologies, XPeng et UBTECH parmi les acteurs qui préparent une montée en cadence, mais indique travailler aussi avec de grands développeurs américains et étrangers qu'elle ne peut pas nommer. Selon Thomas Brown, directeur senior ingénierie et technologie (dont robotique et commerce numérique), le secteur sort de la phase des petites séries assemblées à la main sur site pour entrer dans celle de « dizaines de milliers » d'unités. Cela suppose une structure de coûts, une conception pour la fabricabilité et un niveau de qualité qui n'existaient pas jusque-là. Aucun chiffre de production, prix unitaire ou calendrier précis n'est fourni, et Jabil n'a pas de raison neutre de minimiser l'ampleur du marché qu'il vise.

Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, le message est que le goulet d'étranglement se déplace de la démonstration vers l'industrialisation. Tant qu'un robot reste très coûteux, on n'en produit que peu, ce qui limite à la fois la collecte de données d'entraînement et la validation des cas d'usage clients. La baisse des coûts de conception conditionne donc directement l'apprentissage des modèles. Brown estime que la puissance de calcul embarquée suffit déjà pour une bonne part de ce que montrent les vidéos de démonstration, mais qu'il en faut davantage en périphérie. Les modules NVIDIA Jetson dominent chez ses clients, et la hausse des prix du calcul et de la mémoire reste un frein à la montée en volume. Il souligne aussi des contraintes de conception peu visibles, comme les faisceaux de câblage, qui doivent allier la robustesse de l'automobile et la miniaturisation de l'électronique grand public, ainsi que la modularité des alimentations. Sur le plan commercial, il juge que les humanoïdes changent l'équation par rapport aux lignes dédiées à une tâche, et que les entreprises qui ont défini des exigences précises avec des clients industriels adoptent la bonne méthode, contrairement au grand public, où le cas d'usage (« plier le linge ») reste flou.

Le contexte est celui d'une filière où l'attention s'est surtout portée sur les vidéos spectaculaires et les levées de fonds massives, tandis que Hyundai, Tesla et BMW financent et testent des humanoïdes en conditions industrielles. Brown note que, contrairement à l'ère pré-smartphone où l'on pouvait faire croître les capacités jusqu'au point de coût visé, les fabricants redéfinissent et diversifient aujourd'hui leurs chaînes d'approvisionnement. Le propos reste un témoignage de fournisseur, sans pilote annoncé ni calendrier de volumes, et les noms des principaux clients de Jabil demeurent confidentiels. Le sujet sera au programme de RoboBusiness, prévu les 20 et 21 octobre 2026 à Santa Clara (Californie), où la physique de l'IA et les humanoïdes figurent parmi les thèmes de session.

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ForceN présente un cours accéléré sur la détection de force et de couple pour les humanoïdes à RoboBusiness
1Robotics Business Review 

ForceN présente un cours accéléré sur la détection de force et de couple pour les humanoïdes à RoboBusiness

Robert Brooks, fondateur et PDG de ForceN, donnera une conférence intitulée « A Crash Course in Force & Torque Sensing for Humanoids » lors de RoboBusiness 2026, à Santa Clara (Californie). L'événement se tient les 20 et 21 octobre, et l'intervention est programmée le premier jour à 14h15 (heure du Pacifique). ForceN conçoit des capteurs de force et de couple destinés aux poignets et autres articulations de robots. L'entreprise dit avoir équipé des robots chirurgicaux, logistiques et humanoïdes, et travaille aussi pour la robotique spatiale, nucléaire et agricole. Brooks doit y résumer trois ans de collaboration avec « plusieurs des principaux constructeurs d'humanoïdes ». Il y ajoutera les enseignements tirés de la chirurgie, de la logistique et de la robotique de terrain, avec deux axes : les usages possibles de ces capteurs sur un humanoïde et les moyens de ne pas les endommager. Il s'agit d'une annonce de présentation, sans nouveau produit, sans chiffre de performance ni nom de client. Les « top humanoid companies » ne sont pas identifiées. Le sujet dépasse la promotion d'un fournisseur. À mesure que les humanoïdes visent des tâches industrielles, ils doivent manipuler aussi bien des charges lourdes que des objets fragiles. Sans mesure d'effort au poignet ou à la cheville, le robot ignore la pression qu'il applique. Les démonstrations actuelles reposent surtout sur la vision et la proprioception des actionneurs, ce qui masque une partie de l'écart entre démo et déploiement réel. Le fait qu'un fournisseur de composants consacre une session à la fragilité de ces capteurs (surcharges, chocs, chutes) suggère que la fiabilité mécanique de l'instrumentation reste un point dur pour passer du prototype à la série. Pour les intégrateurs et les responsables d'exploitation, la question est de savoir où placer ces capteurs, et à quel coût de robustesse et de calibration. ForceN est issue des travaux de doctorat de Brooks à l'Université de Toronto et à l'hôpital SickKids, sur la détection et l'actionnement de nouvelle génération pour la robotique chirurgicale. Brooks y a ajouté une expérience préalable dans le nucléaire, la fabrication lourde et la robotique médicale. Le marché est déjà occupé par des acteurs établis, comme ATI Industrial Automation, OnRobot et Robotiq, ainsi que par Bota Systems, société suisse qui vise elle aussi la robotique collaborative et mobile. La capacité de ForceN à se faire une place dans la chaîne d'approvisionnement des humanoïdes dépendra de volumes de production qui restent, pour l'instant, non publiés. Aucun pilote ni calendrier n'est annoncé. La conférence sera surtout l'occasion de recueillir des retours de terrain, à défaut de données vérifiables sur les performances.

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IndustrielActu
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Xiaomi fait le point sur ses robots humanoïdes en usine automobile, avec 98 % de réussite sur certaines tâches
2TechNode 

Xiaomi fait le point sur ses robots humanoïdes en usine automobile, avec 98 % de réussite sur certaines tâches

Xiaomi a communiqué de nouveaux résultats sur le déploiement de son robot humanoïde dans une de ses usines automobiles. Après quatre mois d'itérations successives, le taux de réussite du robot sur un poste de vissage d'écrous autotaraudeurs est passé de 90,2 % à 98 %, selon les chiffres avancés par l'entreprise, réduisant l'écart avec le taux de qualification des ouvriers humains à un seul point de pourcentage. Xiaomi a également étendu les tâches confiées à la machine avec deux nouveaux postes : le tri de panneaux latéraux de console centrale et le pliage puis recyclage de bacs à pièces, tous deux affichant un taux de réussite de 90 %. Le poste de tri des panneaux de console constitue, selon le constructeur, la première fois qu'un robot humanoïde effectue des opérations continues de longue durée sur des pièces souples dans une usine automobile. Ces chiffres proviennent de communications internes de l'entreprise, relayées par le média chinois Jiemian, sans validation indépendante. Ce type d'annonce pèse dans le débat sur l'écart entre démonstration et réalité industrielle qui traverse le secteur des robots humanoïdes. Manipuler des pièces souples et non rigides en continu reste l'un des obstacles majeurs à une automatisation généralisable au-delà de tâches répétitives sur objets calibrés, un problème central pour les intégrateurs et les décideurs industriels qui évaluent la maturité réelle de ces machines avant d'investir. Un taux de réussite proche de celui d'un opérateur humain sur un poste de production, si confirmé à plus grande échelle, renforcerait l'argument selon lequel certains modèles de contrôle vision-langage-action commencent à tenir leurs promesses en environnement de production réel, et pas seulement en laboratoire. Xiaomi investit dans la robotique humanoïde depuis la présentation de son robot CyberOne en 2022, dans un contexte où les groupes chinois comme Unitree, UBTech et Fourier Intelligence multiplient les essais en usine, aux côtés d'acteurs occidentaux tels que Figure AI, Tesla avec Optimus ou Agility Robotics. Xiaomi n'a pas communiqué de calendrier de déploiement à grande échelle ni de volumes de production visés, laissant ces annonces au stade d'un pilote industriel interne plutôt que d'un déploiement commercial confirmé.

IndustrielActu
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Les robots humanoïdes à l'épreuve des tâches de finition de surface
3Robotics Business Review 

Les robots humanoïdes à l'épreuve des tâches de finition de surface

Dans les applications de traitement de surface, qu'il s'agisse de ponçage, polissage, sablage, meulage, revêtement ou peinture, les conditions de travail sont parmi les plus pénibles de l'industrie manufacturière : exposition aux poussières, vibrations prolongées, postures contraignantes. Depuis l'essor des robots humanoïdes, la question revient régulièrement dans les cercles industriels : ces plateformes bipèdes à mains articulées pourraient-elles automatiser le traitement de grandes pièces, là où un bras fixe ne suffit pas à couvrir toute la surface ? L'analyse systématique des composants d'un humanoïde face aux exigences réelles de ces procédés aboutit à une réponse sans ambiguïté : non. Les jambes, peu efficaces sur les sols plats d'usine et incompatibles avec un câblage nécessaire pour alimenter les outils de process, n'apportent aucune valeur par rapport à des rails au sol ou à une base mobile dédiée. Les mains multi-doigts, coûteuses et conçues pour la manipulation d'objets, offrent une prise insuffisante pour tenir un disque de meulage à haute vitesse : un connecteur direct outil-bras est plus robuste et moins onéreux. Les caméras intégrées dans la tête d'un humanoïde sont trop rapprochées pour une couverture de scène efficace ; des capteurs positionnés dans la cellule ou au plus près de l'outil sont systématiquement plus performants. Seuls les bras doubles présentent un intérêt réel, mais leur espacement optimal sur une grande pièce est fondamentalement différent de la morphologie humanoïde. L'argument économique souvent avancé pour justifier l'humanoïde, celui des économies d'échelle, ne résiste pas à l'examen. Une cellule de traitement de surface bien conçue repose sur des bras industriels polyvalents, des rails, des caméras et des capteurs d'effort, soit des composants déjà produits en grandes séries et bénéficiant pleinement des effets de volume. L'humanoïde n'est pas nécessaire pour accéder à ces économies. Plus fondamentalement, les robots industriels actuels opèrent à des vitesses quatre à cinq fois supérieures aux capacités humaines, avec des forces d'application significativement plus élevées, et leur fiabilité dans des environnements abrasifs et contraignants est éprouvée depuis des décennies. Dans une logique de réduction des temps de cycle et d'amélioration du débit, le robot industriel configuré dans la bonne géométrie spatiale reste la solution dominante, et l'analyse ne relève aucun avantage compensatoire de la morphologie humanoïde dans ces cas d'usage précis. Cette conclusion intervient dans un contexte de forte pression médiatique autour des humanoïdes : Figure, Tesla Optimus, Agility Robotics, Boston Dynamics Atlas ou encore 1X accumulent les démonstrateurs et les levées de fonds, avec le narratif que la forme humaine permettrait de déployer des robots dans n'importe quel environnement conçu pour l'humain, y compris l'usine. Les acteurs traditionnels du robot industriel, FANUC, KUKA, ABB ou Universal Robots, répondent implicitement avec des configurations duales sur base mobile sans prétention bipède. Le vrai terrain de jeu des humanoïdes reste les environnements non structurés, la logistique de dernière rangée ou les tâches générales en entrepôt, là où la polyvalence morphologique compense le déficit de performance brute. Pour les process de surface en milieu manufacturier, le débat semble tranché en faveur des solutions spécialisées, un verdict que les pilotes industriels des prochaines années auront la charge de confirmer ou d'infirmer à l'échelle.

UELes fabricants européens de robotique industrielle (KUKA, ABB, Universal Robots) sont implicitement confortés par cette analyse qui conclut à la supériorité des bras spécialisés sur rails face aux humanoïdes pour les traitements de surface en milieu manufacturier.

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