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Comau acquiert Invent, spécialiste brésilien de l'intralogistique et de l'automatisation d'entrepôt

Comau, l'intégrateur d'automatisation industrielle d'origine italienne, a signé un accord d'acquisition contraignant portant sur Invent, société brésilienne spécialisée dans l'intralogistique et l'automatisation d'entrepôts. La transaction reste soumise aux conditions habituelles de ce type d'opération, notamment l'obtention des autorisations réglementaires. Invent s'est construit un positionnement sur les environnements e-commerce et les centres de distribution à fort débit, deux segments en croissance accélérée en Amérique latine. Aucune valorisation ni date de closing n'a été communiquée publiquement à ce stade. Pour Comau, ce rachat signale une diversification stratégique au-delà de l'automatisation industrielle lourde traditionnelle vers le segment intralogistique, où les marges et les volumes de déploiement sont portés par la logistique du dernier kilomètre et l'essor du e-commerce. Intégrer une société locale au Brésil donne aussi à Comau un ancrage direct sur le plus grand marché d'Amérique latine, où la pression sur les coûts de main-d'oeuvre et la densification des réseaux de distribution créent une demande croissante pour les solutions de convoyage, tri automatisé et gestion de flux. L'opération reste cependant une annonce de closing sous conditions, pas un déploiement actif. Comau, historiquement lié à Fiat puis Stellantis avant son introduction en bourse en 2021, cherche depuis à s'affranchir de sa dépendance à l'automobile en élargissant son portefeuille vers la logistique et les soins de santé. Sur ce terrain, il affronte des acteurs établis comme Dematic, Körber, Swisslog ou l'espagnol Mecalux, ainsi que des spécialistes régionaux. Les prochaines étapes décisives seront l'obtention des clearances réglementaires brésiliennes et la définition du modèle d'intégration produit entre les deux entités.

Fraunhofer IPA propose un nouveau banc de test pour robots humanoïdes

Le Fraunhofer IPA, l'un des principaux instituts de recherche en automatisation en Allemagne, a publié un référentiel d'évaluation standardisé pour les robots humanoïdes, avec pour premier cobaye le Unitree G1 EDU-4 équipé des mains trois doigts Dex3-1, livré en mai 2025 sous firmware version 1.04. Ce benchmark se décompose en six catégories applicatives couvrant les capacités de base (capteurs vision, audio, reconnaissance vocale, détection humaine), la manipulation (type de préhenseur, mobilité des doigts, forces de saisie), la sécurité (mesures de forces de collision selon ISO 10218 et ISO TS 15066), la propreté (qualification selon ISO 14644, norme sous laquelle l'IPA a déjà certifié plus de 3 000 composants d'automatisation), ainsi que des indicateurs de mobilité et de fiabilité opérationnelle. Le service est modulaire et disponible pour les fabricants, les utilisateurs finaux et les éditeurs de logiciels, qui peuvent sélectionner les volets pertinents selon leur application. L'initiative répond à un problème structurel qui freine l'adoption industrielle des humanoïdes : l'absence de données comparatives neutres et reproductibles. Les annonces marketing de Figure, Tesla, Boston Dynamics ou Agility Robotics s'appuient sur des vidéos sélectionnées et des démos en conditions contrôlées, rendant quasi impossible toute évaluation objective pour un intégrateur ou un COO cherchant à qualifier un robot pour une ligne de production réelle. "Le marché est trop volatile et opaque pour permettre une évaluation fondée des humanoïdes pour ses propres applications", résume Simon Schmidt, directeur senior de l'unité systèmes automatisés à l'IPA. En ancrant le benchmark sur des normes industrielles reconnues internationalement, l'institut cherche à combler le fossé entre le hype médiatique et les capacités réelles, et à rendre les résultats directement interprétables par des ingénieurs et des décideurs sans expertise robotique préalable. Le Fraunhofer IPA s'inscrit dans un contexte de multiplication des initiatives de standardisation autour des humanoïdes. Aux États-Unis, l'IEEE et l'ASTM travaillent sur des protocoles similaires, tandis que des acteurs comme Apptronik, Fourier Intelligence ou Sanctuary AI réclament des cadres communs pour accélérer la confiance des industriels. Côté français, des entreprises comme Enchanted Tools ou Wandercraft évoluent dans un écosystème encore dépourvu de tels référentiels, ce qui rend le travail de l'IPA potentiellement structurant pour les décideurs européens. Werner Kraus, responsable de la division automatisation et robotique à l'IPA, précise que le benchmark a été conçu pour rester pertinent sur les générations futures de robots, avec des tests reproductibles et standardisables. Les résultats complets de l'évaluation du Unitree G1 devaient être présentés au Robotics Summit & Expo de Boston ce mois-ci, avec des sessions dédiées aux humanoïdes industriels.

Seacon Logistics choisit Dexory pour renforcer la continuité opérationnelle dans 90 000 m² d'entrepôts

Seacon Logistics, opérateur logistique néerlandais, a retenu la solution DexoryView de la startup britannique Dexory pour couvrir deux entrepôts situés à Maasbree, aux Pays-Bas (Zonneveld 1 et Zonneveld 3). Le déploiement porte sur environ 90 000 m² de rayonnages dédiés à la manutention de marchandises générales et de produits de grande consommation (FMCG) en conditions ambiantes. Aucune date de mise en service ni tarification n'ont été communiquées dans l'annonce. DexoryView repose sur des robots AMR (autonomous mobile robots) qui parcourent les allées de manière autonome et scannent en continu les stocks en rayonnage, alimentant une couche analytique en quasi temps réel. Pour un opérateur gérant des volumes FMCG à rotation rapide, l'enjeu est concret : réduire les écarts d'inventaire, les erreurs de localisation et les comptages manuels coûteux, tout en maintenant la cadence opérationnelle. Le déploiement sur deux sites simultanément suggère une phase de standardisation plutôt qu'un pilote exploratoire, ce qui est notable. Fondée en 2021 à Londres, Dexory a levé environ 34 millions de dollars en série A en 2023 et cible prioritairement les grands entrepôts logistiques européens. Sur le créneau du scanning d'inventaire automatisé, elle concurrence Gather AI (drones), Corvus (drones aussi) et des approches RFID fixes. Seacon Logistics, qui opère plusieurs millions de m² de surface logistique en Europe du Nord, représente une référence sectorielle significative pour Dexory dans le segment FMCG, un marché où la précision d'inventaire conditionne directement les niveaux de service contractuels.

L'expression émotionnelle des robots à faibles degrés de liberté : évaluation de la perception avec Reachy Mini

Une étude parue sur arXiv (2605.12786) analyse comment des humains interprètent les expressions émotionnelles du Reachy Mini, robot à faible nombre de degrés de liberté (low-DoF) développé par Pollen Robotics et Hugging Face. Le protocole, mené en ligne avec 100 participants en design intra-sujets, exposait chacun à 10 clips vidéo du robot exprimant différentes émotions ; les participants devaient identifier l'émotion perçue, évaluer sa valence et son éveil (arousal), et noter le robot sur des traits de perception sociale. La reconnaissance exacte s'est révélée globalement modeste : la colère, la tristesse et l'intérêt ont été identifiées de façon fiable, tandis que l'amour, le plaisir, la honte et le dégoût ont été bien moins reconnus. En revanche, les participants ont mieux capté le sens affectif global, sur les axes valence et arousal, que l'étiquette émotionnelle précise. Ces résultats interrogent un postulat courant en robotique sociale : faut-il de nombreux degrés de liberté pour communiquer une émotion crédible ? La réponse est nuancée. Si la finesse expressive reste hors de portée d'un robot low-DoF, le signal affectif général, positif ou négatif, calme ou activé, passe suffisamment pour influencer la perception sociale : les expressions positives ont été perçues comme plus chaleureuses et sociables que les négatives. Pour les intégrateurs de robots de service ou d'assistance, cela suggère qu'un design expressif minimaliste peut produire des effets relationnels mesurables, sans nécessiter une tête animatronique à haute complexité mécanique. Pollen Robotics, startup française basée à Bordeaux, a conçu Reachy Mini comme plateforme ouverte pour la recherche en interaction homme-robot (HRI). Son partenariat avec Hugging Face, acteur français de l'IA open-source, vise à connecter le robot à des modèles de perception et de langage accessibles. Dans le paysage concurrentiel, Reachy Mini se positionne face à NAO et Pepper (SoftBank Robotics) sur le segment recherche/éducation, avec un ancrage open-source plus marqué, et s'écarte des androïdes expressifs à haute fidélité comme ceux de Hanson Robotics. Les auteurs proposent d'établir Reachy Mini comme benchmark standardisé pour la communication affective sur robots contraints, et identifient l'interaction physique directe (versus vidéo seule) comme prochaine étape expérimentale.

SAP et Cyberwave déploient des robots autonomes à base d'IA dans un entrepôt logistique SAP

SAP, premier éditeur mondial de logiciels ERP avec plus de 300 000 clients dans 180 pays, et Cyberwave, startup spécialisée en logiciels IA pour la robotique, ont annoncé le déploiement de robots autonomes alimentés par intelligence artificielle dans un entrepôt logistique SAP en activité. Le communiqué ne précise pas les caractéristiques techniques des robots (payload, degrés de liberté, temps de cycle), ni les volumes traités, ni la localisation géographique du site. Cette initiative s'inscrit dans la stratégie "Physical AI" que SAP a formellement annoncée en 2025. Ce déploiement est notable parce qu'il marque un glissement de rôle pour SAP : l'éditeur ne se contente plus de fournir les logiciels WMS (Warehouse Management System) qui orchestrent la logistique, il opère désormais directement des robots autonomes dans ses propres installations. Pour les intégrateurs et les DSI industriels, cela pose une question concrète : SAP cherche-t-il à absorber la couche middleware robotique dans sa suite, réduisant la marge de manoeuvre des spécialistes tiers ? La distinction entre annonce de déploiement et mise en production pérenne reste à confirmer, le communiqué ne donnant pas de métriques opérationnelles vérifiables. Cyberwave, fondée pour développer des couches logicielles d'autonomie pour robots industriels, s'appuie ici sur l'intégration native avec l'écosystème SAP comme argument commercial différenciant. Dans l'espace AMR pour entrepôts, la concurrence est dense : Exotec (France, déjà déployé chez Decathlon et Fnac-Darty), Locus Robotics, Körber et Boston Dynamics se disputent les grands comptes. L'absence de chiffres concrets dans cette annonce invite à attendre une communication plus étoffée avant d'évaluer l'impact réel du partenariat.

Festo présente une pince robotique à base d'IA pour la manipulation de produits variés

Festo, l'équipementier allemand spécialisé en automatisation industrielle, a annoncé le lancement de GripperAI, un logiciel universel basé sur l'intelligence artificielle destiné à piloter des préhenseurs robotiques dans des environnements multi-produits. La solution cible un problème récurrent sur les lignes de production mixtes : lorsqu'une cellule robotisée doit saisir des produits de formes et de tailles variables, l'approche traditionnelle impose une reprogrammation manuelle, une intégration applicative spécifique et le recours à des systèmes de vision 3D coûteux. GripperAI se positionne comme une couche logicielle capable d'absorber cette variabilité sans redéveloppement à chaque référence. L'enjeu industriel est direct : le coût et la durée d'intégration sont aujourd'hui l'un des principaux freins au déploiement de cellules robotisées dans les environnements à forte diversité de SKU, logistique, agroalimentaire, manufacturier léger. Si GripperAI tient sa promesse de réduire la dépendance aux caméras 3D dédiées et à la programmation cas par cas, il pourrait abaisser significativement le seuil d'entrée pour les intégrateurs. Il convient de noter que Festo ne publie pas encore de métriques de cycle ou de taux de succès de préhension dans le communiqué disponible, ce qui rend toute évaluation de performance prématurée à ce stade. Festo est historiquement connu pour ses actionneurs pneumatiques et ses solutions bioinspirées (BionicCobot, Bionic Flying Fox), mais s'oriente depuis plusieurs années vers des briques logicielles pour robot-as-a-service. Sur ce segment des préhenseurs universels pilotés par IA, la concurrence est déjà positionnée : Robai, Righthand Robotics (racheté par BD), ainsi que des solutions vision-first comme Osaro ou CapSen Robotics. La prochaine étape pour Festo sera de démontrer GripperAI sur des configurations réelles en production, avec des données de performance publiées et des références clients vérifiables.

Benchmark exclusivement proprioceptif pour l'estimation d'état des quadrupèdes : ATE, RPE et compromis entre filtres et lisseurs

Une équipe du laboratoire DLS (Dynamic Legged Systems) de l'IIT (Istituto Italiano di Tecnologia) publie un benchmark comparatif de trois estimateurs d'état proprioceptifs pour robots quadrupèdes : MUSE, le filtre de Kalman étendu invariant (IEKF) et le lisseur invariant (IS). L'évaluation est conduite sur la séquence CYN-1 du GrandTour Dataset, avec trois métriques : l'ATE (Absolute Trajectory Error, précision long terme), la RPE translationnelle et rotationnelle (Relative Pose Error, précision court terme), et le temps de calcul par mise à jour sur un stack matériel et logiciel fixe. Les résultats montrent que les RPE restent comparables entre les trois approches, mais IEKF et IS surpassent MUSE sur l'ATE. Le temps de calcul diffère significativement, exposant des compromis précision-latence concrets selon la méthode choisie. L'ensemble du code d'évaluation est publié en open-source sur GitHub (iit-DLSLab/stateestimationbenchmark) pour une reproductibilité complète. L'estimation d'état proprioceptive, c'est-à-dire sans capteurs extéroceptifs comme lidars ou caméras, est critique pour les quadrupèdes opérant en milieux dégradés ou occludés. Ce travail fournit aux intégrateurs et ingénieurs robotique des critères de sélection concrets : si l'application tolère une latence plus élevée, IS ou IEKF offrent une meilleure cohérence de trajectoire à long terme ; si la contrainte est temps-réel strict, le compromis bascule vers MUSE. La publication du code complet renforce la valeur de l'étude : les équipes peuvent reproduire les benchmarks sur leur propre matériel, ce qui reste rare dans la littérature robotique comparative, où les affirmations de performance sont souvent difficiles à vérifier indépendamment. L'IIT-DLSLab est historiquement actif sur la locomotion dynamique (plateforme HyQ, puis travaux sur des robots de classe Spot), et ce benchmark s'inscrit dans un effort plus large de standardisation de l'évaluation des estimateurs d'état pour robots à pattes via le GrandTour Dataset. IEKF est un classique de l'estimation sur groupes de Lie, IS en est une extension offline à lissage, tandis que MUSE représente une approche plus récente. Des travaux concurrents existent chez ETH Zurich (ANYmal) et Carnegie Mellon, mais peu publient des benchmarks comparatifs indépendants à ce niveau de rigueur méthodologique. La prochaine étape naturelle serait d'élargir l'évaluation à d'autres séquences du GrandTour Dataset, notamment sur des terrains non structurés, pour tester la généralisation des conclusions.

IA incarnée : cartographie des stratégies de toucher affectif sur un robot humanoïde

Une équipe de chercheurs a publié en mai 2026 une étude (arXiv:2605.11825) examinant comment les humains expriment des émotions par le toucher physique sur un robot humanoïde. L'expérience impliquait 32 participants interagissant avec le robot iCub, développé par l'Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) et équipé de capteurs tactiles distribués sur l'ensemble du corps. Les participants devaient exprimer huit émotions distinctes dans trois conditions : toucher libre (sans restriction de zone), toucher limité au bras, et toucher limité au torse. L'étude mesurait simultanément les zones de contact choisies et les dynamiques gestuelles, soit la pression, l'amplitude et la vitesse de mouvement. Les résultats contredisent une hypothèse courante en HRI (Human-Robot Interaction) : celle selon laquelle les stratégies de toucher affectif seraient stables et transposables d'une région corporelle à l'autre. En toucher libre, les participants privilégient nettement le haut du corps, socialement accessible (épaules, bras), tandis que les zones moins sollicitées présentent une sélectivité émotionnelle plus marquée. En condition bras-seulement, la variation émotionnelle se traduit principalement par des caractéristiques de mouvement ; en condition torse-seulement, c'est la pression qui porte l'information affective. Les stratégies ne se transfèrent pas entre conditions contraintes, même pour une région corporelle grossièrement similaire. Ce résultat a une implication directe pour la conception : un système de reconnaissance du toucher émotionnel entraîné sur une seule zone corporelle ne généralisera pas à l'ensemble du robot. Environ 30 % des participants ont signalé une modification de leur perception de la relation sociale avec iCub, et l'ensemble du groupe a rapporté une augmentation du sentiment de proximité après l'interaction. L'iCub est l'une des rares plateformes humanoïdes académiques disposant d'une surface tactile distribuée complète, ce qui en fait un outil expérimental difficile à reproduire en dehors de l'IIT, acteur européen de référence en robotique de recherche. Cette publication s'inscrit dans un champ actif autour de la robotique sociale affective, où des acteurs comme SoftBank Robotics (Pepper), Enchanted Tools (France, avec Miroki) ou 1X Technologies tentent de rendre les interactions physiques homme-robot plus naturelles. Les prochains verrous techniques concernent la reconnaissance automatique des émotions exprimées par le toucher et l'adaptation comportementale du robot en temps réel : deux composants encore absents des systèmes commerciaux actuels, ce qui maintient ces résultats dans le registre de la recherche fondamentale plutôt que du déploiement industriel à court terme.

Comau et OMRON Robotics s'associent pour proposer leurs robots à davantage de secteurs industriels

Comau SpA, le spécialiste italien de l'automatisation industrielle basé à Turin, et OMRON Robotics, filiale robotique d'Omron Industrial Automation dont le siège est à Pleasanton (Californie), ont annoncé un partenariat stratégique visant à accélérer conjointement le déploiement de l'automatisation dans l'industrie mondiale. L'accord, annoncé le 11 mai 2026, cible en priorité quatre secteurs à forte croissance : l'électronique, les semi-conducteurs, la fabrication médicale et l'intralogistique industrielle légère. Les deux PDG, Pietro Gorlier pour Comau et Olivier Welker pour OMRON Robotics, ont confirmé l'initiative sans en préciser les modalités financières ni les engagements de chiffre d'affaires commun. Les sociétés prévoient d'intégrer du matériel robotique, des technologies de contrôle avancées et des plateformes logicielles d'automatisation, avec des initiatives conjointes supplémentaires à l'étude. OMRON a par ailleurs élargi le mois dernier les options de configuration mât de son AMR OL-450S, illustrant une dynamique produit active en parallèle du rapprochement. Ce partenariat répond à une tension réelle du marché : les intégrateurs et les industriels cherchent des solutions qui s'insèrent aussi bien dans des lignes de production existantes que dans des environnements de nouvelle génération, sans multiplier les intégrateurs spécialisés. En combinant le portefeuille OMRON, reconnu pour ses robots industriels, collaboratifs et mobiles ainsi que ses environnements de programmation à déploiement rapide, avec la base installée de Comau dans l'automobile, l'e-mobilité, la pharmacie et la logistique, les deux acteurs visent une offre plus large et accessible à l'échelle mondiale. La portée réelle de la collaboration reste à vérifier dans la pratique : l'annonce est, pour l'instant, une déclaration d'intention sans déploiement client documenté ni métriques de performance communes publiées. Comau, présent dans plus de 30 pays et anciennement dans l'orbite de Stellantis, a engagé depuis deux ans une diversification active hors de l'automobile, notamment avec l'acquisition d'Automha SpA (Bergame, Italie), spécialiste de l'intralogistique globale présenté à MODEX en avril. OMRON Robotics s'appuie sur l'écosystème mondial d'Omron, groupe japonais pesant plusieurs milliards de dollars dans l'automatisation industrielle. Sur ce segment de la robotique légère et de la manutention flexible, les deux entreprises se retrouvent en concurrence directe avec des alliances similaires impliquant Universal Robots, Fanuc ou Yaskawa Motoman. Roberto Mendes Cutrupi, directeur de la business unit Amérique du Nord de Comau, prendra la parole lors du Robotics Summit & Expo de Boston le 28 mai 2026, première occasion publique de préciser la feuille de route opérationnelle de cette collaboration.

Infineon lance un défi dédié aux startups de la robotique humanoïde pour 2026

Infineon Technologies a lancé en 2026 son Startup Challenge annuel en le centrant cette année sur la robotique humanoïde. Le programme, ouvert à des équipes fondatrices et des jeunes entreprises high-tech du monde entier, est conçu pour transformer des concepts technologiques en applications commercialisables. Il s'inscrit dans le cadre du Co-Innovation Program global d'Infineon, un dispositif structuré de co-développement entre le groupe et des startups sélectionnées. L'initiative signale que la couche composants et semi-conducteurs commence à se structurer autour du marché humanoïde émergent. Infineon fournit des briques critiques pour la robotique : microcontrôleurs, capteurs radar et LiDAR, puces de gestion de l'énergie, et circuits de contrôle moteur. Impliquer des startups humanoïdes dès la phase de conception permet à Infineon de s'ancrer tôt dans les architectures matérielles qui deviendront des standards. Pour les porteurs de projets robotiques, l'accès à un partenaire industriel de ce niveau représente un levier d'accélération concret sur la fiabilité des composants et la mise à l'échelle de la production. Il convient cependant de noter que l'annonce reste à ce stade un appel à candidatures sans résultats ni métriques publiées. Infineon, groupe allemand coté au DAX avec un chiffre d'affaires de plus de 14 milliards d'euros en 2024, est l'un des rares acteurs européens disposant d'une surface suffisante pour peser dans la course humanoïde sans construire de robot. Cette posture de fournisseur stratégique de composants le place en concurrent indirect de TI, STMicroelectronics (franco-italien) et des divisions semi-conducteurs de Renesas ou Bosch, qui ciblent eux aussi le marché robotique en pleine expansion.

Exotec s'associe à Musinsa pour automatiser l'entrepôt de cette marque de K-fashion en pleine croissance

Exotec, entreprise française de robotique logistique fondée en 2015 à Lille, annonce son premier déploiement commercial en Corée du Sud en partenariat avec Musinsa, principale plateforme de mode coréenne (K-fashion). Le projet consiste à équiper un nouvel entrepôt automatisé de Musinsa avec le système Skypod d'Exotec, des robots AMR capables de grimper sur des structures de rayonnage à grande hauteur pour préparer les commandes. Les détails opérationnels précis (nombre de robots, capacité de stockage, débit horaire) ne sont pas divulgués dans l'annonce, ce qui limite l'évaluation indépendante des performances annoncées. Ce contrat représente une étape stratégique dans la pénétration du marché asiatique par Exotec, après une implantation au Japon ces dernières années. Pour Musinsa, dont la croissance internationale s'accélère portée par l'engouement mondial pour la mode coréenne, l'automatisation de la logistique est un levier direct de scalabilité : réduire le coût de traitement par commande et absorber les pics saisonniers sans recrutement proportionnel. Ce type de déploiement confirme que les solutions de goods-to-person à robots grimpants trouvent preneurs dans la mode en ligne, un secteur à forte variabilité SKU et cadences irrégulières. Exotec a levé 335 millions de dollars en Serie D en 2022, atteignant le statut de licorne, et compte parmi ses clients Decathlon, 3PL Geodis ou encore Carrefour en Europe. La compétition sur le segment goods-to-person est intense, avec AutoStore (norvégien, très présent en logistique mode), Hai Robotics (chinois, fortement implanté en Asie), et Symbotic côté américain. L'entrée en Corée du Sud positionne Exotec dans un marché e-commerce dynamique avant une éventuelle introduction en bourse évoquée par la direction.

Comau s'associe à Omron pour accélérer l'automatisation industrielle avancée dans les secteurs manufacturiers en forte croissance

Comau, filiale robotique de Stellantis basée en Italie, et Omron Robotics, division automation du groupe japonais Omron Corporation, ont signé un accord de collaboration stratégique destiné à accélérer le déploiement de solutions d'automatisation industrielle avancée. Le partenariat cible quatre segments à forte croissance : l'électronique, les semi-conducteurs, la fabrication médicale et l'intralogistique industrielle légère. L'accord porte sur la commercialisation conjointe de solutions flexibles et rapidement déployables, sans que les termes financiers ni les premières installations clients n'aient été communiqués à ce stade. L'intérêt industriel de ce rapprochement tient à la complémentarité des portefeuilles : Comau apporte ses bras robotiques industriels et cobots (dont la gamme AURA) ainsi que son expertise en intégration de lignes complexes, tandis qu'Omron couvre la mobilité autonome (AMR série LD/HD) et les robots collaboratifs TM. Pour un intégrateur ou un COO industriel, cette alliance réduit le nombre d'interlocuteurs pour construire une cellule complète alliant manipulation fixe et transport autonome, un besoin réel dans les ateliers de semi-conducteurs ou de dispositifs médicaux où les flux sont fragmentés et les changements de série fréquents. Il convient toutefois de noter que l'annonce reste au stade de l'accord-cadre, sans déploiement terrain confirmé. Comau opère depuis les années 1970 et a renforcé son positionnement cobot et exosquelette (MATE) après son spin-off partiel de Stellantis. Omron Robotics, de son côté, concurrence directement MiR (Rockwell), Fetch Robotics (Zebra) et Locus Robotics sur le segment AMR. Ce type d'alliance entre robotique fixe et mobile suit une tendance observée chez ABB/Asti et FANUC/iLink, signalant que la course aux solutions d'automatisation bout-en-bout s'intensifie à l'échelle mondiale.

Interview de Lucas GOUMARRE , CEO Korben For People

Korben For People, startup française fondée par Lucas Goumarre, se positionne comme éditeur d'un logiciel de gestion de flotte pour robots de service multi-marques. La société commercialise une plateforme SaaS B2B facturée environ 150 euros HT par robot et par mois, permettant à ses clients de piloter des flottes hétérogènes depuis une interface unique. À ce jour, l'entreprise revendique environ 250 robots connectés et opérés via sa plateforme, déployés en France, en Belgique, en Espagne et en Allemagne. Les secteurs ciblés sont la grande distribution alimentaire, les prestataires de nettoyage professionnel et la logistique d'entrepôt. En complément de son cœur SaaS, Korben For People propose de la revente matérielle multi-marques ainsi que des offres Robot-as-a-Service (RaaS), où les clients souscrivent un abonnement mensuel plutôt que d'acquérir les robots en CAPEX. Le positionnement "hardware-agnostique" de Korben For People répond à un problème concret pour les intégrateurs et les opérateurs de flotte : le risque d'enfermement dans l'écosystème propriétaire d'un seul constructeur. En proposant une couche logicielle indépendante des marques, la société protège les investissements clients sur la durée des cycles de renouvellement des équipements, typiquement pluriannuels. La montée en puissance du modèle RaaS est également significative : elle abaisse la barrière à l'entrée pour des acteurs comme les sociétés de nettoyage, qui hésitaient à immobiliser du capital sur des technologies encore en évolution rapide. L'affirmation de Goumarre selon laquelle "90 % des sols d'un hypermarché sont nettoyés par robot" dans certains déploiements constitue un signal de maturité opérationnelle, même s'il s'appuie sur des cas sélectionnés et mériterait validation à plus grande échelle. L'enjeu cybersécurité des flottes robotiques, évoqué en fin d'interview, commence à peser dans les décisions d'achat des grands comptes industriels soumis à la directive NIS2. Korben For People opère dans un segment encore émergent mais en consolidation rapide : celui du middleware de gestion de flotte robotique de service. Sur ce créneau, la startup française se confronte à des acteurs internationaux comme InOrbit, aux plateformes propriétaires des constructeurs eux-mêmes (SoftBank Robotics, Avidbots, Gaussian Robotics), ainsi qu'aux solutions internes développées par de grandes enseignes ou prestataires logistiques. Son ancrage européen et sa connaissance des contraintes opérationnelles locales constituent ses principaux éléments de différenciation. Les prochaines étapes annoncées portent sur l'expansion géographique en Europe et l'élargissement du portefeuille de robots compatibles. Aucune levée de fonds ni partenariat industriel majeur n'a été communiqué à ce stade dans l'interview.

AR-VLA : un expert d'action autorégressif pour les modèles vision-langage-action

Des chercheurs de l'INSAIT (Institute for Computer Science, Artificial Intelligence and Technology, Sofia, Bulgarie) ont publié début 2026 AR-VLA, une architecture de politique robotique qui remplace les têtes d'action à base de blocs (chunk-based) par un expert d'action autorégressif autonome. Contrairement aux modèles VLA existants, qu'ils soient réactifs ou basés sur la diffusion, qui réinitialisent leur contexte temporel à chaque nouvelle observation, AR-VLA maintient une mémoire longue durée et génère les actions comme une séquence causale continue. Le système intègre un mécanisme de re-ancrage (re-anchoring) pour synchroniser les modalités asynchrones vision-langage-action, compensant mathématiquement le délai entre une perception lente (quelques Hz) et un contrôle moteur rapide (centaines de Hz). Les expériences couvrent des tâches de manipulation en simulation et sur robots réels, où AR-VLA atteint ou dépasse les taux de succès des VLA réactifs de l'état de l'art tout en produisant des trajectoires sensiblement plus lisses. L'enjeu central est le découplage entre raisonnement perceptif lent et contrôle moteur rapide, un problème structurel des architectures VLA actuelles. En traitant les actions comme une séquence autorégressive avec historique persistant plutôt que comme un bloc prédit à chaque nouvelle trame, AR-VLA rend la politique intrinsèquement consciente du contexte : elle sait ce qu'elle vient d'exécuter, pas seulement ce qu'elle observe à l'instant T. Pour les équipes robotiques et les intégrateurs, cette architecture autorise un préentraînement modulaire de la syntaxe cinématique indépendamment du backbone de perception, réduisant potentiellement les coûts de développement de politiques spécialistes ou généralistes. La cohérence spatio-temporelle accrue réduit également les oscillations et les reprises de mouvement, deux facteurs critiques en déploiement industriel. L'INSAIT, fondé en 2022 à Sofia avec le soutien de Google, Microsoft et de l'EPFL, s'est imposé rapidement comme un pôle de recherche en IA en Europe centrale. AR-VLA s'inscrit dans une compétition ouverte sur l'architecture des politiques robot-généralistes, où Physical Intelligence (pi-0, pi-0.5), NVIDIA (GR00T N2), Google DeepMind et des startups comme Figure (Helix) ou 1X défendent des approches concurrentes. L'approche par diffusion, popularisée notamment par pi-0 et Diffusion Policy, constitue l'alternative dominante aux VLA réactifs ; AR-VLA la défie directement en montrant qu'un modèle autorégressif pur peut produire des trajectoires plus cohérentes sans recourir à des processus de débruitage itératifs. AR-VLA demeure pour l'instant un preprint arXiv (2603.10126v2), sans annonce de déploiement industriel ni de commercialisation. Le code et les vidéos de démonstration sont disponibles sur arvla.insait.ai.

Un robot inspiré de l'arpenteuse utilise des muscles tolérants à 10 MeV pour parcourir des terrains martiens

Des chercheurs de l'Université de Göteborg, avec le soutien de l'Agence Spatiale Européenne (ESA), ont développé un robot rampant à corps souple inspiré de la chenille arpenteuse, conçu pour naviguer sur des terrains planétaires accidentés avec une empreinte électronique minimale. Le système repose sur un actionneur élastomère diélectrique enroulé (RDEA), un muscle artificiel cylindrique qui se contracte et s'étend sous tension pour produire un mouvement péristaltique. Ses électrodes souples sont fabriquées en nanotubes de carbone monoparoi (SWCNT), un matériau que les simulations et expériences ont montré capable de tolérer des expositions à des particules alpha et protons jusqu'à 10 MeV, soit un niveau de radiation comparable à l'environnement martien. Le robot fonctionne à basse tension, ce qui réduit la consommation énergétique et le risque de défaillance sur des missions longue durée. Fait notable : lors des tests sur substrats imprimés en 3D, l'équipe a découvert accidentellement que le robot pouvait se diriger passivement en accrochant ses pattes avant dans des rainures de surface orientées à différents angles (de 0 à 30 degrés), réalisant des virages gauche-droite sans actionneur supplémentaire ni électronique d'orientation embarquée. L'intérêt de cette architecture réside dans sa tolérance aux pannes et sa simplicité mécanique. Ugo Lafont, spécialiste en matériaux et technologies spatiales à l'ESA, souligne que le RDEA continue de fonctionner même partiellement sectionné ou perforé, une propriété précieuse dans un environnement où la maintenance est impossible. Pour les concepteurs de systèmes planétaires, cela représente une alternative crédible aux rovers rigides classiques (comme Perseverance ou Curiosity) dont la mobilité dépend de trains roulants complexes vulnérables aux chocs et à l'ensablement. La navigation passive par interaction avec le terrain ouvre également une piste de recherche pour des robots autonomes légers opérant sans capteurs actifs coûteux en énergie. Il reste néanmoins à démontrer que ces performances se maintiennent hors conditions de laboratoire contrôlées. Le projet, intitulé "Soft Annelid-Inspired Robot with Peristaltic Gait using Low Voltage Fault-Tolerant Artificial Muscles for Planetary Exploration", est financé par le programme Discovery de l'ESA. Il s'inscrit dans un courant plus large de robotique souple spatiale où plusieurs équipes académiques europénnes et américaines explorent les élastomères diélectriques pour des missions à faible masse. La prochaine étape prévoit des tests sous cycles thermiques et radiation réelle, ainsi qu'une intégration de capteurs légers. L'équipe de Göteborg envisage également des essais au Mars Yard de l'ESA aux Pays-Bas, une installation simulant la topographie extraterrestre. Le prototype actuel reste un démonstrateur de laboratoire, pas encore un système déployable, mais la validation du comportement de direction passive constitue un résultat concret et non trivial.

TAVIS : un benchmark pour la vision active égocentrique et le regard anticipateur en apprentissage par imitation

Une équipe de chercheurs a publié TAVIS, un environnement d'évaluation standardisé pour comparer les approches de vision active en apprentissage par imitation, soit la capacité d'une politique robotique à contrôler son propre regard pendant une tâche de manipulation. Le benchmark comprend deux suites : TAVIS-Head (5 tâches avec caméra sur cardan pan/tilt pour la recherche globale de scène) et TAVIS-Hands (3 tâches avec caméras de poignet pour gérer les occlusions locales). Il est construit sur IsaacLab et s'appuie sur deux embodiments de torse humanoïde : le GR1T2 de Fourier Intelligence et le Reachy2 de Pollen Robotics (Bordeaux). Environ 2 200 épisodes de démonstrations téléopérées sont publiés en format LeRobot v3.0 sur HuggingFace, avec Diffusion Policy et π₀ (Physical Intelligence) comme baselines. Trois résultats principaux ressortent : la vision active améliore les performances, mais de façon conditionnelle à la tâche ; les politiques multi-tâches se dégradent nettement sous distribution shift contrôlé ; et l'imitation seule produit un regard anticipatoire dont les temps de préemption médians, mesurés par la métrique GALT (Gaze-Action Lead Time), sont comparables à ceux du téléopérateur humain de référence. Jusqu'ici, plusieurs groupes avaient démontré indépendamment les bénéfices de la vision active en 2024-2025, sans base commune de comparaison. TAVIS comble ce vide avec trois primitives reproductibles : un protocole comparatif caméra mobile/caméra fixe sur des démonstrations identiques, la métrique GALT issue des sciences cognitives et de l'HRI (Human-Robot Interaction), et des splits procéduraux in-distribution/out-of-distribution. Le constat que les gains sont task-conditional invalide l'hypothèse naïve qu'ajouter des degrés de liberté à la caméra améliore systématiquement les performances, nuance décisive pour les intégrateurs industriels. La fragilité sous distribution shift constitue un signal d'alarme concret pour tout déploiement hors simulation. La vision active en manipulation connaît un regain d'intérêt depuis 2024, porté par les progrès des VLA (Vision-Language-Action models) et la disponibilisation de robots humanoïdes à têtes articulées. Le choix de Reachy2 comme plateforme de référence est notable : Pollen Robotics, startup bordelaise fondée en 2016, est l'un des rares acteurs européens dont le robot open-source figure dans des benchmarks académiques internationaux, face aux concurrents américains (Figure, Agility) et asiatiques (Fourier, Unitree). Les prochaines étapes naturelles incluent l'évaluation de politiques VLA récentes comme GR00T N2 ou OpenVLA sur TAVIS, ainsi que le transfert sim-to-real, que le papier ne couvre pas encore.

Nyobolt lève des fonds pour étendre la recharge rapide à davantage de robots

Nyobolt, entreprise britannique spécialisée dans les batteries à charge rapide basée à Cambridge, a annoncé cette semaine une levée de fonds de 60 millions de dollars, portant sa valorisation au-dessus du milliard de dollars. Le tour de table a été mené par Symbotic, le spécialiste américain de la robotique pour supply chain, avec la participation d'IQ Capital, Latitude (Phoenix Court), Scania Invest et CBMM. La traction commerciale de Nyobolt est illustrée par une croissance de revenus multipliée par cinq en un an. Cas d'usage phare : les AMRs SymBot de Symbotic, déployés en entrepôts 24h/24, utilisent désormais les batteries Nyobolt à la place des ultracapacitors précédemment embarqués. Le résultat annoncé : capacité énergétique multipliée par six, masse réduite de 40 %, et durée de vie en cycles au moins dix fois supérieure à celle des technologies lithium-ion conventionnelles. Ces chiffres restent à valider en conditions réelles sur la durée, mais proviennent d'un déploiement opérationnel et non d'un banc de test en laboratoire. L'enjeu dépasse la simple optimisation de composant. Les flottes d'AMRs industriels atteignent une densité et une intensité d'usage qui rendent les solutions de charge classiques structurellement inadaptées : temps d'arrêt pour swap de batterie, dégradation accélérée sous cycles rapides, contraintes thermiques en environnement confiné. Nyobolt positionne sa technologie comme une infrastructure d'énergie instantanée ("instant power infrastructure"), un concept qui commence à peser dans les décisions d'achat des intégrateurs logistiques et des opérateurs d'entrepôts automatisés. Pour un COO industriel qui dimensionne une flotte, la promesse n'est pas tant la performance crête que la continuité opérationnelle : zéro downtime non planifié, maintenance prévisible, durée de vie cohérente avec les cycles d'amortissement de l'équipement. Si les métriques annoncées se confirment à l'échelle, cela repositionne la batterie comme facteur différenciant dans les appels d'offres robotiques, au même titre que le logiciel d'orchestration. Fondée à Cambridge, Nyobolt s'est d'abord développée autour de la mobilité électrique légère avant de pivoter vers les applications industrielles et la robotique physique, segment en croissance rapide depuis l'essor des plateformes d'IA embarquée. Dans cet espace, elle se retrouve en concurrence indirecte avec des acteurs comme Electrovaya, Boston-Power ou encore les divisions batteries de grands équipementiers asiatiques qui ciblent aussi l'AMR. Le partenariat avec Symbotic lui apporte une référence de poids dans la logistique automatisée américaine. Nyobolt annonce par ailleurs une expansion en Inde, avec un mémorandum d'accord signé avec l'État du Rajasthan pour déployer plus de 100 MW de datacenters IA hors réseau, signalant une diversification vers le stockage d'énergie stationnaire. Les prochaines étapes incluent l'extension à d'autres constructeurs de robots, sans que des noms ou des timelines précis n'aient été communiqués à ce stade.

Genesis AI publie GENE-26.5 : un robot humanoïde réussit enfin à préparer des œufs brouillés à la tomate

La startup française Genesis AI a publié les premières démonstrations de GENE-26.5, son premier système de modèle de fondation pour robot humanoïde. Les vidéos montrent le robot casser des œufs d'une seule main, couper des tomates en mode bimanuel, préparer des smoothies, effectuer du pipetage, résoudre un Rubik's cube et saisir simultanément quatre objets de tailles différentes entre ses doigts. Le démo central est une tâche de cuisine de 4 minutes décomposée en plus de 20 sous-tâches : casser un œuf, trancher des tomates, manier un fouet, un couteau, une spatule et une poêle. Un détail révélateur : pour transférer les tomates coupées, le robot utilise le dos du couteau et la planche à découper comme appui, une coordination bimanuelles typiquement humaine. Genesis AI déclare des taux de réussite de 90 à 95 % sur la plupart des étapes, mais seulement 50-60 % pour les deux plus délicates (cassage d'œuf d'une main, transfert avec le dos du couteau) -- un niveau d'honnêteté inhabituel dans les communications de ce secteur. La vitesse d'exécution atteint 60-70 % de celle d'un humain. La main dextère est fournie par Dance Muscle (舞肌科技) ; les deux entreprises co-conçoivent une prochaine génération ciblant le format 1:1 main humaine avec 20 degrés de liberté actifs et back-drivables. La portée de GENE-26.5 dépasse les performances brutes des démos. Les tâches domestiques exigent une adaptation en temps réel à des objets imprévisibles et à des états de contact changeants, sans trajectoire pré-programmée, ce qui les rend parmi les problèmes de manipulation les plus difficiles à généraliser en robotique. La recette de données de Genesis combine trois sources : données de gant (mouvements fins et signaux tactiles haute fidélité), vidéo en première et troisième personne, pour un total annoncé de plus de 200 000 heures de données cross-modales collectées avec des partenaires. La simulation Genesis, moteur physique open-source développé en parallèle par l'entreprise, assure l'évaluation en boucle fermée et accélère les itérations. Ce pipeline (préentraînement massif sur données humaines, adaptation sur peu de données robot, évaluation en simulation) ressemble structurellement au paradigme qui a transformé le NLP vers les LLMs, et constitue un signal fort pour les intégrateurs et les décideurs industriels : le sim-to-real gap sur la manipulation dextère commence peut-être à se réduire sérieusement. Genesis AI a été fondée début 2025 et a levé 105 millions de dollars en seed round, l'un des plus importants jamais réalisés en France dans la robotique. Parmi les investisseurs figurent Eric Schmidt (ancien PDG de Google), Xavier Niel et Bpifrance. Le CEO Zhou Xian est titulaire d'un doctorat du Carnegie Mellon University Robotics Institute, ce qui ancre l'entreprise dans la tradition académique américaine malgré son origine française. Dans une course humanoïde particulièrement dense qui comprend Figure AI (Figure 03), Tesla (Optimus Gen 3), Physical Intelligence (Pi-0) et NVIDIA (GR00T N2), Genesis se distingue par son pari sur la donnée humaine à grande échelle et la simulation comme levier de généralisation, en opposition aux approches centrées sur la téléopération robot. GENE-26.5 reste toutefois au stade de démo laboratoire : aucun pilote industriel ni calendrier de déploiement n'a été annoncé à ce stade.

Hugging Face lance une boîte à outils à base d'agents pour Reachy Mini

Hugging Face a lancé cette semaine un kit de développement agentique permettant de créer des applications pour Reachy Mini, son robot de bureau open source, sans écrire une seule ligne de code. Le principe : l'utilisateur décrit en langage naturel le comportement souhaité, et un agent IA rédige, teste et déploie automatiquement le code sur le robot. Reachy Mini mesure 27,9 cm de hauteur pour 16 cm de largeur, pèse 1,5 kg et se pilote intégralement depuis une interface web. Plus de 200 applications sont déjà disponibles dans un App Store hébergé sur le Hugging Face Hub, installables en un clic, forkables et modifiables à la demande. Un simulateur navigateur permet également de tester les applications sans posséder le matériel. Parmi les exemples publiés : un tuteur d'accent linguistique, un assistant de cuisine pas-à-pas, un commentateur de Formule 1 en temps réel, ou un jeu inspiré de Squid Game. L'un des cas d'usage mis en avant est celui de Joel Cohen, retraité de 78 ans sans formation technique, qui a construit un co-facilitateur vocal IA pour les groupes de dirigeants qu'il anime sur Zoom : le système dispose de quatre modes de facilitation, d'une banque de plus de 60 questions et reconnaît par son nom chacun de ses 29 participants. Ce lancement illustre un changement de paradigme potentiel dans l'accès au développement robotique. Jusqu'ici, déployer un comportement sur un robot impliquait la maîtrise d'un SDK, la connaissance d'API de bas niveau et un temps d'intégration significatif. Ici, la barrière technique est explicitement remplacée par un agent LLM, ce qui déplace la contrainte vers la qualité du prompt plutôt que vers la compétence en programmation. Pour les intégrateurs et les décideurs B2B, le modèle Hub-plus-simulator offre une logique de validation à coût quasi nul avant achat du matériel physique. Reste à mesurer la robustesse réelle du code généré dans des conditions d'usage prolongé : les 200 applications recensées sont des contributions communautaires récentes, pas des déploiements industriels validés. La distinction entre démo accessible et produit robuste en production reste entière. Hugging Face, souvent décrit comme le "GitHub de l'IA" avec plusieurs millions de développeurs et des dizaines de milliers d'entreprises utilisatrices, a acquis Pollen Robotics en 2024. Cette startup française de Bordeaux est le fabricant de la gamme Reachy, des robots open source à vocation éducative et de recherche. L'intégration de la plateforme Hub à l'écosystème robot concrétise donc une stratégie annoncée lors de l'acquisition : faire de Hugging Face le point d'entrée unique pour le développement robotique grand public. Sur le segment des robots de bureau open source, Reachy Mini se positionne face à des plateformes comme LeRobot (également porté par Hugging Face) ou les kits SO-100/SO-101 de The Robot Company, avec un avantage différenciant sur la fluidité du parcours développeur et l'effet réseau du Hub existant. Aucune timeline de déploiement commercial à grande échelle n'a été communiquée.

ABB Robotics lance PickMaster Lite pour simplifier et accélérer la prise robotisée

ABB Robotics a lancé PickMaster Lite, une version allégée de sa suite logicielle PickMaster, destinée aux OEM packaging et aux intégrateurs systèmes qui cherchent à déployer des applications de picking robotisé haute vitesse guidé par vision. Le produit vise à réduire l'effort d'ingénierie lors de la configuration et à raccourcir les délais de mise en service sur des tâches de picking courantes. ABB n'a pas communiqué de métriques précises sur les gains de temps de cycle ou les prix dans cette annonce initiale. L'enjeu pour les intégrateurs est réel: la configuration de systèmes de picking vision-guidé reste l'un des postes les plus chronophages dans les projets d'automatisation packaging, notamment pour les lignes à cadences élevées. En proposant une version avec des fonctionnalités essentielles plutôt qu'une suite complète, ABB abaisse la barrière d'entrée pour les PME industrielles et les OEM qui ne disposent pas d'équipes robotique expertes en interne. C'est aussi un signal que le marché logiciel pour la robotique de picking se structure autour de deux segments: des plateformes full-featured pour intégrateurs avancés, et des offres simplifiées pour accélérer le déploiement sur cas d'usage standardisés. PickMaster est une plateforme ABB historique pour le picking et le placement, utilisée notamment avec les robots delta IRB 360 FlexPicker. Sur ce segment, ABB fait face à Fanuc, KUKA, Yaskawa et à des acteurs logiciels spécialisés comme Pickit ou Mujin, qui misent également sur la réduction de la complexité de programmation. Les prochaines étapes de PickMaster Lite, notamment les compatibilités de robots supportés et les conditions de licence, n'ont pas encore été détaillées par ABB.

Comau et Aptiv s'associent pour développer des systèmes d'automatisation industrielle autonomes et de robotique basée sur l'IA

Comau, spécialiste italien de l'automatisation industrielle rattaché au groupe Stellantis, et Aptiv, entreprise technologique américaine issue de la scission de Delphi en 2017, ont signé un accord-cadre pour co-développer des systèmes d'automatisation industrielle intelligents. Les trois axes retenus sont la robotique avancée, les systèmes autonomes et l'intégration de l'IA dans les processus de production. Il s'agit à ce stade d'un protocole d'intention : aucun produit, aucun délai ni montant d'investissement n'a été communiqué. La complémentarité des deux acteurs justifie le rapprochement. Comau apporte son expertise en intégration robotique et en ingénierie de lignes de production, Aptiv ses capacités en architecture électronique embarquée et en logiciels pour systèmes autonomes, développées dans l'univers du véhicule connecté. Pour les intégrateurs industriels, cette convergence hardware-software reflète une tendance structurelle : les plateformes d'automatisation évoluent vers une adaptation autonome en environnement non structuré, réduisant la dépendance à la reprogrammation manuelle. Les deux entreprises s'inscrivent dans un secteur sous pression concurrentielle forte. FANUC, ABB Robotics et KUKA, filiale du groupe chinois Midea depuis 2017, investissent eux aussi dans l'IA appliquée à la robotique industrielle. Comau cherche à diversifier ses débouchés au-delà de l'assemblage automobile, tandis qu'Aptiv accélère sa transition des composants électroniques vers les couches logicielles. L'accord reste prudemment formulé, sans pilote client identifié ni roadmap précise, signe d'une collaboration encore en phase exploratoire.

Bosch Rexroth vs Festo vs SMC : Les leaders de l’automatisation et de la pneumatique

Bosch Rexroth, Festo et SMC Corporation constituent aujourd'hui le triptyque dominant de l'automatisation industrielle et de la pneumatique mondiale. Filiale du groupe Bosch, Rexroth propose une architecture d'automatisation systémique couvrant le motion control, l'hydraulique, les servo-entraînements, l'automatisation électrique, les logiciels industriels et les plateformes connectées orientées Industrie 4.0, un portefeuille conçu pour les infrastructures lourdes et les lignes de production hautement intégrées. L'allemand Festo, fondé à Stuttgart en 1925, s'est imposé comme la référence en pneumatique de précision, avec une forte culture R&D appliquée : l'entreprise est notamment connue pour ses démonstrateurs biomimétiques (bras assistés, robots souples) qui anticipent les prochaines générations de composants industriels, et pour ses solutions de formation technique utilisées dans plus de 170 pays. SMC Corporation, groupe japonais créé en 1959 et coté à Tokyo, est aujourd'hui le premier fournisseur mondial de pneumatique industrielle par volume, avec une présence commerciale dans plus de 80 pays et un catalogue de plus de 12 000 références de vérins, vannes et systèmes de contrôle de fluides. Ces trois acteurs opèrent sur un marché où la distinction entre composant et solution devient le principal levier de différenciation. Pour un intégrateur ou un directeur industriel, le choix ne se résume plus à un catalogue de références : il engage une architecture complète. Bosch Rexroth cible les environnements où la convergence entre motion, hydraulique et données est critique, lignes automotive, presses, machines-outils CNC. Festo se positionne sur les applications nécessitant précision et flexibilité : assemblage, agroalimentaire, laboratoires, chaînes reconfigurables, avec un avantage compétitif sur l'efficacité énergétique des actionneurs pneumatiques. SMC répond à une logique de volume et de standardisation : délais courts, disponibilité mondiale, coût à l'unité optimisé. La vraie question pour un décideur B2B n'est pas laquelle est "meilleure", mais laquelle correspond au profil de son process : complexité intégrée (Rexroth), précision applicative (Festo), ou déploiement standardisé à grande échelle (SMC). Ces trois entreprises ont construit leur position sur plusieurs décennies, dans un marché longtemps fragmenté entre spécialistes régionaux. L'accélération de l'Industrie 4.0 et la montée des cobots et robots mobiles autonomes (AMR) ont rebattu les cartes : les pneumaticiens purs comme Festo et SMC investissent désormais dans les interfaces électriques et les protocoles connectés (IO-Link, OPC UA), tandis que Bosch Rexroth étend ses logiciels vers l'edge computing industriel. Les challengers européens, Parker Hannifin, Aventics (ex-Bosch pneumatique, désormais Emerson), ou encore Norgren, grignotent des parts sur des segments spécifiques. À noter : des acteurs français comme Joucomatic (groupe Asco/Emerson) ou Pneumax restent présents sur le marché européen, sans atteindre l'échelle mondiale de ce trio. La prochaine bataille se joue sur l'intégration logicielle et la data industrielle, terrain sur lequel Bosch Rexroth dispose aujourd'hui d'une longueur d'avance structurelle.

Le robot humanoïde AEON s'attaque aux opérations en usine dans une offensive d'autonomie réelle

La division Robotics d'Hexagon AB, basée à Zurich, et l'entreprise autrichienne Fill Maschinenbau ont annoncé un partenariat pour déployer le robot humanoïde AEON dans les ateliers de Fill à Gurten, en Autriche. Ce pilote cible des tâches de conduite de machines (machine tending), d'inspection et de support opérationnel dans des environnements de production à haute mixité. Point notable : AEON n'est pas un robot bipède, mais adopte une locomotion sur roues complétée par des bras de manipulation, une fusion de capteurs multimodale et une intelligence embarquée sur puce NVIDIA Jetson Orin. Présenté en juin 2025, il avait effectué son premier déploiement industriel en décembre 2025 à l'usine BMW Group de Leipzig, unique référence terrain disponible à ce jour. Ce partenariat met en avant une approche simulation-first que les intégrateurs suivent de près. Hexagon revendique une réduction des cycles d'entraînement de plusieurs mois à quelques semaines grâce à NVIDIA Isaac Sim et Isaac Lab, qui permettent d'acquérir navigation, locomotion et manipulation en environnement virtuel avant tout déploiement réel. Le robot utilise également NVIDIA Isaac GR00T et les outils Mimic pour apprendre à partir de démonstrations humaines et générer des données de mouvement synthétiques. Si ces gains se confirment en production, ils apporteraient une réponse partielle au problème du sim-to-real gap, considéré comme l'un des principaux obstacles à l'industrialisation des humanoïdes. Prudence néanmoins : les deux déploiements cités restent à des stades pilotes, sans métriques publiées sur des cycles de production continus. Hexagon AB est un groupe suédois spécialisé en métrologie et intelligence industrielle, dont la division Robotics à Zurich s'est positionnée sur le segment humanoïde après des acteurs comme Figure AI (accord BMW signé dès 2024 pour le Figure 02), Boston Dynamics ou Agility Robotics (Digit, déployé chez Amazon). Les données spatiales collectées par AEON sont remontées vers Hexagon Reality Cloud Studio via HxDR et intégrées à NVIDIA Omniverse pour générer des jumeaux numériques industriels en temps réel, un positionnement qui ancre l'offre davantage dans l'écosystème PLM et métrologie d'Hexagon que dans la robotique mobile pure. Les prochaines étapes incluent une migration vers la puce NVIDIA IGX Thor pour renforcer les garanties de sécurité collaborative. En Europe, cette initiative rejoint les travaux de Wandercraft sur l'humanoïde de réhabilitation médicale et ceux d'Enchanted Tools sur des plateformes à usage hospitalier, signe d'un écosystème continental qui monte progressivement en maturité industrielle.

ABB Robotics lance OmniVance, une cellule autonome de finition de surface

ABB Robotics a lancé fin avril 2026 l'OmniVance Collaborative Surface Finishing Cell, sa première cellule entièrement automatisée dédiée au ponçage et au polissage industriel. La solution, développée par le groupe suisse basé à Zurich, repose sur le cobot GoFa d'ABB et se présente comme une offre clé en main, livrée avec tous les composants de sécurité nécessaires, certifiée CE, et opérationnelle sans ingénierie supplémentaire. L'interface de programmation, disponible sur tablette, intègre des fonctions d'enregistrement de trajectoires 3D par guidage manuel (lead-through), de création de chemins 2D prédéfinis, et d'édition intuitive via des blocs Wizard Easy Programming. ABB affirme que ces outils permettent de réduire le temps de programmation jusqu'à 90%, une estimation à prendre avec précaution faute de contexte méthodologique précis. La cellule intègre également une préparation à l'extraction de poussières pour maintenir la qualité de finition et la santé des opérateurs. L'enjeu adressé est réel : le finissage de surface reste l'une des étapes les plus difficiles à automatiser à grande échelle, exposant les opérateurs à des contraintes physiques importantes et à des environnements poussiéreux. Deloitte et le Manufacturing Institute estiment que 1,9 million de postes dans la fabrication américaine seront non pourvus d'ici 2033, un signal fort de la pénurie structurelle de main-d'oeuvre qualifiée. En ciblant les PME sans expertise robotique interne, ABB tente de combler un angle mort du marché : les solutions sur mesure sont trop complexes et coûteuses pour ces acteurs, tandis que les kits d'entrée de gamme manquent de capacité et d'évolutivité. La proposition plug-and-play, sans programmation personnalisée requise, abaisse concrètement le seuil d'adoption. La réduction des TMS (troubles musculo-squelettiques) et la libération des opérateurs vers des tâches à plus forte valeur ajoutée constituent des arguments B2B solides face aux acheteurs industriels. ABB figure parmi les quatre grands fabricants mondiaux de robots industriels, aux côtés de KUKA, Fanuc et Yaskawa. Sa division robotique emploie environ 7 000 personnes, avec un siège américain et une usine à Auburn Hills, dans le Michigan. En octobre 2025, ABB Group a annoncé la cession de cette division à SoftBank Group pour 5,3 milliards de dollars, une transaction qui repositionne ABB Robotics dans un écosystème orienté IA et humanoides, porté par SoftBank via ses participations dans Boston Dynamics et d'autres acteurs. Parallèlement, ABB a lancé en avril 2026 la gamme PoWa, six cobots à limitation de force et de puissance couvrant des charges utiles de 7 à 30 kg et atteignant jusqu'à 5,8 m/s, renforçant son portefeuille collaboratif avant la finalisation probable du rachat. L'OmniVance s'inscrit dans cette dynamique de montée en gamme applicative avant la transition de propriété.

FAULHABER conçoit le DualGear pour les systèmes logistiques autonomes

FAULHABER, fabricant allemand de systèmes d'entraînement basé à Schönaich (Bade-Wurtemberg), a lancé cette semaine le DualGear, un système d'entraînement double conçu pour les environnements intralogistiques contraints en espace. Le principe central du produit : réaliser deux mouvements synchrones à partir d'un seul moteur. Concrètement, le DualGear associe un moteur sans balais de 32 mm de la gamme BX4, disponible en deux longueurs, 42 mm et 68 mm, avec deux réducteurs planétaires métalliques de la série GPT montés à chaque extrémité du moteur. Les réducteurs GPT sont disponibles jusqu'à trois étages, ce qui permet un dimensionnement précis selon les couples et vitesses requis. Des capteurs Hall à sorties sinus/cosinus assurent la détection de position du rotor pour une commutation et un positionnement exacts, à condition d'être couplés à un contrôleur de mouvement externe. Les assemblages reposent exclusivement sur des soudures, sans adhésifs, pour garantir la durabilité de la construction. L'intérêt industriel de cette architecture réside dans la réduction du nombre de composants à intégrer : là où deux actionneurs séparés seraient normalement nécessaires pour entraîner deux axes synchronisés, un seul groupe moteur-réducteur suffit. Pour un intégrateur de systèmes de convoyage ou de robots mobiles autonomes (AMR) opérant dans des entrepôts à haute densité, cela se traduit par un gain d'encombrement, une réduction des coûts système et une simplification du câblage et de la maintenance. FAULHABER positionne le DualGear explicitement sur les entraînements de roues compactes des systèmes logistiques autonomes, un segment en forte croissance avec l'automatisation des entrepôts. La précision de positionnement annoncée reste à valider sur des cycles réels en conditions d'entrepôt, le communiqué ne fournit pas de métriques de précision ou de durée de vie en cycles. FAULHABER est actif depuis plusieurs décennies dans la motorisation miniature et micro pour l'ingénierie de précision, avec des sites de développement et production en Suisse, aux États-Unis, en Roumanie et en Hongrie, ainsi que des partenaires commerciaux dans plus de 30 pays. Sur le segment des entraînements compacts pour AMR et convoyeurs, la concurrence inclut notamment Maxon (Suisse), Portescap, et des acteurs asiatiques comme Leadshine ou Nidec. Ce lancement s'inscrit dans une tendance plus large de densification fonctionnelle des actionneurs pour répondre aux contraintes mécaniques croissantes des robots mobiles de nouvelle génération. Aucune date de disponibilité commerciale ni grille tarifaire n'a été communiquée à ce stade.

Teradyne Robotics affiche une hausse de ses revenus au début de 2026

Teradyne Robotics, la division robotique du fabricant américain d'équipements de test Teradyne, a enregistré 91 millions de dollars de chiffre d'affaires au premier trimestre 2026, contre 69 millions au T1 2025 et 89 millions au T4 2025. Il s'agit du quatrième trimestre consécutif de croissance séquentielle, fait notable car le Q1 est historiquement le trimestre le plus faible du cycle annuel. La division regroupe Universal Robots (cobots à bras articulé) et Mobile Industrial Robots (robots mobiles autonomes AMR). Greg Smith, PDG de Teradyne, a précisé lors de la présentation des résultats que les ventes sont tirées par trois segments : l'e-commerce, la fabrication électronique et les semi-conducteurs, y compris les data centers IA. Les revenus liés à l'IA représentent désormais environ 15 % des ventes trimestrielles. Teradyne a par ailleurs annoncé un partenariat avec la startup Generalist pour une démonstration de cellule d'assemblage physico-IA lors du NVIDIA GTC, et évoque sans les nommer des expéditions croissantes vers un "grand client e-commerce" qui pourrait correspondre au déploiement du robot Vulcan d'Amazon, lequel intègre un cobot UR. Cette reprise est significative dans un contexte où Teradyne avait connu deux vagues de licenciements en 2025 : 10 % des effectifs en janvier, puis 14 % supplémentaires en novembre, après un déclin de revenus de 326 millions de dollars en 2022 à 293 millions en 2024. Le retour à la croissance, particulièrement marqué sur l'IA industrielle, suggère que le pari sur l'intégration cobots-IA dans les environnements de production haute densité commence à se traduire en commandes fermes plutôt qu'en démonstrations. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, le signal le plus concret est la progression des ventes dans les data centers : Universal Robots se positionne explicitement dans la chaîne "wafer-to-AI", du test de puces à l'assemblage physique des infrastructures IA, un débouché nouveau et potentiellement structurant pour les cobots légers. Universal Robots, créé au Danemark en 2005 et racheté par Teradyne en 2015 pour 285 millions de dollars, s'est imposé comme la référence des cobots collaboratifs avec plus de 100 000 unités déployées. Mais la pression concurrentielle s'intensifie, notamment de la part de fabricants chinois à bas coût. En Q1 2026, Teradyne a engagé une procédure judiciaire contre Elite Robots, acteur chinois de robots à limitation de force, accusé de copier le logiciel propriétaire d'Universal Robots. Au salon Hannover Messe en avril 2026, le tribunal régional de Hambourg a prononcé une injonction préliminaire interdisant à la filiale allemande d'Elite Robots de commercialiser les produits litigieux en Allemagne. Teradyne a prévenu qu'elle poursuivrait également les distributeurs et partenaires d'Elite Robots qui continueraient à proposer le logiciel incriminé, signalant une stratégie de protection IP agressive sur le marché européen.

L'Allemagne prévoit des bras robotiques pour récupérer 126 000 fûts de déchets nucléaires dans une mine de sel

La société d'ingénierie allemande Bilfinger et l'institut de recherche Fraunhofer IOSB développent conjointement un système téléopéré pour extraire environ 126 000 fûts de déchets radioactifs de la mine de Asse II, dans le nord de l'Allemagne. Commandé par la BGE (Bundesgesellschaft für Endlagerung, l'entreprise fédérale chargée de la gestion des déchets radioactifs), le projet affronte des conditions extrêmes : chambres situées à plusieurs centaines de mètres de profondeur, conteneurs corrodés par des décennies d'exposition au sel et à l'humidité, fûts empilés, éparpillés ou partiellement ensevelis. Bilfinger conçoit un excavateur d'essai multifonction équipé de pinces, couteaux et godets, capable de manipuler des fûts potentiellement fuyards sans provoquer de contamination supplémentaire, dans un environnement salin à visibilité réduite. Fraunhofer IOSB, fort de son programme ROBDEKON dédié à la robotique en milieu dangereux, pilote la couche autonome : fusion de capteurs, perception 3D temps réel et cinématique inverse permettent à l'opérateur de désigner une cible pendant que le système calcule automatiquement le trajet optimal. Les tâches répétitives, comme le transfert des fûts dans des conteneurs de transport, seront également automatisées pour réduire la charge opérateur. L'intérêt du projet dépasse la seule mine d'Asse. La combinaison de téléopération robuste, de jumeau numérique et d'un environnement de test répliquant les conditions souterraines constitue une approche méthodologique directement transposable à d'autres chantiers de remédiation nucléaire. Le digital twin permet de simuler mouvements, charges et contraintes environnementales avant tout déploiement physique, limitant les risques de défaillance en conditions réelles. Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, la valeur réside dans l'architecture : une salle de contrôle distante couplée à des systèmes d'assistance avancés compense l'impossibilité d'intervention humaine directe dans les zones les plus irradiées. Il convient toutefois de préciser que le projet reste en phase de développement et de test, sans date de déploiement opérationnel communiquée. La mine d'Asse II est un cas d'école du risque nucléaire à long terme : ancienne mine de sel reconvertie en site expérimental de stockage entre 1967 et 1978, elle a révélé ses fragilités structurelles lorsque des infiltrations d'eau ont commencé à menacer l'intégrité des conteneurs. La BGE, chargée de la remédiation depuis, a fait de leur extraction une priorité nationale. Le binôme Bilfinger-Fraunhofer IOSB opère sur un marché de niche où peu d'acteurs disposent de la double compétence en ingénierie lourde et robotique avancée, aucun concurrent direct n'étant identifié sur ce segment spécifique. Les technologies développées, notamment pour la téléopération en espace confiné et la validation par simulation, présentent un intérêt direct pour des sites comparables : Hanford aux États-Unis ou d'autres installations héritées de la Guerre froide posent des défis structurellement similaires en matière de remédiation nucléaire.

Les robots IA de GFT Technologies passent de l'inspection à l'action pour les constructeurs automobiles

GFT Technologies SE, éditeur allemand de transformation digitale basé à Stuttgart, a annoncé le lancement d'une solution robotique intégrant l'IA directement dans l'action physique sur les lignes d'assemblage automobile. Là où la quasi-totalité des systèmes d'inspection visuelle existants se contentent de signaler une anomalie à un opérateur humain, GFT déploie désormais trois bras robotiques distincts capables, en séquence, de détecter et de retirer physiquement les pièces défectueuses sans intervention humaine. Le premier robot embarque une caméra fixée directement sur son préhenseur pour vérifier en temps réel le positionnement, les défauts visuels, ainsi que la lisibilité des étiquettes et numéros de série sur des pièces comme des pare-chocs, portières ou conduites. La solution est développée en partenariat stratégique avec Google Cloud dans le cadre d'un programme Industry 4.0, et s'appuie sur du matériel fourni notamment par NEURA Robotics. L'entreprise, qui emploie plus de 12 000 experts dans plus de 20 pays, cite Ford Motor Co. parmi ses clients en transformation des systèmes de production. L'enjeu est économique autant que technique. Un rappel de véhicule peut coûter plus de 500 dollars par unité à corriger, représentant des dizaines de millions de dollars pour un constructeur. Le principal blocage jusqu'ici n'était pas la détection, mais le délai entre l'alerte et la correction, incompatible avec la cadence d'une ligne moderne. GFT positionne sa solution comme une réponse directe à ce "gap insight-to-action". Sur le plan technique, la plateforme fusionne des données hétérogènes en temps réel : images de caméras d'inspection, vitesse de convoyeurs, signaux RFID de traçabilité des pièces. Brandon Speweik, responsable manufacturing chez GFT, note que les modèles actuels nécessitent désormais quelques centaines d'images pour l'entraînement, contre plusieurs milliers auparavant, ce qui réduit significativement le coût et le délai de personnalisation pour chaque constructeur. GFT Technologies revendique 35 ans d'expérience dans l'intégration pour l'industrie, avec une présence historique dans la banque, l'assurance et la manufacture. La solution robotique est présentée comme une extension naturelle de travaux antérieurs avec Google sur l'inspection visuelle assistée par IA. Sur le marché de l'inspection automatisée en milieu industriel, GFT se positionne face à des acteurs comme Cognex, Keyence ou des intégrateurs spécialisés, en misant sur une approche "clé en main" combinant software, robotique et connaissance métier. Le partenariat avec NEURA Robotics, startup allemande connue pour ses robots cognitifs, suggère une orientation vers des systèmes à capacités d'adaptation plus larges. L'article ne précise pas les volumes de déploiement actuels ni les timelines de généralisation, et la solution reste à ce stade une annonce commerciale sans chiffres de performance indépendants publiés.

QDTraj : exploration de primitives de trajectoires variées pour la manipulation robotique d'objets articulés

Des chercheurs de l'ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique, Sorbonne Université/CNRS) publient sur arXiv en avril 2026 une méthode baptisée QDTraj, destinée à générer automatiquement des primitives de trajectoires diversifiées pour la manipulation d'objets articulés par des robots domestiques. L'approche repose sur des algorithmes Quality-Diversity (QD) couplés à une exploration par récompense sparse. Évaluée sur 30 articulations du dataset PartNetMobility, QDTraj produit en moyenne 704 trajectoires distinctes par tâche, contre un ratio au moins 5 fois inférieur pour les méthodes concurrentes testées sur des tâches d'activation de charnières (hinge) et de glissières (slider). La méthode a été validée d'abord en simulation, puis déployée en conditions réelles sur robot physique. Le code est rendu public sur le site de l'ISIR. La diversité des trajectoires n'est pas un détail académique : en environnement réel, un robot qui ne dispose que d'une seule séquence motrice pour ouvrir un tiroir échoue dès que cette trajectoire est bloquée par un obstacle ou une contrainte dynamique imprévue. QDTraj adresse directement ce verrou en dotant le robot d'un répertoire de solutions alternatives sélectionnables au runtime selon les contraintes du moment. La validation sim-to-real apporte un crédit concret à l'approche, au-delà de la démonstration en simulation. L'utilisation des algorithmes QD, issus de la robotique évolutionnaire (famille MAP-Elites), est un signe de maturité méthodologique : ces approches explorent des espaces de solutions larges sans converger prématurément vers un optimum local, contrairement aux méthodes par gradient classiques. L'ISIR est l'un des laboratoires de référence en robotique française, avec une longue tradition en planification de mouvement et manipulation dextre. Ce travail s'inscrit dans un contexte où les approches dominantes, imitation learning ou reinforcement learning standard, produisent généralement des politiques à trajectoire unique, fragiles hors distribution. Les modèles VLA (Vision-Language-Action), très suivis en 2025-2026 chez Physical Intelligence (pi0), Google DeepMind ou Boston Dynamics, abordent le problème différemment en conditionnant les actions sur le langage, sans garantir la diversité bas niveau que QDTraj cible explicitement. La méthode se positionne donc comme une couche de planification complémentaire, en amont des politiques haut niveau. Les extensions naturelles concerneraient les objets déformables et l'intégration dans des architectures de contrôle hiérarchique pour robots manipulateurs polyvalents.

💬 Un robot qui n'a qu'une seule trajectoire pour ouvrir un tiroir, c'est un robot qui échoue dès qu'un obstacle se met en travers. QDTraj répond à ça en générant 700+ alternatives exploitables au runtime, avec des algorithmes QD qui explorent des espaces de solutions larges sans converger trop vite vers un optimum unique (contrairement au RL classique). Reste à voir comment ça s'articule avec des VLA au-dessus, mais comme brique de planification bas niveau, c'est du concret qui sort de l'ISIR.

Une peau électronique étirable permet à une main robotique de ressentir le toucher et la pression

Des chercheurs de l'Université de Turku (Finlande) ont développé une peau électronique étirable, transparente et conductrice, intégrée à une main robotique pour lui conférer une sensibilité au toucher. L'équipe, dirigée par le professeur assistant Vipul Sharma en génie des matériaux, s'est inspirée de l'architecture de structures biologiques comme les feuilles d'arbres pour concevoir un substrat à la fois flexible, respirant et conducteur, combinaison rare dans les matériaux électroniques conventionnels. Des capteurs de pression embarqués dans cette peau répondent au contact et génèrent un retour haptique sur la main instrumentée. La même université développe en parallèle, via Anastasia Koivikko en génie de l'automatisation, des robots à structure souple pour la santé et l'industrie, actionnables par air comprimé, électricité ou fluide, capables d'opérer en espace confiné ou en environnement dangereux, centrales nucléaires et opérations de sauvetage souterraines comprises. Aucune métrique de résolution sensorielle ni calendrier de commercialisation n'est avancé : il s'agit à ce stade d'une preuve de concept en laboratoire. La combinaison de flexibilité mécanique et de perception tactile constitue un verrou pour des marchés à fort impact : prothèses capables de distinguer pression, température et humidité, robots chirurgicaux interagissant en sécurité avec des tissus humains, bras industriels manipulant des objets fragiles en boucle sensorielle fermée. Pour les intégrateurs, la capacité à conformer la peau sur des surfaces courbes comme les doigts ou les membres artificiels sans perte de performance représente un avantage concret sur les capteurs rigides qui équipent la majorité des effecteurs actuels. L'utilisation de biomasse finlandaise issue du bois local comme substrat biosourcé vise à réduire la dépendance aux approvisionnements asiatiques en matériaux d'électronique, enjeu de souveraineté industrielle croissant pour les équipementiers européens sous pression réglementaire. Sur le plan compétitif, la recherche en e-skin mobilise des groupes de référence comme celui de Zhenan Bao à Stanford et plusieurs équipes européennes à l'EPFL et au KIT de Karlsruhe. Des acteurs commerciaux tels que Pressure Profile Systems ou Tekscan proposent déjà des capteurs tactiles flexibles pour la robotique industrielle, mais les substrats biosourcés transparents restent peu exploités commercialement. L'équipe de Turku, positionnée dans l'espace UE, n'annonce ni partenaire industriel ni prototype pré-série. Les suites logiques incluent des tests d'endurance mécanique sous cycles de flexion répétés, la caractérisation précise de la résolution spatiale des capteurs, et un rapprochement potentiel avec des fabricants de prothèses ou des acteurs de la robotique médicale.

Accenture, Vodafone et SAP testent des robots humanoïdes en entrepôt

Accenture, Vodafone Procure & Connect et SAP ont mené un pilote de robotique humanoïde dans l'entrepôt de Vodafone à Duisburg, en Allemagne, dont les résultats ont été présentés à Hannover Messe 2026. Durant ce programme, les robots recevaient leurs missions d'inspection directement via le système SAP Extended Warehouse Management (EWM) et effectuaient de manière autonome des rondes visuelles dans l'installation : détection de produits mal placés ou endommagés, évaluation de l'empilement des palettes et de la répartition des charges, repérage d'espaces de stockage sous-utilisés, identification de risques comme des obstacles dans les allées ou des palettes mal alignées. Les conclusions étaient remontées en temps réel dans le système SAP. Les robots sont équipés de la solution "Robot Brain" d'Accenture, entraînés dans des jumeaux numériques construits via l'Accenture Physical AI Orchestrator, lui-même basé sur NVIDIA Omniverse, le blueprint NVIDIA Mega et les outils NVIDIA Metropolis pour la vision IA. Ils interagissent avec les opérateurs par la voix, les gestes et le texte. Un point à noter : aucun modèle de robot humanoïde n'est communiqué dans les annonces officielles, et aucune métrique de performance -- charge utile, degrés de liberté, temps de cycle -- n'a été publiée. L'intérêt de ce pilote réside moins dans la prouesse robotique que dans la démonstration d'une intégration native avec un WMS standard du marché. SAP EWM équipe une grande partie des opérations logistiques mondiales : si cette interface tient à l'échelle, elle réduit considérablement la friction d'adoption pour les grands acteurs industriels, qui n'auront pas à refondre leur SI existant. Pour les COO logistiques, les arguments avancés -- réduction des accidents de travail, des heures supplémentaires et de la dépendance à l'intérim -- sont bien plus concrets que la promesse de l'"IA physique". Vodafone Procure & Connect va plus loin en évoquant explicitement un futur "business de solutions de main-d'oeuvre humanoïde", ce qui signale une ambition de monétiser l'expérience acquise au-delà de l'usage interne -- un signal que les intégrateurs et les investisseurs du secteur logistique devraient noter. Ce pilote s'inscrit dans la stratégie d'Accenture de se positionner comme intégrateur de référence pour la robotique humanoïde en entreprise, en capitalisant sur son partenariat technologique avec NVIDIA. Dans un marché où Boston Dynamics déploie Stretch chez DHL et GXO, Figure AI a signé avec BMW, et Apptronik travaille avec Mercedes-Benz, Accenture joue la carte de la couche d'intégration SI plutôt que du hardware -- aucun fabricant de robot n'est nommé dans les communications, ce qui suggère soit une architecture hardware-agnostique, soit des partenariats encore confidentiels. Pour SAP, c'est une démonstration de la pertinence de l'EWM dans un monde de robots physiques autonomes. Les prochaines étapes restent vagues : une extension à la chaîne d'approvisionnement globale de Vodafone est évoquée, mais sans dates ni volumes cibles. Ce projet demeure, pour l'heure, un pilote présenté en salon -- pas encore un déploiement industriel confirmé.