Un robot qui soulève une charge ne prouve pas encore qu’il peut tenir un poste. Une machine livrée ne garantit pas davantage une utilisation quotidienne. Pour mesurer l’arrivée des humanoïdes dans le monde professionnel français, il faut regarder au-delà des vidéos : quelle tâche accomplissent-ils, pendant combien de temps et avec quelle assistance ?

Ces expérimentations s’inscrivent dans le développement des robots humanoïdes pour l’industrie, la logistique, la santé et les services, dont la valeur doit désormais être mesurée à partir de tâches réelles, de leur fiabilité et de leur coût d’exploitation.

Deux situations documentées offrent un point de départ : Calvin chez Renault à Douai et un Mirokaï au foyer La Marcelline, au sein de l’APREH. Elles illustrent des usages très différents. Elles ne constituent ni un recensement exhaustif, ni la preuve d’une adoption généralisée. Leur intérêt est ailleurs : rendre visibles les conditions concrètes du passage à l’usage.

À Douai, une trentaine de kilos à chaque prise

Dans une publication du 26 juin 2026, Renault décrit Calvin, développé avec Wandercraft, comme un robot en test à Douai.. Sa mission : saisir deux pneus simultanément, soit environ 30 kg. Le constructeur annonce une capacité de portage de 40 à 50 kg.

La feuille de route prévoit une dizaine de robots en poste fin 2026, puis 350 dans les usines françaises et espagnoles fin 2027. Ces nombres désignent des objectifs : ils ne permettent pas de connaître le parc installé aujourd’hui, ni sa répartition future entre les deux pays. Renault mentionne encore des difficultés de robustesse et d’intégration à haute cadence.

Le sujet industriel se situe précisément là. Réussir une prise, la répéter et l’inscrire dans le rythme d’un atelier correspondent à trois niveaux de validation différents. Un arrêt obligeant un opérateur à intervenir peut modifier l’intérêt économique du dispositif. Pour juger le projet, les prochains indicateurs utiles seront donc la disponibilité, les cycles réussis et les interventions nécessaires.

Au foyer La Marcelline, une autre définition du travail

Dans le médico-social, la mission change. Enchanted Tools indique qu’un premier Mirokaï est déjà utilisé au foyer La Marcelline, dans le cadre d’une collaboration avec l’APREH. Le fabricant décrit une participation aux animations, aux activités culturelles et cognitives ainsi qu’aux interactions entre résidents. Le programme vise 11 robots dans plusieurs établissements de l’association.

Cette expérimentation rejoint d’autres usages de robots humanoïdes auprès des personnes âgées, notamment pour proposer des animations, encourager la participation et soutenir certaines activités collectives.

Ici aussi, il faut séparer le présent du programme annoncé : un premier site cité ne signifie pas que les onze machines fonctionnent déjà. Les bénéfices décrits proviennent du fabricant ; la présentation du projet ne fournit pas de protocole permettant de mesurer indépendamment leur ampleur.

L’évaluation doit aussi correspondre à la mission. Pour un robot d’animation, compter les objets déplacés n’aurait guère de sens. Il serait plus instructif de documenter la fréquence des séances, la participation des résidents, le temps de préparation et l’avis des professionnels. Une présence appréciée peut avoir une valeur, mais cette valeur mérite une méthode d’observation explicite.

L’autonomie, un chiffre encore difficile à résumer

Sur sa page commerciale, Enchanted Tools précise qu’en 2026 un accompagnateur doit rester à proximité des Mirokaï pour des raisons de sécurité. Le fabricant annonce une autonomie complète au premier trimestre 2027 : il s’agit d’un calendrier prévisionnel.

Cette précision compte davantage qu’une vidéo montrant quelques minutes de déplacement. L’autonomie doit être décrite tâche par tâche : naviguer dans un couloir, dialoguer, manipuler un objet ou reprendre une activité après une erreur ne posent pas les mêmes problèmes.

Pour l’utilisateur, une question devient centrale : combien d’interventions humaines sont nécessaires pour une heure de service utile ? Cet indicateur permettrait de comparer les installations plus rigoureusement. Il éviterait aussi de confondre une capacité technique avec un service effectivement disponible.

Le baromètre Robot Magazine pose la question de la rentabilité

Réalisé auprès de 300 décideurs, le Baromètre Robot Magazine 2026 apporte un éclairage sur les attentes face à un premier robot :

• 59 % privilégient la production, la manutention ou la logistique.
• 58 % envisagent un budget inférieur à 50 000 €.
• 48 % attendent un retour sur investissement en moins de 24 mois.
• Le prix et l’incertitude sur la rentabilité réunissent 46 % des réponses concernant le principal frein.

Ces indicateurs concernent la robotique en général. Ils ne mesurent ni l’intention d’acheter un humanoïde, ni le budget consacré à cette catégorie. Leur rapprochement avec les projets examinés suggère cependant une question économique : à quelles conditions un humanoïde pourra-t-il satisfaire ces attentes de coût et de résultats ?

L’enquête a été réalisée en ligne du 13 au 26 septembre 2026, auprès de lecteurs et d’abonnés volontaires de Robot Magazine. Cet échantillon décrit les intentions d’un public sensibilisé à la robotique ; il n’est pas représentatif de l’ensemble des entreprises françaises.

BMW : un repère chiffré, situé aux États-Unis

Pour disposer d’un point de comparaison industriel, il faut regarder hors de France. BMW a publié le bilan de son pilote Figure 02 à Spartanburg, aux États-Unis : environ 1 250 heures de fonctionnement et plus de 90 000 composants déplacés pendant un projet de dix mois. Le robot participait au positionnement de pièces de tôlerie et a contribué à la production de plus de 30 000 BMW X3.

Ces données décrivent une contribution à certaines opérations, pas la fabrication autonome de véhicules. Les dix mois représentent la durée du projet, distincte des heures de fonctionnement cumulées. BMW qualifie bien l’expérience de pilote.

Ce bilan fournit néanmoins un modèle de communication plus exploitable : une tâche identifiée, un site nommé, une période et un volume d’activité. Ces quatre éléments devraient accompagner toute annonce de déploiement.

Les chiffres à retenir

Pour les attentes d’investissement et les répartitions détaillées, consulter les résultats et la méthodologie du Baromètre Robot Magazine 2026.

La prochaine étape : publier les conditions d’exploitation

La lecture croisée de ces documents fait ressortir un besoin : disposer d’indicateurs comparables. Pour les projets français examinés, les informations publiques consultées ne permettent pas de calculer un coût complet par heure utile, ni un retour sur investissement vérifiable.

Le prix d’achat seul serait insuffisant. Une évaluation devrait intégrer la préparation du site, la formation, la supervision, la maintenance et les interruptions. Elle devrait aussi expliciter le service attendu : réduire une manutention pénible, assurer une animation ou déplacer une pièce.

Il faut enfin préciser ce que recouvre le terme « humanoïde ». Une silhouette anthropomorphe ne renseigne pas, à elle seule, sur la locomotion, la dextérité ou l’autonomie. Ces caractéristiques doivent apparaître dans toute comparaison.

Le passage à plusieurs sites nécessitera également de documenter la sécurité, les procédures de mise en service et la formation des équipes. Les entreprises devront notamment anticiper les nouvelles exigences relatives à la conformité des robots humanoïdes en Europe.

Le cap à surveiller sera donc moins spectaculaire qu’une nouvelle démonstration : plusieurs sites publiant, sur une durée définie, leurs heures utiles, leurs incidents et leurs résultats. C’est à cette condition que les humanoïdes pourront être évalués comme des équipements professionnels.

FAQ – Robots humanoïdes en France : premiers déploiements, autonomie et rentabilité

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Les humanoïdes impressionnent lorsqu’ils marchent, courent ou manipulent des objets. Mais derrière les démonstrations, une interrogation demeure : où peuvent-ils rendre un service suffisamment utile pour justifier leur déploiement ?

L’assistance aux policiers constitue une piste concrète. Lors d’interventions dangereuses, notamment lorsque des violences éclatent en marge d’une manifestation, certaines tâches exposent directement les agents. Une machine capable d’en prendre en charge une partie pourrait devenir un équipement de soutien précieux. Cette réflexion rejoint une question plus générale : quelle première mission confier à un robot pour obtenir un résultat concret et mesurable ?

Récemment lors des manifestations en France du 17 Octobre, ces robots auraient eu leur utilité pour aider la police, protéger des mairies ou des commerçants.

Assister les policiers dans leurs missions

Le premier rôle envisageable serait logistique. Boucliers, matériel médical, équipements de communication : les interventions nécessitent de déplacer du matériel, parfois dans des conditions difficiles.

Un humanoïde pourrait acheminer ces équipements vers les agents, sous réserve de disposer d’une autonomie, d’une mobilité et d’une capacité de transport adaptées. Il pourrait aussi apporter une trousse de secours ou effectuer des déplacements répétitifs entre un véhicule et un point d’intervention sécurisé.

L’intérêt serait de réduire certaines charges physiques et de permettre aux policiers de se concentrer sur leurs missions.

Ces usages semblent moins spectaculaires qu’une interpellation robotisée. Ils pourraient pourtant constituer un premier terrain d’expérimentation pertinent, avec des tâches précises et des résultats mesurables.

Une protection supplémentaire sur le terrain ?

L’hypothèse d’un humanoïde portant un bouclier mérite également d’être examinée. Il pourrait contribuer à protéger ponctuellement un agent exposé ou accompagner un déplacement dans une zone présentant un risque de projections.

L’objectif serait de réduire l’exposition humaine au danger. Mais une telle fonction exige beaucoup plus que la capacité à tenir un équipement.

Le robot devrait rester stable malgré les obstacles, coordonner ses mouvements avec ceux des agents et éviter tout contact dangereux. Une chute pourrait blesser une personne ou obstruer un passage. Dans ce type d’environnement, une erreur d’intelligence artificielle peut rapidement devenir un risque physique.

Cette utilisation reste donc une perspective à tester. Une démonstration en environnement contrôlé ne prouve pas qu’une machine puisse assurer une protection fiable dans une rue encombrée.

La robotique de sécurité existe déjà

Le principe consistant à envoyer une machine dans une zone dangereuse a déjà fait ses preuves dans certaines missions spécialisées.

Lors de l’incendie de Notre-Dame de Paris, en avril 2019, un robot extincteur équipé de caméras a été engagé dans la nef, où les conditions empêchaient l’intervention des pompiers. Sa valeur reposait sur une fonction clairement définie : intervenir à distance dans un environnement trop dangereux pour les personnes.

À New York, les autorités ont présenté en 2023 Digidog, un robot quadrupède télécommandé par des policiers formés, pour évaluer certaines situations à haut risque, notamment en présence de substances dangereuses ou d’un suspect retranché.

Ces exemples montrent l’intérêt d’une assistance robotique. Ils ne démontrent toutefois pas qu’un humanoïde soit prêt à évoluer au contact d’une foule.

Pourquoi un humanoïde plutôt qu’un autre robot ?

Deux bras peuvent permettre de manipuler différents équipements. Une morphologie humaine pourrait aussi faciliter l’accès à certains espaces conçus pour les personnes.

Cette polyvalence représente un intérêt potentiel, mais elle ajoute de la complexité. Marcher sur des débris, conserver son équilibre et transporter une charge doivent rester possibles dans les conditions réelles d’intervention.

Pour certaines tâches, une plateforme à roues, à chenilles, un drone ou un robot quadrupède pourrait être plus adapté qu’un humanoïde. Le choix de la morphologie doit dépendre de la mission, du terrain, du niveau d’autonomie recherché et des contraintes de sécurité.

Le coût complet sera également déterminant : achat, maintenance, formation des opérateurs, batteries et récupération en cas de panne.

Des limites techniques et humaines

Une foule constitue un environnement particulièrement exigeant : mouvements imprévus, visibilité réduite et contacts rapprochés compliquent les déplacements.

Comprendre une situation est encore plus difficile. Une personne qui court peut fuir un danger ; un geste brusque peut être une tentative de protection. Reconnaître un mouvement ne permet pas de déterminer une intention.

Les images collectées soulèvent aussi des questions distinctes. La CNIL rappelle les enjeux des caméras augmentées pour les droits et libertés. Installer des capacités d’observation ou d’analyse sur un robot nécessite donc un examen spécifique de leur utilisation. Il faut également vérifier la protection des images, les accès à distance et les flux de données, comme pour tout robot mobile connecté exposé à des risques de cybersécurité.

Enfin, assistance et usage de la force doivent être distingués. Plusieurs fabricants, dont Boston Dynamics, se sont publiquement opposés à l’armement de leurs robots polyvalents.

Enfin une utilité concrète à court terme ?

La vidéo qui accompagne cet article propose des exemples de missions que des humanoïdes pourraient accomplir en soutien aux agents. Ces scénarios illustrent des usages potentiels ; ils ne constituent pas, à eux seuls, une validation opérationnelle.

Chez Robot Magazine, nous pensons que les humanoïdes pourront trouver une réelle utilité pour la police et le maintien de l’ordre, notamment pour transporter, observer et contribuer à protéger les équipes.

À court terme, les perspectives les plus crédibles concernent des missions limitées, dans des conditions maîtrisées, sous supervision humaine. La protection rapprochée exigera davantage de preuves.

Enfin un humanoïde utile sur le terrain ? L’hypothèse mérite des essais rigoureux. Son succès se mesurera à la fiabilité du service rendu et à la réduction effective des risques pour les agents comme pour le public.

FAQ – Robots humanoïdes dans la police : quelles applications pour les forces de l’ordre ?

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Des milliards pour les robots, mais quel capital ?

Onze milliards de dollars. Selon Dealroom, les startups classées dans sa catégorie « humanoïdes » ont attiré ce montant de capital-risque entre le début de 2026 et le 6 octobre. C’est plus du double des 4,8 milliards recensés sur l’ensemble de 2025. Ce record concerne un segment précis : il ne constitue pas un total pour toute la robotique mondiale.

LL’essor de la Physical AI, cette intelligence artificielle capable de percevoir et d’agir dans le monde physique, rapproche deux univers longtemps présentés séparément : les logiciels d’IA et les machines. Les humanoïdes concentrent une partie de l’attention, mais la question du financement concerne aussi les robots industriels, la logistique, la construction et la santé.

Le paradoxe apparaît dès que l’on cherche les investisseurs : financer des robots ne signifie pas gérer un fonds exclusivement robotique. Un fonds généraliste peut participer à une levée spectaculaire. Un spécialiste de la deeptech peut comprendre l’autonomie sans investir uniquement dans des machines. Une branche corporate peut soutenir une startup pour des raisons à la fois financières et industrielles.

Ce panorama distingue donc les investisseurs centrés sur la robotique, les spécialistes au périmètre plus large et les fonds corporate. Il ne prétend pas fournir un recensement exhaustif ni attribuer un label « 100 % robotique » à des acteurs qui ne le revendiquent pas.

Les fonds indépendants : une spécialisation à examiner de près

Cybernetix Ventures : un spécialiste accessible aux Européens

Basé à Boston, Cybernetix Ventures, fondé par Fady Saad et Mark Martin, concentre sa thèse sur la robotique, l’automatisation et l’IA industrielle. Il investit en Amérique du Nord et en Europe, du pré-amorçage à la série A. Sa spécialisation couvre aussi les technologies nécessaires aux robots, comme les capteurs, l’autonomie et les logiciels.

Son portefeuille comprend notamment Cambrian, dans la vision robotique, et Rugged Robotics, dans la construction. Le ticket initial standard n’est pas précisé sur les pages officielles consultées.

Cybernetix anime également l’écosystème à travers Robotics Invest et Robotics Tech Week, dont l’édition bostonienne s’est tenue du 26 au 29 mai 2026. Pour un fondateur européen, cet ancrage sectoriel et le mandat transatlantique constituent deux éléments concrets de ciblage.

Pathbreaker Ventures : entrer au capital avant le décollage

À San Francisco, Pathbreaker investit dès la création, notamment en pre-seed et seed. Sa thèse associe robotique, IA, vision par ordinateur et nouveaux matériels, avec des applications dans la fabrication et d’autres industries. Il s’agit donc d’un investisseur pertinent pour la robotique, mais au mandat plus large.

Parmi ses participations figurent Diligent Robotics et Reliable Robotics, dans l’autonomie aéronautique. Cette dernière a annoncé une levée de 160 millions de dollars en avril 2026, avec le soutien renouvelé de Pathbreaker. Ce montant est celui du tour de table, pas le chèque du fonds.

La fourchette indicative de 250 000 à 2 millions de dollars doit être confirmée directement auprès de l’équipe : elle n’est pas précisée sur les pages officielles consultées.

The Robotics Hub : l’investissement au contact de la recherche

À Pittsburgh, The Robotics Hub s’inscrit dans l’écosystème de Carnegie Mellon. L’université documente son origine comme une initiative destinée à identifier et accompagner de jeunes entreprises de robotique avancée. Ce lien ne signifie pas qu’il s’agit d’un fonds universitaire réservé aux seuls diplômés de Carnegie Mellon.

L’équipe met en avant un accompagnement pouvant commencer avant même la constitution de l’entreprise. Agility Robotics est un exemple documenté de participation, notamment lors de sa série A de 2018. Le positionnement affiché inclut robotique et IA ; les tickets et les conditions précises d’investissement applicables en 2026 restent à confirmer.

Calibrate Ventures : l’IA et l’automatisation au service de l’industrie

Implanté à Pasadena, en Californie, Calibrate Ventures couvre la deeptech, l’IA, la vision, l’autonomie et la robotique. Le fonds est présenté comme un investisseur d’amorçage par l’un de ses cofondateurs.

Ses investissements documentés comprennent Gray Matter Robotics et Collaborative Robotics, également appelé Cobot. L’accent mis sur des technologies capables de résoudre des problèmes commerciaux le rapproche des startups qui peuvent expliquer précisément leur valeur industrielle. Le ticket standard n’est pas publié dans les sources retenues.

Calibrate illustre une distinction essentielle : une expertise robotique solide peut exister dans un portefeuille qui comprend également des entreprises d’IA sans robot.

Les fonds corporate : du capital et une logique industrielle

MISUMI Ventures : 50 millions de dollars pour le matériel et l’automatisation

Annoncé le 17 septembre 2026, MISUMI Ventures est un fonds de 50 millions de dollars porté par le groupe japonais MISUMI, avec un ancrage dans la baie de San Francisco. Malgré une structure de gestion présentée comme autonome, il relève du corporate venture capital.

Ses investissements initiaux doivent généralement se situer entre 500 000 et 1,5 million de dollars, dans des sociétés en seed et early stage. Son mandat comprend la robotique, le matériel avancé, l’automatisation et l’IA industrielle, mais aussi l’aérospatial, les technologies médicales et l’énergie propre. Il n’est donc pas exclusivement robotique.

MISUMI prévoit d’apporter un accès à son réseau de composants et de fabrication. Pour une startup, cet accompagnement peut compter autant que le capital. Il faut toutefois distinguer l’annonce du fonds de son portefeuille : le communiqué japonais prévoit une constitution en octobre et un premier investissement avant la fin de 2026. Aucun exemple de participation n’est retenu ici au 12 octobre.

Toyota Ventures : la robotique dans un mandat deeptech mondial

Installé en Californie, avec des implantations à Los Altos et San Francisco, Toyota Ventures investit en early stage dans plusieurs domaines, dont l’IA, la robotique et la mobilité. Son portefeuille comprend notamment Intuition Robotics et SLAMcore.

Il serait trompeur de reprendre automatiquement comme ticket 2026 la fourchette de 500 000 à 2 millions de dollars publiée pour certains anciens appels à innovation. Ces programmes établissent une pratique passée, pas une grille générale actuelle.

L’intérêt pour un fondateur réside dans la combinaison d’une expertise technologique et d’un accès potentiel à un environnement industriel. Cet accès doit être discuté concrètement ; une participation au capital ne garantit pas une commande.

ABB Ventures : un financement lié aux besoins de l’automatisation

ABB Ventures, dans l’écosystème du groupe suisse, couvre plusieurs secteurs de l’électrification et de l’automatisation. ABB présente également une activité ABB Robotics Ventures. Parmi les investissements documentés figurent Scalable Robotics et Automata.

Le parcours de Sevensense, startup suisse issue de l’ETH Zurich, illustre cette logique : ABB a réalisé un investissement minoritaire avant de l’acquérir en 2024. Il s’agit d’un exemple historique de rapprochement industriel, et non d’une promesse de sortie pour les autres participations.

Les sources consultées ne donnent pas de ticket standard ni de grille unique de stades pour l’ensemble de ces activités.

L’Europe, un vide de fonds dédiés plutôt qu’un vide de financement

Affirmer qu’il n’existe aucun fonds européen spécialisé serait excessif. En revanche, le panorama présenté ici ne fait pas apparaître un vaste réseau européen d’investisseurs indépendants exclusivement consacrés à la robotique. Faute de recensement exhaustif, cette observation ne doit pas devenir une statistique.

Les startups européennes trouvent du capital auprès d’acteurs dont les mandats dépassent leur secteur. RobCo a ainsi annoncé 100 millions de dollars en janvier 2026, dans un tour codirigé par Lightspeed Venture Partners et Lingotto Innovation, avec notamment Sequoia Capital.

Au Royaume-Uni, Humanoid a annoncé une série A de 152 millions de dollars en juillet 2026, menée par Prime Movers Lab, avec notamment Schaeffler, Bosch et Aglaé Ventures. La spécialisation robotique exclusive des investisseurs n’est donc pas une condition nécessaire à un financement important.

En France, Bpifrance intervient également dans le financement et l’accompagnement de la robotique : son fonds Large Venture participait à la série D d’Exotec annoncée en 2022. Le Fonds national de venture industriel relève d’une autre logique : il contribue à structurer des fonds industriels, plutôt que de constituer un guichet direct exclusivement robotique pour les startups.

Les investisseurs deeptech représentent une autre voie. Supernova Invest en est un exemple français, avec un soutien historiquement documenté à Robocath, dans la robotique médicale. Cette référence ne doit pas être présentée comme une nouvelle opération de 2026.

Pourquoi les fonds exclusivement robotiques semblent-ils si peu nombreux ? Notre lecture est celle d’un secteur qui impose plusieurs risques simultanés : développement technique, fabrication, intégration chez le client et commercialisation. Une startup médicale, un fabricant de robots logistiques et un spécialiste de la manipulation n’ont ni les mêmes cycles ni les mêmes exigences réglementaires.

Pour un gestionnaire, une thèse deeptech ou industrielle plus large permet de diversifier ces risques. Cette explication constitue une analyse du modèle d’investissement, pas une causalité statistiquement démontrée. Elle aide néanmoins à comprendre pourquoi le capital européen se présente souvent sous d’autres étiquettes.

Conseils aux fondateurs : comment cibler les investisseurs robotiques

Commencer par le mandat réel

Vérifiez la géographie, le stade, la nature du produit financé et la capacité du fonds à prendre la tête du tour. Un portefeuille robotique américain ne prouve pas que l’investisseur accepte une société européenne.

Étudiez aussi les participations existantes. Elles permettent de comprendre si l’équipe connaît votre marché, les contraintes de votre produit et les cycles de décision de vos clients.

Adapter les preuves au stade

En pré-amorçage, présentez une équipe crédible, une difficulté technique clairement définie et un programme d’expérimentation.

Pour financer le déploiement, montrez des résultats en conditions réelles : disponibilité, interventions humaines, durée d’installation, coût de maintenance et retour sur investissement du client. Une démonstration réussie doit pouvoir déboucher sur une utilisation reproductible.

Présenter l’économie complète du robot

Le prix de vente ou l’abonnement ne suffit pas. Intégrez fabrication, installation, service après-vente, besoin en fonds de roulement et financement éventuel des machines conservées au bilan.

Le dossier doit permettre de comprendre ce que coûte réellement un robot et son déploiement et comment cette économie évolue lorsque le nombre de machines augmente.

Relier le ticket à une étape mesurable

Expliquez ce que le tour permettra d’atteindre : prototype validé, pilote payé, certification, première série ou déploiement reproductible. Séparez toujours le montant recherché du chèque attendu de chaque investisseur.

La cohérence entre le capital demandé et l’étape suivante est plus utile qu’une ambition financière déconnectée du calendrier industriel.

Préciser les conditions du corporate

Discutez l’accès aux clients, les essais industriels et les ressources promises, mais aussi l’exclusivité, les droits sur les données et la propriété intellectuelle.

La valeur du partenariat doit rester compatible avec vos futurs clients et investisseurs. Une relation industrielle peut accélérer le développement, à condition que ses engagements soient clairement définis.

Ces conseils sont des recommandations éditoriales, pas des critères attribués uniformément aux fonds cités.

Ce que ce panorama dit de la maturité européenne

L’Europe peut faire émerger des entreprises robotiques capables de lever des montants importants. Les opérations de RobCo et Humanoid le montrent. Mais cette capacité ne suffit pas à démontrer l’existence d’une filière complète de capital-risque exclusivement robotique.

La maturité se mesure aussi à la possibilité de financer les étapes intermédiaires : passer du prototype au pilote, puis du pilote à une installation reproductible et rentable. C’est là que l’expertise industrielle de l’investisseur devient décisive.

Pour les fondateurs européens, la recherche doit donc associer spécialistes transatlantiques, fonds deeptech locaux, investisseurs de croissance et corporate pertinents. Le meilleur investisseur robotique est celui qui comprend le risque à financer et peut accompagner l’étape suivante. Son étiquette sectorielle est un premier indice ; ses pratiques et ses participations sont des preuves plus utiles.

Tableau récapitulatif des investisseurs

Les tickets sont exprimés en dollars américains et correspondent aux investissements initiaux lorsqu’une fourchette est disponible. « Non communiqué » signifie qu’aucun ticket standard n’a été identifié dans les sources retenues.

FAQ – Fonds de capital-risque robotique : qui finance les startups de robotique en 2026 ?

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Le Baromètre Robot Magazine 2026 explore les intentions de dirigeants et de décideurs lecteurs du magazine.

Premier enseignement : les attentes portent sur des usages concrets, un investissement maîtrisé et un retour rapide.

Les démonstrations robotiques suscitent la curiosité. Mais pour passer à l’investissement, les entreprises attendent des réponses précises : quelle tâche automatiser, à quel coût et avec quel bénéfice ?

Réalisé en ligne du 13 au 26 septembre 2026 auprès de 300 décideurs, le Baromètre Robot Magazine 2026 apporte un éclairage sur ces attentes.

L’étude repose sur un échantillon volontaire de lecteurs et d’abonnés à la newsletter de Robot Magazine. Elle décrit les intentions de ce public sensibilisé à la robotique et n’est pas représentative de l’ensemble des entreprises françaises.

59 % privilégient la production, la manutention ou la logistique

Selon notre Baromètre Robot Magazine 2026, 38 % des répondants choisissent la production et la manutention comme première mission à confier à un robot. 21 % privilégient la logistique, soit 59 % au total pour ces deux catégories.

Le contrôle qualité recueille 15 % des réponses, devant le nettoyage à 11 %. Les autres missions représentent 9 %, et la maintenance 6 %.

Ces choix donnent une indication claire aux fournisseurs et aux intégrateurs : les premiers projets envisagés concernent principalement des tâches physiques et répétitives.

Pour convaincre, une solution robotique doit donc partir d’un besoin opérationnel identifiable : déplacer des marchandises, alimenter un poste de travail ou prendre en charge une opération récurrente.

58 % envisagent un budget inférieur à 50 000 euros

Le Baromètre Robot Magazine 2026 indique que 58 % des décideurs interrogés envisagent un budget inférieur à 50 000 euros pour leur premier robot.

Dans le détail, 31 % prévoient moins de 25 000 euros et 27 % entre 25 000 et 50 000 euros. À l’autre extrémité, 8 % envisagent un investissement supérieur à 100 000 euros.

Ces intentions soulignent l’importance de proposer un premier projet dont le coût est clairement expliqué. Au-delà du robot lui-même, les entreprises doivent pouvoir comprendre le coût total d’un projet robotique, qui comprend les dépenses d’intégration, de formation, de maintenance et d’exploitation.

Autre signal : 18 % des répondants ne savent pas encore quel budget prévoir. Pour eux, le besoin d’information précède la décision d’achat.

Pour limiter l’investissement initial, certaines entreprises peuvent également envisager le Robot as a Service (RaaS), un modèle permettant d’utiliser un robot par abonnement ou en fonction de son utilisation.

48 % attendent un retour sur investissement en moins de deux ans

Selon notre Baromètre Robot Magazine 2026, 48 % des répondants attendent un retour sur investissement en moins de 24 mois : 14 % en moins d’un an et 34 % entre un et deux ans.

La rentabilité constitue donc un élément central du projet. Les entreprises veulent pouvoir relier leur investissement à des gains mesurables : temps économisé, capacité de production, qualité ou réduction des tâches pénibles.

Cependant, 20 % des décideurs interrogés ne savent pas encore quel délai de retour sur investissement viser. Des cas clients documentés et des méthodes de calcul accessibles peuvent les aider à évaluer leur projet.

Le prix et l’incertitude sur le ROI concentrent 46 % des freins

Interrogés sur leur principal obstacle, 27 % des répondants citent le prix et 19 % l’incertitude sur le retour sur investissement. Ces deux freins économiques réunissent 46 % des réponses au Baromètre Robot Magazine 2026.

La complexité d’intégration arrive ensuite, à 17 %, suivie du manque de compétences internes, à 12 %.

L’enjeu commercial dépasse ainsi la présentation des performances du robot. Les décideurs attendent une proposition qui explique aussi les conditions de déploiement, l’accompagnement nécessaire et les bénéfices attendus.

Ce que ces résultats disent du premier projet robotique

Pour les lecteurs de Robot Magazine interrogés, le premier robot doit répondre à une mission précise, rester accessible financièrement et démontrer sa valeur dans un délai relativement court.

Ces intentions invitent les acteurs de la robotique à rendre leurs offres plus faciles à évaluer : périmètre du projet, coût total, étapes d’intégration et indicateurs de réussite.

Pour identifier les fabricants, intégrateurs et spécialistes capables d’accompagner un premier projet, les entreprises peuvent également consulter l’annuaire de la robotique en France.

Le baromètre complet présente les quatre questions, les répartitions détaillées des réponses, la méthodologie et l’analyse de Robot Magazine.

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FAQ – Baromètre Robot Magazine 2026

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Au-delà des performances et du prix, il doit examiner les flux de données, les accès distants, les mises à jour et les conditions de maintenance. Car un robot connecté devient aussi une composante du système informatique industriel.

Prenons le cas d’une entreprise française qui achète des robots mobiles directement auprès d’un constructeur chinois pour équiper son usine ou son entrepôt. Elle compare leur charge utile, leur autonomie, leur précision de navigation et leur prix. Mais avant de connecter ces machines au réseau du site, elle doit également comprendre leur architecture numérique.

Les robots peuvent-ils fonctionner sans connexion au cloud du fabricant ? Les cartes du site, les images et les données de diagnostic restent-elles dans l’entreprise ? Qui peut accéder aux machines à distance, depuis quels pays et avec quelles autorisations ? Comment les mises à jour sont-elles validées ?

Sans intégrateur européen, l’entreprise doit organiser elle-même ces vérifications ou les confier à un spécialiste. La présence d’un intégrateur ne garantit toutefois pas, à elle seule, la cybersécurité : son périmètre d’intervention, ses compétences et ses responsabilités doivent être explicitement définis.

Pour identifier des fabricants, intégrateurs et spécialistes du secteur, les industriels peuvent consulter l’annuaire professionnel de la robotique. Les compétences précises du prestataire en cybersécurité industrielle doivent néanmoins être vérifiées avant toute intervention.

La nationalité chinoise du constructeur ne constitue pas en soi une vulnérabilité. En revanche, l’absence de documentation, l’opacité des communications ou l’impossibilité de révoquer un accès distant sont des critères concrets à examiner avant l’achat.

Pour l’industriel, la question est simple : après l’installation, qui maîtrise les robots, leurs données et leurs connexions ?

Une surface d’attaque qui dépasse le robot

Un AMR, ou robot mobile autonome, fonctionne rarement seul. Selon son architecture, il communique avec un serveur de gestion de flotte, une interface de supervision, un système de gestion d’entrepôt et des services de maintenance. Le périmètre à examiner comprend donc aussi les postes d’administration, les équipements réseau et les interfaces logicielles.

Le NIST rappelle que les systèmes OT, les technologies qui surveillent ou commandent des processus physiques, présentent des contraintes spécifiques de disponibilité, de fiabilité et de sécurité. Une compromission informatique doit être évaluée pour ses conséquences sur l’exploitation.

Prenons un scénario hypothétique : un compte de maintenance compromis donne accès au gestionnaire de flotte. Selon les permissions accordées, un attaquant pourrait consulter des informations, modifier des missions ou interrompre le service.

Cela ne signifie pas qu’il pourrait automatiquement neutraliser les protections physiques des robots. Mais une flotte immobilisée peut déjà perturber l’approvisionnement d’une ligne de production.

L’évaluation doit ainsi couvrir la confidentialité des données, l’intégrité des configurations, la disponibilité du service et les possibilités de propagation vers d’autres systèmes.

Savoir quelles données quittent le site

Selon les capteurs et les fonctions activées, un robot peut produire des cartes de l’usine, des images, des journaux de mission et des informations de diagnostic. Toutes ces données ne quittent pas nécessairement le site. Le fournisseur doit préciser lesquelles sont traitées localement et lesquelles sont transmises.

Pour chaque communication externe, l’acheteur devrait connaître la destination, la finalité, le contenu transmis et les conditions d’activation. Il faut également identifier les prestataires concernés, les durées de conservation et les conséquences d’une désactivation du service.

Le chiffrement protège les données pendant leur transport. Il ne répond pas, à lui seul, aux questions relatives à leur utilisation ou aux personnes qui peuvent les consulter à destination.

La pièce à demander est une matrice des flux, indiquant les sources, les destinations, les ports, les protocoles et les usages. Cette documentation devrait être confrontée aux communications réellement observées pendant un pilote, notamment lors d’une mise à jour ou d’une intervention du support.

Un flux vers un serveur extérieur n’est pas automatiquement suspect. Un flux inexpliqué ou impossible à maîtriser appelle, en revanche, une investigation.

Encadrer la télémaintenance

La maintenance à distance peut réduire le temps de diagnostic. Elle devient un point sensible lorsqu’un accès reste ouvert en permanence, utilise un compte partagé ou échappe à la visibilité de l’exploitant.

Pour un projet robotique, Robot Magazine recommande des comptes nominatifs, une authentification multifacteur sur le point d’entrée de télémaintenance et des droits limités aux opérations nécessaires.

Les sessions devraient être autorisées pour une durée définie et laisser des traces exploitables. L’entreprise doit pouvoir identifier l’intervenant, connaître les systèmes accessibles et révoquer l’accès.

Un VPN sécurise un canal de communication. Il ne garantit pas que les permissions de l’utilisateur sont adaptées ni que son accès est suffisamment restreint.

Dans le cas d’un achat direct, ces modalités doivent être négociées avec le constructeur avant le déploiement. Il faut notamment préciser qui autorise les interventions et qui conserve les journaux d’accès.

Isoler les robots sans bloquer leur fonctionnement

Placer les robots sur un VLAN dédié constitue un premier niveau de séparation. Encore faut-il filtrer les échanges entre ce réseau, le serveur de flotte et les autres applications de l’entreprise.

L’approche recommandée consiste à identifier les communications nécessaires au fonctionnement, puis à n’autoriser que celles-ci. Les interfaces d’administration doivent être accessibles depuis des postes ou des points d’entrée maîtrisés.

La segmentation doit être vérifiée dans les faits : une règle trop permissive entre réseaux peut annuler le bénéfice apparent de leur séparation.

Le pilote doit aussi tester les dépendances du système. Que se passe-t-il lorsque le cloud devient inaccessible, lorsque la connexion Wi-Fi est perdue ou lorsque le serveur de flotte redémarre ?

Les réponses doivent préciser les fonctions maintenues, l’état adopté par les robots et les conditions de reprise. Ces comportements doivent être compatibles avec les exigences de sécurité et de continuité du site.

ROS 2 ne dispense pas de vérifier la configuration

Pour les équipements utilisant ROS 2, le nom du middleware ne constitue pas une garantie de cybersécurité. Les travaux consacrés à SROS2 présentent des outils et une méthode pour sécuriser les communications et les graphes ROS 2, tout en soulignant les difficultés de mise en œuvre.

L’acheteur doit demander quelles protections sont réellement déployées : authentification des participants, permissions de communication, chiffrement et gestion des certificats.

Il faut également examiner le comportement du système lorsqu’un certificat expire ou qu’une configuration de sécurité est invalide.

Cette analyse ne remplace pas l’examen du système d’exploitation, des interfaces web, des API et des composants tiers. La sécurité doit être évaluée sur la configuration effectivement livrée.

Prévoir les mises à jour pendant toute la durée d’exploitation

L’entreprise doit comprendre comment le robot vérifie l’origine et l’intégrité d’une mise à jour, qui peut la déclencher et comment son installation est tracée.

La signature d’un paquet contribue à protéger contre une modification non autorisée. Elle ne garantit pas que la nouvelle version est exempte de vulnérabilités ou compatible avec toutes les configurations du site.

Le processus devrait prévoir une validation préalable, une fenêtre d’intervention et une procédure de récupération. Une restauration éventuelle doit rester maîtrisée pour éviter de réintroduire une version vulnérable.

La durée du support logiciel mérite une attention particulière. Pour une machine destinée à fonctionner dix ans, le contrat devrait préciser l’échéance de maintenance, les conditions de correction des vulnérabilités et les solutions proposées en fin de support.

Il faut également anticiper la dépendance au fournisseur : l’entreprise peut-elle sauvegarder ses configurations, récupérer ses données et poursuivre certaines opérations si un service distant disparaît ?

Distinguer cybersécurité et sécurité physique

L’analyse cyber doit examiner les interfaces entre commande, supervision et fonctions de sécurité. Quelles configurations sont modifiables à distance ?

Quelles protections subsistent en cas de perte ou de compromission des communications ?

Un test d’intrusion ne remplace pas la validation des fonctions de sécurité. Inversement, la présence de dispositifs de protection physique ne démontre pas que les accès informatiques et les données sont maîtrisés.

Les essais susceptibles de provoquer un mouvement, un arrêt ou une dégradation doivent être préparés avec le constructeur et réalisés dans un environnement contrôlé.

L’objectif est de vérifier les conséquences possibles d’un incident sans mettre les personnes ni l’installation en danger.

Le calendrier européen doit être anticipé

Le Cyber Resilience Act introduit des exigences de cybersécurité pour les produits comportant des éléments numériques entrant dans son champ d’application.

Ses principales obligations s’appliqueront le 11 décembre 2027. Les obligations de signalement des vulnérabilités activement exploitées et des incidents graves s’appliquent depuis le 11 septembre 2026.

Pour un achat robotique destiné à un site français, il faut demander au fournisseur comment il prépare la conformité du produit concerné. Une déclaration générale de préparation au CRA ne remplace ni la documentation technique ni l’évaluation de l’installation.

Les preuves à demander avant de signer

Pour un achat direct sans intégrateur européen, l’industriel devrait obtenir au minimum :

• Un schéma d’architecture et une matrice des flux de communication.
• Une description des données collectées, de leur destination et de leur conservation.
• Des règles documentées d’autorisation et de révocation des accès distants.
• Une procédure de mise à jour, de sauvegarde et de restauration.
• Des engagements précis sur la durée et les conditions du support logiciel.
• Un contact de signalement des vulnérabilités et un processus de correction.
• Des essais documentés de perte de connexion et de reprise du service.
• Lorsqu’un audit est fourni, un rapport précisant les versions testées, le périmètre, les limites et la vérification des corrections.

La décision d’achat doit reposer sur ces éléments vérifiables. Un prix attractif ne suffit pas : le coût total d’un projet robotique doit également intégrer la connexion au réseau, les contrôles de cybersécurité, l’accompagnement technique, les mises à jour et la maintenance. Ces dépenses peuvent réduire fortement l’avantage financier initial d’un achat direct.

FAQ – Cybersécurité des robots mobiles achetés directement auprès d’un constructeur chinois

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Il y a deux dimensions dans cette décision : une continuité scientifique, d’abord, et un choix plus personnel ensuite.

D’un point de vue scientifique, rejoindre PRESAGE est finalement assez naturel par rapport aux travaux que je mène depuis plusieurs années. Une grande partie de mes recherches a porté sur la manière dont les modèles peuvent percevoir le monde, en construire une représentation, comprendre sa dynamique et anticiper son évolution. Chez Meta, j’ai notamment exploré ces questions appliquées au monde physique et aux interactions entre les humains, les machines et leur environnement.

Avec PRESAGE, je poursuis cette trajectoire dans un autre univers : le monde digital. Une infrastructure cloud ou un data center constitue, à sa manière, un environnement extrêmement complexe, avec des millions d’entités et d’interactions qui évoluent en permanence. Avec les Digital World Models (DWM), notre ambition est de permettre aux modèles de comprendre cette complexité, d’en anticiper l’évolution et surtout de simuler différents futurs possibles.

C’est précisément ce qui rend le sujet passionnant : dans le monde digital, nous pouvons simuler une panne, une attaque, une intervention ou un scénario extrême, en observer les conséquences et apprendre de ces simulations sans avoir à prendre le risque de les provoquer dans le système réel. Il y a donc une vraie continuité scientifique, mais appliquée à un nouveau terrain.

D’un point de vue personnel, cette décision correspond aussi à une envie qui s’est progressivement imposée. J’ai construit ma carrière entre la France, le Japon et les États-Unis, dans des environnements de recherche et de technologie très internationaux. Après près de dix ans chez Meta, j’avais envie de retrouver une dimension entrepreneuriale : construire quelque chose, constituer une équipe et porter une vision scientifique sur le temps long.

Le retour à Paris fait partie de cette ambition. L’idée n’est pas de revenir pour construire un projet uniquement français ou européen, mais au contraire de démontrer qu’il est possible de bâtir depuis Paris une entreprise technologique et scientifique avec une ambition véritablement mondiale.

Les « World Models » sont également au cœur des progrès actuels en robotique. Voyez-vous des passerelles entre les technologies développées par PRESAGE et le futur des robots autonomes ?

Oui, très clairement. D’un point de vue scientifique, les principes sont très proches. Un robot véritablement autonome doit pouvoir comprendre l’état de son environnement, anticiper son évolution et surtout simuler les conséquences de différentes actions avant de choisir comment intervenir. C’est précisément l’un des enjeux des World Models.

Chez PRESAGE, nous appliquons cette logique au monde digital avec les Digital World Models : comprendre des systèmes complexes, prédire leur évolution et simuler différents scénarios. Or, un data center n’est pas seulement un système logiciel. C’est aussi un environnement physique, avec des machines, des réseaux, de l’énergie, du refroidissement et des équipements à entretenir ou à réparer.

À mesure que ces infrastructures deviendront plus autonomes, ces deux dimensions vont converger. Les Digital World Models pourront comprendre le système dans son ensemble, anticiper les incidents et déterminer les actions à mener ; la robotique pourra, elle, intervenir dans le monde physique. À terme, autonomie digitale et autonomie physique feront partie d’un même continuum.

Un robot véritablement autonome doit pouvoir comprendre l’état de son environnement, anticiper son évolution et surtout simuler les conséquences de différentes actions avant de choisir comment intervenir.

Les infrastructures IA et les data centers deviennent de plus en plus complexes. Jusqu’où pourront-elles devenir autonomes grâce à vos technologies ?

À court et moyen terme, l’enjeu est de permettre à une infrastructure de ne plus seulement réagir à ce qui se passe, mais d’anticiper son propre fonctionnement. Si elle est capable de prédire l’évolution de ses workloads, de ses besoins en calcul ou de sa consommation énergétique, elle peut mieux répartir ses ressources, adapter son refroidissement ou intervenir avant qu’un incident ne survienne.

À l’échelle des infrastructures nécessaires à l’IA, ces optimisations peuvent représenter des gains considérables en matière de fiabilité, de performance, d’énergie et d’impact environnemental.

À plus long terme, notre vision va beaucoup plus loin. Nous pouvons imaginer des data centers fonctionnant avec une intervention humaine minimale, voire sans présence humaine permanente sur site. Associés à des robots autonomes capables d’assurer certaines opérations de maintenance, ils pourraient être déployés dans des environnements aujourd’hui très contraignants : désert, régions arctiques, mer, voire un jour espace.

L’autonomie n’est donc pas seulement, pour nous, une manière de mieux automatiser les data centers existants. Elle peut permettre de repenser leur architecture, leur localisation et, plus largement, ce qu’un data center peut être.

Cette autonomie supposera également de maîtriser les risques physiques liés aux erreurs de l’IA, notamment lorsqu’une décision logicielle déclenche une intervention robotique dans l’infrastructure.

Quelle est votre ambition pour PRESAGE dans les prochaines années, en France et à l’international ?

Notre ambition se construit à plusieurs niveaux.

D’abord, sur le plan scientifique et technologique, nous développons aujourd’hui des Digital World Models pour les infrastructures cloud et IA. La prochaine étape est de dépasser les modèles spécialisés pour construire de véritables modèles fondationnels des mondes digitaux : des modèles capables d’apprendre des principes suffisamment généraux pour fonctionner dans des environnements très différents, s’adapter à des situations nouvelles et transférer ce qu’ils ont appris d’un système à un autre.

C’est un défi scientifique majeur. Les infrastructures numériques évoluent en permanence et combinent, à très grande échelle, hardware, software, réseaux, énergie et désormais agents IA. Apprendre la dynamique de systèmes aussi complexes ouvre un champ de recherche encore largement inexploré.

Ensuite, il y a une ambition internationale. Nous voulons construire cette technologie fondamentale depuis la France et l’Europe, mais avec une portée mondiale dès le départ. Les infrastructures que nous cherchons à modéliser sont globales ; nos technologies doivent donc pouvoir fonctionner sur les systèmes les plus complexes, indépendamment de leur architecture ou de leur localisation.

À terme, notre ambition est claire : faire des Digital World Models une couche d’intelligence fondamentale des systèmes informatiques autonomes.

FAQ – Tony Tung, PRESAGE et les Digital World Models

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Quelle est l’ambition principale du projet Maestro ?

L’ambition de MAESTRO est de rapprocher la recherche française et européenne en robotique et en intelligence artificielle des besoins concrets de l’industrie. En se concentrant sur le logiciel, qui permet de modéliser les mouvements des robots, de les simuler et de les contrôler, le consortium entend mettre à disposition de l’industrie un bien commun, performant et maintenu dans la durée.

MAESTRO s’appuie sur des logiciels nés dans les laboratoires de l’Inria et du CNRS, les deux membres fondateurs du consortium. Conçus à l’origine pour répondre à des problématiques scientifiques de locomotion et de manipulation robotiques, ils sont aujourd’hui utilisés par des équipes de recherche et des industriels du monde entier, de l’aérospatial aux plateformes humanoïdes de dernière génération. Au fil des années, l’équipe de recherche WILLOW (CNRS, PSL, Inria) a enrichi cet ensemble de nouvelles briques qui couvrent désormais toute la chaîne, de la modélisation physique au contrôle des robots, en passant par la simulation et l’optimisation.

Le rôle du consortium est aujourd’hui de consolider et de pérenniser ce travail, tout en resserrant les liens entre recherche et industrie. Les partenaires industriels y apportent leurs cas d’usage, leurs besoins et leurs contraintes opérationnelles : ces contributions la feuille de route technique et scientifique, confrontent les logiciels à des applications concrètes et accélèrent leur passage du laboratoire au déploiement industriel.

À plus long terme, notre objectif est de faire vivre un écosystème durable autour de la suite logicielle MAESTRO : garantir sa maintenance et son évolution, offrir un support adapté aux exigences industrielles et intégrer les avancées issues de la recherche.

Qu’est-ce que l’IA change concrètement dans la manière dont un robot perçoit, décide et agit ?

Pour comprendre ce que l’intelligence artificielle apporte à la robotique, il faut revenir aux approches traditionnelles de commande des robots.

Historiquement, la robotique repose sur des modèles mathématiques et des méthodes de contrôle optimal, dont les fondements remontent aux années 1950. On décrit les lois physiques qui régissent le robot, on formule la tâche comme un problème d’optimisation sous contraintes, et on le résout. L’approche est rigoureuse et vérifiable, mais elle suppose qu’on sache tout décrire explicitement : la dynamique du robot, son environnement, ses contacts, ses objectifs. Dès que le geste se complique (comme par exemple la réalisation d’un salto), le nombre de paramètres augmente, les contacts se font et se défont en permanence, et il devient très difficile de construire un modèle suffisamment précis et calculer une solution dans un temps compatible avec l’exécution du mouvement.

Sur la perception, l’IA a changé la donne la première. Là où il fallait autrefois décrire à la main ce que le robot devait reconnaître, les modèles appris construisent directement, à partir des images et des capteurs, une représentation de la scène exploitable pour agir  y compris face à des objets jamais rencontrés auparavant.

Sur la décision et l’action, l’apprentissage par renforcement et l’apprentissage par imitation permettent à un robot d’apprendre à réaliser des mouvements à partir d’essais successifs ou de démonstrations humaines, sans qu’il soit nécessaire de programmer explicitement chaque mouvement.

Les progrès récents combinent notamment vision artificielle, apprentissage et modèles de langage. Cela permet d’envisager des robots capables de relier une instruction donnée par un humain à ce qu’ils perçoivent grâce à leurs capteurs, puis aux mouvements nécessaires pour accomplir la tâche.

Ces approches ont toutefois des limites : L’apprentissage nécessite de très grandes quantités de données et ne garantit pas le respect des lois physiques ni la sécurité des systèmes. Contrairement aux modèles de langage, qui ont pu être entraînés sur d’immenses corpus de textes, les données d’interaction physique sont beaucoup plus difficiles et coûteuses à collecter. La simulation permet d’en générer, mais l’écart entre le monde simulé et le monde réel (le sim-to-real gap) reste le principal obstacle.

L’enjeu n’est donc pas d’opposer les approches classiques à l’intelligence artificielle, mais de les combiner. Les modèles physiques et l’optimisation apportent une connaissance explicite de la dynamique du robot et de ses contraintes, tandis que l’apprentissage permet d’aborder des comportements qu’on ne sait pas spécifier à la main et de développer de nouvelles capacités d’adaptation. C’est dans cette complémentarité que s’inscrit la suite MAESTRO : des composants dont chaque étage de calcul, de la détection de collision à la simulation physique, est différentiable, c’est-à-dire directement utilisable à l’intérieur d’une boucle d’apprentissage.

Quels sont aujourd’hui les principaux obstacles à des robots réellement autonomes dans le monde réel ?

Le premier obstacle est  le passage à l’échelle des approches fondées sur l’intelligence artificielle. Entraîner des robots à réaliser des tâches complexes nécessite de grandes quantités de données, difficiles et coûteuses à collecter, ainsi que des capacités de calcul massives et centralisées, des milliers de GPU et l’énergie qui va avec. Or, un robot réellement autonome doit pouvoir percevoir, décider et adapter ses mouvements en temps réel, directement à bord, avec des ressources de calcul nécessairement limitées et sans dépendre en permanence d’infrastructures distantes. On entraîne dans un centre de calcul, mais on déploie sur un calculateur embarqué.

Le deuxième obstacle découle du premier. Pour contourner la difficulté de collecter ces données dans le monde réel, une grande partie de l’entraînement est réalisée en simulation, et l’on se heurte alors à l’écart entre la simulation et la réalité. Les simulateurs utilisés aujourd’hui ne reproduisent qu’imparfaitement les lois de la physique et les interactions entre un robot et son environnement. Les contacts, par exemple, constituent un défi majeur : lorsqu’un robot saisit un objet, marche sur un terrain irrégulier ou entre en collision avec un obstacle, il faut pouvoir reproduire fidèlement les phénomènes de frottement, de déformation et la manière dont les contacts se créent et se rompent. Une politique apprise sur une physique approximative échoue sur le robot réel.

À ces deux verrous techniques s’en ajoute un troisième, plus structurel : la fiabilité. Un comportement appris n’offre aucune garantie intrinsèque sur le respect des lois physiques ni sur la sécurité, ce qui reste rédhibitoire dès qu’un robot opère à proximité d’êtres humains, et de plus en plus difficile à concilier avec les exigences de certification et de traçabilité. C’est précisément sur ces verrous que nous travaillons, en reprenant les fondations mathématiques et physiques de la simulation robotique. En nous appuyant sur les méthodes de modélisation, de dynamique et d’optimisation développées depuis plusieurs décennies, et en les associant aux avancées récentes en intelligence artificielle, nous développons des outils de simulation open source à la fois plus fidèles au monde réel, plus économes en données et en puissance de calcul, et compatibles avec une exécution embarquée.

Les humanoïdes représentent-ils selon vous l’avenir de la robotique, ou seulement une partie de celui-ci ?

 Les humanoïdes sont une voie importante, mais ils ne sont pas la réponse à tous les usages. Leur intérêt réside dans leur capacité à s’adapter à des espaces conçus pour l’être humain. Leur morphologie leur permet, en principe, de se déplacer dans nos espaces, de manipuler les mêmes objets et d’utiliser les mêmes équipements que nous, sans avoir à transformer entièrement ces environnements.

C’est aussi un formidable terrain de recherche, car ils concentrent dans une seule plateforme la quasi-totalité des difficultés du domaine : locomotion, équilibre, manipulation fine, gestion des contacts, perception… Les démonstrations récentes illustrent les progrès réalisés, mais entre une démonstration réussie en environnement maîtrisé et un déploiement industriel, l’écart reste considérable : notamment en matière de fiabilité, de cadence et de capacité à s’adapter à l’imprévu.

Surtout, la morphologie du robot doit répondre à un besoin. Dans l’industrie manufacturière, un bras robotique peut être beaucoup plus adapté (cout, cadence, fiabilité) à une tâche de manipulation répétitive ; pour l’inspection de terrains difficiles, on peut privilégier un quadrupède ou un drone ; dans l’aéronautique ou la défense, les enjeux peuvent concerner le pilotage et l’autonomie de drones ; dans l’automobile, la planification et le contrôle de véhicules autonomes. Dans tous ces cas, une forme humanoïde n’apporte pas de valeur ajoutée évidente. Le pari des humanoïdes est en réalité un pari sur la polyvalence : une seule plateforme réutilisable pour de nombreuses tâches.

Les technologies développées au sein de MAESTRO ne sont pas liées à une morphologie particulière, car notre objectif est de fournir des briques logicielles suffisamment génériques pour modéliser, simuler, optimiser et contrôler différents types de robots, en fonction des besoins de chaque secteur.  C’est cette généricité qui garantit que l’investissement de recherche bénéficie à l’ensemble de la filière, quelle que soit la forme que prendront les robots de demain.

Pourquoi l’open source est-il stratégique pour accélérer l’innovation en robotique ?

L’open source est au cœur des nombreuses ruptures numériques des trente dernières années. Linux est devenu l’un des piliers des infrastructures informatiques et d’Internet, PyTorch a largement contribué à accélérer les avancées en intelligence artificielle en mettant à disposition de la communauté des outils de développement partagés. À chaque fois, le mécanisme est le même : un bien commun mutualise l’effort de base et libère les laboratoires comme les entreprises pour qu’ils investissent là où ils créent vraiment de la différence.

En robotique, qui combine mécanique, informatique, vision, contrôle et intelligence artificielle, disposer d’un socle logiciel commun est encore plus précieux : cela évite à chaque équipe de réinventer la roue dans chacune de ces disciplines. Disposer de briques logicielles ouvertes, réutilisables et interopérables permet de faciliter leur intégration dans différents systèmes et d’accélérer le développement de nouvelles applications.

Pour les industriels, l’open source offre également une plus grande indépendance technologique. L’accès au code source permet de comprendre le fonctionnement des logiciels, de les auditer, de les adapter à des besoins spécifiques et de les intégrer dans leurs propres produits, sans dépendre exclusivement d’un fournisseur, de sa feuille de route et de ses choix..Dans un domaine où la simulation et le contrôle sont aujourd’hui largement dominés par quelques acteurs extra-européens, cette question n’est plus seulement technique : elle est aussi industrielle et politique.

Il y a enfin un effet vertueux propre à l’ouverture : plus un logiciel est utilisé sur des robots, des applications et des environnements variés, plus il est éprouvé, corrigé et robuste. La diversité des usages fait la qualité du code.

Mais rendre un logiciel open source ne suffit pas à garantir sa pérennité : il faut également assurer sa maintenance, son évolution et sa compatibilité dans le temps. Créer un consortium réunissant chercheurs et industriels autour d’une suite logicielle open source permet de mutualiser les coûts de développement et de maintenance. Les partenaires industriels apportent leur expertise terrain et leur besoins concrets, contribuent à définir les priorités techniques et participent au financement de cet effort collectif.

La France et l’Europe peuvent-elles devenir des leaders de l’intelligence logicielle qui pilotera les robots de demain ?

La compétition internationale se structure aujourd’hui autour de deux pôles : la Chine, qui accélère la production industrielle de robots, et des grandes entreprises américaines, qui occupent une place centrale dans les infrastructures de calcul et et les principaux outils d’’intelligence artificielle. Mais la couche logicielle intermédiaire, celle qui modélise, simule et pilote le mouvement, n’est pas encore verrouillée. C’est précisément là que la France et l’Europe ont une carte à jouer.

Nous disposons d’une expertise scientifique et technologique reconnue internationalement en modélisation, en optimisation, en contrôle et en intelligence artificielle. Certaines briques développées par nos équipes sont déjà largement utilisées dans le monde. Pinocchio, développé au CNRS et à l’Inria, au cœur de la suite MAESTRO, totalise environ 1 million de téléchargements par mois et est utilisé par des équipes de recherche au MIT, à Stanford, à l’ETH Zurich, à Oxford ou encore à Harvard, ainsi que par de nombreux acteurs industriels. Autrement dit, une brique européenne est déjà un standard de fait dans son domaine.

L’enjeu est désormais de fédérer ces forces pour transformer cette excellence scientifique en une véritable capacité industrielle. Il ne s’agit pas simplement de développer des logiciels performants, mais de construire un socle technologique cohérent, maintenu, documenté et supporté, capable d’accompagner le déploiement des robots à grande échelle. C’est un objectif atteignable, mais il y a une fenêtre de temps. Une fois qu’un écosystème s’est constitué autour d’une plateforme, les coûts de migration deviennent tels que la position est très difficile à reprendre. C’est maintenant que cela se joue.

FAQ – Projet MAESTRO, IA et avenir de la robotique

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Entre intelligence artificielle, robotique et systèmes embarqués, le passage du laboratoire au monde réel reste un défi majeur. Pour José António Bernardo, docteur en microélectronique et intelligence artificielle, la performance d’un robot ne se mesure pas à la qualité d’une démonstration, mais à sa capacité à fonctionner de manière fiable, répétable et sécurisée.

Dans cet entretien accordé à Robot Magazine, il revient sur la Physical AI, les robots adaptatifs, l’importance de la validation et les conditions nécessaires à l’émergence de champions européens de la robotique.

Vous travaillez entre robotique, IA et systèmes embarqués. Qu’est-ce qui vous passionne le plus dans cette convergence ?

Ce qui me passionne, c’est le moment où le modèle rencontre le monde physique, parce que c’est là que tout se joue et que la physique ne pardonne rien.

J’en ai eu un cas très concret il y a quelques mois. La fonction de positionnement fournie par le constructeur de notre bras nous renvoyait « OK », alors qu’elle laissait 24 mm d’erreur sur la cible : un échec complètement silencieux. En repassant par notre propre cinématique inverse, nous sommes descendus à 1,8 mm. Sans mesure comparative, nous n’aurions strictement rien vu.

C’est cela, la convergence, pour moi : l’IA apporte la perception et la capacité à généraliser, l’embarqué impose le temps réel et un budget de calcul que l’on ne peut pas dépasser, et la robotique est l’endroit où les deux sont obligés de se mettre d’accord avec la réalité.

Chacun de ces trois domaines, pris séparément, tolère l’approximation. Les trois ensemble, non.

On parle beaucoup de « Physical AI ». Sommes-nous réellement à un tournant pour la robotique ?

Oui, mais pas nécessairement là où on le regarde.

Ce qui a changé, ce n’est pas la beauté des démonstrations, mais le fait que nous commençons à savoir mesurer l’écart entre la simulation et le réel.

Sur notre projet, notre réseau de vision détectait 99,4 % des points d’intérêt en simulation, mais tombait à 27 % sur le robot physique. Le modèle n’était pas mauvais : il était excellent dans son domaine d’apprentissage et s’effondrait dès qu’il en sortait. Il nous a fallu plusieurs mois pour ramener cet écart à huit points.

Il y a donc bien un tournant, et les modèles vision-langage-action sont passionnants à suivre actuellement. Mais le principal verrou n’est pas le modèle : ce sont la donnée et la validation.

Tant que nous ne disposons pas d’une méthode permettant de prouver qu’un système fonctionne hors de son domaine d’entraînement, nous fabriquons des démonstrations, pas des produits.

Qu’est-ce qui sépare encore une démonstration impressionnante d’un robot réellement utilisable dans l’industrie ?

Une démonstration doit fonctionner une fois, devant quelqu’un, dans un environnement préparé. Un robot industriel doit fonctionner mille fois, sans personne, dans un environnement qui évolue. Surtout, il doit savoir s’arrêter lorsque quelque chose ne va pas.

Concrètement, cela repose sur trois éléments.

Le premier est la répétabilité : un geste qui réussit une fois ne prouve rien.

Le deuxième est la sécurité. Chez nous, la machine à états démarre désarmée et un superviseur surveille neuf conditions d’arrêt, dont l’incohérence entre ce que nous commandons et ce que nous mesurons réellement.

Le troisième est la gestion de l’échec. Nous avons eu un capteur de pince qui annonçait « objet saisi » alors qu’il n’avait rien entre les doigts. Depuis, nous vérifions chaque prise avec un test de soulèvement : le statut du capteur ne suffit pas.

J’ajouterais le temps de cycle, que l’on oublie souvent. Nous sommes passés de 22,7 secondes à 1,35 seconde par mouvement sans modifier la vitesse du bras, simplement en évaluant l’arrivée à partir de l’immobilité mesurée plutôt qu’en attendant une temporisation fixe.

Un robot parfaitement précis reste inutilisable s’il est dix fois trop lent.

Vous avez travaillé sur un robot auto-adaptatif. Qu’est-ce qu’un robot « adaptatif », concrètement ?

C’est l’inverse du teach-and-playback, où l’on apprend des positions au robot pour qu’il les reproduise ensuite.

Un robot adaptatif ne sait pas à l’avance où se trouve l’objet. Il le détecte, calcule sa position dans son propre repère, va le chercher et vérifie qu’il l’a réellement saisi.

Sur l’un de nos bancs de démonstration, le robot trie trois classes d’objets vers deux cartons. Il est possible de déplacer les cartons à la main pendant qu’il travaille : il les retrouve en 0,12 seconde et recalcule son point de dépose.

Les objets ne sont pas reconnus par leur couleur, mais par leur géométrie. Un rouleau de ruban adhésif est, par exemple, identifié grâce au trou présent dans son contour. La couleur dépend beaucoup trop de l’éclairage.

Il faut néanmoins rester honnête sur le terme : l’adaptativité est toujours bornée. Le robot s’adapte à l’intérieur d’un domaine que nous avons caractérisé.

Le véritable travail de l’ingénieur n’est pas d’élargir indéfiniment ce domaine, mais de savoir précisément où il s’arrête — et de faire en sorte que la machine le sache également.

Comment l’IA change-t-elle votre métier d’ingénieur en robotique ?

Elle déplace le travail. Auparavant, l’essentiel du temps était consacré à l’écriture du comportement du robot. Aujourd’hui, une grande partie du travail consiste à concevoir l’expérience qui prouvera que le modèle fait réellement ce que nous pensons.

Un exemple m’a particulièrement marqué. Nous avions obtenu une auto-calibration de caméra sans aucun marqueur, avec un très bon résultat : 27,9 mm et 1,6 degré. J’étais satisfait.

Le soir même, nous avons réalisé un test très simple : décaler l’image de 30 pixels et regarder si la détection suivait. Elle n’a pas bougé d’un seul pixel.

Le réseau ne mesurait rien : il reproduisait un montage qu’il avait mémorisé pendant l’entraînement. Le chiffre était juste, mais il ne mesurait tout simplement pas ce que nous lui faisions dire.

C’est cela, le métier aujourd’hui. Un modèle qui fournit un bon chiffre n’a encore rien prouvé tant que l’on n’a pas sérieusement cherché à le prendre en défaut.

Capteurs, jumeaux numériques, simulation, ROS 2, IA… Quelles technologies auront le plus d’impact dans les cinq prochaines années ?

J’en vois deux, et la seconde n’est pas séduisante du tout.

La première est la simulation et la génération de données synthétiques. Le principal goulot d’étranglement de la robotique n’est plus l’algorithme, mais la donnée annotée. Sur un véritable robot, elle coûte cher et elle est erronée plus souvent qu’on ne veut l’admettre.

En simulation, elle est exacte par construction, puisque nous connaissons la position réelle de chaque élément. Tout ce qui permettra de réduire l’écart entre ces deux mondes aura un effet considérable.

La seconde technologie déterminante sera l’outillage de validation : quantification de l’incertitude, caractérisation du domaine de validité et détection en ligne du moment où le système en sort.

Cela ne produit pas de belles vidéos, mais c’est ce qui détermine si une technologie entre en production ou reste au laboratoire. Un système qui ne sait pas dire « je ne sais pas » est inutilisable dans une boucle de sécurité.

ROS 2, pour moi, est devenu de la plomberie : indispensable, mais ce n’est plus là que se fait la différence.

L’Europe a les compétences. Que lui manque-t-il pour créer de grands champions mondiaux de la robotique ?

L’Europe finance très bien les démonstrateurs et très mal ce qui vient ensuite. Or, entre une démonstration et un produit déployé, il reste l’essentiel du travail : la fiabilité, la validation et l’industrialisation. C’est précisément à ce moment-là que les financements s’arrêtent.

Il existe également une grande dispersion. Chaque laboratoire et chaque PME reconstruisent leur propre chaîne d’outils. Nous reproduisons dix fois la même base au lieu de la mutualiser et de passer à l’étape supérieure.

Il manque enfin des acteurs qui conçoivent des solutions pour le tissu industriel réel. Le tissu européen est principalement constitué de PME, alors que les solutions robotiques actuelles sont pensées pour les lignes de production des grands groupes : elles sont trop coûteuses, trop rigides et trop longues à intégrer.

Le projet sur lequel je travaille vise précisément à répondre à ce besoin : un système modulaire, proposé à un coût raisonnable et capable de s’adapter à un environnement qui n’a pas été préparé pour lui.

Je pense que le futur champion européen émergera de cette approche, plutôt que d’une course frontale sur les robots humanoïdes.

Quel conseil donneriez-vous à un jeune ingénieur souhaitant travailler dans la robotique et l’IA ?

D’abord, apprendre à mesurer. Aujourd’hui, tout le monde sait faire fonctionner un modèle, mais très peu de personnes savent prouver qu’il fonctionne réellement. Celui qui sait construire le test capable de mettre son propre système en défaut aura toujours du travail.

Ensuite, il faut manipuler du matériel le plus tôt possible. On apprend davantage en une semaine sur un véritable robot qu’en trois mois de simulation, parce que le monde physique refuse les approximations : la gravité fait fléchir le bras, la caméra se décale et la pince affirme parfois qu’elle a saisi un objet alors qu’elle ne l’a pas.

Enfin, il ne faut pas venir à l’IA parce qu’elle est à la mode, mais parce que l’on a un problème à résoudre.

Je m’y suis intéressé pendant ma thèse, parce que fabriquer un microcapteur implantable coûtait beaucoup trop cher pour pouvoir en tester plusieurs. Il fallait donc prédire leurs performances avant de les fabriquer.

Le besoin d’abord, l’outil ensuite.

Quel robot ou quelle innovation aimeriez-vous voir devenir réalité dans les dix prochaines années ?

J’ai deux envies.

La première serait une machine capable de dire : « Je ne sais pas. » Nous savons très bien concevoir des systèmes qui se trompent avec assurance, mais nous ne savons pas encore créer des systèmes qui reconnaissent qu’ils sortent de leur domaine de validité et demandent de l’aide.

Le jour où cela deviendra possible, de nombreuses applications que nous nous interdisons actuellement pour des raisons de sécurité pourront voir le jour.

La seconde envie est plus personnelle. Je suis né en Angola et j’aimerais voir émerger une robotique conçue pour des contextes dans lesquels les infrastructures ne sont pas garanties : l’électricité, le réseau ou encore la maintenance.

Aujourd’hui, presque toute la robotique est pensée pour des usines riches et stables. Pourtant, il existe un monde entier à équiper. Nous n’y arriverons pas en proposant les mêmes machines un peu moins cher : il faudra les concevoir autrement.

C’est le genre de sujet qui me passionne vraiment.

FAQ – Physical AI, robotique adaptative et validation industrielle

Cet article Entretien avec José António Bernardo, chef de projet R&D chez ABMI Groupe est apparu en premier sur Robot Magazine.

Les robots humanoïdes commencent à quitter les laboratoires et les démonstrations technologiques pour entrer progressivement dans les usines, les entrepôts et d’autres environnements professionnels.

Mais une question devient urgente pour les entreprises européennes qui envisagent leur acquisition : Comment démontrer la conformité d’un robot humanoïde alors qu’aucune norme publiée ne décrit encore complètement un humanoïde marchant ?

La question est d’autant plus importante qu’une échéance approche : le Règlement Machines (UE) 2023/1230 s’appliquera à partir du 20 janvier 2027.

Pour un directeur industriel, un responsable HSE, un intégrateur ou une direction technique, le sujet n’est donc plus seulement théorique.

Il concerne directement les prochains projets d’achat et de déploiement.

20 janvier 2027 : une date à retenir

Une certaine confusion existe actuellement entre les différents calendriers réglementaires européens concernant les machines, les systèmes d’intelligence artificielle et les produits numériques.

Le point essentiel est simple : l’évolution du calendrier de certaines dispositions de l’AI Act ne repousse pas l’entrée en application du Règlement Machines.

Le Règlement Machines doit toujours s’appliquer le 20 janvier 2027.

Le passage de l’ancien cadre au nouveau sera également particulièrement important : selon le guide préparé pour Robot Magazine, jusqu’au 19 janvier 2027 inclus, l’ancienne directive Machines reste applicable ; à partir du 20 janvier, le nouveau règlement prend le relais.

Les industriels qui préparent aujourd’hui des projets dont la mise sur le marché interviendra en 2027 doivent donc déjà intégrer cette échéance.

Le problème particulier des robots humanoïdes

Pour une machine industrielle traditionnelle, le fabricant peut s’appuyer sur différents référentiels et normes permettant de démontrer le respect des exigences réglementaires.

Avec les humanoïdes, la situation est plus complexe.

Plusieurs textes ISO sont actuellement en préparation autour de la sécurité des robots mobiles, de la locomotion des robots à jambes ou encore des données utilisées par les robots humanoïdes.

Mais aucun des cinq textes étudiés dans le guide n’était encore publié au moment de son élaboration.

C’est notamment le cas d’ISO 25785-1, consacré à la sécurité des robots mobiles industriels à stabilité activement contrôlée, catégorie comprenant notamment les robots bipèdes. Le document préparatoire indique qu’il s’agit du texte qui pourrait couvrir directement un humanoïde marchant dans une usine, mais qu’aucune date officielle de publication n’était alors indiquée.

Autre texte important : la nouvelle édition d’ISO 13482 consacrée aux robots de service était encore au stade final d’approbation et non publiée lors de la vérification effectuée pour le guide.

La réglementation avance donc alors que le corpus normatif spécifique aux humanoïdes est encore en construction.

Un robot humanoïde ne relève pas toujours du même référentiel

C’est probablement l’un des points les plus importants pour un acheteur.

Le régime applicable dépend de l’usage du robot et pas simplement de son apparence ou de sa technologie.

Un humanoïde utilisé sur une ligne de production et le même robot utilisé dans un environnement de service peuvent relever de cadres normatifs différents. Le guide souligne précisément le risque de sélectionner un référentiel uniquement en fonction du robot, sans considérer son usage réel.

Avant même de discuter conformité avec un constructeur, l’entreprise doit donc être capable de définir précisément : où le robot travaillera, ce qu’il fera, avec qui il interagira et dans quelles conditions.

La conformité européenne n’est qu’une partie du problème

Une autre difficulté apparaît au moment du déploiement.

Le cadre européen permet de répondre à une grande partie des questions concernant la machine elle-même. Mais certaines obligations concernant son utilisation dépendent ensuite du droit national.

Le guide identifie notamment plusieurs sujets à examiner : vérifications lors de la mise en service et leur fréquence, qualification des personnes chargées de ces contrôles, formation obligatoire, langue de la notice, consultation éventuelle des représentants du personnel, déclaration préalable ou encore régime applicable en cas d’accident du travail.

Un robot conforme au niveau européen ne signifie donc pas nécessairement qu’une entreprise peut simplement le déposer dans son usine et commencer à l’utiliser.

Le pays et les conditions réelles du déploiement comptent.

La cybersécurité entre également dans l’équation

Un robot humanoïde moderne est aussi un produit comportant des éléments numériques.

Il intègre logiciels, connectivité, mises à jour et, potentiellement, des systèmes capables d’interagir avec des infrastructures informatiques de l’entreprise.

Le guide attire donc également l’attention sur le Cyber Resilience Act et sur son calendrier spécifique.

Pour un acheteur, la question ne devrait donc plus être uniquement :

« Le robot est-il mécaniquement sûr ? »

Elle doit également porter sur la gestion des vulnérabilités, les mises à jour logicielles et les responsabilités du fournisseur pendant la durée d’utilisation du produit.

Et l’assurance ?

C’est un autre sujet susceptible d’apparaître tardivement dans un projet.

Pour les robots humanoïdes marchants, les assureurs disposent encore de peu d’historique de sinistres et de référentiels spécifiques. Le dossier peut donc nécessiter une analyse particulière.

Il peut être pertinent d’intégrer l’assureur suffisamment tôt dans le processus plutôt que de découvrir ses exigences une fois le robot commandé.

Que demander au fournisseur avant d’acheter un humanoïde ?

La question essentielle n’est finalement pas simplement :

« Votre robot est-il conforme ? »

Mais plutôt :

« Sur quelles preuves démontrez-vous sa conformité pour l’usage et la configuration que nous allons réellement déployer ? »

Il faut notamment comprendre le référentiel utilisé par le fabricant, la façon dont sont traités les risques liés à la marche et à la stabilité, les procédures de mise en service, les exigences de formation, les conditions de maintenance et de mise à jour ainsi que les éventuelles obligations spécifiques au pays d’installation.

Et c’est précisément avant la signature de la commande que ces questions doivent être posées.

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FAQ – Robots humanoïdes en Europe : conformité et Règlement Machines 2027

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L’efficacité de l’automatisation robotique dépend entièrement de la qualité du guidage intégré et cela n’est nulle part plus évident que dans les systèmes automatisés de stockage et de distribution, où les navettes sont amenées à parcourir de longues distances, à grande vitesse, sans perdre en précision. Alors que les intégrateurs et fabricants français développent des cellules automatisées capables de gérer des charges plus lourdes et des courses plus longues, le choix des axes linéaires équipant la cellule devient aussi crucial que la cellule elle-même.

« Nous constatons ce défi de manière récurrente sur le marché français », a déclaré Sébastien Richard, responsable commercial France chez Rollon. « On demande aux intégrateurs de construire des systèmes de stockage et de prélèvement automatisés capables de s’adapter à des charges et à des distances de déplacement croissantes sans sacrifier la précision, et trop souvent, l’axe linéaire est considéré comme un élément secondaire plutôt que comme le composant qui détermine si l’ensemble de la cellule fonctionnera de manière fiable à long terme. »

Le défi : la précision à grande échelle

Pour les intégrateurs de systèmes robotisés, les exigences des systèmes automatisés de stockage et de prélèvement restent rarement modérées très longtemps. Ce qui commence par un simple cahier des charges de « pick-and-place » évolue souvent vers des exigences bien plus élevées : des courses plus longues, des charges plus lourdes, des temps de cycle plus courts et, surtout, aucune tolérance à la dérive de précision à mesure que le système évolue.

Un projet récent, dans le cadre duquel Rollon, spécialiste mondial du guidage linéaire, a apporté son soutien à Turn-Key Solutions (TKS), un intégrateur de systèmes robotisés, illustre bien ce point. Le cahier des charges prévoyait que deux préhenseurs déplacent des pièces verticalement jusqu’à 9 mètres et horizontalement sur plus de 18 mètres, en fonctionnement continu et à haute fréquence, dans le cadre d’un système automatisé de stockage et de prélèvement. Les charges atteignaient 136 kg, avec une précision de positionnement spécifiée à 1,5 mm – un profil d’exigences que tout intégrateur concevant des systèmes d’automatisation à forte charge de travail et à haute cadence connaîtra bien.

TKS avait besoin d’équipements fiables, capables de supporter un rythme de fonctionnement intensif tout en conservant précision et vitesse. C’est l’axe linéaire qui détermine si la cellule offre le débit et la fiabilité requis ; il constitue le facteur décisif entre un système fonctionnant en continu sous une charge importante et un système incapable de maintenir la précision exigée par l’application.

La solution : le ROBOT 220 de Rollon

Pour répondre à ces exigences, l’axe linéaire à courroie ROBOT 220 de Rollon a été recommandé, car il est parfaitement adapté aux applications à longue course et hautement dynamiques. Sa capacité de charge, adaptée aux palettes de 136 kg concernées, combinée à des performances éprouvées sur l’axe de levage vertical en utilisation continue et à haute fréquence, en a fait le choix idéal pour ce système automatisé de stockage et de prélèvement.

Sébastien Richard a ajouté : « L’actionneur à longue course et forte charge ne se choisit pas simplement dans un catalogue : il doit être intégré dès le départ dans la conception de la cellule, au même titre que le cycle de fonctionnement, le risque de contamination et l’accès pour la maintenance. C’est là que nous travaillons en étroite collaboration avec les intégrateurs, bien avant qu’un projet n’atteigne la phase de construction, afin de nous assurer que l’axe linéaire est spécifiquement adapté à l’application plutôt que d’y être adapté à posteriori. »

« Ce qui a marqué ce projet, ce ne sont pas seulement les spécifications techniques de l’axe linéaire, mais son rôle en tant que composant clé au sein d’une cellule robotisée entièrement intégrée une cellule prenant en charge la manutention, l’assemblage et l’alimentation des machines, et non pas une simple tâche isolée. C’est une tendance que Rollon observe dans de nombreux projets de robotique et d’automatisation en France : à mesure que les cellules doivent en faire davantage – couvrir des lignes plus longues, manipuler des charges plus lourdes, ajouter de nouveaux postes –, le système de guidage sous-jacent doit être capable d’évoluer avec elles, sans nécessiter de refonte à chaque changement d’exigences.

« Cela vaut tout particulièrement pour les intégrateurs français travaillant dans des secteurs où la surface au sol est limitée et où la densité de stockage verticale s’impose de plus en plus comme la solution – notamment l’entreposage et la logistique, la manutention de pièces automobiles et l’industrie lourde. Dans chaque cas, l’axe linéaire n’est pas un simple composant de second plan ; c’est lui qui détermine si l’on peut compter sur une cellule robotisée pour fonctionner sans surveillance, à pleine charge, pendant des années plutôt que des mois. »

Une leçon pratique pour les intégrateurs

Pour les intégrateurs de systèmes confrontés à des exigences similaires, le message qui ressort de ce projet est concret : choisir le bon axe linéaire nécessite une vision à long terme. Un système d’axe linéaire bien choisi offre à une cellule robotisée la marge de manœuvre nécessaire pour évoluer, sans les compromis inhérents à la mise à niveau ultérieure d’un système sous-dimensionné.

À mesure que l’automatisation robotisée continue de mûrir dans les secteurs français de la fabrication et de la logistique, cette distinction est susceptible de devenir l’un des facteurs déterminants du succès des projets de stockage et de prélèvement automatisés tout au long de leur durée de vie.

FAQ – Axes linéaires et automatisation robotique du stockage

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