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Comment Ambi Robotics aide ses clients à se préparer à la haute saison
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Comment Ambi Robotics aide ses clients à se préparer à la haute saison

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Ambi Robotics, société de Berkeley (Californie) spécialisée dans le tri robotisé, prépare la haute saison de fin d'année avec ses clients logisticiens. Selon Stephen McKinley, cofondateur et directeur des opérations, les prestataires logistiques voient habituellement leur débit grimper de 25 % à 40 % pendant cette période. Ambi table cette année sur une hausse plus modérée, de 9 % à 10 % par rapport au pic de l'an dernier, dans un contexte où les volumes e-commerce restent soutenus malgré l'incertitude économique. L'entreprise doit mettre en service huit nouveaux sites avant le début de la saison, la plupart équipés d'une nouvelle variante de l'AmbiSort, la série B. Ce système vise les opérations de dernier kilomètre et combine induction automatisée, scan et tri « de bout en bout ». Côté organisation, l'équipe passe en mode réactif : la moitié des collaborateurs fait la tournée des sites, l'autre moitié reste mobilisable pour résoudre les incidents à distance.

Le sujet est moins spectaculaire qu'une démonstration de robot humanoïde, mais plus représentatif de ce qui décide d'un déploiement robotique en entrepôt : la fiabilité en période de charge maximale. Pour un exploitant, une panne en novembre coûte bien plus cher qu'en février, et la capacité du fournisseur à maintenir le service pèse autant que la performance nominale de la machine. McKinley souligne d'ailleurs que la qualité intrinsèque de l'équipement ne varie pas, alors que le rendement dépend de l'attention et de la formation des opérateurs. Les clients augmentent surtout le débit en ajoutant des équipes ou du personnel autour des systèmes existants, plutôt qu'en installant de nouvelles machines. Ambi renforce donc la formation juste avant le pic. L'entreprise ne publie en revanche aucun indicateur chiffré de disponibilité, de cadence ou de nombre de systèmes installés, ce qui empêche de mesurer l'effet réel de ces mesures.

Pour limiter les arrêts, Ambi déploie à l'avance des pièces détachées sur les zones à forte activité client, notamment sur la côte Est et à Cincinnati, plaque tournante de ses installations du Midwest. Certains sites reçoivent même des ordinateurs de rechange et des composants critiques. Ces stocks sont normalement centralisés à Berkeley, où ils servent aussi à construire de nouveaux systèmes. L'entreprise, qui se présente comme une société d'« IA physique » depuis sa création en 2018, adopte par ailleurs une approche prudente pour déployer les évolutions de ses modèles d'IA en production, l'article s'interrompant sur ce point. Ambi évolue dans un segment où se côtoient notamment Plus One Robotics, OSARO ou Dexterity, et où la différenciation passe de plus en plus par le service et la robustesse opérationnelle plutôt que par la seule démonstration technique. Le véritable test sera la performance des huit nouveaux sites durant ce premier pic.

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Comment GlobalLogic a aidé Haystack Robotics à concevoir un robot de désinfection par UV

GlobalLogic, via sa division Silicon & Embedded, a co-conçu avec Haystack Robotics, société basée à Santa Clara (Californie), un robot mobile autonome (AMR) de désinfection UV pour hôpitaux et établissements de soins. Le projet est né pendant la pandémie de COVID-19, quand la désinfection est devenue un cas d'usage prioritaire pour la robotique. Haystack portait le concept, et GlobalLogic a joué le rôle de partenaire d'ingénierie. Le robot combine perception en temps réel, intelligence embarquée en périphérie (edge) et navigation, avec une désinfection UV de niveau hospitalier et une intervention humaine minimale. Il propose deux modes : un mode autonome, où il navigue jusqu'à la bonne chambre, et un mode « follow me », où il suit une infirmière ou un soignant qui ouvre les portes et prépare les lieux. Le châssis à chenilles est séparé architecturalement de la charge utile UV, ce qui permet d'y monter d'autres équipements plus tard. La programmation et la fusion de capteurs reposent sur ROS, et le contrôle des moteurs a été réutilisé dans d'autres projets de GlobalLogic. L'article ne donne ni prix, ni charge utile, ni temps de cycle, ni nombre d'unités déployées, ni sites clients : il s'agit d'un retour d'expérience d'ingénierie, sans preuve chiffrée de déploiement réel. Ce cas illustre un problème que les démonstrations en entrepôt ou en usine laissent de côté : l'hôpital est un environnement dense, fermé et imprévisible, avec des portes, des patients et des contraintes de bruit. Le choix du mode « follow me » est révélateur. Il reconnaît qu'une autonomie complète reste fragile quand il faut franchir des portes ou entrer dans une chambre sans surprendre un patient, et il confie ces tâches à un humain plutôt que de les automatiser. Pour les intégrateurs et les décideurs B2B, la leçon est que la fiabilité en environnement partagé passe souvent par une collaboration homme-robot assumée, pas par une autonomie totale. Le fournisseur d'ingénierie affirme aussi que le niveau de sécurité exigé en milieu hospitalier a profité à d'autres secteurs de son activité. Ces déclarations ne sont pas étayées par des données de performance, notamment sur l'efficacité de désinfection ou la couverture, pourtant mises en avant comme limite de la désinfection manuelle. Le marché de la désinfection UV robotisée a connu un pic d'intérêt en 2020, porté par l'urgence sanitaire, avant de se normaliser. Plusieurs acteurs s'y sont positionnés, et la pression sur les hôpitaux, qui doivent soigner davantage de patients avec moins de personnel, maintient le besoin d'automatiser l'hygiène. La démarche de GlobalLogic, qui vise une plateforme déclinable en « classe de solutions » plutôt qu'un produit unique, reflète une tendance du secteur : mutualiser la base mobile et changer la charge utile selon l'usage. Mahanti reconnaît toutefois que l'entreprise a réalisé peu d'autres déploiements en milieu hospitalier. Aucune échéance de pilote ou de commercialisation n'est annoncée, et les prochaines étapes dépendront de l'adoption par des établissements de santé, qui reste à démontrer.

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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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Comment Maven Robotics compte automatiser le travail industriel, une tâche à la fois
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Comment Maven Robotics compte automatiser le travail industriel, une tâche à la fois

Maven Robotics, start-up de Santa Clara (Californie) fondée en 2024, affirme avoir conçu quatre itérations de son manipulateur mobile, levé 100 millions de dollars (dont une Série A annoncée le mois dernier) et signé un contrat de production avec son premier client. Selon Hamza Derbas, cofondateur et CEO, les robots tournent aujourd'hui 16 heures par jour, cinq jours par semaine, avec jusqu'à 99 % de disponibilité. Le robot repose sur une base à roues volontairement compacte, capable de passer les portes, tout en conservant une grande allonge : il atteint le fond d'une palette de 48 pouces (121,9 cm) ou des rayonnages jusqu'à 3 m de haut, avec une charge utile de 30 kg. Les deux premiers cas d'usage déployés sont la palettisation de caisses mixtes et la manutention de bacs (totes). Le « système Maven » ne se limite pas au robot : il inclut l'intégration avec l'infrastructure informatique du client, la coopération avec les opérateurs humains ou en flotte, et le « Maven Network », une couche d'apprentissage partagé où une erreur rencontrée en Californie doit permettre à un robot au Japon de la gérer dès le lendemain. Le nom du client et le site de déploiement ne sont pas précisés, et les chiffres de disponibilité sont des déclarations de l'entreprise, sans audit indépendant ni définition de ce que recouvre l'« uptime ». L'intérêt tient à l'approche : partir des tâches à accomplir sur le terrain, puis en déduire la morphologie, plutôt que d'adapter un robot humanoïde à la recherche d'un problème. Maven soutient que la forme bipède n'est pas nécessaire pour un robot polyvalent en usine ou en entrepôt, et que la combinaison base roulante compacte, bras à grande portée et 30 kg de charge couvre déjà une part significative du travail industriel pénible. Pour un intégrateur ou un COO, le signal est la cadence de service annoncée (deux postes par jour, cinq jours sur sept) et le passage du pilote au contrat de production, deux jalons qui séparent encore beaucoup d'acteurs du secteur de la démonstration. Reste à vérifier la tenue sur la durée, le taux d'interventions humaines et le temps de cycle, absents de l'entretien. Maven évoque aussi la généralisation par accumulation de compétences, mais à ce stade il s'agit d'une ambition plus que d'un résultat prouvé au-delà de deux flux de travail. Le contexte est celui d'un marché dominé par le discours humanoïde, où Figure, Tesla (Optimus) ou Agility misent sur les jambes, tandis que des manipulateurs mobiles sur roues, comme ceux de Dexterity ou Mobile Industrial Robots dans d'autres segments, cherchent un déploiement plus rapide. Derbas explique que l'équipe a travaillé avec quelques partenaires dès le départ, sur le terrain plutôt qu'en laboratoire, pour cibler des flux maîtrisables rapidement avant de les étendre. Cette stratégie de pénurie de main-d'œuvre (plus de 500 000 postes industriels non pourvus aux États-Unis, selon lui) vise un marché où l'on peut déjà vendre. La suite dépendra de la capacité de Maven à ajouter de nouvelles compétences sans dégrader la fiabilité, à multiplier les clients au-delà du premier et à démontrer que le réseau d'apprentissage partagé fonctionne à l'échelle. Aucun calendrier de déploiement ni prix n'a été communiqué.

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Promise Robotics s'associe à D.R. Horton pour appliquer l'IA physique à la construction de maisons
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Promise Robotics s'associe à D.R. Horton pour appliquer l'IA physique à la construction de maisons

Promise Robotics, société torontoise fondée en 2021, a signé un accord pluriannuel avec le constructeur américain D.R. Horton, qui recourra à son offre Factory-as-a-Service (FaaS) pour produire plus de 1 250 maisons aux États-Unis. Le modèle repose sur des microusines où robotique, IA, logiciels et systèmes de fabrication sont reliés sur toute la chaîne : traduction des plans, planification de production, fabrication automatisée de composants, puis installation sur site. Le fabricant utilise aujourd'hui ses propres simulations dans le cloud et des bras industriels KUKA, tout en se disant agnostique côté robots. Sa pile logicielle combine vision par ordinateur, grands modèles de langage pour la préparation initiale des flux de données et un modèle de raisonnement propre au domaine de la construction. Chaque maison produite génère selon l'entreprise 300 nouvelles images et 5 000 nouvelles sources tactiles. Les planchers atteignent 45 pieds (environ 13,7 m), les murs 20 pieds (environ 6 m), fenêtres et portes comprises, et la société fabrique aussi des cages d'escalier prêtes à poser. Sa cible principale : les maisons en rangée de trois à quatre étages. Elle est partie de la mécanique et du CVC (chauffage, ventilation, climatisation). L'enjeu dépasse le seul contrat. Le bâtiment résidentiel n'a jamais connu la standardisation de l'automobile, où un même modèle se produit à des millions d'exemplaires avec de faibles variantes : ici, chaque mur et chaque plancher diffère par ses dégagements, ses composants et son agencement. Promise Robotics en déduit que la variabilité doit être absorbée par le logiciel, qui connaît les limites de mouvement, de matériaux et d'outils, plutôt que par des lignes rigides. Le modèle FaaS cherche aussi à épargner aux constructeurs le coût et le risque d'investir eux-mêmes dans une infrastructure de production, dans un secteur fragmenté, peu enclin à former sa main-d'œuvre comme le fait l'industrie manufacturière. Un client de la taille de D.R. Horton donne de la crédibilité à l'approche, mais l'annonce ne dit rien des cadences, des délais, des coûts par maison ni du calendrier de livraison des 1 250 unités. L'affirmation selon laquelle le système s'améliore avec le temps et réduit les dépenses reste, à ce stade, déclarative. Il s'agit d'un accord signé, non d'un déploiement à grande échelle déjà démontré. Côté contexte, la demande de logements reste forte, la main-d'œuvre manque et les coûts montent, ce qui pousse les constructeurs à chercher des méthodes plus répétables. Promise Robotics défend une approche distribuée, avec des microusines dans plusieurs marchés, et veut rendre cette capacité accessible aux constructeurs d'Amérique du Nord. L'article ne cite pas de concurrents précis ni de calendrier de montée en charge, mais le secteur de la préfabrication robotisée reste ouvert. Les prochains jalons à surveiller : le nombre de sites ouverts pour servir D.R. Horton, les volumes réellement livrés, et la capacité à reproduire le modèle chez d'autres constructeurs.

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