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FR/EU ecosysteme

50 sur 143 articles

L'écosystème robotique français et européen : Wandercraft, Enchanted Tools, Pollen Robotics, Exotec, Stanley Robotics, Balyo, Akeoplus, CEA-List, INRIA.

Un cerveau de robot combine vue, toucher et son pour aider les humanoïdes dans les tâches ménagères
1Interesting Engineering FR/EU ecosystemeOpinion

Un cerveau de robot combine vue, toucher et son pour aider les humanoïdes dans les tâches ménagères

NEURA Robotics, société allemande, a présenté Neuron AI, un modèle de fondation qu'elle qualifie de Perception-Language-Action (PLA). Il fusionne vision 3D, mesures tactiles et de force, audio, langage, état du robot et mémoire pour convertir la perception en actions physiques. Il prend en charge cinq plateformes : les humanoïdes 4NE1 Gen 3 et Gen 4, une version 4NE1 sur base roulante et deux robots bimanuels. L'inférence tourne localement, sans connexion cloud. L'entraînement combine expérience réelle, variations simulées et démonstrations humaines captées par des combinaisons instrumentées, via l'infrastructure NEURA Gyms. Schaeffler et Bosch sont cités comme partenaires de données industrielles. La plateforme Neuraverse doit permettre d'affiner les compétences par client et de les distribuer sur des flottes, en privé ou partagées avec l'écosystème. Une démonstration autonome de 11 minutes est prévue sur le 4NE1 au NVIDIA GTC Berlin du 20 au 22 octobre, avec notamment du tri de linge et le chargement d'un lave-linge. Le message technique est que le retour tactile, sonore et la mémoire à court terme ne sont plus des options : vérifier qu'une vis est bien engagée via les forces de contact, ou qu'un loquet a cliqueté via le son, répond à une faiblesse connue des modèles purement visuels sur les tâches d'assemblage ou de manipulation multi-étapes. Pour un intégrateur, la promesse d'un même modèle sur cinq morphologies et d'une exécution embarquée est pertinente, car elle limite la dépendance au réseau et le coût de réécriture des compétences par machine. Mais il s'agit pour l'instant d'une annonce. NEURA n'a publié aucun benchmark comparatif montrant le gain de la mémoire ou des capteurs additionnels face à des systèmes basés sur la vision seule. Sa métrique phare, le Time-to-Skill (durée pour enseigner une tâche jusqu'à une exécution fiable), n'est accompagnée d'aucune valeur mesurée. Les exemples de la vis et du loquet illustrent des capacités visées, pas des résultats vérifiés de façon indépendante. Ce lancement place NEURA face à des acteurs qui défendent des approches voisines : Figure avec Helix, Tesla avec Optimus, Physical Intelligence avec Pi-0 et NVIDIA avec GR00T, ce dernier étant aussi l'hôte de la démonstration prévue. La différenciation revendiquée tient à la multimodalité sensorielle native, au multi-embodiment et à une logique de plateforme (Gyms, Neuraverse) plus qu'à un robot isolé. En Europe, la concurrence ou la complémentarité vient d'acteurs comme Wandercraft ou Enchanted Tools, plus spécialisés sur leurs propres machines. Le prochain test sera la démonstration de Berlin : une séquence de 11 minutes reste une vitrine, et il faudra savoir si elle est exécutée sans coupe ni intervention, avec quel taux de réussite sur des répétitions, et si des pilotes industriels, notamment chez Schaeffler et Bosch, la suivent avec des chiffres de déploiement réels.

UENEURA Robotics, entreprise allemande, propose un modèle de fondation embarqué testé avec Schaeffler et Bosch, ce qui renforce l'offre européenne d'IA physique pour l'industrie.

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REKI : enregistrer les connaissances dans les modèles vision-langage-action (VLA)
2arXiv cs.RO 

REKI : enregistrer les connaissances dans les modèles vision-langage-action (VLA)

REKI, un modèle vision-langage-action (VLA) de 2,4 milliards de paramètres, est présenté dans un preprint arXiv (octobre 2026) par le laboratoire français Kyutai. Il est pré-entraîné exclusivement sur des données publiques: un mélange sélectionné de données robotiques, de vidéos égocentriques d'humains et de données vision-langage. L'architecture associe un modèle vision-langage (VLM) à un « action expert » à flow-matching, qui génère les actions. Les auteurs ajoutent une mémoire: quelques jetons de registre dans l'action expert résument la sortie du VLM à chaque image et restent dans son cache. Selon eux, cette mémoire coûte très peu en calcul, améliore le taux de réussite en simulation comme sur robots réels, et rend les oscillations entre poses environ quatre fois plus rares. Sur les benchmarks LIBERO-Plus, RoboTwin Clean2Rand et RoboCasa365, REKI n'est devancé que par des modèles environ deux fois plus gros. Le code complet (curation des données, entraînement, inférence, évaluation, déploiement) et tous les poids, pré-entraînés et affinés, sont publiés sur GitHub. Pour les intégrateurs et les équipes R&D, l'intérêt tient à l'efficacité plus qu'au score brut. Un VLA de 2,4 milliards de paramètres demande bien moins de calcul à l'entraînement et à l'inférence que les modèles de grande taille, ce qui facilite l'exécution embarquée et l'itération. Le résultat suggère aussi qu'un corpus entièrement public suffit pour approcher l'état de l'art, ce qui relativise l'avantage des jeux de données propriétaires de téléopération. Le problème que vise la mémoire, les oscillations entre poses, est un défaut courant des politiques qui ne voient que l'instant présent, et le corriger à faible coût compte pour la fiabilité en conditions réelles. Il faut toutefois rester prudent: les gains sont mesurés surtout en simulation, les essais sur robots réels sont décrits sans chiffres dans le résumé, et les benchmarks ne garantissent pas la robustesse en production. Le « nouveau front de Pareto » est une revendication des auteurs, non validée de façon indépendante. Kyutai, laboratoire de recherche à but non lucratif basé à Paris et connu pour ses travaux en IA vocale, s'aventure ici dans la robotique avec une politique ouverte et reproductible, ce qui donne de la visibilité à l'écosystème européen. REKI se place face aux VLA ouverts comme Pi-0 de Physical Intelligence ou GR00T de NVIDIA, souvent plus volumineux ou dépendants de données partiellement fermées. La publication de l'ensemble de la chaîne, jusqu'au déploiement, permet à d'autres équipes de la reproduire et de l'étendre. La suite dépendra de validations indépendantes, de tests sur davantage de plateformes physiques et de la capacité de la communauté à enrichir la mémoire à registres vers des horizons temporels plus longs.

UELe laboratoire parisien Kyutai publie un VLA ouvert et reproductible (code et poids), utilisable par les équipes R&D et intégrateurs français et européens et qui renforce la visibilité de l'écosystème européen en IA physique.

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Hello Robot et A&K Robotics débattront de la navigation des robots dans les espaces intérieurs bondés à RoboBusiness
3Robotics Business Review 

Hello Robot et A&K Robotics débattront de la navigation des robots dans les espaces intérieurs bondés à RoboBusiness

RoboBusiness 2026 se tiendra les 20 et 21 octobre à Santa Clara, en Californie. Le premier jour, à 15h30 (heure du Pacifique), dans l'Engineering Theater, Aaron Edsinger, cofondateur et PDG de Hello Robot, et Matt Anderson, cofondateur et PDG d'A&K Robotics, donneront la session « Shared Spaces: Navigating Challenges for Indoor Robots ». Hello Robot construit des robots manipulateurs mobiles destinés aux personnes, dont le Stretch, présenté ici dans sa version 4. A&K Robotics développe une infrastructure de mobilité autonome pour des lieux très fréquentés comme les aéroports. Son produit Cruz est un pod autonome qui transporte des passagers dans les terminaux. Sa plateforme Kineos AI vise une autonomie « socialement intelligente », capable de se déplacer naturellement parmi les gens. Il s'agit d'une annonce de conférence : aucun chiffre de performance, aucune date de déploiement ni aucun client n'est communiqué. L'intérêt tient au sujet plus qu'à une nouveauté technique. La navigation en espace partagé est le point où l'on voit si un robot sort de l'entrepôt. Les obstacles y changent sans cesse, l'éclairage varie, les passages sont étroits et encombrés, et il faut s'intégrer à des infrastructures existantes tout en arbitrant entre autonomie et sécurité. Les deux entreprises abordent le problème par des voies opposées : un manipulateur mobile compact qui travaille près des personnes, et un véhicule porteur de passagers dans un flux dense. Cette confrontation est utile aux intégrateurs et aux exploitants de sites, car l'acceptation du public et la sécurité pèseront autant que la technologie. L'article reste en revanche muet sur les taux d'intervention humaine, les incidents et les volumes réellement déployés, soit les indicateurs qui séparent un pilote d'un service commercial. Edsinger a fondé quatre entreprises de robotique collaborative. Deux d'entre elles, Meka Robotics et Redwood Robotics, ont été rachetées par Google en 2013, où il a ensuite dirigé la robotique. Anderson affiche dix ans d'expérience, des drones autonomes aux dispositifs chirurgicaux, après un parcours d'expert-comptable, et met en avant sa capacité à traduire l'autonomie en solutions acceptables pour des institutions et des partenaires publics. Dans le même segment des robots évoluant près du public, des acteurs européens comme Pollen Robotics (Reachy) ou Enchanted Tools (Mirokaï) font face aux mêmes contraintes de sécurité et d'acceptation. Le salon rassemble des développeurs de robotique commerciale autour de la fabrication, de la santé, de l'agriculture et de la logistique. La session sera l'occasion de mesurer la maturité de ces approches, mais seuls les retours chiffrés des sites en exploitation permettront de la confirmer.

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Robot-WATCHDOG : détection des défaillances par une représentation en graphe centrée sur les objets
4arXiv cs.RO 

Robot-WATCHDOG : détection des défaillances par une représentation en graphe centrée sur les objets

Robot-WATCHDOG, un cadre d'apprentissage auto-supervisé publié sur arXiv par une équipe liée au CEA-List, s'attaque à la détection d'échecs en temps réel pour les politiques robotiques apprises. Le système représente chaque scène de manipulation sous forme de graphe spatio-temporel centré sur les objets, puis propose deux scores de défaillance complémentaires. Le premier, TPC (Trajectory Projection and Correlation), est une mesure non paramétrique qui évalue l'écart géométrique par rapport aux trajectoires nominales ainsi que la cohérence relationnelle entre objets. Le second, GnnT, combine un réseau d'attention sur graphes (Graph Attention Network) et un Transformer pour prédire les états futurs des objets, l'écart entre prédiction et observation signalant l'anomalie. L'évaluation porte sur un benchmark public et sur un nouveau jeu de données de tâches sémantiquement complexes, avec six tâches et dix graines aléatoires. Les deux scores dépassent les détecteurs fondés sur l'image, surtout sur les erreurs sémantiques et d'interaction. TPC obtient les meilleurs résultats en AUPR et en coefficient de Matthews (MCC) sur les moyennes des deux jeux de données, avec une faible variance d'une graine à l'autre. Aucune valeur chiffrée n'est détaillée dans le résumé, et les résultats qualitatifs sont publiés sur une page dédiée. L'enjeu est très concret pour quiconque envisage de déployer des politiques de type VLA ou de l'apprentissage par imitation hors du laboratoire : on ne peut pas énumérer à l'avance tous les modes de défaillance d'un environnement ouvert, donc le détecteur doit être entraîné uniquement sur des démonstrations réussies. Le difficile compromis est de rester insensible aux variations bénignes (éclairage, position légèrement décalée, fond différent) tout en repérant les fautes qui comptent, comme un objet mal placé ou une interaction incorrecte. Les détecteurs fondés sur les pixels confondent souvent ces deux situations. En abstrayant la scène en objets et en relations, l'approche déplace le problème vers un espace plus robuste et plus interprétable. Le fait que le score non paramétrique TPC batte, en moyenne, le modèle appris GnnT est aussi un signal : un moniteur simple, stable et peu coûteux peut suffire, ce qui compte pour la certification et la supervision en production. Réserve toutefois : il s'agit de six tâches de manipulation en benchmark, sans validation annoncée sur des flottes industrielles, et la méthode suppose une perception fiable des objets en amont. Ce travail s'inscrit dans la montée en puissance des politiques généralistes (Pi-0, GR00T, Helix et consorts), dont les taux de réussite restent insuffisants pour des cadences industrielles sans surveillance. La détection d'échecs sans exemples d'échec, déjà explorée par des méthodes visuelles ou par des modèles de fondation utilisés comme juges, constitue donc une brique de sûreté de plus en plus demandée. La présence du CEA-List, laboratoire français d'ingénierie logicielle et de systèmes intelligents, donne à cette contribution une visibilité européenne notable, dans un secteur où la fiabilité est souvent un argument face aux acteurs américains et chinois. Les prochaines étapes naturelles seraient un test sur robot réel en ligne, l'intégration à une boucle de reprise ou de demande d'aide humaine, et une comparaison sur des benchmarks partagés avec les moniteurs adossés aux VLA.

UELe CEA-List, laboratoire français, contribue à la sûreté des politiques robotiques apprises, une brique utile à la fiabilité et à la certification de la robotique européenne.

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Le projet européen TALOS démontre des robots autonomes pour la maintenance de centrales solaires
5Robotics & Automation News 

Le projet européen TALOS démontre des robots autonomes pour la maintenance de centrales solaires

Le projet européen TALOS a achevé trois années d'essais de robots autonomes et d'IA appliqués à la maintenance de centrales solaires. La technologie a été démontrée sur des sites en Espagne, au Portugal et aux Pays-Bas. Financé par Horizon Europe, le programme de recherche de l'UE, TALOS a développé un système qui surveille les centrales, repère les problèmes de performance, détermine quelles interventions de maintenance sont rentables et formule des recommandations. L'extrait disponible ne donne ni le nombre de robots, ni les gains de production mesurés, ni les coûts, ni le niveau de maturité industrielle. Il s'agit donc d'une démonstration de projet de recherche, pas d'un produit commercialisé ni d'un déploiement à l'échelle. Le point notable est la couche de décision économique. Beaucoup de solutions de robotique solaire (nettoyage, inspection par drone) se limitent à détecter ou à exécuter une tâche. Ici, le système arbitre entre les interventions selon leur rentabilité, ce qui répond directement à la préoccupation d'un exploitant, dont les marges sont serrées. Pour les intégrateurs et les gestionnaires d'actifs, la question est de savoir si cet arbitrage tient hors des sites pilotes. Sans chiffres comparés à une maintenance humaine classique, il faut rester prudent sur la portée réelle. Le projet s'inscrit dans la montée en puissance du parc solaire européen, où la maintenance pèse sur le coût de l'énergie produite. Il se place face à des acteurs commerciaux déjà actifs sur le nettoyage robotisé ou l'inspection aérienne. Les prochaines étapes dépendront de la publication de résultats chiffrés et d'un éventuel transfert vers des partenaires industriels. Aucun pilote commercial n'est mentionné à ce stade.

UEProjet de recherche financé par Horizon Europe, testé en Espagne, au Portugal et aux Pays-Bas, qui illustre la robotique de maintenance solaire européenne sans pilote commercial annoncé.

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Les robots de Sereact automatisent le traitement des retours Zalando dans des centres logistiques en Allemagne et en Pologne
6Robotics & Automation News 

Les robots de Sereact automatisent le traitement des retours Zalando dans des centres logistiques en Allemagne et en Pologne

Sereact, le détaillant en ligne Zalando et CEVA Logistics ont lancé le traitement automatisé des retours de mode sur deux sites logistiques : Greven en Allemagne et Świebodzin en Pologne. Les systèmes robotiques à deux bras, pilotés par Cortex, la plateforme de physical AI de Sereact, sont entrés en exploitation réelle. Ils prennent en charge de façon autonome des articles retournés par des clients. Les partenaires présentent ce déploiement comme la phase initiale d'un programme plus large. Le communiqué ne précise ni cadence, ni taux de réussite, ni nombre de cellules, ni périmètre exact des références traitées. L'enjeu est considérable. Les retours de vêtements sont un cas d'usage difficile pour la manipulation robotique : textiles déformables, emballages variables, états hétérogènes, tâches de tri et de contrôle. Un déploiement en production chez un grand e-commerçant européen, sur deux pays, suggère que les modèles de manipulation guidés par l'IA quittent le stade du pilote pour s'intégrer à des flux logistiques réels. Il faudra toutefois attendre des chiffres de débit, de disponibilité et de coût par pièce pour juger de la rentabilité face au travail manuel. À ce stade, il s'agit d'un lancement en conditions réelles, sans données de performance publiées. Sereact, start-up allemande de Stuttgart, mise sur un modèle fondation généraliste pour la manipulation, là où des concurrents comme Dexterity, Mujin ou Pickle misent sur des solutions plus spécialisées. CEVA Logistics, filiale de CMA CGM basée à Marseille, apporte une visibilité française dans ce projet et un accès à de nombreux sites. Zalando, de son côté, traite de gros volumes de retours. L'extension à d'autres sites des trois partenaires sera le vrai test de la généralisation.

UEDéploiement en production d'une start-up allemande avec Zalando et CEVA Logistics (filiale de CMA CGM, Marseille) sur deux sites européens, illustrant l'arrivée de la manipulation robotique par IA dans la logistique de l'UE.

FR/EU ecosystemeActu
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Premier robot : les révélations du Baromètre Robot Magazine
7Robot Magazine FR 

Premier robot : les révélations du Baromètre Robot Magazine

Le Baromètre Robot Magazine 2026, réalisé en ligne du 13 au 26 septembre auprès de 300 dirigeants et décideurs, détaille ce que les entreprises attendent de leur premier robot. La production et la manutention arrivent en tête des missions envisagées (38 %), devant la logistique (21 %), soit 59 % pour ces deux catégories. Le contrôle qualité recueille 15 % des réponses, le nettoyage 11 %, la maintenance 6 % et les autres usages 9 %. Côté budget, 58 % des répondants prévoient moins de 50 000 euros (31 % sous 25 000 euros, 27 % entre 25 000 et 50 000 euros), tandis que 8 % envisagent plus de 100 000 euros et 18 % ne savent pas encore. Pour le retour sur investissement, 48 % visent moins de 24 mois (14 % sous un an, 34 % entre un et deux ans), et 20 % n'ont pas de cible. Les deux principaux freins sont économiques : le prix (27 %) et l'incertitude sur le ROI (19 %), soit 46 % à eux deux, devant la complexité d'intégration (17 %) et le manque de compétences internes (12 %). Ces chiffres dessinent un acheteur pragmatique, éloigné de l'enthousiasme suscité par les démonstrations d'humanoïdes. Le premier projet type est une tâche physique et répétitive (déplacer des marchandises, alimenter un poste), financée sous 50 000 euros et amortie en moins de deux ans. Cette enveloppe correspond davantage aux cobots, aux robots mobiles autonomes (AMR) d'entrée de gamme ou aux offres en Robot as a Service (RaaS, abonnement ou paiement à l'usage) qu'aux plateformes généralistes, dont le coût total reste mal documenté. Pour les intégrateurs, le message est clair : il faut chiffrer le coût complet (intégration, formation, maintenance, exploitation) et documenter des cas clients avec une méthode de calcul du ROI accessible. Le fait qu'un cinquième des sondés ignore le délai de retour visé, et près d'un cinquième son budget, montre aussi que le besoin d'information précède l'achat. Il faut toutefois lire ces résultats avec prudence. L'échantillon est volontaire et composé de lecteurs et d'abonnés à la newsletter du magazine, un public déjà sensibilisé à la robotique. L'étude décrit donc des intentions, pas des achats, et ne représente pas l'ensemble des entreprises françaises. Elle n'indique pas non plus la taille ou le secteur des répondants, ni la nature des robots envisagés, ce qui limite la comparaison avec les offres du marché. Elle complète néanmoins les signaux venus des fournisseurs de cobots, d'AMR et de solutions RaaS, qui ciblent déjà les PME avec des offres modulaires. Elle suggère que la bataille commerciale se jouera moins sur les performances brutes que sur la lisibilité du prix, de l'intégration et du gain mesurable.

UELe sondage éclaire les attentes des dirigeants français sur leur premier robot (budget sous 50 000 euros, ROI sous 24 mois), utile aux intégrateurs et fournisseurs de cobots, d'AMR et de RaaS en France.

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FMC³ Robotics, Vector et PEM Motion préparent une coentreprise dans l'IA incarnée
8Robotics & Automation News 

FMC³ Robotics, Vector et PEM Motion préparent une coentreprise dans l'IA incarnée

Lors du Humanoid Robots Summit 2026 à Stuttgart, Vector Informatik, PEM Motion et FMC³ Robotics ont signé un protocole d'accord (MoU) au siège de Vector. L'objectif est de développer ensemble une infrastructure de données standardisée pour l'IA embarquée (embodied AI) industrielle. Le texte associe l'ingénierie de production, les technologies de données industrielles standardisées, la robotique et l'IA embarquée. Le titre évoque une coentreprise (joint venture), mais l'accord signé reste un MoU. Aucun montant, calendrier, site pilote ni robot n'est communiqué dans le passage disponible. L'enjeu est moins le robot que ce qu'il consomme. Les modèles VLA et les politiques apprises dépendent de données de démonstration et de production hétérogènes, rarement exploitables d'un site à l'autre. Un format commun pour collecter, annoter et échanger ces données pourrait réduire le coût d'intégration, qui freine le passage de la démo au déploiement en usine. Pour les intégrateurs et les responsables d'exploitation, c'est un signal en faveur de la standardisation, avec des acteurs issus de l'automobile et de la production plutôt que de la seule robotique. Vector est un éditeur allemand connu pour ses outils et logiciels de standards automobiles, ce qui explique son intérêt pour une couche de données normalisée. L'initiative s'inscrit dans la course européenne à l'IA embarquée, où l'Allemagne cherche à contrer les écosystèmes américains et chinois, adossés à des plateformes propriétaires. Reste à voir si le MoU débouchera sur une spécification publique, des pilotes industriels ou une entité commune. À ce stade, il s'agit d'une annonce d'intention, sans produit livré ni déploiement réel.

UEUn MoU entre acteurs allemands vise une infrastructure de données standardisée pour l'IA embarquée industrielle, susceptible de structurer l'écosystème européen face aux plateformes américaines et chinoises.

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Découvrez Flourish One, le robot humanoïde à base de Raspberry Pi conçu pour les parents débordés
9Robotics Business Review 

Découvrez Flourish One, le robot humanoïde à base de Raspberry Pi conçu pour les parents débordés

Flourish, startup basée entre San Francisco et Paris, ouvre les ventes de Flourish One, un robot domestique à base mobile à roues et deux bras, facturé 3 555 dollars. Le fondateur Antoine Marcel affirme qu'un utilisateur peut lui apprendre une nouvelle tâche en moins de 30 minutes avec un simple smartphone. La première série compte 50 unités, assemblées à la main par une équipe réduite, et la livraison est visée avant Noël, sans date ferme. La plateforme repose sur six roues pour la stabilité. Chaque bras porte 1,5 kg, et le pilotage s'appuie sur un petit lidar placé près du sol pour la détection d'obstacles. Chaque pince à deux doigts est équipée d'une caméra au poignet, et l'autonomie annoncée atteint 12 heures d'utilisation des bras. Pour contenir le coût de la nomenclature, le calcul embarqué est confié à un Raspberry Pi. Les modèles de compétences sont entraînés sur des GPU dans le cloud, qui assurent aussi l'inférence des comportements de haut niveau. Une connexion réseau est donc nécessaire, sauf si l'utilisateur fait tourner ces charges sur son propre ordinateur. Le robot n'est pas étanche, ne fera ni vaisselle ni toilettage du chien, et sa dextérité reste limitée au rangement, aux poubelles et à l'essuyage d'une table. L'intérêt tient au pari inverse de celui de la plupart des acteurs du secteur. Là où les startups de humanoïdes et de manipulateurs mobiles visent des usines ou des entrepôts, environnements structurés riches en données, Flourish vise le foyer, où agencements, routines et standards de propreté varient d'une maison à l'autre. Marcel rejette l'idée d'attendre un modèle généraliste : il propose d'affiner un modèle par tâche et par domicile, à partir des mouvements capturés par le téléphone du propriétaire. Cette approche pose une hypothèse testable, celle d'une adaptation légère et locale qui contournerait le problème de la généralisation. Le choix d'un Raspberry Pi plutôt que d'un GPU embarqué illustre l'arbitrage économique : selon Marcel, un GPU NVIDIA doublerait le prix du robot. Le revers est la dépendance au cloud, avec sa latence et les questions de confidentialité dans un intérieur privé. Il faut aussi rester prudent : aucune métrique de fiabilité, de taux de réussite ou de temps de cycle n'est publiée, et l'affirmation des « 30 minutes » n'a pas encore été vérifiée sur des foyers réels. Il s'agit d'ouvertures de précommande et d'un lot pionnier, pas d'un déploiement à l'échelle. Flourish a été fondée en janvier 2026 et arrive donc sur le marché en moins de 12 mois, un rythme rare pour un robot avec manipulation. Marcel dit avoir tout automatisé sur son ordinateur, mais constaté que les corvées domestiques restaient entières, d'où le choix du foyer. La société, à cheval sur la France et la Californie, contribue à la visibilité de l'écosystème européen dans la robotique domestique. Elle se place face à des acteurs bien plus financés, comme 1X avec Neo ou Figure avec ses humanoïdes, qui visent aussi le domicile sur des architectures plus ambitieuses et à des prix supérieurs. Son positionnement repose sur un tarif bas, une charge utile modeste et un apprentissage personnalisé. La suite dépendra de la livraison effective des 50 unités, de la qualité des retours de ces premiers foyers et de la capacité de l'équipe à industrialiser sans faire exploser les coûts.

UEUne startup à cheval entre Paris et San Francisco lance un robot domestique à 3 555 dollars, ce qui renforce la visibilité de l'écosystème français en robotique domestique.

FR/EU ecosystemeActu
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Entretien avec José António Bernardo, chef de projet R&D chez ABMI Groupe
10Robot Magazine FR 

Entretien avec José António Bernardo, chef de projet R&D chez ABMI Groupe

Dans un entretien publié par Robot Magazine, José António Bernardo, docteur en microélectronique et intelligence artificielle, chef de projet R&D chez ABMI Groupe, détaille plusieurs cas concrets issus d'un projet de bras robotique couplé à de la vision. La fonction de positionnement fournie par le constructeur du bras renvoyait un statut « OK » alors qu'elle laissait 24 mm d'erreur sur la cible ; en recalculant sa propre cinématique inverse, l'équipe a ramené cette erreur à 1,8 mm. Côté vision, leur réseau détectait 99,4 % des points d'intérêt en simulation contre 27 % seulement sur le robot physique, un écart réduit à 8 points après plusieurs mois de travail. La machine à états du système démarre désarmée et un superviseur surveille en continu neuf conditions d'arrêt, dont l'incohérence entre commande envoyée et mesure réelle. Un capteur de pince signalant à tort un objet saisi a imposé l'ajout d'un test de soulèvement systématique après chaque prise. Enfin, le temps de cycle par mouvement est passé de 22,7 à 1,35 seconde sans changer la vitesse du bras, simplement en mesurant l'immobilité réelle plutôt qu'en attendant une temporisation fixe. Ce témoignage recadre un débat central pour l'industrie robotique : une démonstration réussie ne prouve rien sur la fiabilité en production. Bernardo pointe que le principal verrou des modèles vision-langage-action (VLA), aujourd'hui très suivis dans le secteur, n'est pas la qualité intrinsèque du modèle mais l'absence de méthode pour prouver qu'un système continue de fonctionner hors de son domaine d'entraînement. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, la répétabilité sur des centaines de cycles, la capacité à s'arrêter en sécurité et la gestion explicite des échecs de capteurs séparent un prototype d'un outil de production, bien plus que la précision brute ou la vitesse affichée dans une vidéo. Ce discours nuance le narratif dominant selon lequel l'écart simulation-réel serait en voie d'être résolu par la seule montée en échelle des modèles : ici, l'écart reste mesuré en dizaines de points de pourcentage et se réduit par un travail d'ingénierie méthodique, mois après mois. ABMI Groupe, groupe d'ingénierie français où travaille Bernardo, se positionne comme un acteur de rigueur méthodologique dans un secteur où la communication autour des robots humanoïdes et des modèles génératifs repose largement sur des démonstrations soigneusement montées. Sans citer de concurrent nommément, l'entretien s'inscrit dans le débat, de plus en plus présent en France et en Europe, sur les conditions d'émergence de « champions européens » de la robotique face aux laboratoires nord-américains et chinois qui dominent les modèles vision-langage-action. Publié par Robot Magazine, l'entretien se poursuit au-delà de cet extrait sur les projets concrets menés par l'équipe R&D, mais sans calendrier de déploiement industriel ni client nommé à ce stade : il s'agit d'un partage de méthodologie et de retour d'expérience technique, non de l'annonce d'un produit ou d'un pilote commercial.

UECe témoignage émane d'ABMI Groupe, groupe d'ingénierie français, et nourrit le débat sur l'émergence de champions européens de la robotique face aux laboratoires nord-américains et chinois.

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Un exosquelette approuvé par la FDA permet à des patients paralysés de remarcher
11New Atlas Robotics 

Un exosquelette approuvé par la FDA permet à des patients paralysés de remarcher

La Food and Drug Administration américaine a autorisé la vente commerciale d'Eve, un exosquelette personnel conçu par l'entreprise française Wandercraft, destiné aux personnes souffrant d'une lésion de la moelle épinière. Ce feu vert réglementaire permet à l'appareil de sortir du seul cadre clinique pour être vendu directement à des particuliers. Selon la présentation de Wandercraft, Eve permet à un utilisateur de se mettre debout de façon autonome, sans assistance d'un tiers, pour des gestes du quotidien comme regarder un proche dans les yeux ou remuer une casserole sur une cuisinière. L'article ne précise ni prix, ni date exacte de mise sur le marché, ni caractéristiques techniques comme le poids supporté ou l'autonomie, des éléments qui resteront à confirmer à mesure que la commercialisation avance. Cette autorisation marque une étape rare pour la robotique d'assistance : la plupart des exosquelettes médicaux actuellement homologués sont cantonnés à un usage supervisé, en centre de rééducation, sous la responsabilité de kinésithérapeutes. Une autorisation de vente pour un usage personnel et non supervisé change la donne pour les fabricants du secteur, qui visent depuis des années un marché domestique jugé plus large que celui des cliniques, mais bloqué par des exigences de sécurité strictes. Pour les patients atteints de paraplégie ou de tétraplégie, cela ouvre la perspective d'une autonomie de mobilité verticale au quotidien, hors des séances encadrées, un argument fort pour les assureurs et les systèmes de santé qui financent ce type d'équipement. Wandercraft, fondée en France, s'est d'abord fait connaître avec Atalante, un exosquelette utilisé en établissements de rééducation pour la marche assistée, avant de développer Eve comme version pensée pour un usage individuel. L'entreprise évolue dans un secteur où des acteurs comme Ekso Bionics ou ReWalk Robotics proposent déjà des dispositifs comparables, mais principalement en contexte clinique ou avec des autorisations plus restreintes. La prochaine étape attendue est le déploiement commercial effectif d'Eve auprès des premiers utilisateurs individuels, une phase qui permettra de vérifier si les usages promis en conditions réelles tiennent la promesse faite par l'entreprise.

UEWandercraft, entreprise française, obtient une autorisation FDA majeure pour la vente non supervisée de son exosquelette Eve, une avancée réglementaire qui renforce la position de la France dans la robotique d'assistance.

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ANYbotics ouvre la voie aux inspections avec les robots ANYmal
12The Robot Report 

ANYbotics ouvre la voie aux inspections avec les robots ANYmal

ANYbotics a annoncé un partenariat avec le fabricant de portes automatiques dormakaba et le spécialiste des identifiants numériques sécurisés LEGIC Identsystems AG pour doter sa flotte de robots quadrupèdes ANYmal d'une capacité de franchissement autonome des portes, verrouillées ou non. Jusqu'ici, les portes fermées constituaient l'obstacle principal empêchant ces robots d'inspection d'atteindre les zones les plus critiques des sites industriels dans l'énergie, la métallurgie, les mines et la chimie. Le système repose sur des opérateurs de porte battante dormakaba ED 100 ou ED 250, installés en rétrofit sur les portes existantes sans modification structurelle : un capteur radar détecte l'approche du robot, déclenche l'ouverture, puis la fermeture après son passage, un dispositif conforme aux normes intérieures, extérieures et coupe-feu. Pour les zones sécurisées, ANYmal embarque un identifiant numérique LEGIC qui l'authentifie auprès du système de contrôle d'accès du site, au même titre qu'un employé autorisé, avec traçabilité complète. Un pilote mené en environnement opérationnel réel a validé le concept ; la fonction est désormais proposée en option sur l'ensemble de la flotte. Basée à Zurich, ANYbotics emploie environ 200 personnes et a levé plus de 150 millions de dollars depuis sa création. Les équipes locales de dormakaba prennent en charge l'étude du site, le chiffrage matériel et l'installation chez les clients. Pour les intégrateurs et exploitants industriels, cette annonce s'attaque à un verrou opérationnel resté largement ignoré par le marketing habituel de la robotique d'inspection : la capacité à couvrir réellement un site, au-delà des zones ouvertes où se tournent généralement les démonstrations. En intégrant l'accès physique sécurisé à sa pile logicielle plutôt que de contourner la sécurité du site ou de laisser des portes ouvertes en permanence, ANYbotics répond à une objection récurrente des responsables sûreté et exploitation face au déploiement de robots mobiles autonomes en environnement industriel sensible. Selon Péter Fankhauser, cofondateur et PDG d'ANYbotics, les clients n'achètent pas un robot mais une réduction des arrêts non planifiés et de l'exposition humaine aux zones dangereuses, ce qui suppose une couverture complète du site et non les seules zones facilement accessibles. Cette extension des systèmes de contrôle d'accès, conçus pour des personnes ou des objets, aux machines autonomes illustre une tendance de fond que LEGIC qualifie elle-même d'entrée dans l'IA physique. Fondée en 2016 en essaimage de l'ETH Zurich, ANYbotics conçoit ses quadrupèdes ANYmal pour l'inspection de routine, la télé-opération et la maintenance prédictive d'actifs critiques, avec l'argument de réduire la pénurie de main-d'œuvre qualifiée, les coûts et l'exposition du personnel aux zones à risque. L'entreprise évolue sur un marché de la robotique d'inspection industrielle où figurent d'autres quadrupèdes comme Spot de Boston Dynamics. Une fonction de télé-assistance permet à un opérateur distant de résoudre les exceptions, d'adapter la mission en cours ou de renvoyer le robot à sa station d'accueil en cas de blocage. Le pilote mené avec dormakaba et LEGIC ayant démontré le fonctionnement du système en conditions réelles, ANYbotics prévoit désormais de proposer cette fonction d'accès aux portes comme option standard sur l'ensemble de son parc, sans calendrier précis communiqué pour un déploiement généralisé chez ses clients existants.

UELe partenariat entre ANYbotics (Suisse), dormakaba (Suisse) et LEGIC (Suisse) illustre la capacité d'acteurs européens a lever un verrou opérationnel clé pour la robotique d'inspection industrielle en Europe.

FR/EU ecosystemeActu
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Interview : les deux membres fondateurs de MAESTRO racontent la naissance du consortium à l’Inria et au CNRS
13Robot Magazine FR 

Interview : les deux membres fondateurs de MAESTRO racontent la naissance du consortium à l’Inria et au CNRS

Le consortium MAESTRO, né des travaux menés à l'Inria et au CNRS, a été présenté par deux de ses membres fondateurs, Justin Carpentier et Pierre-Guillaume Raverdy, dans une interview sur sa genèse et ses objectifs. Son ambition est de rapprocher la recherche française et européenne en robotique et intelligence artificielle des besoins concrets de l'industrie, en se concentrant sur les logiciels qui modélisent, simulent et contrôlent les mouvements des robots. La suite s'appuie sur des briques développées par l'équipe de recherche WILLOW (CNRS, PSL, Inria), conçues à l'origine pour des problématiques scientifiques de locomotion et de manipulation, et aujourd'hui utilisées par des équipes de recherche et des industriels du monde entier, de l'aérospatial aux plateformes humanoïdes de dernière génération. Ces outils couvrent désormais toute la chaîne : modélisation physique, simulation, optimisation et contrôle. Cette structuration répond à une difficulté récurrente de la robotique académique européenne : des briques logicielles scientifiquement solides qui restent cantonnées au laboratoire faute de maintenance et de feuille de route alignée sur les contraintes industrielles. En intégrant des partenaires qui apportent leurs cas d'usage et confrontent les logiciels à des déploiements concrets, MAESTRO vise à accélérer le passage du prototype de recherche à l'outil industriel robuste. Pour les intégrateurs et décideurs B2B, l'enjeu est celui d'une alternative européenne mutualisée face aux piles logicielles propriétaires des acteurs américains et chinois de la robotique humanoïde. Le consortium ne vend pas un robot mais une infrastructure logicielle commune, un positionnement qui relève autant de la souveraineté technologique que de la compétitivité scientifique. MAESTRO prolonge les travaux de l'équipe WILLOW, qui a progressivement étoffé sa suite au-delà de ses cas d'usage d'origine. Justin Carpentier y situe une rupture méthodologique plus large : la robotique s'est longtemps appuyée sur des modèles mathématiques et le contrôle optimal, dont les fondements remontent aux années 1950, une approche rigoureuse mais qui suppose de décrire explicitement la dynamique du robot, ses contacts et ses objectifs, mise en échec dès que le geste se complique, comme un salto, par l'explosion du nombre de paramètres. L'IA a d'abord transformé la perception, remplaçant la description manuelle des objets par des représentations apprises depuis images et capteurs, capables de généraliser à des objets inédits. Elle transforme désormais la décision et l'action via l'apprentissage par renforcement et par imitation, qui permettent d'acquérir un mouvement par essais ou par démonstration humaine sans programmation geste par geste. Les progrès récents combinent vision, apprentissage et modèles de langage, une convergence sur laquelle l'interview s'arrête sans calendrier de déploiement industriel précisé.

UELe consortium MAESTRO, porte par l'Inria et le CNRS, vise a bâtir une infrastructure logicielle européenne mutualisée pour la robotique humanoïde face aux piles propriétaires américaines et chinoises.

FR/EU ecosystemeActu
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Premier exosquelette personnel autoéquilibré certifié FDA : une mobilité debout mains libres
14Interesting Engineering 

Premier exosquelette personnel autoéquilibré certifié FDA : une mobilité debout mains libres

La société parisienne Wandercraft a annoncé le lancement commercial aux Etats-Unis d'Eve, exosquelette personnel autoportant, premier appareil de ce type homologué par la FDA. Il s'adresse aux utilisateurs de fauteuil roulant vivant avec une lésion de la moelle épinière, quel que soit son niveau neurologique, à condition de pouvoir actionner manuellement la commande et de ne présenter aucune contre-indication listée dans le manuel d'utilisation. Sa technologie d'équilibrage autonome, pilotée par ce que l'entreprise appelle de l'IA physique, permet à l'utilisateur de se tenir debout et de se déplacer sans béquilles ni déambulateur, mains libres pour attraper des objets, cuisiner ou ouvrir une porte. Conçu pour compléter le fauteuil roulant plutôt que le remplacer, Eve est fabriqué et ajusté sur mesure après prescription médicale. Aux Etats-Unis, Medicare prend en charge l'appareil comme orthèse personnalisée sous le code de facturation HCPCS K1007, pour les patients répondant aux critères d'éligibilité et de nécessité médicale. Wandercraft a constitué une équipe dédiée pour accompagner patients et soignants dans l'évaluation, le remboursement, le financement et la coordination avec cliniciens et assureurs. Cette homologation est notable car elle ne comporte aucune restriction liée au niveau neurologique de la lésion, contrairement aux exosquelettes déjà autorisés sur ce segment, ce qui élargit sensiblement la population de patients éligibles. Selon Wandercraft, ce périmètre reflète l'ampleur des données de sécurité, des preuves cliniques et des tests d'usabilité soumis à la FDA, une affirmation qui provient du communiqué de l'entreprise et reste à confirmer de façon indépendante. Pour le secteur de la robotique d'assistance, l'enjeu dépasse la prouesse d'équilibrage sans appui : c'est la prise en charge par Medicare qui change la donne, le coût élevé des exosquelettes personnels ayant longtemps freiné leur diffusion au-delà des centres de rééducation. En couplant homologation réglementaire et voie de remboursement, Wandercraft cherche à faire passer l'exosquelette personnel du statut de dispositif clinique ponctuel à celui de produit d'usage quotidien à domicile. Wandercraft, fondée à Paris, s'était fait connaître avec Atalante, exosquelette médicalisé déjà déployé en centres de rééducation, avant de développer Eve pour un usage personnel hors cadre clinique. Matthieu Masselin, cofondateur et directeur général de l'entreprise, présente ce lancement comme l'aboutissement de plusieurs années de développement robotique, en insistant sur l'infrastructure d'accompagnement bâtie autour du patient, de l'évaluation au service après-vente. La testeuse Caroline Laubach témoigne d'une autonomie retrouvée pour se déplacer dans son logement et interagir avec son entourage les mains libres. Sur un marché mondial de l'exosquelette personnel toujours concurrentiel, Eve se positionne comme le premier dispositif sans restriction de niveau lésionnel homologué par la FDA, un argument que Wandercraft compte exploiter pour accélérer les prescriptions et la couverture par les assureurs américains. La suite dépendra du rythme de déploiement effectif et de la capacité de l'entreprise française à industrialiser la fabrication sur mesure à plus grande échelle.

UEWandercraft, société parisienne, obtient une homologation FDA inédite et un remboursement Medicare aux Etats-Unis, renforçant la position d'un acteur français dans la robotique d'assistance et l'exosquelette personnel.

FR/EU ecosystemeReglementation
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Pipeline d'intégration simulation-réel pour l'entraînement et le déploiement de politiques VLA de manipulation par blocs
15arXiv cs.RO 

Pipeline d'intégration simulation-réel pour l'entraînement et le déploiement de politiques VLA de manipulation par blocs

Des chercheurs du laboratoire ISIR (Sorbonne Université, Paris) ont publié le 21 septembre 2026 sur arXiv (2609.21817) un protocole open-source de transfert simulation-vers-réel pour entraîner des modèles Vision-Language-Action (VLA) de manipulation. Sur un bras Franka FR3, des trajectoires expertes générées en simulation sont rejouées en boucle ouverte, tandis que les observations visuelles et proprioceptives réelles correspondantes sont enregistrées et converties dans un format compatible avec l'entraînement VLA, qui prédit des actions dans l'espace de pose de l'effecteur sous forme de chunks. La même chaîne de déploiement sert ensuite, en boucle fermée, à évaluer la politique entraînée sur un matériel identique. Les jeux de données sont publiés sur Hugging Face et le code sur GitLab (gitlab.isir.upmc.fr/kappel). L'enjeu vise le principal goulot d'étranglement de l'entraînement des VLA : la collecte de démonstrations réelles par téléopération humaine, coûteuse, lente et difficile à faire monter en échelle. En appariant chaque enregistrement réel à la trajectoire simulée qui l'a produit, le protocole offre surtout une mesure directe et chiffrée de l'écart sim-to-real, là où la plupart des annonces du secteur se contentent d'affirmer le problème résolu sans le quantifier. Pour les laboratoires et équipes d'intégration sans flotte de téléopération, l'outil permet de constituer des jeux d'entraînement reproductibles et de comparer objectivement des politiques VLA sur un même banc matériel plutôt que sur des vidéos de démonstration sélectionnées. Ce travail s'inscrit dans une course plus large aux modèles VLA, où des acteurs comme Physical Intelligence (Pi-0), NVIDIA (GR00T N2) ou Figure (Helix) misent sur de vastes jeux de données réelles collectés par téléopération, une dépendance que l'ISIR cherche justement à alléger. Le Franka FR3, bras à sept degrés de liberté du fabricant allemand Franka Robotics, est une plateforme standard des laboratoires de manipulation, sans lien avec les humanoïdes commerciaux comme Optimus ou Figure 03. Il s'agit ici d'une publication académique et non d'un produit ou d'un déploiement industriel : aucun chiffre de charge utile, de temps de cycle ou de volume n'est communiqué, l'ISIR misant sur l'adoption communautaire du code et des données pour que d'autres équipes reproduisent et étendent le protocole à d'autres plateformes robotiques.

UELe laboratoire français ISIR (Sorbonne Universite) publie un protocole et des données open-source qui renforcent la visibilité de la recherche européenne en robotique VLA et offrent aux équipes françaises sans flotte de téléopération un outil reproductible pour entrainer et comparer leurs propres politiques de manipulation.

FR/EU ecosystemePaper
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Comau automatise la préhension, la manutention et la palettisation pour Decathlon
16Robotics Business Review 

Comau automatise la préhension, la manutention et la palettisation pour Decathlon

Comau, groupe italien basé à Turin, a annoncé avoir conçu et validé un système de préparation de commandes testé dans les opérations logistiques e-commerce de Decathlon. Le projet s'inscrit dans MASTERLY, une initiative européenne destinée à accélérer la transition de la production de masse vers des systèmes de fabrication flexibles et personnalisables. La solution repose sur le cobot MyCo de Comau, piloté par une architecture logicielle basée sur ROS 2, associé à un préhenseur modulaire capable de gérer de façon autonome le picking, la manutention et la palettisation sur des flux de produits variables. Le système intègre aussi des capteurs avancés, de la reconnaissance d'objets par vision, un jumeau numérique et des outils d'orchestration, pour traiter des matériaux rigides, souples et poreux, typiques des colis e-commerce. Les partenaires incluent Decathlon, l'intégrateur système STAM basé à Gênes, et le consortium MASTERLY. Comau précise renforcer par ailleurs sa présence en intralogistique via les rachats d'Automha et d'Invent. Au-delà du discours d'Alessandro Piscioneri, responsable produits et solutions d'automatisation avancée chez Comau, qui vante une automatisation reconfigurable et centrée sur l'humain, le communiqué ne fournit aucun chiffre concret : ni payload, ni temps de cycle, ni volumétrie traitée, ni calendrier commercial. Il s'agit donc d'une validation technique menée dans un programme de recherche européen, pas d'un déploiement industriel confirmé chez Decathlon. L'intérêt réel tient à la capacité annoncée du préhenseur modulaire à manipuler des objets de formes, poids et textures hétérogènes sans reconfiguration lourde, un point de friction classique en fulfillment e-commerce où les références changent en continu. Pour les intégrateurs et décideurs logistiques, ce projet illustre la bascule vers une robotique plus générique et reconfigurable, plutôt que des cellules dédiées à un seul type de produit. Comau, issu de l'écosystème industriel italien historiquement lié à Fiat puis Stellantis, a fait de l'intralogistique un axe stratégique, combinant sa gamme de cobots MyCo, conçue pour une installation rapide et une reprogrammation facile, aux acquisitions d'Automha et d'Invent pour couvrir davantage la chaîne entrepôt et production. Decathlon, de son côté, multiplie les partenariats robotiques pour équiper sa logistique e-commerce, ayant déjà travaillé avec le français Exotec, ainsi qu'avec Geek+, PAL Robotics et Simbe Robotics, signe d'une stratégie d'évaluation multi-fournisseurs plutôt que d'un choix technologique unique. Comau indique que les enseignements tirés de MASTERLY viendront enrichir l'évolution de la plateforme MyCo et son portefeuille de solutions d'intralogistique avancée, sans préciser de calendrier de passage à l'échelle.

UELe projet implique Decathlon, entreprise française, ainsi que Comau et STAM (Italie) dans le cadre du programme européen MASTERLY, renforçant l'écosystème robotique logistique en Europe.

FR/EU ecosystemeOpinion
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AEON rejoint Humanoid Gym pour apprendre des tâches industrielles avant un déploiement de 1 000 robots
17Interesting Engineering 

AEON rejoint Humanoid Gym pour apprendre des tâches industrielles avant un déploiement de 1 000 robots

Hexagon Robotics et l'équipementier allemand Schaeffler, spécialiste des roulements et des technologies de mouvement, ont annoncé le mois dernier l'entrée du robot humanoïde AEON dans le Humanoid Gym, un centre d'entraînement industriel installé en Allemagne. Cette étape s'inscrit dans un partenariat stratégique entre les deux groupes visant à déployer au moins 1 000 unités AEON dans l'industrie au cours des prochaines années. Le site fonctionne selon un modèle en trois phases, entraînement, validation puis déploiement, appliqué à chaque nouvelle capacité avant que le robot ne soit autorisé à l'exercer en conditions réelles de production. Aucune des deux entreprises n'a communiqué de calendrier pour les déploiements individuels, ni précisé quelles tâches manufacturières AEON apprendra en premier. Aucun robot de la flotte annoncée n'est actuellement en service : l'arrivée dans le Humanoid Gym marque le début de la préparation industrielle, pas son aboutissement. Cette annonce illustre un écart récurrent dans le secteur des humanoïdes entre les objectifs de déploiement à grande échelle affichés par les fabricants et la réalité opérationnelle, où l'essentiel du travail reste concentré sur l'acquisition et la validation de capacités de base avant toute mise en production. L'absence de calendrier ou de tâches définies pour les 1 000 unités promises rappelle que cette annonce relève encore de la feuille de route stratégique plutôt que d'un produit déployé. Pour les intégrateurs industriels et les décideurs qui évaluent l'adoption de robots humanoïdes, le cas Schaeffler met en avant une dimension souvent sous-estimée : l'entreprise cliente doit elle-même bâtir une expertise interne en pilotage, en formation et en intégration des robots, en parallèle du développement des capacités du robot lui-même. La réussite d'un déploiement à grande échelle dépend donc autant de la maturité organisationnelle du site industriel que des progrès techniques de la machine. Le partenariat entre Hexagon Robotics et Schaeffler a été noué pour accélérer l'adoption de l'automatisation de nouvelle génération dans le secteur manufacturier ; l'entrée d'AEON dans le Humanoid Gym constitue l'étape suivante de cette collaboration, après les phases antérieures de développement du robot. Schaeffler y apporte sa connaissance des lignes de production automobile et industrielle, tandis que Hexagon Robotics fournit la plateforme robotique et ses capacités logicielles. Ce type de centre d'entraînement dédié rappelle les démarches d'autres acteurs du secteur humanoïde, comme Figure AI avec Figure 03, Tesla avec Optimus, ou les fournisseurs de modèles vision-langage-action tels que Pi-0 ou GR00T N2, qui cherchent tous à valider leurs robots sur des tâches industrielles concrètes avant une commercialisation élargie. Aucune date de première mise en service n'a été communiquée ; les deux partenaires indiquent seulement que le travail mené dans ce centre doit servir de fondation aux étapes suivantes, qui verront AEON passer progressivement du développement de capacités à une exploitation industrielle effective.

UELe partenariat associe l'allemand Schaeffler et Hexagon Robotics (groupe suédois) pour déployer jusqu'a 1000 robots AEON dans l'industrie manufacturière européenne, avec un centre d'entrainement installe en Allemagne.

FR/EU ecosystemeOpinion
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La robotique doit répondre aux grands défis écologiques et sociétaux
18Robot Magazine FR 

La robotique doit répondre aux grands défis écologiques et sociétaux

La France et l'Europe doivent-elles suivre la course technologique américano-chinoise en robotique, ou tracer une voie différente ? C'est la question que traite un entretien accordé à Robot Magazine par Catherine Simon, Conseillère Numérique Industriel pour la 5G, l'électronique et la robotique au Secrétariat général pour l'investissement (SGPI). Elle y retrace l'évolution de la robotique depuis les premières éditions du salon Innorobo, où les robots déployés restaient des outils industriels spécialisés pour des tâches répétitives en environnement contrôlé, malgré une diversité déjà réelle d'applications allant du médical à la logistique, en passant par l'agriculture et l'exploration en milieu extrême. Elle situe la rupture actuelle dans la convergence de l'IA générative et de la Physical AI, qui fait basculer la robotique vers le statut de « General Purpose Technology ». Elle identifie quatre moteurs de cette transformation : l'agentification autonome, qui permet une prise de décision en temps réel sans intervention humaine ; la perception multimodale combinant vision, toucher et audition ; l'apprentissage actif et par renforcement ; et l'intégration de modèles de langage (LLM) pour une interaction vocale et gestuelle plus naturelle, y compris pour des utilisateurs non experts. Ce cadrage est significatif pour les industriels et décideurs européens, car il formalise une ligne de démarcation stratégique avec les États-Unis et la Chine. Catherine Simon pointe la logique technocentrée de ces deux puissances, illustrée par des démonstrations de robots humanoïdes effectuant des saltos ou courant des marathons, des vitrines qu'elle distingue implicitement d'une réponse à un besoin réel. Elle plaide pour une approche inverse en France et en Europe, tirée par la demande des secteurs économiques stratégiques et par les urgences environnementales et sociétales, plutôt que par la course à la performance technique pour elle-même. Pour un intégrateur ou un COO industriel, ce positionnement suggère que les financements publics français chercheront à prioriser des marchés à besoins massifs et avérés plutôt qu'à soutenir des démonstrations robotiques spectaculaires sans débouché immédiat. Cette prise de position s'inscrit dans la mission du SGPI, qui pilote une partie des investissements technologiques de l'État français, dans un contexte de compétition mondiale sur l'IA physique et les humanoïdes largement dominée jusqu'ici par les annonces américaines et chinoises. Catherine Simon défend l'idée que la France et l'Europe disposent d'un écosystème complet, grands groupes industriels, PME innovantes, laboratoires de recherche et compétences techniques en matériel comme en logiciel, pour construire une offre compétitive. L'entretien ne comporte toutefois aucune annonce de produit, de pilote industriel ni de calendrier de déploiement précis : il s'agit d'une déclaration d'orientation stratégique destinée à peser sur les priorités d'investissement public, pas d'un bilan de réalisations. La suite qu'elle esquisse consiste à identifier les marchés porteurs où cet écosystème franco-européen pourrait se positionner face aux acteurs nord-américains et chinois.

UECette prise de position du SGPI vise a orienter les futurs financements publics français vers des marches robotiques a besoins avares plutôt que vers une course technologique face aux Etats-Unis et a la Chine.

FR/EU ecosystemeOpinion
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Inbolt aborde le problème du déploiement de l'IA physique à RoboBusiness
19Robotics Business Review 

Inbolt aborde le problème du déploiement de l'IA physique à RoboBusiness

Le fondateur et directeur général d'Inbolt, Rudy Cohen, interviendra le 20 octobre 2026 à 14h15 lors de la conférence RoboBusiness, qui se tient les 20 et 21 octobre à Santa Clara, en Californie. Sa présentation, intitulée "Physical AI Doesn't Have a Data Problem; It Has a Deployment Problem", s'appuiera sur des données de production issues de lignes chez Stellantis, Toyota et Ford. Inbolt, startup française fondée en 2019 par Cohen, passé par la recherche en mathématiques appliquées à l'École Normale Supérieure Paris-Saclay puis par un master entrepreneuriat à Polytechnique et HEC Paris, a levé 20 millions d'euros (23,2 millions de dollars) depuis sa création. L'entreprise revendique un déploiement dans plus de 100 usines en Europe, aux États-Unis et au Japon, pour plus de 40 millions de cycles robotiques exécutés, des chiffres avancés par la société elle-même et non vérifiés de manière indépendante. Sa technologie combine guidage visuel et préhension flexible: les robots saisissent des pièces selon les opportunités disponibles, puis une localisation en main permet d'ajuster la trajectoire en cours de mouvement. La couche de contrôle développée par Inbolt convertit des jumeaux numériques en exécution robotique en temps réel. Le discours de Cohen s'oppose frontalement au consensus dominant du secteur de l'IA physique, selon lequel les progrès dépendraient avant tout du volume et de la qualité des données d'entraînement, un raisonnement valable en laboratoire mais, selon lui, inadapté à l'usine. Le vrai goulot d'étranglement se situerait dans la boucle entre perception et mouvement, et dans ce qu'il appelle la "taxe d'intégration": les mois de conception de montages, de câblage et d'ajustements qui transforment chaque déploiement en projet à six chiffres. Cette thèse, qui sert aussi à positionner commercialement le produit d'Inbolt comme réponse à ce problème précis, apporte néanmoins un éclairage utile pour les intégrateurs et décideurs industriels engagés dans la course à l'IA physique et aux modèles vision-langage-action: elle suggère que la fermeture de la boucle à fréquence servo, plutôt que la taille des modèles fondation, conditionne la rentabilité réelle des déploiements. Elle rappelle aussi que l'IA physique est déjà rentable dans des applications industrielles précises et documentées, dans l'automobile notamment, loin des vitrines médiatiques des démonstrations humanoïdes. Inbolt illustre la présence, encore rare mais réelle, d'acteurs français dans la robotique industrielle pilotée par IA, aux côtés d'autres entreprises tricolores comme Wandercraft ou Exotec sur d'autres segments du marché. Contrairement aux protagonistes de la course humanoïde tels que Figure (Figure 03), Tesla (Optimus), Physical Intelligence (Pi-0) ou NVIDIA (GR00T N2), Inbolt se concentre sur le contrôle vision-guidé de bras robotiques industriels existants plutôt que sur des plateformes humanoïdes complètes. Cette intervention à RoboBusiness reste une présentation de conférence, et non une annonce produit ni un nouveau déploiement: elle vise à faire connaître la position d'Inbolt sur le marché en amont de l'événement, dont l'inscription est ouverte via l'organisateur Arrowfly, avec des tarifs réduits pour le monde académique, les associations et les groupes d'entreprises. Aucune nouvelle étape de déploiement ni nouveau client n'est annoncé au-delà de cette prise de parole.

UEInbolt, startup française fondée par Rudy Cohen, illustre une présence tricolore active dans la robotique industrielle pilotée par IA, avec des déploiements revendiqués dans des usines en Europe.

FR/EU ecosystemeActu
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Robot.com s'associe à Sodexo pour déployer davantage de robots de livraison sur trottoir
20Robotics Business Review 

Robot.com s'associe à Sodexo pour déployer davantage de robots de livraison sur trottoir

Robot.com, entreprise basée à San Francisco fondée en 2017 sous le nom Kiwibot, a annoncé un accord commercial de sept ans avec le groupe français de restauration collective Sodexo, qui prolonge un partenariat entamé en 2021 sur plusieurs campus universitaires nord-américains gérés par Sodexo. Selon Felipe Chavez Cortes, cofondateur et PDG de Robot.com, cité par The Robot Report, Sodexo emploie environ 400 000 personnes dans le monde dont 120 000 à temps plein aux États-Unis, et fait face à des pénuries de main-d'œuvre sur certains postes. Ce contrat de sept ans constitue, selon Cortes, le plus grand déploiement d'entreprise unique jamais signé par Robot.com. La flotte de robots de livraison R-Kiwi de la société a réalisé 2,4 millions de tâches sur des campus et des trottoirs urbains, avec plus de 500 unités actuellement en service à travers le pays, chiffres communiqués par l'entreprise elle-même et non vérifiés de façon indépendante. Robot.com prévoit d'ajouter à sa gamme le R-Dog, un robot quadrupède à roues et pattes capable, selon Cortes, de déposer directement les colis, de monter des escaliers, et de s'installer dans un véhicule autonome sans modification de celui-ci. Pour la fiabilité opérationnelle de ses flottes, l'entreprise s'appuie sur sa plateforme logicielle interne baptisée Remi et sur des partenariats avec Field AI et Physical Intelligence. Ce contrat intervient alors que plusieurs acteurs du secteur reculent sur la livraison en campus universitaire: Starship Technologies, l'un des pionniers du secteur, a récemment annoncé l'arrêt progressif de ses opérations sur les campus pour se recentrer sur la livraison de courses alimentaires. Robot.com fait donc un pari inverse, misant sur le campus comme environnement de test intermédiaire entre l'intérieur contrôlé et la rue urbaine dense. L'argument économique avancé par Cortes, une plateforme logicielle mêlant robotique classique et briques d'IA tierces, en partie financée par de la publicité embarquée sur les robots, illustre une recherche plus large de modèles de revenus hybrides pour rentabiliser des flottes dont le coût d'exploitation reste élevé. L'arrivée annoncée du R-Dog, capable de livrer sans intervention manuelle du destinataire, répond à une limite structurelle des robots à roues actuels, qui nécessitent que le client ouvre lui-même le compartiment. Mais à ce stade, le R-Dog demeure une annonce de produit à venir et non un système effectivement déployé, contrairement au R-Kiwi. Robot.com a été fondée en 2017 à San Francisco sous le nom Kiwibot avant de se rebaptiser. La relation avec Sodexo remonte à 2021, lorsque le groupe est devenu, selon Cortes, la première entreprise à déployer des robots de livraison alimentaire sur des campus universitaires américains, avant d'étendre ce type de déploiement plus largement dans le secteur de la restauration collective. Le marché de la livraison autonome sur trottoir reste dominé par un petit nombre d'acteurs, dont Starship Technologies, dont le repositionnement récent vers les courses alimentaires souligne les difficultés de rentabilité du modèle campus. Robot.com mise désormais sur la diversification de sa flotte, avec le R-Dog en complément du R-Kiwi, ainsi que sur ses partenariats technologiques avec Field AI et Physical Intelligence pour sécuriser le déploiement de nouvelles formes de robots. Aucune date précise n'a été communiquée pour le lancement opérationnel du R-Dog. L'entreprise doit par ailleurs être présente à l'événement RoboBusiness 2026, où ces développements devraient être détaillés.

UESodexo, groupe français, est partie prenante centrale de cet accord mais le déploiement des robots reste limite aux campus nord-américains, sans impact direct sur le marche français ou européen de la robotique.

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Danser avec REEM-C : une étude de communication physique et sociale entre robot et humain
21arXiv cs.RO 

Danser avec REEM-C : une étude de communication physique et sociale entre robot et humain

Une équipe de recherche publie une étude actualisée (arXiv:2408.05301, version 3) consacrée à la communication physique et sociale entre un robot humanoïde et un humain, testée à travers un scénario de danse en couple. La plateforme humanoïde à corps complet REEM-C, développée par l'entreprise espagnole PAL Robotics, tient le rôle du meneur et guide un partenaire humain en lui signalant les prochains pas via trois canaux de communication, haptique (contact physique), visuel et audio, utilisables seuls ou combinés. Pour cela, les chercheurs ont conçu une architecture de contrôle du corps entier scindée en deux : le haut du corps combine contrôle en admittance et en impédance pour gérer le contact physique avec le partenaire, tandis que le bas du corps reste en contrôle de position pour assurer l'équilibre et l'exécution des pas. Des expériences menées avec des participants humains ont permis de vérifier les performances du contrôleur et de comparer l'efficacité perçue et le confort des différentes modalités de communication. L'interaction physique-sociale homme-robot (psHRI) reste un point faible de la robotique humanoïde actuelle : la plupart des plateformes évitent le contact physique direct avec un humain ou le gèrent de façon rigide, ce qui limite les scénarios de collaboration rapprochée comme le guidage physique, l'assistance à la mobilité ou le co-portage de charges. En testant un robot qui initie et maintient un contact physique continu pour transmettre de l'information, l'étude sort du cadre habituel des démonstrations de manipulation ou de locomotion isolées et s'attaque directement à la lisibilité de l'intention robotique en contact rapproché. Pour les intégrateurs et chercheurs en robotique collaborative, les résultats sur la modalité jugée la plus efficace et la plus confortable, au-delà de la seule faisabilité technique du contrôleur, offrent des repères concrets pour concevoir des interfaces physiques en usine, en logistique ou en assistance à la personne, où le geste doit rester intuitif sans effort cognitif pour l'humain. REEM-C est la plateforme de recherche humanoïde de PAL Robotics, entreprise basée à Barcelone, déjà utilisée dans de nombreuses études académiques d'interaction homme-robot avant ce travail sur la danse meneur-suiveur. Cette publication s'inscrit dans un contexte où la majorité des annonces humanoïdes récentes, qu'il s'agisse de Figure 03, d'Optimus ou d'autres plateformes commerciales, mettent l'accent sur la manipulation autonome et la marche plutôt que sur la communication physique fine avec un partenaire humain. Il s'agit ici d'un travail de recherche académique, article arXiv en version révisée et non d'un produit commercialisé ni d'un déploiement industriel, dont l'objectif est de poser des bases méthodologiques pour des contrôleurs psHRI plus lisibles. Les auteurs évoquent des prolongements possibles vers d'autres scénarios de guidage physique au-delà de la danse, où ce type de communication multimodale pourrait s'appliquer à la rééducation ou à l'accompagnement de personnes à mobilité réduite.

UEPAL Robotics (Barcelone, Espagne) fait progresser via cette étude académique l'interaction physique homme-robot, un savoir-faire européen directement transférable a l'industrie, la logistique et l'assistance a la personne en UE.

FR/EU ecosystemePaper
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JAKA contre-attaque Teradyne Robotics dans le litige de brevets
22Robotics Business Review 

JAKA contre-attaque Teradyne Robotics dans le litige de brevets

Le fabricant chinois de bras collaboratifs JAKA Robotics a riposté le 3 septembre après avoir été poursuivi la semaine précédente par Teradyne Robotics, maison mère du danois Universal Robots, pour violation de brevets portant sur le matériel et le logiciel de ses cobots. Dans un communiqué transmis à The Robot Report, JAKA affirme avoir engagé une action en justice demandant une injonction contre ce qu'elle qualifie de déclarations publiques "fausses, trompeuses et préjudiciables" de la part de Teradyne. La société, basée à Shanghai, dit n'avoir reçu aucune communication directe de Teradyne ni de ses représentants légaux, et n'avoir vu aucun document judiciaire lié à l'affaire: elle affirme avoir appris les accusations uniquement via une annonce de Teradyne sur les réseaux sociaux. Selon JAKA, ses conseils juridiques n'avaient trouvé, au 2 septembre, aucune procédure pour contrefaçon de brevet ouverte contre elle, et The Robot Report n'avait à ce stade identifié aucun document de justice confirmant le dossier. JAKA revendique plus de 300 brevets déposés dans le monde et affirme avoir commandé deux analyses indépendantes de liberté d'exploitation avant son entrée sur le marché européen, sans qu'aucune ne signale de risque de contrefaçon. David Brandt, vice-président R&D et directeur technique d'Universal Robots, a répondu que la plainte avait bien été déposée devant les tribunaux de Copenhague et n'avait peut-être pas encore été signifiée à JAKA, ajoutant que le nombre de brevets détenus par JAKA importe peu, seule comptant leur solidité. Cette querelle, rendue publique de façon inhabituelle pour un contentieux de brevets dans la robotique, illustre les tensions croissantes entre fabricants occidentaux établis et nouveaux entrants chinois sur le marché des cobots. JAKA accuse Teradyne d'associer ses produits à une sécurité ou une qualité moindre en raison de leur "origine chinoise", une allégation qu'elle juge infondée puisque la sécurité d'un cobot dépend de l'intégration et de l'évaluation des risques, pas du pays de fabrication. JAKA parle d'une tentative de créer une "incertitude anticoncurrentielle" sur le marché. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, l'affaire ajoute un facteur de risque juridique à considérer lors du choix de bras collaboratifs chinois en Europe, à un moment où ces fournisseurs gagnent des parts de marché face à Universal Robots, longtemps leader incontesté du secteur. Universal Robots, pionnier danois des cobots fondé en 2005 et racheté par l'américain Teradyne en 2015, défend ainsi une position dominante face à JAKA Robotics, fondée à Shanghai en 2014 et en pleine expansion en Europe. La plainte de Teradyne vise la filiale allemande de JAKA et a été déposée devant un tribunal de Copenhague, sur le terrain historique d'Universal Robots. JAKA affirme de son côté avoir lancé une procédure distincte en Allemagne contre les déclarations publiques de Teradyne. Aucun document judiciaire n'a encore été rendu public de part et d'autre, et le statut exact de la signification reste incertain. The Robot Report indique poursuivre son suivi de l'affaire à mesure que de nouveaux dépôts et déclarations seront disponibles.

UELe litige oppose le cobotier danois Universal Robots (filiale Teradyne) au chinois JAKA devant les tribunaux de Copenhague et en Allemagne, ajoutant un risque juridique pour les intégrateurs européens qui envisagent des bras collaboratifs chinois.

FR/EU ecosystemeActu
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Vidéo : Hugging Face dévoile un minirobot en forme de canard capable de marcher, apprendre et patiner
23Interesting Engineering 

Vidéo : Hugging Face dévoile un minirobot en forme de canard capable de marcher, apprendre et patiner

Hugging Face a présenté Microduck, un petit robot bipède open source en forme de canard, développé avec l'entreprise française Pollen Robotics. Vendu 399 dollars, l'appareil doit commencer à être livré avant Noël 2026. Haut de 25 centimètres pour un poids inférieur à 800 grammes, Microduck embarque 15 moteurs, une caméra, un petit capteur de profondeur et deux centrales inertielles (IMU). Son bec articulé lui permet de saisir des objets, combinant locomotion et manipulation simple. Le robot sait marcher, s'asseoir, s'accroupir, se relever après une chute et même faire du roller skate. Il est livré avec des comportements pré-entraînés utilisables via une manette de jeu ou en suivant un point laser, mais ceux-ci ne sont qu'un point de départ : le logiciel complet (contrôle, simulation, apprentissage par renforcement, transfert sim-to-real) est publié en open source via deux dépôts distincts, l'un pour le SDK et le pilotage du robot, l'autre dédié à l'entraînement par renforcement. Ce lancement illustre une approche différente de la course aux humanoïdes dominée par des acteurs comme Figure, Tesla (Optimus) ou Physical Intelligence (Pi-0) : plutôt que viser des déploiements industriels à grande échelle, Hugging Face et Pollen Robotics misent sur l'accessibilité pour démocratiser l'expérimentation en IA physique. La taille réduite et la légèreté de Microduck rendent l'apprentissage par renforcement praticable sur un bureau ou en salle de classe, un processus coûteux et risqué sur des robots de taille humaine. La capacité de récupération après chute réduit aussi le besoin d'intervention manuelle entre deux essais, un point pratique souvent sous-estimé dans les démonstrations de recherche. Pour les intégrateurs et chercheurs, l'intérêt réside moins dans les prouesses physiques du robot que dans l'accès à une pile logicielle complète et ouverte pour tester le transfert simulation-vers-réel, un défi toujours non résolu de façon fiable en robotique malgré les progrès des modèles VLA à grande échelle. Ce lancement s'inscrit dans l'expansion des efforts robotiques de Hugging Face, qui cherche à étendre son modèle open source au-delà du logiciel vers le matériel physique, après d'autres initiatives de plateformes robotiques low-cost. Pollen Robotics, société française déjà connue pour ses travaux en robotique open source, apporte son expertise en conception matérielle et logicielle à ce projet. Microduck se positionne aussi comme un outil pour l'expérimentation multi-robots, avec des scénarios évoqués comme des courses ou du football entre plusieurs unités, permettant d'étudier la robotique multi-agents sans recourir à des robots humanoïdes coûteux. Le produit reste pour l'instant au stade de l'annonce, avec une commercialisation effective attendue d'ici la fin de l'année, et son adoption réelle par la communauté des développeurs et chercheurs déterminera si cette approche accessible peut réellement accélérer la recherche en apprentissage physique.

UEPollen Robotics, entreprise française, co-développe le matériel et le logiciel de Microduck avec Hugging Face, renforçant la place de la France dans la robotique open source accessible.

FR/EU ecosystemeActu
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Boucler la boucle sur le robot humanoïde Poppy : locomotion bipède par commande linéaire-quadratique et fonctions de coût apprises
24arXiv cs.RO 

Boucler la boucle sur le robot humanoïde Poppy : locomotion bipède par commande linéaire-quadratique et fonctions de coût apprises

Le Poppy Humanoid, robot bipède open source et bas coût conçu pour la recherche et l'enseignement en intelligence artificielle, ne disposait jusqu'ici d'aucune méthode publiée permettant une marche bipède fiable et sans assistance sur son matériel standard. Un nouvel article publié sur arXiv (2608.26505v1) comble cette lacune en présentant un contrôleur de marche en boucle fermée basé sur le régulateur linéaire quadratique (LQR), une technique classique de suivi de trajectoire. La méthode part de données collectées lors de la lecture en boucle ouverte d'une trajectoire de marche nominale, puis apprend une fonction de coût quadratique adaptée au contrôleur LQR pour améliorer la fiabilité du mouvement. Les auteurs valident empiriquement leur approche et démontrent une amélioration statistiquement significative des performances de marche par rapport à la simple lecture en boucle ouverte de la trajectoire. Ce travail illustre qu'un problème pratique persistant, la marche bipède fiable sur du matériel abordable, peut être résolu par du contrôle classique combiné à une fonction de coût apprise, sans recourir à des modèles massifs de type VLA (vision-language-action) ni à des actionneurs coûteux. Pour les équipes de recherche et les établissements d'enseignement qui utilisent des plateformes humanoïdes low-cost, ce résultat offre une méthode reproductible et documentée là où la littérature restait silencieuse, à l'opposé des annonces spectaculaires mais souvent peu vérifiables des programmes humanoïdes commerciaux. L'apport tient moins à la performance brute qu'à la démonstration qu'une boucle fermée bien conçue referme l'écart entre trajectoire planifiée et exécution réelle sur un robot contraint en puissance et en précision d'actionnement. Poppy est un projet robotique ouvert né dans les laboratoires français, historiquement associé à l'équipe Flowers de l'Inria à Bordeaux, pensé dès l'origine pour être imprimable en 3D, peu coûteux et accessible aux chercheurs et enseignants plutôt qu'à un usage industriel. Il se distingue nettement des programmes humanoïdes commerciaux à forte capitalisation comme Figure, Tesla Optimus ou Unitree, qui misent sur des actionneurs propriétaires haut de gamme. L'article ne mentionne pas de déploiement au-delà du cadre expérimental, mais ouvre la voie à des extensions vers des allures plus dynamiques et à une adoption communautaire élargie de la méthode.

UELe robot Poppy, issu des laboratoires français et historiquement lie a l'équipe Flowers de l'Inria a Bordeaux, bénéficie d'une méthode de marche reproductible utile aux équipes de recherche et d'enseignement européennes utilisant cette plateforme open source.

FR/EU ecosystemePaper
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Teradyne Robotics intensifie sa lutte contre les copies de cobots
25Robotics Business Review 

Teradyne Robotics intensifie sa lutte contre les copies de cobots

Teradyne Robotics, maison mère du fabricant de cobots Universal Robots, a déposé une plainte pour contrefaçon de brevets contre la filiale allemande de l'entreprise chinoise JAKA Robotics. La plainte, déposée devant la division locale de Copenhague de la Juridiction unifiée du brevet (UPC), vise plusieurs brevets couvrant à la fois le matériel et le logiciel des bras collaboratifs d'Universal Robots. Selon David Brandt, vice-président R&D et directeur technique d'Universal Robots, l'entreprise a acheté un robot JAKA après avoir constaté des ressemblances frappantes avec ses propres bras à limitation de force et de puissance, et l'examen du produit a révélé une possible contrefaçon. Le choix de Copenhague s'explique par des actes d'infraction allégués survenus au Danemark et dans d'autres États membres de l'UE. Il s'agit du second contentieux majeur de Teradyne Robotics contre un acteur chinois en Europe cette année : en février 2026, l'entreprise avait déjà attaqué la filiale allemande d'Elite Robots pour contrefaçon de droits d'auteur, obtenant en avril une injonction préliminaire du tribunal régional de Hambourg interdisant à Elite Robots Allemagne de commercialiser les logiciels et produits litigieux, procédure toujours en cours. JAKA n'a pas répondu aux sollicitations du Robot Report. Une décision de l'UPC aurait une portée géographique large : elle pourrait s'appliquer dans 17 des 18 États membres de l'UE participant à l'UPC, ainsi que dans des pays tiers comme le Royaume-Uni et l'Espagne. Pour les intégrateurs et acheteurs de cobots, cette affaire illustre un durcissement net de la défense de propriété intellectuelle face à la montée de fabricants chinois proposant des bras collaboratifs aux caractéristiques très proches des standards occidentaux. Une victoire de Teradyne pourrait forcer des ajustements de gamme, des retraits de marché ou des accords de licence pour plusieurs fournisseurs chinois actifs en Europe, et pèsera sur les décisions d'achat des industriels, qui évaluent désormais la solidité juridique de leurs fournisseurs autant que le prix. Jean-Pierre Hathout, président du groupe Teradyne Robotics, a affirmé que l'entreprise n'accepterait pas la copie illégale de technologies protégées, un discours qui traduit une stratégie assumée de contentieux répétés plutôt qu'un cas isolé. Universal Robots structure aujourd'hui son offre en deux gammes : la UR Series (UR8 Long, UR15, UR18, UR20, UR30), avec des charges utiles de 10 à 35 kg et une portée allant jusqu'à 1750 mm, et l'e-Series, plus compacte (UR3e, UR7e, UR12e, UR16e), avec des charges de 3 à 16 kg et des portées de 500 à 1300 mm. JAKA aligne un catalogue tout aussi étendu, articulé autour des séries Zu, Pro, S, AL, A et Mini, plus le MiniCobo. La famille Zu s'étend du Zu3 au Zu30, avec par exemple le Zu5 (5 kg, 954 mm) et le Zu18 (18 kg, 1073 mm), tandis que la série Pro (Pro5, Pro12, Pro16) cible des usages plus exigeants. Cette comparaison de portefeuilles, mise en avant par Teradyne lui-même à l'appui de sa plainte, devrait occuper une place centrale dans l'instruction du dossier devant l'UPC.

UEUne décision de l'UPC siégeant a Copenhague pourrait s'appliquer dans 17 des 18 Etats membres de l'UE, affectant directement l'accès au marche européen des fabricants chinois de cobots comme JAKA et pesant sur les choix d'approvisionnement des industriels français et européens.

FR/EU ecosystemeReglementation
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Votre robot est-il vraiment écologique ? Et autres questions gênantes
26Robohub 

Votre robot est-il vraiment écologique ? Et autres questions gênantes

Présenté lors d'ICRA en juin, le projet Robotics Eco-Label, piloté par Bram Vanderborght de la Vrije Universiteit Brussel (Belgique), propose un outil web léger pour quantifier l'empreinte environnementale des robots sur l'ensemble de leur cycle de vie, de l'extraction de terres rares jusqu'à la fin de vie. Le toolkit décompose un robot en sept catégories (matériaux, sources d'énergie, capteurs, processeurs, actionneurs, conception, recyclabilité) évaluées selon cinq métriques : conservation des ressources, prolongation du cycle de vie, empreinte carbone, efficacité énergétique et circularité. Ces scores sont combinés dans une matrice pondérée pour produire un Eco-Score de 0 à 100, avec un outil d'autoévaluation interactif déjà accessible en ligne. Le projet fait partie d'une série d'initiatives financées par les IEEE RAS Sustainability Grants, dont une seconde, dirigée par Antun Skuric, a développé une plateforme open-source pour dimensionner les cobots : l'utilisateur définit l'espace de travail, la charge utile (payload) et la trajectoire requis, et l'outil identifie le robot de masse minimale capable de répondre au besoin, avec visualisation interactive de l'espace atteignable et des configurations. Une troisième initiative, SolarPeer 360, menée par Umar Adetola Abdulganiyy, étudiant à la Federal University of Technology de Minna (Nigeria), applique la robotique solaire à la pauvreté énergétique qui prive plus de 90 millions de Nigérians d'un accès fiable à l'électricité. Ces initiatives répondent à un angle mort du secteur : la robotique se vend souvent comme un outil de durabilité (nettoyage de rivières, tri des déchets, inspection d'infrastructures renouvelables) sans que personne ne mesure le coût environnemental de fabrication et d'exploitation des robots eux-mêmes. En donnant aux ingénieurs et aux acheteurs un score comparable, l'Eco-Label pourrait devenir un argument concurrentiel pour les fabricants et un critère d'achat pour les intégrateurs, sur le modèle d'une étiquette énergétique appliquée à la robotique industrielle. L'outil de Skuric cible un problème plus concret pour les décideurs B2B : la surspécification, c'est-à-dire l'achat de robots plus gros ou plus capables que nécessaire, qui gonfle inutilement le coût matériel, l'empreinte énergétique et l'usure sur toute la durée de vie d'un cobot. Ces deux projets partagent toutefois une limite : les pondérations utilisées pour calculer l'Eco-Score ne sont pas encore fixées, ce qui en fait pour l'instant des prototypes de recherche plutôt que des standards industriels prêts à l'emploi. Ces travaux s'inscrivent dans l'effort plus large de l'IEEE Robotics and Automation Society pour faire de la durabilité un axe visible de la recherche, de l'enseignement, de la conception et du déploiement en robotique, via son programme de Sustainability Grants dont plusieurs lauréats ont été présentés à ICRA en juin. Contrairement aux standards environnementaux déjà matures dans l'électronique grand public ou l'automobile, la robotique ne disposait jusqu'ici d'aucun outil dédié pour chiffrer son empreinte, un vide que l'équipe de Vanderborght cherche à combler en ajoutant des fonctionnalités communautaires permettant aux chercheurs de comparer leurs approches et de partager des études de cas. La suite dépendra en grande partie de la capacité du consortium à fixer des pondérations consensuelles pour l'Eco-Score et à obtenir une adoption au-delà du cercle académique, tandis que SolarPeer 360, encore à un stade universitaire au Nigeria, montre que cette réflexion sur la durabilité s'étend désormais au-delà des laboratoires occidentaux vers des contextes où la robotique pourrait directement contribuer à réduire la pauvreté énergétique.

UELe projet Eco-Label est pilote par la Vrije Universiteit Brussel (Belgique) via les IEEE RAS Sustainability Grants et pourrait donner aux intégrateurs et acheteurs européens un premier critère standardise pour comparer l'empreinte environnementale des robots industriels.

FR/EU ecosystemePaper
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Le beanbot inspiré du haricot sauteur se déplace de façon surprenante sans moteur ni logiciel
27Interesting Engineering 

Le beanbot inspiré du haricot sauteur se déplace de façon surprenante sans moteur ni logiciel

Des chercheurs du département de robotique bio-inspirée souple de l'Institut italien de technologie (IIT) ont développé BeanBot, un robot dépourvu de moteurs, de batteries, d'électronique et de calculateur embarqué. Inspiré du haricot sauteur mexicain, dont les mouvements erratiques sont en réalité causés par une larve de papillon logée dans la gousse, l'appareil combine un ressort en alliage à mémoire de forme (SMA) et une coque légère en forme de haricot imprimée en 3D. Des aimants maintiennent le ressort comprimé pendant qu'il emmagasine de l'énergie thermique ; une fois chauffé entre 70 et 80°C, il libère brusquement cette énergie et propulse le robot dans les airs. La forme de la coque, un côté courbe et deux côtés plats, détermine ensuite si l'engin roule, glisse, bascule ou se stabilise pour rebondir. Les essais montrent des sauts atteignant 30 centimètres de haut, des roulements sur environ 80 centimètres, et une capacité à grimper des pentes de 10 à 18 degrés selon le réglage de la force magnétique. La coque pèse 3,8 grammes et le module de saut environ 8 grammes. Sur 92 sauts testés, 81,5 % ont généré des mouvements secondaires (roulement, glissement, rebond ou bascule). Le cycle complet reste lent : 30 à 180 secondes pour s'activer, puis 130 à 140 secondes de récupération entre deux sauts. L'intérêt de BeanBot ne réside pas dans la performance mais dans le principe démontré : c'est l'interaction entre la forme du corps et la surface rencontrée qui produit la diversité des mouvements, sans capteur ni logiciel de contrôle. Ce concept, dit de calcul morphologique, tranche avec la trajectoire dominante de la robotique humanoïde actuelle, où des modèles vision-langage-action de plus en plus lourds (VLA) pilotent des machines toujours plus instrumentées. Pour les chercheurs en robotique souple et en micro-robotique, ce type d'approche ouvre des pistes pour des robots low-cost, résistants aux chocs et capables de se déplacer dans des environnements imprévisibles (gravats, terrains accidentés) sans dépendre d'une électronique fragile ou d'une puissance de calcul embarquée. Le phénomène du haricot sauteur, connu depuis longtemps en biologie, sert ici de point de départ conceptuel plutôt que de modèle à copier fidèlement : les chercheurs ont recombiné le principe du déclenchement thermique avec une géométrie de coque optimisée pour multiplier les modes de déplacement. BeanBot s'inscrit dans la lignée des recherches en robotique passive et en dynamique corporelle exploitée comme substitut au contrôle actif, un champ où l'IIT est déjà actif via son département de robotique souple bio-inspirée. Aucune application commerciale ni déploiement n'est annoncé à ce stade : il s'agit d'une démonstration de faisabilité en laboratoire. Les auteurs indiquent vouloir améliorer les matériaux à mémoire de forme pour abaisser la température de déclenchement et réduire le temps de cycle, condition nécessaire avant d'envisager des usages pratiques au-delà de la preuve de concept.

UEL'IIT, institut de recherche italien reconnu en robotique bio-inspirée, illustre la capacité de l'écosystème de recherche européen à explorer des alternatives low-cost aux robots pilotés par IA lourde.

FR/EU ecosystemePaper
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Souveraineté robotique : l’Europe doit-elle avoir son propre « Airbus des robots » ?
28Robot Magazine FR 

Souveraineté robotique : l’Europe doit-elle avoir son propre « Airbus des robots » ?

L'argument central de ce texte d'analyse est que l'Europe, qui a construit Airbus dans l'aéronautique ainsi que des filières spatiale, nucléaire et automobile de premier plan, n'a pas d'équivalent industriel pour la nouvelle génération de robots. La robotique, longtemps cantonnée à des bras industriels programmés pour des tâches répétitives en environnement contrôlé, évolue vers des machines mobiles polyvalentes (cobots, robots mobiles, humanoïdes) grâce aux progrès de l'intelligence artificielle, de la vision par ordinateur et des systèmes de préhension. Aux États-Unis, les investissements massifs en IA se prolongent désormais dans l'humanoïde et la « Physical AI ». La Chine, elle, mise sur son avantage industriel : une chaîne d'approvisionnement déjà capable de produire à grande échelle moteurs, batteries, capteurs, électronique et pièces mécaniques. Le texte ne cite aucun chiffre d'investissement précis ni date d'échéance : il s'agit d'un plaidoyer stratégique et non d'une annonce de programme concret, et cette absence de données chiffrées mérite d'être notée. L'enjeu dépassé la course à la démonstration la plus spectaculaire en vidéo. Ce qui déterminera les rapports de force, selon l'auteur, c'est la maîtrise de toute la chaîne de valeur : composants, fabrication, logiciels, modèles d'IA, données d'entraînement, maintenance, et surtout la capacité à produire des milliers puis des millions d'unités. Si les robots deviennent assez polyvalents pour exécuter une large gamme de tâches, ils cesseront d'être un simple investissement industriel pour devenir une nouvelle forme de force de travail, ce qui déplace la question vers un enjeu de souveraineté comparable à l'aéronautique ou aux semi-conducteurs. Pour les intégrateurs et décideurs industriels européens, le message est clair : l'Europe dispose déjà d'industriels reconnus, de laboratoires solides et d'un tissu manufacturier étendu (automobile, aéronautique, logistique, énergie, santé, agroalimentaire) pouvant servir de terrain d'expérimentation, mais elle bute historiquement sur le passage à l'échelle, faute de capital, à cause de la fragmentation du marché et du manque de coordination entre États. C'est ce constat qui motive la comparaison avec Airbus, né du regroupement des compétences, financements et ambitions de plusieurs pays européens face à une industrie capitalistique dominée par les Américains. L'auteur ne propose pas de fusionner les fabricants européens ni de créer un humanoïde unique, mais de mutualiser les technologies critiques que toute l'industrie devra maîtriser : actionneurs, moteurs, capteurs, systèmes de vision, électronique embarquée, modèles d'IA dédiés au monde physique et logiciels de contrôle. Aucun pilote, financement ou calendrier n'est annoncé à ce stade ; le texte reste une réflexion prospective, qui se termine d'ailleurs sur une phrase inachevée évoquant les « futurs champions européens », sans nommer d'acteurs précis ni de feuille de route.

UECe texte plaide directement pour une stratégie industrielle robotique européenne mutualisée, sur le modèle d'Airbus, présentée comme un enjeu de souveraineté pour l'UE face aux Etats-Unis et a la Chine.

FR/EU ecosystemeOpinion
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Guardian : détection des erreurs de planification et d'exécution robotiques par modèles vision-langage
29arXiv cs.RO 

Guardian : détection des erreurs de planification et d'exécution robotiques par modèles vision-langage

Des chercheurs du laboratoire Willow, rattaché à l'INRIA et à l'École normale supérieure de Paris (di.ens.fr/willow), ont publié Guardian, un modèle vision-langage (VLM) entraîné pour détecter les erreurs de planification et d'exécution dans la manipulation robotique. Pour l'entraîner, l'équipe a construit GuardianFail-36k, un jeu de données de 36 000 exemples générés automatiquement en perturbant des trajectoires de manipulation réussies, à la fois dans le simulateur RLBench et sur le jeu de données réel BridgeDataV2 (bras robotiques réels). Ces perturbations produisent des échecs jugés représentatifs de la distribution réelle des pannes, chacun accompagné d'un raisonnement structuré étape par étape généré par des VLM. Guardian, conçu pour raisonner sur plusieurs points de vue caméra simultanément, est ensuite testé sur trois benchmarks qu'il n'a jamais vus à l'entraînement: RoboFail, RoboVQA, et UR5-Fail, un nouveau benchmark introduit par les auteurs eux-mêmes. Le papier, référencé arXiv:2512.01946 (version 4, republication), met à disposition code, données et modèles en accès libre. L'enjeu dépasse la simple classification d'erreurs: les modèles VLA (vision-language-action) qui pilotent aujourd'hui les bras et humanoïdes manquent d'un mécanisme fiable pour savoir quand ils échouent, ce qui limite leur robustesse en environnement réel. Les auteurs pointent explicitement le goulot d'étranglement du secteur, la rareté et le manque de diversité des données d'échec pour entraîner ces détecteurs, et y répondent par une génération synthétique à grande échelle plutôt que par une simple collecte. Résultat concret rapporté dans le papier: une fois couplé à une politique de manipulation pilotée par LLM, Guardian améliore de façon mesurable le taux de succès des tâches, aussi bien en simulation qu'en conditions réelles. Cela suggère qu'une boucle de détection d'échec et de reprise, plutôt qu'une exécution en boucle ouverte, devient un ingrédient nécessaire pour fiabiliser des politiques de manipulation à l'échelle industrielle. Il s'agit toutefois d'un résultat de recherche évalué sur benchmarks académiques, non d'un déploiement commercial ou d'un produit intégré à une flotte de robots. Ce travail s'inscrit dans la lignée des recherches sur les politiques génératives de manipulation (VLA), où des benchmarks comme RoboFail et RoboVQA existaient déjà mais souffraient justement du manque de données d'échec exploitables, limitant la capacité de généralisation des détecteurs entraînés dessus. En publiant conjointement un pipeline de génération de données, un dataset à 36 000 exemples et un nouveau benchmark UR5, Willow cherche à établir un standard reproductible pour la vérification d'échecs en robotique, un sujet jusqu'ici traité de façon fragmentée. L'ouverture du code et des modèles laisse la porte ouverte à une intégration par d'autres équipes de recherche ou industriels développant leurs propres piles VLA, sans qu'aucun calendrier de déploiement pilote ou d'industrialisation ne soit mentionné à ce stade.

UELe laboratoire Willow (INRIA/ENS Paris) publie en open source un modèle et un dataset renforçant la recherche européenne en robustesse des politiques VLA pour la manipulation robotique.

FR/EU ecosystemePaper
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CAVERS : données SLAM multimodales d'une grotte karstique naturelle avec capture de mouvement de référence
30arXiv cs.RO 

CAVERS : données SLAM multimodales d'une grotte karstique naturelle avec capture de mouvement de référence

Une équipe de robotique de l'université de Malaga, en Espagne, a publié CAVERS, un jeu de données multimodal pour la navigation autonome en grotte, doté d'une vérité terrain de mouvement par capture de mouvement. Les enregistrements ont eu lieu dans deux salles distinctes de la Cueva de la Victoria, une grotte karstique naturelle près de Malaga, sous forme de 24 séquences totalisant environ 335 Go. Le dispositif combine une caméra RGB-D-I Intel RealSense D435i, une caméra thermique proche infrarouge Optris PI640i et un LiDAR Velodyne VLP-16, portés à la main ou montés sur un robot à roues, dans l'obscurité totale comme sous éclairage artificiel. Un système Optitrack installé directement dans la grotte fournit, pour la plupart des séquences, une pose à 6 degrés de liberté et une vitesse précises au millimètre, échantillonnées à 120 Hz. Sept algorithmes de SLAM et d'odométrie de l'état de l'art ont été testés, couvrant les approches visuelles, visuo-inertielles, thermo-inertielles et par LiDAR, ainsi qu'un pipeline de reconstruction 3D. L'ensemble est publié en libre accès sur GitHub, sous le dépôt spaceuma/cavers. Contrairement aux mines ou tunnels artificiels, les grottes karstiques combinent géométrie irrégulière, surfaces mouillées réfléchissantes, éclairage quasi nul et galeries ramifiées, un cocktail qui met en échec de nombreux algorithmes de localisation conçus pour des environnements plus structurés. Les jeux de données publics couvrant ce terrain restent rares et limités en modalités de capteurs, ce qui freine la comparaison rigoureuse des méthodes existantes. En associant une vérité terrain millimétrique à quatre modalités de capteurs synchronisées, CAVERS permet d'évaluer objectivement la dérive et la robustesse des pipelines visuels, thermiques et LiDAR en conditions extrêmes, un enjeu direct pour la robotique de spéléologie automatisée, les missions de recherche et sauvetage souterraines, et l'exploration de cavités planétaires comme les tubes de lave lunaires ou martiens, un terrain suivi de près par les agences spatiales. Le projet émane du laboratoire de robotique spatiale SPACEUMA de l'université de Malaga, dont les travaux portent habituellement sur la navigation de rovers pour l'exploration extraterrestre, ce qui explique le choix d'une grotte karstique comme analogue terrestre de cavités planétaires difficiles d'accès. Il s'agit d'une publication de recherche accompagnée de code et de données ouvertes, et non d'un produit commercialisé : aucun déploiement opérationnel n'est annoncé, seulement un benchmark destiné à la communauté scientifique. La version disponible correspond à une révision, v2, d'un article déjà soumis sur arXiv. D'autres jeux de données existent pour les mines et tunnels, notamment issus du DARPA Subterranean Challenge, mais CAVERS cible spécifiquement l'environnement karstique naturel avec une vérité terrain de très haute précision, ouvrant la voie à de futures comparaisons entre robots à roues et capteurs portés à la main.

UECe jeu de données est publie par le laboratoire SPACEUMA de l'université de Malaga (Espagne), renforçant les ressources européennes ouvertes pour la recherche en navigation robotique souterraine et spatiale.

FR/EU ecosystemePaper
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Schaeffler prévoit la production en série de réducteurs pour robots humanoïdes en 2027
31Robotics Business Review 

Schaeffler prévoit la production en série de réducteurs pour robots humanoïdes en 2027

Schaeffler Technologies AG, groupe industriel allemand basé à Herzogenaurach (avec un siège américain à Fort Mill, en Caroline du Sud), a annoncé avoir achevé les tests de validation de ses réducteurs à onde de déformation "formés" (formed strain wave gearboxes), conçus spécifiquement pour les actuateurs de robots humanoïdes. L'entreprise prévoit de démarrer la production en série en 2027, d'abord en Allemagne, puis dans d'autres régions du monde. Contrairement à l'usinage de précision classique, qui façonne la géométrie des dents par enlèvement de matière et prend plusieurs minutes, Schaeffler utilise un procédé de formage qui obtient la forme voulue en quelques secondes grâce à des forces de pressage élevées. Le fabricant affirme obtenir des couples et rendements comparables à ceux des réducteurs usinés classiquement, avec une réduction des coûts de fabrication de plus de 25% et une baisse de la consommation de matière de plus de 75%. Schaeffler indique avoir déjà livré plus de deux millions de ces réducteurs formés à l'industrie automobile mondiale au cours des dix dernières années, une expertise qu'elle entend transposer à la robotique humanoïde. David Kehr, président de la division robotique humanoïde du groupe, a porté l'annonce. Les réducteurs à onde de déformation sont des composants centraux des actuateurs, qui représentent à eux seuls environ la moitié du coût total de fabrication d'un robot humanoïde. En identifiant l'usinage de précision comme un goulot d'étranglement potentiel pour la montée en volume du secteur, Schaeffler se positionne non pas comme constructeur de robots, mais comme fournisseur de composants critiques, un rôle "pelles et pioches" qui pourrait peser lourd dans la baisse du coût total des humanoïdes si les intégrateurs et les fabricants de robots adoptent cette technologie. Pour les décideurs industriels, l'enjeu dépasse la démonstration technologique: il s'agit de savoir si la chaîne d'approvisionnement des actuateurs peut suivre le rythme des annonces de déploiement des humanoïdes, un point sur lequel le secteur reste encore largement en phase de préproduction plutôt que de fabrication de masse effective, l'échéance 2027 avancée par Schaeffler restant à confirmer. Schaeffler s'appuie sur son expérience automobile et sa maîtrise industrielle du réducteur à onde de déformation, un composant qu'elle produit depuis des décennies pour d'autres applications, pour légitimer son entrée sur ce marché. Le groupe précise qu'il déploie déjà des robots humanoïdes au sein de sa propre chaîne de valeur mondiale, ce qui lui donne, selon Kehr, une connaissance directe des exigences de cette technologie avant même de vendre le composant à des tiers. Ce positionnement l'oppose à des fournisseurs spécialisés existants dans les réducteurs harmoniques et cycloïdaux, tandis que le secteur des humanoïdes, porté par des acteurs comme Figure, Tesla ou Boston Dynamics, cherche justement à réduire drastiquement le coût de ses actuateurs pour espérer une commercialisation à grande échelle.

UESchaeffler, groupe industriel allemand, ancre en Allemagne la production de reducteurs critiques pour humanoides, renforçant potentiellement la chaine d'approvisionnement europeenne du secteur.

FR/EU ecosystemeOpinion
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GOAG : un planificateur de préhension génératif et agnostique à l'objet pour la manipulation robotique dextérique
32arXiv cs.RO 

GOAG : un planificateur de préhension génératif et agnostique à l'objet pour la manipulation robotique dextérique

CEA-List, laboratoire public français rattache au CEA Tech, publie sur arXiv (2608.19759) GOAG, un planificateur génératif de prises pour mains robotiques multi-doigts, conçu pour se généraliser a de nouveaux objets sans données d'entrainement spécifiques. Le modèle apprend uniquement la distribution des points de contact propres a une pince donnée, en exploitant le fait que pince et objet partagent la même géométrie de surface au point de contact; les caractéristiques de l'objet ne sont intégrées qu'au moment de l'inférence. Teste sur le protocole standard MultiDex, en simulation et en conditions réelles avec plusieurs pinces issues de la littérature, GOAG atteint un taux de réussite moyen de 86,93%, un niveau comparable aux meilleures méthodes entraînées spécifiquement sur ce jeu de données, avec une génération de prises nettement plus rapide. Code source et vidéos de démonstration sont publies sur cea-list.github.io/goagweb. Cette approche cible directement le principal frein a l'industrialisation de la manipulation dexterale: la plupart des planificateurs appris échouent des qu'ils rencontrent un objet absent de leur jeu d'entrainement, imposant un cycle de collecte de données couteux a chaque nouvelle référence. En découplant l'apprentissage du gripper de celui des objets, GOAG promet aux intégrateurs logistiques et industriels une adaptation plus rapide a de nouveaux produits, sans ré-entrainement systématique. Les chiffres avances, 86,93% de réussite et une vitesse de génération supérieure, restent toutefois ceux d'un benchmark académique contrôle et d'un preprint non encore évalué par les pairs: la généralisation a des objets totalement inédits en environnement de production reste a démontrer a plus grande échelle. Ce travail s'inscrit dans la recherche en planification de prise par apprentissage profond, un domaine largement domine par des méthodes entraînées objet par objet, des pinces parallèles simples aux mains anthropomorphes a haut nombre de degrés de liberté. En choisissant de généraliser via la géométrie du gripper plutôt que via des jeux de données d'objets toujours plus vastes, CEA-List se positionne sur un axe distinct de celui des groupes misant sur des modèles vision-langage-action entraines a grande échelle. Aucun pilote industriel ni calendrier de transfert technologique n'est annonce dans l'article; la suite logique consiste a valider l'approche sur un plus large éventail de pinces dexterales et d'objets non vus, avec une intégration possible dans des plateformes robotiques existantes.

UECEA-List, laboratoire public francais rattache au CEA Tech, publie une methode de planification de prise robotique dexterale dont le code ouvert pourrait interesser les integrateurs industriels europeens en logistique et manufacturing.

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CoToGrasp : synthèse de prise dextérique conditionnée par la topologie de contact via apprentissage d'espace de travail canonique
33arXiv cs.RO 

CoToGrasp : synthèse de prise dextérique conditionnée par la topologie de contact via apprentissage d'espace de travail canonique

Des chercheurs du CEA-List, l'institut des systèmes numériques intelligents du Commissariat à l'énergie atomique, publient sur arXiv (référence 2608.19776, préimpression datée du mois d'août 2026) un nouveau système baptisé CoToGrasp, dédié à la synthèse de prises dextres pour mains robotiques. Contrairement aux planificateurs de prise classiques qui optimisent uniquement la stabilité physique d'un objet saisi, CoToGrasp conditionne la génération de la prise sur une topologie de contact précise, c'est-à-dire la manière dont les doigts doivent se répartir sur l'objet pour permettre une tâche fonctionnelle en aval, comme tenir un outil par le bon endroit pour l'utiliser ensuite. Pour éviter le recours à des jeux de données annotés objet par objet, jugés trop coûteux à constituer, le modèle est entraîné de façon entièrement agnostique à l'objet, via un espace de travail canonique qui projette les caractéristiques locales de l'objet dans un référentiel centré sur la pince, découplant ainsi l'intention fonctionnelle de la géométrie propre à chaque objet. Évalué sur le jeu de données à grande échelle DexGraspNet, CoToGrasp revendique des performances supérieures aux planificateurs existants guidés par taxonomie, et une généralisation en zero-shot à des objets jamais vus à l'entraînement. Les auteurs indiquent aussi avoir validé la faisabilité cinématique des prises générées sur une plateforme robotique physique. L'intérêt de ce travail réside dans la distinction qu'il pose entre pouvoir saisir un objet et le saisir correctement pour l'usage prévu, un problème que la plupart des planificateurs industriels ignorent en se limitant à la stabilité mécanique. En contournant le besoin de données annotées par objet, l'approche s'attaque à un goulot d'étranglement connu du conditionnement par taxonomie de prise humaine, ce qui pourrait intéresser les intégrateurs travaillant sur la manipulation dextre fonctionnelle, comme la préhension d'outils ou le transfert d'objets à un humain, plutôt que le simple pick-and-place. Le travail s'inscrit dans la recherche académique en manipulation dextre, où DexGraspNet sert de référence de comparaison standard pour les planificateurs guidés par taxonomie. Il s'agit d'une préimpression arXiv non encore évaluée par les pairs, avec une seule plateforme robotique physique testée à ce stade: la validation reste donc préliminaire, et les auteurs renvoient au site du projet, cea-list.github.io/cotograspweb, où le code doit être publié pour permettre une vérification indépendante des résultats annoncés.

UECEA-List, institut francais du CEA, publie une avancee de recherche en manipulation dextre robotique, renforcant l'expertise academique francaise dans un domaine cle pour l'industrie et la robotique de service en France/UE.

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Brightpick étend son partenariat avec Dr. Max Group
34Robotics & Automation News 

Brightpick étend son partenariat avec Dr. Max Group

Brightpick, fournisseur de robotique d'entrepôt pilotée par IA, annonce l'extension de son partenariat avec Dr. Max Group, la plus grande chaîne de pharmacies d'Europe. Après une phase d'exploitation réussie et une montée en charge progressive au centre de distribution de Prague, en République tchèque, l'entreprise va déployer 44 robots mobiles autonomes Autopicker supplémentaires dans d'autres entrepôts tchèques et slovaques. Le communiqué ne précise ni le volume total de la flotte résultante ni de calendrier de livraison détaillé, ce qui invite à la prudence sur l'ampleur réelle de l'opération à ce stade. Cette extension confirme un mouvement de fond dans la logistique pharmaceutique européenne: après la phase pilote, les robots mobiles autonomes de picking passent à un déploiement multi-sites, signe que la technologie tient au-delà d'une démonstration isolée. Pour les intégrateurs et décideurs B2B du secteur, c'est l'indication que l'automatisation robotisée des centres de distribution pharmaceutiques, où traçabilité et précision de prélèvement sont critiques, sort du stade expérimental. Cela renforce aussi la position de Brightpick face aux autres acteurs européens des AMR d'entrepôt, comme le français Exotec, dans un marché où la preuve par l'usage compte plus que les annonces. Dr. Max Group exploite un vaste réseau de pharmacies et de centres de distribution en Europe centrale et de l'Est, une échelle qui explique le choix de valider d'abord la robotisation sur un site pilote avant d'étendre le modèle. Prague a servi de site de référence, avant un élargissement en République tchèque et en Slovaquie, ce qui laisse entrevoir une extension future vers d'autres marchés du groupe, même si Brightpick n'a pas communiqué de calendrier précis pour ces prochaines étapes.

UELe déploiement de robots Autopicker s'étend à des entrepôts pharmaceutiques en République tchèque et en Slovaquie, confirmant la maturité de l'automatisation logistique dans l'UE face à des acteurs comme le français Exotec.

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INNOROBO by SIDO : l’innovation au cœur de la robotique
35Robot Magazine FR 

INNOROBO by SIDO : l’innovation au cœur de la robotique

Le salon SIDO Lyon accueille les 16 et 17 septembre 2026, au Centre de Congres de Lyon, sa zone d'exposition INNOROBO consacrée a la robotique augmentée et aux systèmes autonomes. Integree au salon depuis 2023, cette zone a été rachetée en 2018 par le groupe Infopro Digital, éditeur de SIDO, et développée avec sa fondatrice Catherine Simon. L'édition 2026 structure l'offre autour de quatre piliers : systèmes robotiques et physical AI (robots, cobots, AMR, AGV, UGV, humanoïdes, drones), composants et perception (mécatronique, intelligence embarquée, vision industrielle, énergie), intelligence et logiciels (pilotage, IA Edge, MLOps, gestion de flottes, cybersécurité OT/IT connectee aux MES, ERP et GMAO) et intégration/services (ingénierie de cellules robotisées, conseil, maintien en conditions opérationnelles). L'organisateur annonce un public compose a 44 % de décideurs (CTO, directeurs R&D et innovation), 38 % de responsables métiers (production, logistique, maintenance, qualité) et 18 % de dirigeants (PDG, DG, vice-présidents), issu a 60 % de l'industrie B2B (manufacturing, énergie, aérospatial, agroalimentaire, BTP), 37 % du tertiaire (distribution, transport, santé, luxe) et 3 % du secteur public. Le cycle de conférences associe aborde l'IA générative appliquée a la robotique, la cobotique, la souveraineté technologique et la cybersécurité des infrastructures robotisées, avec un accès réserve aux professionnels sur inscription. Ce repositionnement traduit une bascule que le secteur observe depuis l'irruption de l'IA générative et des modèles de fondation dans la robotique : la valeur d'un système ne tient plus seulement a sa mécanique, mais a l'empilement logiciel qui l'entoure, perception, IA embarquée, orchestration de flottes, interconnexion avec les systèmes d'information de l'usine. Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, ce glissement complexifie les achats, ou choisir un robot engage aussi une pile logicielle et une stratégie de cybersécurité OT/IT. La répartition du public, dominée par des décideurs techniques issus a 60 % de l'industrie B2B classique, signale un événement oriente vers l'adoption opérationnelle plutôt que la démonstration grand public, un positionnement qui tranche avec l'écart souvent constate entre démonstrations spectaculaires d'humanoïdes et déploiements industriels réels. INNOROBO existe depuis plus d'une décennie sous l'impulsion de Catherine Simon, avant d'être racheté par Infopro Digital en 2018 puis intègre au salon SIDO Lyon a partir de 2023. Son élargissement en 2026 vers la robotique augmentée et les agents intelligents accompagne la montée en puissance mondiale des acteurs de la robotique humanoïde et des modèles vision-langage-action, qui redessinent les attentes d'automatisation des industriels français et européens. Le programme met explicitement en avant la souveraineté technologique, thème récurrent pour les acteurs français face a la concurrence américaine et chinoise sur les composants, capteurs et modèles d'IA embarquée. Rendez-vous les 16 et 17 septembre 2026 au Centre de Congres de Lyon, accès réserve aux professionnels sur inscription préalable via le site officiel de l'événement.

UELe salon SIDO Lyon et sa zone INNOROBO reunissent a Lyon les decideurs industriels francais et europeens autour de l'adoption operationnelle de la robotique augmentee et de la souverainete technologique.

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Gravis Robotics lève 200 millions de dollars pour la construction autonome
36Robotics Business Review 

Gravis Robotics lève 200 millions de dollars pour la construction autonome

Gravis Robotics, société basée à Zurich et fondée en 2022 en essaimage de l'ETH Zurich, a annoncé que SoftBank investit 200 millions de dollars dans son tour de série A, ce qui constituerait selon l'entreprise la plus importante levée de fonds jamais réalisée dans la robotique de construction. La société est dirigée par Ryan Luke Johns (CEO) et Dominic Jud (CTO). Son produit, le Gravis Rack, est un kit de rétrofit qui ajoute autonomie et logiciel embarqué à des engins de chantier existants, notamment des pelleteuses. Il a déjà été installé sur des machines Caterpillar, Case, Develon, John Deere, JCB, Hitachi, Sumitomo, Yanmar et Volvo. Gravis affirme combler l'écart entre simulation et réalité grâce à des modèles entraînés sur des données synthétiques représentant des milliards de mètres cubes de matériaux virtuels, de l'argile molle aux sols rocheux, combinés à la télémétrie machine (vibrations moteur, résistance hydraulique) pour réagir en quelques microsecondes aux forces souterraines. L'entreprise ne communique en revanche aucun chiffre de déploiement réel : ni nombre de machines en service, ni client nommé, ni temps de cycle mesuré, ni prix du kit. Ce financement, présenté comme le plus important jamais recensé dans le secteur, confirme que les investisseurs considèrent désormais les chantiers de construction comme une nouvelle frontière de l'IA physique, après les véhicules autonomes et les robots humanoïdes. La différence structurelle avec la conduite autonome classique, qui navigue dans un environnement globalement fixe, tient à ce que le terrassement modifie activement le terrain : c'est ce défi de monde dynamique que Gravis cible en priorité. Avec environ deux tiers de la demande mondiale d'engins lourds situés hors des trois plus grands fabricants, l'entreprise mise sur une approche agnostique au matériel plutôt que sur un écosystème fermé propre à une marque, un choix censé séduire des entrepreneurs attachés à leurs flottes existantes et à leurs relations régionales avec les concessionnaires. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, l'enjeu est de réduire la dépendance à une main-d'oeuvre d'opérateurs qualifiés rares, tout en accélérant des chantiers stratégiques : logements, modernisation des réseaux électriques, centres de données pour l'IA, projets de relocalisation industrielle et de défense aux Etats-Unis. L'annonce reste néanmoins d'ordre financier et stratégique, pas une preuve chiffrée de déploiement à grande échelle sur des chantiers commerciaux. Cet intérêt s'inscrit dans un contexte de retard chronique d'automatisation dans la construction, alors que la demande grimpe pour la réparation d'infrastructures, la construction de centres de données liés à l'IA, et les projets de relocalisation industrielle et de défense aux Etats-Unis. Gravis présente sa stratégie comme distincte de celle des spécialistes de la conduite autonome ou des robots humanoïdes : son modèle du monde généraliste, construit à partir des caractéristiques de plusieurs marques d'engins plutôt que par imitation d'un opérateur unique, permettrait selon l'entreprise au même logiciel de piloter une mini-pelle comme une machine cinq fois plus grosse sans reprogrammation dédiée. Les dirigeants présentent ce tour de table comme une étape vers un déploiement généralisé du Gravis Rack sur les grands chantiers et un recrutement accru d'ingénieurs, mais sans calendrier de pilotes ni jalons intermédiaires précis. Le succès de ce pari dépendra de la capacité de Gravis à démontrer, au-delà du laboratoire et de la simulation, une précision comparable à celle d'un opérateur expérimenté sur des chantiers réels et non scriptés.

UECette levée record conforte la Suisse et l'ETH Zurich comme pôle europeen de robotique deep-tech, meme si le deploiement commercial vise surtout le marche americain.

Robot recycleur récupère des pièces sur des machines cassées
37IEEE Spectrum Robotics 

Robot recycleur récupère des pièces sur des machines cassées

L'Institut de technologie de Karlsruhe (KIT), en Allemagne, a développé un système robotique capable de désassembler automatiquement des machines industrielles cassées tout en préservant les pièces réutilisables. Conçu par une équipe menée par le chercheur Jan Baumgärtner, le système combine un algorithme prédictif et des manipulateurs robotiques : il s'appuie sur un modèle CAD du dispositif défectueux et de chacune de ses pièces, ainsi que sur un modèle mathématique permettant d'anticiper la nature du dommage. Concrètement, le robot manipule légèrement chaque composant pour observer ses degrés de liberté réels (rotation, translation) et les compare à ceux attendus : une pièce corrodée bougera moins que prévu, une vis desserrée bougera davantage, une pièce déformée présentera des degrés de liberté inattendus. Le système ajuste ensuite sa stratégie de démontage en temps réel. Dans une démonstration vidéo, lorsqu'une vis est volontairement bloquée par un chercheur pour simuler une panne, le système détecte que la vis reste immobile et bascule automatiquement vers un fraisage pour retirer la pièce plutôt que de continuer à tenter de dévisser. L'opérateur peut aussi indiquer au préalable quelles pièces doivent être sauvegardées intactes en priorité. Cette avancée répond à un problème structurel de l'industrie robotique : selon la Fédération internationale de robotique, plus de 4 millions de robots industriels sont actuellement en service dans le monde, un chiffre que les chercheurs projettent à plus de 16 millions d'ici 2030. Aucune filière équivalente n'existe pourtant pour leur fin de vie. Le désassemblage manuel de robots cassés est coûteux et imprévisible, contrairement à l'assemblage qui suit des étapes standardisées sans déviation. Baumgärtner souligne que la difficulté tient à l'incertitude du mode de défaillance: retirer 100 vis avant de découvrir que la dernière est grippée fait perdre un temps considérable si la bonne méthode n'a pas été anticipée dès le départ. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, ce système ouvre la voie à une automatisation du recyclage et de la remise en état des robots, un maillon jusqu'ici absent de la chaîne de production automatisée, et pourrait réduire les coûts de maintenance et de récupération de composants à mesure que le parc mondial de robots vieillit. Le projet s'inscrit dans une logique d'économie circulaire, où les anciens équipements sont démontés pour réutiliser leurs pièces plutôt que d'être mis au rebut, un objectif que Baumgärtner formule directement comme une contribution à la préservation des ressources planétaires. Il ne s'agit pas d'un produit commercial déployé mais d'un prototype de recherche, illustré par des démonstrations vidéo en conditions simulées de panne. L'article ne précise ni de partenariat industriel, ni de calendrier de commercialisation, ni de comparaison chiffrée avec des méthodes de démontage manuel existantes. Ce travail se positionne néanmoins dans un champ de recherche émergent sur le désassemblage robotique adaptatif, distinct des efforts plus médiatisés sur les robots humanoïdes ou les bras manipulateurs pour la production, en ciblant spécifiquement l'aval du cycle de vie industriel plutôt que l'amont.

UELe KIT, institut de recherche allemand, illustre la capacité de l'écosystème universitaire européen à innover sur le désassemblage robotique, un enjeu clé pour l'économie circulaire promue par l'UE.

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New ergoCub, un humanoïde, s'adapte aux mouvements humains lors de tâches de levage partagées
38Interesting Engineering 

New ergoCub, un humanoïde, s'adapte aux mouvements humains lors de tâches de levage partagées

ergoCub est un robot humanoïde capable de s'adapter en temps réel aux mouvements d'un partenaire humain lors de tâches de levage partagées, réduisant la fatigue physique et les risques pour la sécurité au travail. Il a été développé par une équipe conjointe de GenerativeBionics, de l'Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) et de l'université de Manchester, sur la base d'un nouveau cadre de conception dit "human-aware". Contrairement à l'approche classique, qui fige d'abord le matériel puis compense ses limites par le logiciel, l'équipe a optimisé simultanément la morphologie du robot (longueur des membres, placement des articulations, répartition du poids), ses capteurs, ses actionneurs et ses algorithmes de contrôle, en intégrant explicitement un modèle du partenaire humain dans le processus de conception. ergoCub, construit sur la base du robot de recherche iCub de l'IIT, met à jour en continu un modèle interne de la personne avec qui il travaille à partir de ses données de capteurs, ce qui lui permet d'anticiper ses mouvements, de synchroniser son assistance et de s'adapter à des gabarits et des forces différentes. Lors d'essais de levage collaboratif, le robot a suivi la posture humaine en ajustant dynamiquement son effort. Sa capacité déterminante consiste à estimer le couple exercé sur l'articulation lombo-sacrée, la zone du bas du dos la plus exposée lors du port de charges, afin de réduire la charge biomécanique estimée par rapport à un levage effectué sans assistance. L'étude, relayée par TechXplore, indique aussi qu'ergoCub marche plus vite et consomme moins d'énergie que son prédécesseur. Cette approche s'attaque à un problème très concret pour les industriels: les troubles musculo-squelettiques liés au port de charges figurent parmi les premières causes d'arrêts de travail en logistique et en manufacture, un terrain où les exosquelettes occupent aujourd'hui l'essentiel du marché de l'assistance au levage. Un humanoïde capable de coporter une charge en ajustant son comportement à la biomécanique de son partenaire ouvrirait une piste différente, moins contraignante à porter qu'un exosquelette mais plus complexe à sécuriser dans un environnement partagé. À noter toutefois: ni l'étude ni sa reprise par TechXplore ne donnent de chiffre précis de réduction de charge, de conditions de test détaillées, ni de capacité de charge utile, ce qui limite pour l'instant la portée de la démonstration à un résultat de laboratoire plutôt qu'à une performance validée en conditions industrielles. ergoCub prolonge la lignée d'iCub, plateforme de recherche humanoïde que l'IIT développe depuis le milieu des années 2000 pour étudier la cognition et la locomotion robotique. Le partenariat avec GenerativeBionics et l'université de Manchester pousse cette recherche vers la cobotique physique, un segment où des acteurs comme Apptronik (Apollo), Agility Robotics (Digit) ou Sanctuary AI (Phoenix) avancent déjà avec des humanoïdes orientés production en entrepôt plutôt que recherche académique. L'équipe indique avoir commencé à étendre cette philosophie de conception intégrée à Gene.01, un robot de nouvelle génération, sans préciser à ce stade de calendrier de déploiement, de partenaire industriel pilote ou de site de test au-delà du laboratoire.

UELa recherche est menée par l'Istituto Italiano di Tecnologia (Italie) en partenariat avec l'université de Manchester, renforçant la position de l'Europe dans la recherche en cobotique humanoïde, mais sans pilote industriel ni calendrier de déploiement annoncé en France ou en UE.

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Igus lance une chaîne porte-câbles avec rotation de 600 degrés pour robots industriels
39Robotics Business Review 

Igus lance une chaîne porte-câbles avec rotation de 600 degrés pour robots industriels

Igus GmbH, spécialiste allemand des plastiques pour mouvement basé à Cologne, a annoncé une nouvelle chaîne porte-câbles baptisée twisterchain, conçue pour les robots industriels compacts. Le dispositif autoportant permet une rotation supérieure à 600 degrés tout en assurant une gestion fiable des câbles d'alimentation et de données. Le module rotatif s'installe en boucle autour de la base du robot : à mesure que celui-ci tourne, la chaîne se soulève progressivement par paliers, ce qui permet une rotation complète à 360° sans collision avec la plaque de connexion. Le système ne nécessite que deux points de fixation, sans goulotte de guidage ni alignement complexe. Il s'ouvre sur son rayon intérieur pour faciliter l'insertion des câbles, intègre des séparateurs internes amovibles et une prétension réglable selon le poids des câbles et l'angle de rotation, pour garantir la répétabilité des mouvements. Igus cible deux usages précis : l'axe 1 à la base des petits robots industriels, montable au sol ou sur un socle surélevé, et l'axe 5 des robots de palettisation et de manutention, montable sur le bras ou en bout d'outil. Cette annonce répond à deux problèmes concrets du secteur. D'un côté, les robots compacts utilisés pour le vissage, le collage, l'assemblage ou le pick-and-place souffrent depuis longtemps d'un manque de solutions fiables pour alimenter leur premier axe, qui tourne rapidement. De l'autre, sur le cinquième axe des robots de palettisation, les tuyaux ondulés mal maîtrisés entrent souvent en collision avec l'outil. En proposant un mouvement défini sur deux niveaux, igus dit permettre aux câbles de suivre des rotations complètes même avec des profils de mouvement très dynamiques. Pour les intégrateurs, l'intérêt tient surtout à la simplicité d'installation, sans goulotte coûteuse, et à la maintenance facilitée grâce à l'accès aux câbles. Reste que les gains annoncés en termes de fiabilité et de durée de vie s'appuient sur les tests internes d'igus, sans validation indépendante encore documentée. Leader mondial revendiqué des chaînes porte-câbles, câbles flexibles et paliers lisses en polymères tribologiques, igus emploie 4 600 personnes dans 31 pays et a réalisé 1,15 milliard d'euros de chiffre d'affaires en 2022. L'entreprise, dont le siège américain se trouve à Rumford, dans le Rhode Island, propose environ 234 000 références disponibles sur stock et a multiplié ces dernières années les filiales internes, notamment sur les roulements à billes, les actionneurs robotiques, l'impression 3D et la plateforme RBTX dédiée à la robotique low-cost. Elle mène aussi le programme de recyclage « chuck » pour les chaînes usagées et participe à un projet de transformation de déchets plastiques en huile, la twisterchain étant elle-même annoncée comme recyclable en fin de vie.

UEIgus, entreprise allemande basée à Cologne, renforce son offre de composants pour l'industrie robotique européenne, avec un impact direct sur les intégrateurs et fabricants de robots industriels en Europe.

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Le gouvernement américain interdit les Roomba
40The Verge 

Le gouvernement américain interdit les Roomba

Cette annonce du gouvernement américain interdit les « dispositifs robotiques avancés » en provenance de certains pays étrangers, avec une portée qui va bien au-delà des humanoïdes : les aspirateurs-robots comme les Roomba sont explicitement concernés, confirme Katie Gorscak, directrice des relations médias de la FCC, à The Verge. Les appareils déjà approuvés et importés restent autorisés à la vente, et les propriétaires actuels d'aspirateurs connectés ne sont pas affectés. Mais les futurs modèles fabriqués par des entreprises étrangères jugées à risque pourraient être bloqués à l'entrée du territoire américain, au nom de la sécurité nationale. Résultat inattendu : même les fabricants de robots aspirateurs se voient désormais sommés de s'engager sur une fabrication locale aux États-Unis. Cette mesure illustre un changement de paradigme dans la régulation robotique américaine : l'exécutif ne cible plus seulement les usages militaires ou industriels sensibles, mais élargit la définition de « robot à risque » à tout appareil domestique connecté capable de cartographier un intérieur et de transmettre des données. Pour les fabricants chinois notamment, très présents sur ce marché (iRobot ayant lui-même été concurrencé par des marques comme Roborock ou Ecovacs), cela signifie une pression accrue vers la relocalisation de la production ou l'exclusion pure et simple du marché américain. Pour les integrateurs et décideurs B2B du secteur robotique au sens large, ce signal confirme que les barrières commerciales autour de la robotique s'étendent désormais à des catégories de produits jusque-là considérées comme anodines. Cette décision s'inscrit dans la continuité des politiques de l'administration Trump visant à restreindre les technologies étrangères jugées porteuses de risques d'espionnage, un cadre déjà appliqué aux télécommunications (Huawei) et désormais étendu à la robotique domestique et humanoïde. Les modalités précises du dispositif, notamment les critères d'exclusion par pays ou par fabricant, ainsi que le calendrier d'application aux nouveaux modèles, restent à préciser par la FCC dans les prochaines semaines.

FR/EU ecosystemeActu
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Un robot de patrouille monoroue autoéquilibré promet une sécurité plus intelligente et plus légère
41Interesting Engineering 

Un robot de patrouille monoroue autoéquilibré promet une sécurité plus intelligente et plus légère

Une startup estonienne, Rollo Robotics, fondée en 2025, a dévoilé 1ROLLO, un robot de sécurité autonome se déplaçant sur une seule roue de 60 centimètres de diamètre, qu'elle présente comme le premier robot monoroue stable capable d'assurer des rondes réelles. L'engin mesure 110 centimètres de haut pour environ 45 kilogrammes et embarque un volant d'inertie (flywheel) monté verticalement à l'intérieur de la roue, dont les forces gyroscopiques le maintiennent en équilibre à l'arrêt, en mouvement ou sur terrain irrégulier ; pour tourner, ce volant s'incline et fait pencher le robot comme une moto. Des capteurs haute fréquence alimentent en continu le logiciel de contrôle maison pour ajuster l'équilibre, y compris par vent fort. 1ROLLO atteint 30 km/h, tient jusqu'à huit heures sur batterie avant de retourner seul à sa station de charge sans fil, et son boîtier IP65 encaisse pluie, poussière et des températures de -20°C à 55°C. Il embarque une vision à 360 degrés par computer vision et IA embarquée pour détecter personnes, véhicules ou portes ouvertes, une navigation RTK-GNSS sur itinéraires pré-cartographiés, et remonte ses alertes en 4G, 5G ou Wi-Fi vers une plateforme cloud de gestion de flotte permettant vidéo en direct, communication via micro/haut-parleur intégrés et pilotage de plusieurs robots depuis un tableau de bord unique. Le pari de Rollo Robotics est que le format monoroue, plus étroit qu'un robot à quatre roues classique, se faufile mieux dans les couloirs, entrées et zones encombrées des sites industriels, campus, data centers ou aéroports, tout en réduisant le nombre de rondes humaines nécessaires. C'est un signal intéressant pour le secteur de la sécurité robotisée, où la stabilisation gyroscopique reste rare hors du monde des deux-roues motorisés expérimentaux : si le système tient ses promesses en conditions réelles (et pas seulement sur les vidéos de démonstration diffusées par l'entreprise), il ouvrirait une alternative crédible aux plateformes à roues ou chenilles dominantes. Il faut toutefois noter que l'affirmation « premier au monde » et la mention d'un problème de stabilité « résolu » restent des éléments de communication de l'entreprise elle-même, non vérifiés de façon indépendante. Plutôt que de vendre le robot, Rollo Robotics opte pour un modèle par abonnement mensuel incluant matériel, maintenance, mises à jour logicielles et futures évolutions matérielles, une approche qui rapproche 1ROLLO d'acteurs établis de la sécurité robotisée comme Knightscope ou Cobalt Robotics, mais avec un ticket d'entrée plus bas. L'architecture modulaire du robot, compatible caméras thermiques, PTZ, vision nocturne ou lecteurs RFID, laisse entrevoir des déploiements sur mesure selon les sites, sans que l'entreprise n'ait pour l'instant communiqué de calendrier de déploiements pilotes ni de clients nommés.

UERollo Robotics est une startup estonienne, donc un acteur européen émergent sur le marche naissant de la sécurité robotisée, mais aucun déploiement pilote ni client n'est annonce en France ou ailleurs en UE pour l'instant.

FR/EU ecosystemeOpinion
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Mimic Robotics déploie ses « modèles vision-action de pointe » sur la chaîne de production Audi
42Robotics & Automation News 

Mimic Robotics déploie ses « modèles vision-action de pointe » sur la chaîne de production Audi

Robots industriels apprenant des tâches complexes chez Audi ? Voici le résumé factuel de 200-250 mots, sans invention de chiffres absents du communiqué. --- mimic robotics, entreprise suisse de « physical AI » spécialisée dans les Video-Action Models (VAM) pour l'automatisation industrielle, présente FLUX-mimic, un nouveau modèle développé avec Black Forest Labs, le laboratoire allemand connu pour ses modèles de génération d'image FLUX. Le système est censé permettre à des bras robotiques d'apprendre et d'exécuter des tâches de manipulation complexes directement en environnement d'usine, avec une mise en avant explicite d'un déploiement chez Audi. Le communiqué de mimic reste toutefois vague sur les aspects techniques concrets : aucun chiffre communiqué sur le payload, les degrés de liberté, le temps de cycle ou le nombre de sites équipés, ce qui invite à la prudence tant qu'aucune démonstration indépendante n'est disponible. Si la promesse se confirme, l'enjeu dépasse la simple vitrine technologique : faire fonctionner un modèle vision-langage-action dans une usine automobile, environnement réputé exigeant en précision et en fiabilité, constituerait un signal fort pour les intégrateurs industriels cherchant à dépasser le stade de la démonstration en laboratoire. Cela toucherait directement au débat sur l'écart entre annonces spectaculaires et réalité opérationnelle qui traverse le secteur de la robotique dexterous. mimic robotics développe depuis plusieurs années des modèles de manipulation robotique par apprentissage, et ce partenariat avec Black Forest Labs, davantage connu pour la génération d'images que pour la robotique, marque une diversification notable. FLUX-mimic vient ainsi s'ajouter à une compétition déjà dense sur les modèles d'action généralistes, aux côtés de Pi-0 de Physical Intelligence, GR00T N2 de Nvidia ou Helix de Figure. Le communiqué ne précise pas de calendrier pour un déploiement élargi au-delà d'Audi.

UELe déploiement implique Audi et Black Forest Labs, deux entreprises allemandes, ce qui illustre une adoption concrète de modèles vision-action dans l'industrie automobile européenne, bien qu'aucune métrique vérifiable ne confirme l'ampleur réelle du déploiement.

FR/EU ecosystemeActu
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2 000 robots humanoïdes déployés dans des usines textiles pour une production plus rapide et efficace
43Interesting Engineering 

2 000 robots humanoïdes déployés dans des usines textiles pour une production plus rapide et efficace

Jack Technology, fabricant chinois de machines à coudre industrielles, s'associe à Siemens pour intégrer intelligence artificielle, ingénierie numérique et robotique humanoïde dans la production textile. L'entreprise vise un gain d'efficacité d'au moins 30 % face à des délais de production plus courts, une demande consommateur de plus en plus personnalisée et une pression accrue sur les coûts. Dans ce cadre, Jack Technology a commandé 2 000 robots humanoïdes conçus pour la confection, ce qui en ferait l'un des tout premiers déploiements massifs de ce type dans le secteur textile. En parallèle, un essai a été mené sur le site Siemens d'Erlangen, en Allemagne, avec le robot humanoïde à roues HMND 01 de la startup allemande Neura Robotics, propulsé par la pile logicielle d'IA physique de NVIDIA. Pendant deux semaines, le robot a manipulé des caisses de deux formats différents, les plaçant sur un convoyeur avant de les acheminer vers un poste de reprise humaine, à raison de 60 caisses par heure, plus de huit heures par jour, avec un taux de réussite en préhension et positionnement supérieur à 90 %. Siemens associe aussi à cette offensive le robot quadrupède ANYmal d'ANYbotics, utilisé pour l'inspection de sites chimiques et énergétiques dangereux, capable de cartographier des installations en 3D et de détecter fuites de gaz ou surchauffes via capteurs acoustiques et caméras infrarouges, en s'appuyant sur la plateforme de Roboverse Reply. Cette annonce illustre un test grandeur nature de l'écart habituel entre démonstration marketing et réalité opérationnelle: un cycle de deux semaines avec un taux de succès mesuré au dessus de 90 % pèse davantage qu'une vidéo de présentation isolée, même si l'ampleur exacte de la commande de 2 000 unités reste à confirmer dans son calendrier de livraison réel. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, l'intérêt des humanoïdes tient surtout à leur capacité à s'insérer dans des ateliers existants sans réaménagement lourd, contrairement aux robots industriels fixes classiques. Cela renforce l'hypothèse que la manutention répétitive de charges, plutôt que les tâches fines de couture elles-mêmes, sera le premier terrain d'adoption rentable des humanoïdes dans le textile. Le volet quadrupède, lui, consolide le glissement du secteur vers une maintenance prédictive plutôt que réactive sur les sites à risque. Cette initiative s'inscrit dans la stratégie plus large de Siemens, qui cherche à fournir l'infrastructure numérique (jumeaux numériques, interfaces robots-automates, gestion de flotte, réseaux industriels) permettant de transformer des robots isolés en composants coordonnés d'une usine connectée. Sur le marché des humanoïdes industriels, Jack Technology et Neura Robotics viennent ainsi se positionner face à des acteurs comme Figure ou Agility Robotics, davantage focalisés sur la logistique et l'entrepôt, tandis qu'ANYbotics affronte la concurrence de Boston Dynamics sur l'inspection quadrupède. Les prochaines étapes attendues concernent le calendrier réel de déploiement des 2 000 unités commandées par Jack Technology et l'extension des pilotes Siemens à d'autres usines du groupe.

UELe pilote mené sur le site Siemens d'Erlangen (Allemagne) avec le robot humanoïde allemand HMND 01 de Neura Robotics illustre une adoption industrielle concrète de l'IA physique en Europe, portée par des acteurs européens (Siemens, Neura Robotics), même si aucune entreprise française n'est impliquée à ce stade.

FR/EU ecosystemeOpinion
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Teachy Mini : développement et évaluation préliminaire d'un robot social génératif basé sur les connaissances pour l'enseignement supérieur
44arXiv cs.RO 

Teachy Mini : développement et évaluation préliminaire d'un robot social génératif basé sur les connaissances pour l'enseignement supérieur

Une équipe de recherche a développé Teachy Mini, un système de tutorat robotique construit sur la plateforme Reachy Mini, conçu selon des principes de "knowledge-based design" (KBD) censés encadrer le comportement des robots sociaux génératifs (GSR) alimentés par des grands modèles de langage. Concrètement, les chercheurs ont implémenté ces exigences KBD via trois mécanismes techniques : du system prompting, de la génération augmentée par récupération (RAG) et une orchestration de prompts avec état (stateful). Le système a été testé lors d'une étude préliminaire impliquant 24 participants, répartis entre une session de tutorat sur les méthodologies de recherche guidée par Teachy Mini et une session équivalente avec une version témoin ne suivant pas les principes KBD. Résultat mesuré par vérification de manipulation : Teachy Mini a utilisé de façon nettement plus systématique la personnalisation, des explications ancrées sur les supports de cours, le questionnement socratique, le soutien affectif et un feedback adapté à l'apprenant. Ce travail répond à un problème central pour le déploiement de robots sociaux en éducation supérieure : le risque que des LLM embarqués diffusent de la désinformation, manquent de transparence ou renforcent par erreur des réponses incorrectes d'étudiants. L'étude montre qu'un cadrage explicite par conception peut modifier objectivement le comportement du robot perçu comme responsable, sans pour autant se traduire, à ce stade, par un gain significatif d'acceptation, de motivation intrinsèque ou d'efficacité d'apprentissage mesurée directement. Des analyses exploratoires suggèrent toutefois un effet positif sur les gains d'apprentissage objectifs une fois les préférences des apprenants prises en compte, un signal encourageant mais à confirmer sur un échantillon plus large. Le choix de la plateforme Reachy Mini n'est pas anodin : elle est développée par Pollen Robotics, société française rachetée par Hugging Face en 2025, positionnée sur la robotique sociale open source à bas coût plutôt que sur l'humanoïde industriel. Ce travail s'inscrit dans la continuité d'exigences KBD définies dans des travaux antérieurs des mêmes auteurs, et ouvre la voie à des études de plus grande ampleur pour valider si un tutorat robotique responsable peut réellement améliorer l'apprentissage à l'échelle, au delà du seul comportement perçu.

UELe robot utilisé, Reachy Mini, est développé par Pollen Robotics, entreprise française rachetée par Hugging Face en 2025, ce qui met en valeur l'écosystème robotique social français dans la recherche académique internationale.

FR/EU ecosystemePaper
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Robots peuvent désormais apprendre des tâches d'usine à haute dextérité par la vidéo, avec un minimum d'entraînement
45Interesting Engineering 

Robots peuvent désormais apprendre des tâches d'usine à haute dextérité par la vidéo, avec un minimum d'entraînement

Mimic Robotics, société suisse de robotique physique, a dévoilé FLUX-mimic, un modèle vidéo-action de nouvelle génération développé avec Black Forest Labs, capable d'enseigner à des robots industriels des tâches de manipulation fine à partir de simples démonstrations vidéo. Le système s'appuie sur FLUX 3, le modèle de génération vidéo de Black Forest Labs, associé à un décodeur d'actions qui traduit les prédictions visuelles en mouvements robotiques exécutables. Selon Mimic Robotics, FLUX-mimic peut être affiné pour certaines tâches avec seulement 30 minutes de démonstrations robotiques, contre 30 heures ou plus pour les pipelines d'apprentissage conventionnels, un écart présenté par l'entreprise elle-même et donc à prendre avec la prudence habituelle réservée aux chiffres communiqués par le fournisseur. La technologie est actuellement déployée chez le constructeur automobile Audi, dans le cadre d'une évaluation portant sur l'automatisation de tâches à haute dextérité impliquant des matériaux flexibles et une manipulation fine. Cette annonce s'inscrit dans un débat plus large sur la viabilité des modèles vidéo-action (VAM) face aux modèles vision-langage-action (VLA) désormais dominants, à l'image de Pi-0 ou GR00T N2. Contrairement à ces derniers, pré-entraînés sur des paires image-texte statiques et devant apprendre la physique quasi exclusivement via des démonstrations robotiques coûteuses, FLUX-mimic part d'un modèle vidéo déjà entraîné à grande échelle sur la dynamique des objets et des mouvements, ce qui réduirait drastiquement le volume de données spécifiques à collecter. Si la promesse se vérifie en production, elle répond directement à l'un des principaux obstacles à la commercialisation de la robotique industrielle par apprentissage: le coût et la lenteur de la collecte de démonstrations pour chaque nouvelle tâche. Une réduction du cycle de déploiement de plusieurs mois à quelques semaines, telle qu'annoncée, changerait significativement le calcul économique pour les intégrateurs face à des tâches variables et peu standardisées, typiquement délaissées par l'automatisation classique programmée manuellement. FLUX-mimic prolonge les travaux antérieurs de Mimic Robotics sur les modèles vidéo-action, avec une architecture désormais pensée spécifiquement pour l'IA physique en environnement industriel. Le partenariat avec Audi, dont les usines affichent déjà un fort taux d'automatisation, sert de banc d'essai pour mesurer si ces systèmes d'apprentissage tiennent la route hors laboratoire, un test que beaucoup d'approches VLA ou VAM concurrentes n'ont pas encore passé à cette échelle. Les deux partenaires évoquent des perspectives d'extension à d'autres opérations de fabrication et de logistique, sans toutefois communiquer de calendrier précis ni de métriques de performance en production, ce qui place pour l'instant cette collaboration au stade du pilote d'évaluation plutôt que du déploiement industriel validé.

UEAudi teste FLUX-mimic dans ses usines allemandes pour automatiser des tâches de manipulation fine, un cas concret d'adoption industrielle en Europe qui pourrait influencer d'autres constructeurs automobiles de l'UE si le pilote se confirme.

FR/EU ecosystemeActu
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Vendredi vidéo : un robot humanoïde italien prend vie
46IEEE Spectrum Robotics 

Vendredi vidéo : un robot humanoïde italien prend vie

Le rendez-vous hebdomadaire Video Friday d'IEEE Spectrum met en avant plusieurs annonces robotiques de la semaine. La startup italienne Generative Bionics dévoile GENE.01, un humanoïde développé en seulement six mois, capable de marcher, percevoir son environnement et interagir grâce à une peau multimodale intégrale détectant le toucher, la proximité, la force et la température. De son côté, Generalist présente GEN-1, un modèle fondationnel pour la robotique conçu pour piloter une large variété d'effecteurs terminaux, des mains à cinq doigts aux outils spécialisés, avec l'ambition de transférer un "sens physique universel" vers de nouvelles configurations de préhension. Un laboratoire de l'AIR Lab a par ailleurs validé en vol une aile volante pliable fabriquée en carton ondulé, assemblée en moins de 15 minutes à partir de trois plaques découpées au laser. Flexion, en partenariat avec Niantic Spatial et NVIDIA, a développé un pipeline permettant de scanner un site de déploiement réel avec du matériel grand public, de le reconstruire en Gaussian splatting photoréaliste, puis d'entraîner des politiques par apprentissage par renforcement massivement parallélisé, transférées ensuite sans réentraînement (zero-shot) sur le robot physique. LimX Dynamics, PNDbotics et EngineAI ont également publié des démonstrations de leurs plateformes humanoïdes, tandis que Wing a communiqué sur son service de livraison par drone pour le South West London Pathology, opérationnel depuis février 2026, acheminant des échantillons médicaux urgents pour le NHS jusqu'à 85 % plus vite que le transport routier. Cette accumulation d'annonces illustre une dynamique importante pour le secteur : la course aux humanoïdes ne se limite plus aux acteurs américains et chinois établis, avec l'émergence rapide d'équipes comme Generative Bionics capables de livrer une plateforme fonctionnelle en six mois. Le pari de Generalist sur un modèle vision-langage-action (VLA) générique, capable de généraliser à travers différents effecteurs, s'inscrit dans le débat central du secteur sur la capacité réelle des modèles fondationnels à passer à l'échelle au-delà des démonstrations contrôlées. La combinaison Gaussian splatting et RL massivement parallèle proposée par Flexion répond directement au problème du sim-to-real, en réduisant le coût de création d'environnements d'entraînement réalistes à partir de sites réels. Ces avancées restent toutefois à nuancer : plusieurs vidéos de la semaine, notamment celle d'un robot manipulant des cônes de glace pour la société Sharpa, sont explicitement présentées comme des productions conceptuelles ne représentant pas le fonctionnement réel en magasin, un rappel que la frontière entre démonstration marketing et déploiement opérationnel reste souvent floue dans la communication du secteur. Ces développements s'inscrivent dans la trajectoire plus large de maturation de la robotique physique amorcée ces dernières années, portée par les progrès des modèles de fondation robotiques (à l'image de Pi-0 ou GR00T) et par la baisse du coût des capteurs et systèmes de perception. Le déploiement du service de drones de Wing pour le NHS marque une étape concrète de passage à l'usage réel dans le secteur médical, au-delà des humanoïdes. Les prochaines échéances du calendrier robotique, dont le Summer School on Multi-Robot Systems fin juillet à Prague, la conférence Actuate en août à San Francisco et IROS 2026 fin septembre à Pittsburgh, devraient permettre de mesurer si ces annonces se traduisent par des déploiements pilotes documentés ou restent au stade de démonstrations vidéo.

UEL'émergence de la startup italienne Generative Bionics, capable de livrer un humanoïde fonctionnel en six mois, illustre une dynamique d'innovation robotique naissante en Europe face aux acteurs americains et chinois etablis.

FR/EU ecosystemeActu
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NEURA Robotics crée NEURA Gym RWTH Aachen pour entraîner l'IA physique
47The Robot Report 

NEURA Robotics crée NEURA Gym RWTH Aachen pour entraîner l'IA physique

NEURA Robotics, fabricant allemand de robotique cognitive basé à Metzingen, a annoncé cette semaine un partenariat avec l'université RWTH Aachen pour créer le "NEURA Gym RWTH Aachen", une installation dédiée à l'entraînement de ses robots par données réelles. Le site sera implanté sur le Hightech Campus Melaten et couvrira environ 3 000 m². Il s'agit du premier maillon allemand d'un réseau de dix centres prévus en Europe, aux États-Unis et en Chine, dont la moitié devrait être opérationnelle d'ici fin 2026. Un second centre allemand ouvrira à l'aéroport de Munich, en collaboration avec la Technical University of Munich (TUM) et son Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI) ; il s'étendra sur plus de 2 300 m² et testera des flottes de robots cognitifs et humanoïdes. Ce réseau de "gyms" est financé par la levée Série C de NEURA Robotics, qui a atteint jusqu'à 1,4 milliard de dollars, et alimentera directement Neuraverse, la plateforme de développement cloud ouverte de l'entreprise. L'enjeu affiché est celui de la rareté des données réelles pour l'entraînement des robots physiques : contrairement aux grands modèles de langage, entraînés sur des milliers de milliards de points de données, les robots ne disposent que d'une fraction de ce volume, et la simulation seule ne reproduit pas la friction, la variabilité et l'imprévisibilité d'un environnement réel. En combinant entraînement physique et simulation haute fidélité, NEURA cherche à générer des jeux de données multimodales exploitables à grande échelle, un problème central pour toute l'industrie de la robotique humanoïde et cognitive, où l'écart entre démonstration et déploiement réel reste l'un des principaux points de friction. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, l'intérêt est de pouvoir valider un cas d'usage avant tout engagement de déploiement, réduisant le risque d'adoption. Des secteurs comme l'industrie manufacturière, l'automobile, la santé et l'automatisation industrielle ont déjà manifesté leur intérêt pour ces installations. NEURA Robotics, fondée en 2019 par David Reger, s'est fait connaître avec ses cobots MAiRA et son projet de robot humanoïde 4NE1. La stratégie de "gyms" physiques s'inscrit dans une tendance plus large du secteur, où plusieurs acteurs de la robotique humanoïde investissent dans des infrastructures dédiées à la collecte de données réelles pour entraîner leurs modèles vision-langage-action. Si l'installation d'Aachen n'existe pour l'instant que sous forme de rendu et de partenariat annoncé, NEURA prévoit une montée en puissance rapide, avec huit autres sites à ouvrir en Europe, aux États-Unis et en Chine, et une répartition des spécialités selon les partenaires académiques et industriels de chaque région.

UELe projet renforce l'écosystème robotique européen avec deux centres d'entraînement en Allemagne (RWTH Aachen et TUM Munich), positionnant l'Allemagne comme hub de collecte de données réelles pour l'IA physique en Europe.

FR/EU ecosystemeActu
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Vidéo : le nouvel humanoïde Gene.01 doté d'une peau intelligente intégrale pour une collaboration homme-robot plus sûre
48Interesting Engineering 

Vidéo : le nouvel humanoïde Gene.01 doté d'une peau intelligente intégrale pour une collaboration homme-robot plus sûre

Generative Bionics, entreprise italienne de deep-tech, a présenté à l'occasion d'AMD Advancing AI 2026 une version considérablement enrichie de son robot humanoïde industriel Gene.01, développée en seulement six mois. La machine se distingue par une "peau intelligente" multimodale recouvrant l'intégralité du corps, capable de détecter le toucher, la proximité, la force et la température, ce qui lui permet de percevoir la présence humaine avant et pendant tout contact physique. Cette architecture tactile s'appuie sur une intelligence artificielle dite "physics-native", conçue pour optimiser conjointement le matériel, la mécanique, les capteurs et le contrôle du mouvement plutôt que de traiter ces éléments séparément. Le système utilise des modèles numériques du robot et de son partenaire humain pour ajuster déplacement, ergonomie, équilibre et stabilité de marche. Generative Bionics avait dévoilé un premier concept de Gene.01 en janvier 2026 lors du CES. L'entreprise publie par ailleurs le jumeau numérique du robot en open source, distribué via PyPI, conda-forge et le dépôt officiel ROS, afin de faciliter son intégration dans les environnements de simulation et de développement existants. Le premier déploiement industriel est en cours d'élaboration avec le chantier naval italien Fincantieri, où une version soudeuse de Gene.01 est adaptée aux opérations de chantier. L'apport principal de Gene.01 tient à son approche par le toucher plutôt que par la seule vision, un choix qui répond à une limite bien identifiée des systèmes d'apprentissage visuels: l'incapacité à inférer les forces physiques nécessaires à une manipulation fine. La détection de force permet aussi un apprentissage kinesthésique, où un opérateur guide physiquement le bras du robot pour lui montrer l'intensité de préhension requise, une méthode plus intuitive que la programmation classique. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, cela ouvre la voie à une collaboration homme-robot plus sûre dans des ateliers partagés, un enjeu central pour l'adoption des humanoïdes en usine. Il faut toutefois distinguer l'annonce du déploiement réel: si Generative Bionics qualifie Gene.01 de plateforme "fully functional", son unique cas d'usage concret, chez Fincantieri, reste en développement et non encore opérationnel en production. La mise à disposition open source du jumeau numérique constitue en revanche une contribution tangible et immédiate pour les développeurs en robotique physique. L'architecture d'intelligence de Gene.01 puise directement dans des travaux publiés dans Nature Machine Intelligence, issus du projet de recherche ergoCub sur l'intelligence incarnée sensible à l'humain. Generative Bionics affirme être la première entreprise à transposer cette méthodologie évaluée par des pairs sur une plateforme commerciale entièrement sensorisée, dans un secteur où Figure, Tesla (Optimus) ou Boston Dynamics avancent surtout sur la perception visuelle et la locomotion. Plutôt qu'un humanoïde généraliste, Gene.01 est pensé comme une base modulable, adaptable en IA, effecteurs et carrosserie selon les secteurs visés (manufacturing, logistique, inspection, santé, sécurité publique). L'entreprise construit également une chaîne d'approvisionnement européenne avec un partenaire industriel, dans une logique de souveraineté technologique face aux acteurs américains et chinois du secteur.

UEGenerative Bionics, entreprise italienne, construit une chaine d'approvisionnement européenne avec un partenaire industriel et déploie son humanoïde Gene.01 chez le chantier naval italien Fincantieri, renforçant la souveraineté technologique de l'UE face aux acteurs américains et chinois de la robotique humanoïde.

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Robots capables de ressentir : HBK et Siléane apportent l'intelligence tactile à l'emballage cosmétique haute vitesse
49Robotics & Automation News 

Robots capables de ressentir : HBK et Siléane apportent l'intelligence tactile à l'emballage cosmétique haute vitesse

Siléane, spécialiste français de la robotique avancée, s'est associé à Hottinger Brüel & Kjær (HBK) pour développer une solution de préhension automatisée destinée à un fabricant mondial de cosmétiques. Le projet intègre des capteurs intelligents directement dans l'outil en bout de bras (end-of-arm tooling), permettant une validation en temps réel de la qualité de la prise. L'objectif est de garantir précision et fiabilité sur des lignes de conditionnement à haute cadence et fort volume, dans un secteur soumis à des exigences réglementaires strictes. Le communiqué ne précise ni chiffres de cycle time, ni charge utile, ni volumes de déploiement concrets, ce qui invite à la prudence sur la portée réelle du déploiement à ce stade. Cette approche illustre un axe de différenciation qui monte dans l'automatisation industrielle: remplacer ou compléter la vision par capteurs tactiles embarqués pour fiabiliser la prise d'objets fragiles ou irréguliers, un point sensible en cosmétique où flacons, pots et emballages varient en forme et en matière. Pour les intégrateurs et décideurs B2B, l'enjeu est de réduire les rebuts et arrêts de ligne liés aux erreurs de préhension, un problème récurrent quand les cadences dépassent ce que la seule vision industrielle peut valider en temps utile. Siléane s'est construit une expertise reconnue en robotique de précision pour l'industrie française, tandis que HBK apporte son savoir-faire en capteurs et instrumentation, issu du rapprochement historique entre Hottinger Baldwin Messtechnik et Brüel & Kjær. Le communiqué ne détaille pas de calendrier de déploiement élargi ni les sites concernés, laissant ouverte la question du passage du pilote à une industrialisation à grande échelle.

UECe partenariat renforce l'offre technologique de Siléane, acteur français de la robotique de précision, dans un segment industriel à forte valeur ajoutée pour l'écosystème robotique national.

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Boum de forage longue portée : planification de trajectoire paramétrée par pose et filtrage anti-collision par CBF-QP
50arXiv cs.RO 

Boum de forage longue portée : planification de trajectoire paramétrée par pose et filtrage anti-collision par CBF-QP

Une équipe de recherche a développé une méthode de planification de mouvement collision-aware pour le bras de forage longue portée SB60 du fabricant suédois Sandvik, décrite dans un article publié le 24 juillet 2026 sur arXiv. Le système combine une planification paramétrée par pose avec un contrôleur de type CBF-QP (control barrier function quadratic program) basé sur des capsules géométriques, intégré à la cinématique inverse en boucle mesurée. Un planificateur de détours hors ligne filtre les points de passage candidats à partir de 23 distances calculées entre segments de tige et zones du corps de la machine, tandis qu'un filtre en ligne applique 14 contraintes de paires de capsules issues d'un modèle corporel complet à neuf primitives géométriques. La méthode a été testée sur deux tâches de forage dans un modèle Simscape Multibody fourni par le constructeur : un parcours à cinq cibles en orientation restreinte et un parcours à trois cibles en pose complète. Sur plusieurs centaines de milliers d'échantillons, aucun échec de cinématique inverse n'a été enregistré, l'erreur de position finale moyenne reste de l'ordre du millimètre, et aucune marge de sécurité CBF n'est descendue sous les seuils fixés. Ce résultat s'adresse directement aux intégrateurs et décideurs de l'industrie minière et du forage, secteur où le passage d'un contrôle supervisé par opérateur vers une autonomie partielle bute historiquement sur le risque d'auto-collision des bras articulés longue portée. En démontrant un taux d'échec nul sur un volume d'essais important, l'étude apporte une validation quantitative rare dans ce domaine, où les annonces reposent souvent sur des démonstrations ponctuelles plutôt que sur des campagnes statistiques massives, ce qui distingue ici clairement un travail de validation en simulation d'un déploiement terrain réel, qui reste à venir. Sandvik, groupe industriel suédois déjà présent sur les équipements de forage et de mine automatisés, s'appuie ici sur des méthodes de planification et de filtrage de sécurité déjà établies dans la littérature robotique, adaptées à la géométrie spécifique du SB60. L'article ne mentionne pas de calendrier de déploiement sur machine physique ni de partenaire concurrent nommé, laissant ouverte la question du passage de cette validation en simulation vers des essais sur site minier réel.

UESandvik étant un groupe industriel suédois, cette avancée en planification de trajectoire sécurisée renforce directement les capacités de robotique industrielle minière d'un acteur européen majeur du secteur du forage.

FR/EU ecosystemePaper
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