L’automatisation, un levier stratégique majeur pour les PME ? La réponse est oui. Car « elle offre des gains de productivité, réduit les coûts de production en diminuant la dépendance à la main-d’œuvre et permet une meilleure qualité de fabrication », répond Yves Cazard, PDG de Forx, une entreprise française de robotique industrielle basée à Meaux (Seine-et-Marne). Le dirigeant rappelle qu’en automatisant les machines, elles deviendront plus flexibles et s’adapteront plus rapidement aux évolutions des demandes.

Toutefois, pour Yves Cazard, cette transformation présente des défis significatifs. Un coût initial élevé : les investissements initiaux pour l’automatisation peuvent être prohibitifs pour les PME à trésorerie limitée. Un prérequis : recruter des compétences spécifiques, mais les qualifications nécessaires pour implémenter et gérer des systèmes automatisés sont souvent rares et coûteuses, soulève le roboticien meldois. Enfin, il faut prendre en compte un aspect interne, la résistance au changement pour certains salariés, lesquels pouvant être réticents à adopter ces nouveaux supports à la production.

Au-delà de ces obstacles, les dernières avancées technologiques rendent l’intégration d’une automatisation dans son atelier bien plus facile que par le passé. Car si l’automatisation est un accélérateur pour gagner du temps et améliorer la productivité et la performance, elle a été aussi longtemps réservée aux grandes entreprises, pointent Erwan Kezzar, cofondateur de Contournement, spécialiste de l’IA et du no-code, et Marc-Olivier Sercki, cofondateur de Now-Code, expert en développement d’outils logiciels.

Et c’est justement grâce à l’outil no-code, « qui ne requiert pas de compétences informatiques particulières », soulignent les deux experts, que les petites structures pourront facilement s’approprier ces technologies. Ils l’expliquent sur le site Internet France Num, une initiative publique dédiée à la transformation numérique des TPE et PME. « Les outils d’automatisation no-code, visuels et intuitifs, constituent une option particulièrement intéressante pour digitaliser les processus des TPE-PME, sans disposer de compétences en programmation informatique.

Réservées aux automatisations entre différents outils numériques hébergés en ligne (cloud ou Saas), les solutions no-code offrent des fonctions d’automatisation des tâches qui allient souplesse, puissance et fiabilité. »

Automatiser avec l’appui de la vision 3D

Une fois son atelier équipé de technologies d’automatisation, une autre technologie peut venir augmenter leurs capacités, celle de la vision industrielle 3D. Laquelle peut être employée afin de fournir une compréhension fine des données des opérations manufacturières et logistiques. Pour cela, il s’agira d’utiliser des capteurs 3D associés à des algorithmes logiciels. C’est ce que suggère Pierantonio Boriero, responsable de l’activité machine vision chez Zebra Technologies, une entreprise américaine spécialisée dans les solutions d’automatisation.

Ce dernier cite l’exemple d’équipementiers automobiles. Dans le cas d’opérations d’inspection et de tri, ils ont réduit de 10 % à 15 % le taux de défauts dans leurs processus de contrôle qualité grâce à une solution combinant un capteur 3D à double caméra et laser unique, et un logiciel d’IA.

Un avis que partage Christian Reinwald, responsable du marketing et de la gestion des produits chez Reichelt Elektronik, un distributeur allemand de composants électroniques pour l’industrie. « Dans le secteur automobile, les systèmes de vision industrielle assistés par IA permettent de détecter les défauts en temps réel directement sur la ligne de production, sans attendre les contrôles de fin de chaîne. Cela permet d’améliorer considérablement le contrôle qualité et de réduire les erreurs de fabrication sur les lignes d’assemblage rapide. »

Quand l’IA redéfinit l’avenir de la robotique industrielle

Justement, comment ne pas évoquer le rôle émergent de l’intelligence artificielle (IA). Pour Marc Segura, président de la division ABB Robotics, il est même « essentiel ». Et d’expliquer : « Qu’il s’agisse de robots mobiles et de cobots, de nouvelles applications robotiques, d’opportunités d’apprentissage et de développement, ces frontières de l’IA redéfinissent l’avenir de la robotique industrielle ». Le dirigeant cite plusieurs cas d’applications pouvant être améliorés grâce à l’IA : la capacité de préhension, de sélection et de placement des robots ainsi que leur aptitude à cartographier et à se déplacer dans des environnements dynamiques.

« L’IA offre aux robots mobiles et cobots des niveaux de vitesse, de précision et de capacité de transport de charge utile inédits. Ils effectuent davantage de tâches dans des environnements tels que des usines flexibles, entrepôts, centres logistiques et laboratoires », affirme Marc Segura.

Décupler la puissance des automatisations

Pour Erwan Kezzar et Marc-Olivier Sercki, l’intelligence artificielle offre de nouveaux outils pour décupler la puissance des automatisations. Dans les processus industriels, elle représente l’un des axes majeurs, assure de son côté Solveiga Suopyte, responsable marketing Europe Sud-Ouest de Leuze Electronic, un spécialiste allemand des capteurs optoélectroniques et de la sécurité machine pour l’automatisation industrielle. Car l’IA conjugue les avantages « en termes de gain de temps, de récupération d’informations et de réduction des interventions techniques ».

Des robots plus accessibles pour les salariés

Marc Segura évoque également un autre recours possible de l’intelligence artificielle : « Les progrès réalisés dans le domaine de l’IA et de la robotique comblent le déficit de compétences en automatisation et rendent les robots plus accessibles à un plus grand nombre de personnes et d’entreprises. Grâce à l’IA qui facilite la programmation par l’accompagnement et le langage naturel, la formation peut s’orienter davantage vers l’aptitude des robots à aider les humains plus efficacement, plutôt que de simplement enseigner des compétences en programmation. »

Et l’arrivée de l’IA générative constitue une nouvelle étape de cette évolution au sein du milieu de la production. « En facilitant l’accès aux connaissances techniques et en permettant aux opérateurs d’interagir avec leurs systèmes en langage naturel, cette technologie vient enrichir les dispositifs d’automatisation industrielle existants », soutient Christian Reinwald, de Reichelt Elektronik. Il cite l’exemple d’un technicien qui pourra désormais accéder rapidement à la procédure adaptée à une panne ou à l’historique d’interventions sur un équipement similaire. Avec pour conséquence, d’accélérer le diagnostic et la remise en service.

Contribution de Jérôme Meyrand
Rédacteur en chef de la revue Machines Production

FAQ – Automatisation des TPE-PME : comment le no-code, l’IA et la vision 3D facilitent-ils la robotisation ?

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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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Le technicien de maintenance de 2030 aura toujours besoin de compétences en mécanique, électricité, automatisme ou électrotechnique. Mais son environnement de travail pourrait être radicalement différent.

Face à une panne, il pourra accéder immédiatement à l’historique d’un équipement, rechercher des incidents similaires, consulter une documentation constructeur, analyser les données issues des capteurs et obtenir une procédure de diagnostic adaptée à la situation.

Cette évolution prolonge une transformation engagée depuis plusieurs années avec l’IoT industriel, la GMAO, la maintenance prédictive et la réalité augmentée. Robot Magazine avait déjà analysé l’émergence du technicien augmenté et les nouvelles compétences associées à ce métier.

L’arrivée de l’IA générative et désormais de l’IA agentique ouvre une nouvelle étape : le système ne se contente plus de présenter des informations. Il peut progressivement assister le diagnostic et prendre en charge une partie des tâches nécessaires à l’intervention.

Le technicien augmenté devient une réalité industrielle

Cette évolution répond à un problème très concret : les équipements industriels deviennent plus sophistiqués alors que les compétences nécessaires pour les maintenir sont difficiles à trouver.

Dans son étude Smart Manufacturing and Operations 2025, Deloitte a interrogé 600 dirigeants de grandes entreprises industrielles ayant leur siège ou des activités aux États-Unis. 35 % considèrent l’adaptation des salariés à la « Factory of the Future » comme une préoccupation majeure. Par ailleurs, 48 % déclarent rencontrer des difficultés modérées à importantes pour recruter dans les fonctions de production et de gestion des opérations.

Le sujet n’est donc pas uniquement technologique. Il concerne directement l’organisation du travail et la transmission des compétences.

Le principe du technicien augmenté consiste précisément à utiliser la technologie pour mettre davantage de connaissances à disposition du professionnel au moment où il en a besoin.

Le technicien de 2030 ne sera peut-être plus seulement
celui qui répare la machine. Il deviendra celui qui orchestre les données, l’IA et les robots qui l’entourent.

Quand la documentation technique devient directement exploitable

Prenons une situation classique : une ligne de production s’arrête.

Le technicien doit parfois consulter plusieurs logiciels, rechercher la documentation du constructeur, vérifier les interventions précédentes, analyser les alarmes de la machine et interroger des collègues plus expérimentés.

Une partie importante du temps d’intervention est donc consacrée à chercher l’information avant même de réparer l’équipement.

Les nouvelles interfaces permettent de modifier cette logique.

Le technicien peut demander au système :

• « Cette panne s’est-elle déjà produite sur cette machine ? »
• « Quelles étaient les causes des trois derniers arrêts similaires ? »
• « Quelle procédure constructeur correspond à ce code erreur ? »
• « Cette pièce est-elle disponible en stock ? »

L’accès au savoir technique devient ainsi beaucoup plus direct.

Dans l’industrie des semi-conducteurs, McKinsey estime que l’application des grands modèles de langage aux capacités existantes peut permettre jusqu’à 35 % d’amélioration de la productivité du travail, notamment en donnant plus rapidement aux techniciens les informations nécessaires aux opérations de maintenance.

Cas concret : jusqu’à 90 % de temps d’arrêt non planifié en moins

Certains projets permettent déjà de mesurer les résultats.

McKinsey décrit le cas d’une entreprise de biens de consommation ayant développé un copilote destiné aux opérateurs de production.

Le système rassemble différentes sources de connaissance technique : historiques de pannes, documentation des équipements, analyses des modes de défaillance et méthodes de recherche des causes racines.

Lorsqu’un équipement s’arrête, l’opérateur est guidé dans une procédure permettant d’éliminer progressivement les différentes causes possibles.

Selon McKinsey, le dispositif a permis de réduire jusqu’à 90 % certains temps d’arrêt non planifiés.

Les coûts de main-d’œuvre de maintenance ont diminué d’environ un tiers, tandis que les techniciens ont récupéré 40 % de capacité supplémentaire, notamment parce qu’ils sont moins sollicités pour résoudre les incidents les plus simples.

Ce résultat illustre l’un des effets possibles du technicien augmenté : il ne s’agit pas seulement d’accélérer le travail des spécialistes.

Les opérateurs eux-mêmes peuvent devenir capables de traiter davantage d’incidents de premier niveau, laissant les techniciens expérimentés se concentrer sur les problèmes complexes.

L’IA ne supprime pas le savoir-faire du technicien :
elle lui permet de mobiliser plus rapidement le savoir
accumulé par toute l’usine.

L’IA s’attaque au dernier kilomètre de la digitalisation industrielle

Les usines disposent déjà de très nombreux systèmes numériques : ERP, MES, GMAO, supervision, gestion de la qualité, IoT industriel, gestion des stocks ou bases documentaires.

Le problème est que ces informations restent souvent réparties entre plusieurs applications.

Pour le technicien, trouver une information peut nécessiter de naviguer entre différents écrans et différentes bases de données.

C’est ce que l’on pourrait appeler le dernier kilomètre applicatif de l’industrie.

La donnée existe. Le défi consiste désormais à la rendre immédiatement exploitable sur le terrain.

Une interface capable d’interroger plusieurs systèmes peut permettre au technicien de formuler directement son besoin sans nécessairement connaître l’application dans laquelle se trouve l’information.

Cette simplification pourrait constituer l’un des principaux apports des nouvelles générations de logiciels industriels.

De l’assistant à l’agent capable d’agir

Une deuxième évolution commence parallèlement à apparaître : l’IA agentique.

La différence est importante.

Un assistant fournit principalement une réponse ou une recommandation. Un agent peut être autorisé à enchaîner plusieurs opérations pour atteindre un objectif défini.

À la suite de la détection d’une anomalie, un agent pourrait par exemple rechercher l’historique de la machine, identifier des incidents similaires, retrouver une procédure technique, vérifier la disponibilité d’une pièce, préparer un ordre de maintenance dans la GMAO puis générer le compte rendu de l’intervention.

Les opérations critiques resteraient évidemment soumises aux règles de sécurité et aux validations définies par l’entreprise.

Mais une partie des manipulations administratives et informatiques réalisées aujourd’hui par les techniciens pourrait progressivement être automatisée.

Deloitte souligne d’ailleurs dans ses perspectives 2026 pour l’industrie que l’IA agentique, grâce à sa capacité à raisonner, planifier et réaliser certaines actions de façon autonome, devrait devenir une nouvelle composante du smart manufacturing.

Des gains de productivité déjà visibles dans les smart factories

Cette transformation dépasse largement la maintenance.

Les industriels interrogés dans l’étude Deloitte 2025 déclarent qu’après la mise en œuvre de leurs initiatives de smart manufacturing, ils ont constaté en moyenne :

10 à 20 % d’amélioration de la production ; 7 à 20 % d’amélioration de la productivité des salariés ; et 10 à 15 % de capacité de production supplémentaire libérée.

Par ailleurs, 46 % des répondants classent l’automatisation des processus parmi leurs deux premières priorités d’investissement pour les deux prochaines années, contre 37 % pour l’automatisation physique.

Ces chiffres montrent une évolution importante.

La transformation de l’usine ne repose plus uniquement sur l’installation de robots supplémentaires. Elle concerne également l’automatisation des processus qui entourent le travail humain.

Et si le prochain outil du technicien était un robot humanoïde ?

Une autre étape pourrait progressivement apparaître : la convergence entre systèmes numériques et robotique physique, un continuum exploré par Tony Tung et PRESAGE à travers les Digital World Models.

Les robots mobiles réalisent déjà certaines opérations de transport, de surveillance ou d’inspection dans les environnements industriels.

Les humanoïdes ambitionnent d’aller plus loin en intervenant dans des environnements initialement conçus pour les humains.

À terme, certaines tâches d’inspection, de manipulation, de relevé ou d’intervention dans des zones dangereuses pourraient être confiées à ces machines.

Le technicien pourrait alors superviser plusieurs outils : logiciels de diagnostic, capteurs, robots mobiles et éventuellement humanoïdes.

La répartition des rôles deviendrait alors assez claire : les capteurs observent, les logiciels analysent, les robots exécutent certaines actions physiques et le technicien supervise et décide.

Cette organisation paraît aujourd’hui plus crédible que la vision d’une usine entièrement autonome dans laquelle l’humain aurait disparu.

Le technicien de 2030 sera-t-il un chef d’orchestre ?

La question centrale n’est donc probablement pas de savoir si l’intelligence artificielle remplacera le technicien.

Elle est de savoir combien de machines, de robots et de systèmes un technicien sera capable de superviser demain grâce à ces nouveaux outils.

Les compétences techniques traditionnelles resteront essentielles. Mais elles seront complétées par la capacité à exploiter les données, travailler avec des systèmes d’aide au diagnostic, contrôler leurs recommandations et superviser des équipements de plus en plus autonomes.

L’enjeu pour les industriels sera donc autant celui de la formation que celui de l’investissement technologique.

Dans l’étude Deloitte, 92 % des dirigeants interrogés considèrent le smart manufacturing comme l’un des principaux moteurs de compétitivité industrielle pour les trois prochaines années. Mais l’étude montre également que le capital humain et la maintenance figurent parmi les domaines où l’écart entre le niveau de maturité actuel et celui recherché reste important.

L’usine de 2030 ne sera probablement ni celle des humains contre les robots, ni celle de l’IA contre les techniciens.

Elle sera celle d’une nouvelle répartition du travail entre l’humain, le logiciel et la machine.

Et dans cette organisation, le technicien augmenté pourrait devenir moins un simple intervenant qu’un chef d’orchestre de la maintenance industrielle.

FAQ – Usine de 2030 : comment l’IA transforme le métier de technicien de maintenance

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Robot Magazine : Quel regard portez-vous sur l’évolution de la robotique depuis l’époque d’Innorobo ?

Catherine Simon : Lors des premières éditions d’Innorobo, la robotique de service révélait déjà un potentiel immense à travers la diversité des formes et des domaines d’application – du médical à la logistique, en passant par l’agriculture, la maintenance des infrastructures ou l’exploration extrême.

À l’époque, les robots déployés étaient principalement des outils industriels spécialisés, conçus pour des tâches répétitives dans des environnements contrôlés.

L’IA générative est-elle en train de transformer durablement la robotique ?

Catherine Simon : Aujourd’hui, l’essor fulgurant de l’IA générative et la nouvelle frontière technologique de l’IA physique (Physical AI) transforment radicalement la robotique.

Elle n’est plus cantonnée à des niches industrielles ou à des démonstrations technologiques. En intégrant mécanique, électronique, connectivité et intelligence artificielle, la robotique conquiert sa dimension de « General Purpose Technology » (technologie d’usage général) et est en passe de révolutionner les secteurs industriels et de services, avec un potentiel de transformation profonde de notre économie et de notre société.

Cette évolution repose notamment sur :

• L’agentification autonome : des robots capables de prendre des décisions en temps réel, sans intervention humaine ;
• La perception multimodale augmentée : l’intégration de capteurs avancés – vision, toucher, audition – pour une compréhension fine de l’environnement ;
• L’apprentissage actif et par renforcement : des systèmes adaptatifs qui s’améliorent en interagissant avec leur environnement ;
• Les modèles de langage (LLM) : ils permettent une interface et une communication naturelles, notamment par la voix et les gestes, ce qui améliore sensiblement la collaboration hommes-machines, y compris pour les non-experts.

La France et l’Europe peuvent-elles encore devenir des leaders mondiaux de la robotique ? Quelle technologie aura, selon vous, le plus d’impact sur la robotique d’ici 2035 : l’IA générative, les humanoïdes ou une autre innovation ?

Catherine Simon : Face à la course technologique internationale, la France et l’Europe disposent d’atouts majeurs pour faire advenir des leaders mondiaux de la robotique.

Mais l’approche doit se distinguer de celle des États-Unis et de la Chine, qui investissent massivement dans la Physical AI et la robotique humanoïde avec une logique technocentrée, comme en témoignent les démonstrations spectaculaires de robots réalisant des saltos ou des marathons.

Là où ces puissances misent sur un « push » technologique – la technologie pour la technologie –, l’Europe et la France ont tout intérêt à adopter une stratégie tirée par la demande, en partant des besoins concrets des secteurs économiques stratégiques et en réponse à des enjeux environnementaux et sociétaux.

Il s’agit d’identifier des marchés porteurs où les besoins en robotique sont à la fois urgents et massifs, pour lesquels la France et l’Europe peuvent s’appuyer sur un écosystème industriel solide, alliant des grands groupes internationaux et leur chaîne de valeur, des PME innovantes, des laboratoires de recherche d’excellence ainsi que des compétences techniques et des talents, tant en développement matériel que logiciel.

Ensemble, ces acteurs couvrent toute la chaîne de valeur, assurant un continuum entre innovation et applications concrètes.

Construction et infrastructures : un marché de plus de 15 000 milliards de dollars

Le secteur de la construction et des infrastructures – BTP, infrastructures énergétiques, de transport, logistique et réseaux de communication –, avec un marché annuel estimé à plus de 15 000 milliards de dollars, illustre parfaitement cette dynamique.

Face à une pénurie de main-d’œuvre, une hausse des coûts des matériaux, une productivité stagnante et des impératifs écologiques croissants, la robotique offre à nos leaders mondiaux des innovations pour améliorer la productivité tout en réduisant les risques et la pénibilité des chantiers ainsi que leur empreinte environnementale, avec des robots capables d’intervenir sur des projets de chantiers en extérieur.

D’autres secteurs comme l’agriculture et l’agroalimentaire, la sûreté et la défense, la santé et le médical, le spatial ou encore l’exploration sous-marine sont également à considérer, pour répondre à des besoins avérés sur des marchés mondiaux majeurs, dans une logique de progrès technologique au service de la société.

En misant sur des secteurs stratégiques à haute valeur ajoutée, la France et l’Europe peuvent faire émerger des leaders mondiaux et définir un nouveau paradigme pour la robotique : une technologie utile, durable et souveraine.

Cette approche, à la fois pragmatique et ambitieuse, est la clé pour transformer les atouts européens en un avantage compétitif durable.

Quel conseil donneriez-vous aux entrepreneurs et aux ingénieurs qui construisent la robotique de demain ?

Catherine Simon : Pour les entrepreneurs, ingénieurs et techniciens qui développent et déploient les briques technologiques, matérielles et logicielles qui construisent les futurs de la robotique, l’enjeu est clair : il s’agit de répondre aux grands défis écologiques et sociétaux, et non de faire de la technologie pour la technologie.

L’objectif est de créer de nouvelles capacités pour l’homme afin de mieux comprendre, mieux produire et mieux vivre.

FAQ – Catherine Simon : robotique, Physical AI et souveraineté européenne

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Une étude publiée en 2025 portant sur 303 accidents liés aux interactions homme-robot met notamment en évidence les activations inattendues et les erreurs de capteurs. Avec l’arrivée de la Physical AI, les erreurs de l’intelligence artificielle quittent progressivement les écrans pour entrer dans le monde physique.

Pendant plusieurs années, nous nous sommes habitués aux erreurs de l’intelligence artificielle.

Un chatbot invente une information. Un générateur d’images produit une anomalie. Un modèle interprète mal un document.

Dans la plupart des cas, l’erreur reste numérique.

Avec la Physical AI, cette situation change radicalement.

Lorsqu’une intelligence artificielle pilote un bras robotique, un robot mobile ou demain un humanoïde, une mauvaise interprétation de son environnement peut déclencher une véritable action physique.

Et une erreur de quelques centimètres peut avoir des conséquences autrement plus importantes qu’une hallucination de ChatGPT.

303 accidents analysés

Une étude publiée en 2025 dans la revue scientifique Safety Science a analysé 303 rapports d’accidents concernant les interactions entre humains et robots.

Les chercheurs ont identifié sept grandes catégories d’incidents.

Deux phénomènes ressortent particulièrement : les activations inattendues des robots et les erreurs provenant des capteurs.

C’est précisément l’un des problèmes auxquels devra répondre la Physical AI.

Un robot doit percevoir son environnement avant d’agir.

Caméras, capteurs de proximité, systèmes de vision, données contextuelles et modèles d’intelligence artificielle deviennent ses yeux et, dans une certaine mesure, son système de décision.

Mais que se passe-t-il lorsque cette perception est incorrecte ?

Une mauvaise décision devient un mouvement

Prenons un scénario extrêmement simple.

Un robot équipé d’une caméra doit identifier une caisse et la déplacer.

Son système de vision interprète mal la scène.

Le logiciel décide malgré tout que l’objet identifié est le bon.

Dans un système informatique classique, cette erreur pourrait produire une mauvaise donnée.

Dans un robot, elle produit potentiellement un mouvement physique incorrect.

Et si un opérateur se trouve sur la trajectoire, l’erreur algorithmique devient un problème de sécurité.

Avec la Physical AI, une erreur de l’intelligence
artificielle ne produit plus seulement une mauvaise
réponse. Elle peut produire un mouvement
physique.

Les accidents sont déjà une réalité

Les données américaines permettent de mesurer concrètement ce risque.

Dans son rapport sur les accidents professionnels dans l’industrie manufacturière, l’OSHA américaine a identifié 550 incidents impliquant des robots.

Dans 33 % des cas, les victimes ont été prises en charge aux urgences et 2 % des incidents ont nécessité une hospitalisation.

Les blessures recensées comprennent notamment coupures, contusions et fractures.

La maintenance et le nettoyage des robots apparaissent également comme des situations particulièrement sensibles.

Ces accidents ne peuvent évidemment pas tous être attribués à l’intelligence artificielle.

C’est une distinction essentielle.

Ils montrent cependant ce qui se produit lorsque des humains et des machines capables de mouvements puissants partagent le même environnement.

La Physical AI ajoute désormais une nouvelle variable : l’autonomie de décision de la machine.

Du bug informatique au risque physique

C’est probablement l’un des changements majeurs que l’industrie robotique devra intégrer dans les prochaines années.

Un logiciel classique suit une logique relativement déterministe.

Les nouvelles générations de robots pourront davantage interpréter leur environnement, adapter leurs actions et prendre certaines décisions en temps réel.

Cette capacité constitue précisément leur intérêt.

Mais elle crée aussi un nouveau problème.

Comment garantir la sécurité d’une machine dont toutes les décisions ne peuvent plus être prévues à l’avance ?

La question devient encore plus importante avec les robots humanoïdes.

Contrairement aux robots industriels historiquement installés derrière des barrières de sécurité, les humanoïdes sont précisément conçus pour évoluer dans des environnements créés pour les humains.

• Usines
• Entrepôts
• Hôpitaux
• Commerces
• Et potentiellement, demain, nos maisons

L’erreur du robot devient un nouveau KPI

Jusqu’à présent, les industriels mesuraient principalement la disponibilité, la productivité, les pannes ou les accidents.

La Physical AI pourrait imposer un nouvel indicateur :
le nombre de mauvaises décisions prises par le robot avant qu’elles ne provoquent un incident.

Un robot qui fonctionne pendant 1 000 heures sans accident peut sembler extrêmement fiable.

Mais si un opérateur a dû intervenir 30 fois pour empêcher une mauvaise action, l’évaluation du risque devient très différente.

Ces « quasi-accidents » pourraient devenir une donnée essentielle pour mesurer la véritable fiabilité des robots autonomes.

Les accidents nous disent ce qui s’est mal
passé. Les quasi-accidents pourraient nous
montrer ce qui risque de mal se passer
demain.

Des chiffres encore insuffisants pour anticiper le risque

Le problème est que les organisations ne disposent pas encore d’un langage commun pour mesurer ces situations.

Un arrêt d’urgence, une trajectoire corrigée par un opérateur, une détection erronée ou une collision évitée de quelques centimètres ne sont pas toujours enregistrés de la même manière.

Pourtant, ces événements pourraient constituer les signaux les plus utiles avant un accident.

À titre d’exemple, un robot affichant zéro accident sur 1 000 heures de fonctionnement ne présente pas le même niveau de risque selon qu’il a généré zéro, 10 ou 30 interventions humaines pour éviter une action dangereuse.

La prochaine génération d’indicateurs devra donc probablement distinguer :

• Les accidents avec blessure
• Les dommages matériels
• Les arrêts d’urgence
• Les erreurs de perception
• Les activations inattendues
• Les interventions humaines préventives
• Les quasi-accidents sans conséquence

Sans cette granularité, les entreprises risquent de sous-estimer le danger réel de systèmes qui semblent fonctionner correctement.

La prochaine bataille de la Physical AI sera peut-être celle de la confiance

Les performances des robots progressent rapidement.

Mais pour que des millions de machines autonomes puissent travailler quotidiennement à proximité des humains, leur intelligence ne devra pas seulement être performante.

Elle devra être prévisible, contrôlable et capable d’échouer sans mettre les personnes en danger.

L’intelligence artificielle nous avait habitués à une nouvelle catégorie d’erreurs : les hallucinations.

La Physical AI nous confronte désormais à une question beaucoup plus concrète : que se passe-t-il lorsqu’une hallucination devient un mouvement ?

Anticiper avant le premier accident majeur

La question n’est plus de savoir si les robots autonomes commettront des erreurs.

Ils en commettront.

La question est de savoir si nous saurons détecter ces erreurs suffisamment tôt pour empêcher qu’elles ne deviennent des accidents.

Une piste consiste à tester les décisions dans un modèle capable de représenter le système et d’en simuler les futurs possibles. Dans un entretien accordé à Robot Magazine, Tony Tung explique comment les Digital World Models peuvent simuler les conséquences d’une intervention avant son exécution, une approche susceptible de rapprocher autonomie digitale et autonomie physique.

Comment faut-il comptabiliser les quasi-accidents ? Quels seuils doivent déclencher un arrêt ou une réévaluation du système ? Comment tester un modèle d’IA dans des environnements physiques imprévisibles ? Qui doit être responsable lorsqu’une décision autonome provoque un dommage ?

Ces sujets concernent déjà les industriels, les intégrateurs robotiques, les responsables sécurité, les assureurs, les chercheurs et les régulateurs.

Chez Robot Magazine, nous souhaitons ouvrir cette réflexion avec les acteurs qui construisent, déploient et encadrent la Physical AI.

Si vous travaillez sur la sécurité des robots autonomes, la détection des quasi-accidents, la certification des systèmes d’IA embarqués ou la prévention des risques homme-robot, contactez-nous.

Ensemble, nous pouvons commencer à définir les méthodes, les indicateurs et les bonnes pratiques qui permettront d’anticiper ce futur problème avant qu’il ne devienne une crise.

FAQ – Physical AI et sécurité des robots autonomes

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Pendant des décennies, la robotique est restée avant tout industrielle. Des bras robotisés effectuaient des tâches précises, dans des environnements parfaitement contrôlés et généralement à distance des humains.

Ce modèle évolue rapidement.

Les progrès de l’intelligence artificielle, de la vision par ordinateur, des capteurs et des systèmes de préhension permettent aujourd’hui d’imaginer des machines beaucoup plus polyvalentes. Robots mobiles, cobots, humanoïdes : ils commencent à sortir des environnements pour lesquels chaque mouvement devait être programmé à l’avance.

C’est un changement important. Car si les robots deviennent capables d’exécuter une grande variété de tâches, ils ne représenteront plus uniquement un investissement industriel. Ils deviendront progressivement une nouvelle forme de force de travail.

Une bataille industrielle autant que technologique

Aux États-Unis, les investissements réalisés dans l’intelligence artificielle se prolongent désormais dans la robotique. Des sommes considérables sont engagées dans les humanoïdes et la « Physical AI ».

La Chine avance de son côté avec une logique très industrielle. Elle dispose d’un avantage difficile à ignorer : une chaîne d’approvisionnement capable de produire moteurs, batteries, capteurs, électronique et composants mécaniques à grande échelle.

La compétition ne portera donc pas uniquement sur celui qui présentera l’humanoïde le plus spectaculaire dans une vidéo.

Ce qui compte, c’est la maîtrise de la chaîne de valeur : composants, fabrication, logiciels, modèles d’IA, données d’apprentissage, maintenance et capacité à produire des milliers, puis potentiellement des millions de machines.

C’est sur ce terrain que l’Europe doit se positionner.

L’Europe a déjà beaucoup de cartes en main

Il serait faux de présenter l’Europe comme absente de la robotique.

Elle possède des industriels reconnus, d’excellents laboratoires et de nombreuses entreprises spécialisées. Elle dispose aussi d’un avantage essentiel : un tissu industriel important.

Automobile, aéronautique, logistique, énergie, santé, agroalimentaire… autant de secteurs qui peuvent devenir des terrains d’expérimentation grandeur nature pour la prochaine génération de robots.

Notre difficulté est ailleurs.

L’Europe sait faire émerger des technologies et des entreprises remarquables. Mais lorsqu’il faut lever des milliards, industrialiser très rapidement et partir à la conquête d’un marché mondial, les mêmes obstacles reviennent : fragmentation du marché européen, accès au capital, complexité réglementaire et manque de coordination entre États.

C’est précisément ce constat qui rend la comparaison avec Airbus intéressante.

Airbus n’est pas né parce que l’Europe ne savait pas construire des avions. Il est né parce qu’il fallait atteindre une taille critique. Pour la robotique, la question pourrait bientôt êtrela même.

Un « Airbus des robots », vraiment ?

L’expression peut sembler excessive. Il ne s’agit évidemment pas de réunir tous les fabricants européens de robots au sein d’un même groupe.

Mais l’histoire d’Airbus mérite d’être regardée.

Face à une industrie extrêmement capitalistique et dominée par des acteurs américains, plusieurs pays européens ont choisi de mettre en commun leurs compétences industrielles, leurs financements et leurs ambitions.

La robotique pourrait justifier une démarche comparable.

Pas nécessairement pour créer un unique humanoïde européen, mais pour sécuriser les technologies dont toute l’industrie aura besoin : actionneurs, moteurs, capteurs, systèmes de vision, électronique embarquée, modèles d’IA dédiés au monde physique ou encore logiciels de contrôle.

L’objectif devrait être assez simple : faire en sorte que l’Europe conserve la capacité de construire et de maîtriser ses propres systèmes robotiques.

Les futurs champions européens sont peut-être déjà là

Parler d’un « Airbus des robots » pourrait donner l’impression qu’il faudrait créer un nouveau géant industriel à partir de zéro.

Ce n’est probablement pas nécessaire.

L’Europe possède déjà plusieurs entreprises qui développent certaines des briques essentielles de cette nouvelle industrie.

En Allemagne, Agile Robots fait partie des acteurs à suivre. Basée à Munich et issue de travaux menés au Centre allemand pour l’aéronautique et l’astronautique (DLR), l’entreprise développe des solutions combinant intelligence artificielle, robotique et automatisation industrielle. Avec son humanoïde Agile ONE, elle affiche clairement son ambition de faire entrer cette nouvelle génération de machines dans l’industrie.

Toujours en Allemagne, NEURA Robotics développe des robots cognitifs, des cobots et des humanoïdes avec une ambition similaire : créer des machines capables de travailler plus naturellement aux côtés des humains. Son humanoïde 4NE1 illustre cette volonté de positionner l’Allemagne parmi les acteurs de la Physical AI.

L’Espagne possède également un acteur historique avec PAL Robotics, basé à Barcelone. Depuis plus de vingt ans, l’entreprise développe des robots humanoïdes, mobiles et de service pour la recherche, la santé, l’industrie ou encore le retail.

Et cette liste pourrait être largement complétée.

L’Europe possède aussi des spécialistes de l’automatisation industrielle, de la vision, des capteurs, des semi-conducteurs, des logiciels, de la mécatronique et des systèmes embarqués. Des groupes industriels historiques pourraient également jouer un rôle majeur dans cette transformation.

C’est peut-être d’ailleurs là que se trouve la véritable idée derrière un « Airbus des robots ».

L’Europe n’a pas forcément besoin d’une seule entreprise qui fabriquerait le robot européen. Elle pourrait plutôt avoir besoin d’une alliance industrielle capable de réunir ses meilleurs acteurs autour d’une architecture commune : hardware, composants critiques, intelligence artificielle, données d’entraînement, logiciels et capacités de production.

Airbus n’est pas né parce que l’Europe ne savait pas construire d’avions. Il est né parce qu’il fallait atteindre une taille critique pour affronter les champions américains.

Pour la robotique, la question pourrait bientôt être la même.

Agile Robots, NEURA Robotics, PAL Robotics et les autres champions européens resteront-ils des acteurs évoluant chacun sur leur marché, ou pourraient-ils un jour constituer les briques d’une véritable puissance robotique européenne ?

Quand les robots deviendront une infrastructure économique

Imaginons ce marché dans dix ou quinze ans.

Si des millions de robots travaillent quotidiennement dans des usines, des entrepôts, des exploitations agricoles, des hôtels ou des établissements de santé, chacun de ces robots représentera plusieurs milliers d’heures de travail potentiel chaque année.

À cette échelle, la question devient économique.

Une entreprise qui dépend entièrement d’un fournisseur étranger pour automatiser sa production dépend également de lui pour une partie de sa capacité à produire.

Et si des pans entiers de l’économie européenne reposent demain sur des machines, des logiciels et des modèles d’intelligence artificielle contrôlés depuis l’étranger, la question de la souveraineté se posera inévitablement.

Nous avons déjà connu ce débat avec les semi-conducteurs, le cloud ou, plus récemment, l’intelligence artificielle.

Il serait dommage d’attendre que la dépendance soit installée pour commencer à nous interroger sur la robotique.

Fabriquer les robots ne sera peut-être pas suffisant

Il reste enfin un sujet dont on parle encore relativement peu : qui contrôlera le travail effectué par ces machines ?

Plus les robots gagneront en autonomie, plus il faudra des plateformes capables de leur attribuer des missions, de mesurer leur travail, de superviser leur activité et de coordonner des flottes entières.

Une entreprise pourrait demain gérer trois types de ressources : des collaborateurs, des agents d’intelligence artificielle et des robots.

Pour certaines tâches, l’humain restera indispensable. Pour d’autres, un agent IA sera plus efficace. Et lorsqu’une action devra être réalisée dans le monde physique, le robot pourra prendre le relais.

La valeur pourrait donc se déplacer progressivement vers ceux qui sauront orchestrer ces différentes formes de travail.

C’est peut-être là que se trouve une partie de la prochaine bataille technologique.

Ne pas attendre dix ans pour se poser la question

La souveraineté robotique ne signifie évidemment pas que chaque vis, chaque moteur ou chaque capteur devra être fabriqué sur le sol européen.

Elle consiste plutôt à conserver suffisamment de compétences, de technologies et de capacités industrielles pour ne pas dépendre entièrement de décisions prises ailleurs.

Pour l’instant, le marché reste ouvert. Les standards ne sont pas définitivement établis, les humanoïdes cherchent encore leur modèle économique et de nombreux usages restent à inventer.

L’Europe a donc encore une carte à jouer.

Mais si la robotique suit la trajectoire que beaucoup anticipent, la question ne sera bientôt plus de savoir si les robots vont prendre une place importante dans notre économie.

Il faudra savoir qui les construit, qui contrôle leur intelligence, qui possède leurs données et qui décide de ce qu’ils peuvent faire.

Après le cloud, les semi-conducteurs et l’intelligence artificielle, la souveraineté robotique pourrait bien devenir l’un des prochains grands enjeux industriels européens.

FAQ – L’Europe a-t-elle besoin d’un « Airbus des robots » ?

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Intégré au salon SIDO Lyon depuis 2023, l’espace INNOROBO s’impose comme un rendez-vous majeur dédié à la robotique augmentée, aux systèmes autonomes et aux technologies d’intelligence physique. Racheté en 2018 par SIDO (groupe Infopro Digital) et développé en collaboration avec sa fondatrice Catherine Simon, le salon franchit cette année un nouveau cap : sous l’impulsion des récentes avancées de l’IA générative et de l’apprentissage profond, INNOROBO s’affirme aujourd’hui comme la zone d’exposition d’excellence dédiée à la robotique augmentée et aux agents intelligents.

Face à la convergence des briques technologiques, capteurs intelligents, vision par ordinateur 2D/3D, reconnaissance vocale, Edge AI, navigation SLAM, INNOROBO met en lumière le potentiel inédit de création de valeur de la robotique. L’ambition est claire : fédérer l’ensemble de la filière et accélérer la transformation technologique de secteurs clés comme l’industrie manufacturière, la santé, la logistique, le bâtiment, la mobilité et les services.

Une offre complète au cœur des interactions physiques et des données

La zone INNOROBO rassemble les acteurs majeurs de la chaîne de valeur autour de quatre grands piliers technologiques :

• Systèmes Robotiques & Physical AI : robots, cobots, systèmes mobiles autonomes (AMR, AGV, UGV), humanoïdes et drones ;
• Composants & Perception : mécatronique, intelligence embarquée, vision industrielle et infrastructures d’énergie ;
• Intelligence & Logiciels : pilotage, IA Edge, MLOps, gestion de flottes et cybersécurité OT/IT interconnectés aux systèmes de gestion (MES, ERP, GMAO) ;
• Intégration & Services : ingénierie de cellules robotisées, conseil sur-mesure et maintien en conditions opérationnelles (MCO).

Cette structuration en quatre piliers reflète une réalité de terrain : le robot ne se limite plus à sa mécanique. Sa performance dépend désormais tout autant de ses capteurs, de son logiciel embarqué et de sa capacité à dialoguer avec les systèmes d’information de l’entreprise.

Un public de décisionnaires et de professionnels qualifiés

L’événement s’adresse à l’ensemble des acteurs en recherche de solutions opérationnelles pour réussir leur transformation numérique et industrielle. Le public se répartit en trois grands profils : 44 % de décideurs (directeurs Transformation Digitale, CTO, responsables R&D, directeurs de l’innovation et de la robotique), 38 % de responsables métiers (production, logistique, maintenance, qualité, chefs de projets et ingénieurs), et 18 % de profils dirigeants (PDG, DG, CEO et vice-présidents).

Ces visiteurs évoluent principalement dans les industries B2B (60 %, manufacturing, énergie, aérospatial, agroalimentaire, BTP), le secteur tertiaire (37 %, distribution, transport, santé, luxe) et les services publics (3 %). Un panel qui reflète la diffusion croissante de la robotique bien au-delà des seules chaînes de production automobile.

Un programme de conférences au cœur des grands enjeux industriels et sociétaux

En complément de l’espace d’exposition, le salon propose un cycle stratégique de conférences animé par des experts, des chercheurs et des dirigeants industriels de renom. Ces interventions décryptent les mutations technologiques actuelles : le rôle de l’IA générative dans la transformation des robots en agents intelligents, des cas d’usage concrets de cobotique, la souveraineté technologique, la cybersécurité des infrastructures robotisées, ou encore les défis éthiques et d’intégration en entreprise. Un panorama complet des meilleures pratiques et des tendances à venir, pensé pour des professionnels en recherche de solutions immédiatement actionnables.

Dans un secteur où la robotique quitte progressivement les seules chaînes industrielles pour investir la logistique, la santé et les services, INNOROBO by SIDO se positionne comme l’un des rendez-vous où se rencontrent concrètement fabricants, intégrateurs, chercheurs et décideurs, pour transformer les avancées technologiques en projets déployés sur le terrain.

FAQ – INNOROBO by SIDO Lyon 2026

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Cette vision pourrait faire de Samsung l’un des grands gagnants de la prochaine révolution industrielle.

L’histoire de Samsung dans la robotique ne débute pas avec l’essor récent de l’intelligence artificielle générative. Depuis de nombreuses années, le groupe investit dans les technologies liées à la mobilité autonome, aux capteurs, à la vision artificielle, à l’interaction homme-machine et aux assistants intelligents. Si ces travaux sont longtemps restés en arrière-plan, ils témoignent d’une volonté constante de préparer un écosystème dans lequel le robot deviendrait une extension naturelle de l’environnement numérique déjà développé par Samsung.

L’entreprise bénéficie d’un avantage considérable que peu de fabricants peuvent revendiquer. Elle maîtrise déjà la plupart des briques technologiques nécessaires à la conception d’un robot moderne. Ses usines produisent des processeurs, des mémoires, des batteries, des capteurs, des caméras, des écrans OLED, des modules de communication et une large partie des composants électroniques indispensables aux systèmes embarqués. Cette intégration verticale lui confère une indépendance stratégique rare dans un secteur où de nombreuses entreprises restent dépendantes de fournisseurs extérieurs.

Cette maîtrise industrielle prend une importance particulière dans un contexte où les besoins en puissance de calcul explosent sous l’effet de l’intelligence artificielle. Les robots de demain devront analyser leur environnement en permanence, reconnaître des objets, comprendre le langage naturel, interpréter des situations complexes et prendre des décisions en temps réel. Ces capacités nécessitent une puissance informatique considérable ainsi que des composants capables d’offrir un excellent compromis entre performances et consommation énergétique. Samsung dispose déjà de cette expertise grâce à ses activités dans les semi-conducteurs destinés aux centres de données, aux smartphones et aux systèmes embarqués.

Pendant que certains constructeurs présentent
des robots, Samsung construit méthodiquement
l’écosystème qui pourrait les rendre indispensables.

L’approche du constructeur sud-coréen diffère également de celle de nombreux acteurs du marché. Là où certains développent un robot avant de lui chercher des applications, Samsung part des usages existants pour imaginer comment la robotique peut enrichir l’expérience utilisateur. Cette philosophie apparaît clairement avec Ballie, présenté comme un assistant mobile destiné à accompagner les occupants d’un logement. Derrière son apparence volontairement ludique se cache pourtant une démonstration technologique beaucoup plus ambitieuse.

Ballie n’a jamais été conçu comme un simple gadget destiné au salon. Il incarne la volonté de Samsung de transformer la maison connectée en environnement robotisé. Le robot ne remplace pas les équipements existants ; il devient leur interface physique. Il circule dans le logement, dialogue avec les occupants, contrôle les appareils compatibles, collecte des informations sur l’environnement et adapte son comportement aux habitudes de chacun. Dans cette vision, la robotique cesse d’être un objet isolé pour devenir un élément central d’un système intelligent reliant l’ensemble des équipements domestiques.

Cette logique d’intégration constitue probablement le cœur de la stratégie de Samsung. Depuis plusieurs années, le groupe développe SmartThings, sa plateforme dédiée aux objets connectés. Des millions d’appareils compatibles sont déjà capables de communiquer entre eux. L’arrivée d’un robot mobile dans cet environnement ouvre de nouvelles perspectives. Celui-ci peut agir comme une présence physique capable d’interagir avec les équipements, de surveiller un logement, d’assister une personne âgée ou de faciliter certaines tâches du quotidien. Le robot devient alors la matérialisation de l’intelligence distribuée dans toute la maison.

Mais la véritable accélération de Samsung dans la robotique provient sans doute de son rapprochement avec Rainbow Robotics. Cette entreprise sud-coréenne est née des travaux de chercheurs de l’institut KAIST, l’une des références mondiales en matière de robotique avancée. Rainbow Robotics possède une expertise reconnue dans les domaines de la locomotion bipède, de la manipulation robotique et des robots mobiles autonomes. Son robot humanoïde Hubo a marqué plusieurs générations de chercheurs en démontrant le savoir-faire coréen dans cette discipline.

En devenant actionnaire majoritaire de Rainbow Robotics, Samsung ne réalise pas uniquement une opération financière. Le groupe acquiert des compétences, des brevets, des équipes d’ingénieurs spécialisés et plusieurs années d’avance dans le développement des robots humanoïdes. Cette décision traduit une évolution stratégique importante. Samsung ne souhaite plus seulement proposer des robots d’assistance domestique ; il prépare désormais sa place dans le marché beaucoup plus vaste des robots industriels et potentiellement des robots généralistes.

Cette évolution intervient à un moment où l’intelligence artificielle transforme profondément la robotique. Pendant longtemps, les performances des robots étaient principalement limitées par leurs capacités mécaniques. Aujourd’hui, la différence se joue de plus en plus au niveau du logiciel. Les modèles de langage, la vision artificielle et les systèmes d’apprentissage permettent désormais à un robot de comprendre des instructions exprimées en langage naturel, d’interpréter son environnement et d’adapter son comportement à des situations inédites.

Samsung a très rapidement identifié cette mutation. L’entreprise investit depuis plusieurs années dans ses centres de recherche en intelligence artificielle répartis entre la Corée du Sud, l’Europe et l’Amérique du Nord. Son objectif n’est pas seulement de développer une IA pour les smartphones ou les téléviseurs, mais de construire une plateforme logicielle commune capable d’alimenter l’ensemble de son écosystème.

Un robot moderne est autant un système
de semi-conducteurs, de capteurs et de
logiciels qu’une machine mécanique.

L’arrivée de Galaxy AI illustre parfaitement cette stratégie. L’intelligence artificielle ne constitue plus une fonctionnalité isolée ; elle devient une couche logicielle commune susceptible d’être utilisée par tous les appareils du groupe. Dans cette architecture, le smartphone, le téléviseur, les appareils électroménagers et les futurs robots partageraient progressivement les mêmes capacités de compréhension, d’interaction et d’assistance.

Le rapprochement récent entre Samsung et la société française Mistral AI s’inscrit dans cette logique. Au-delà des discussions portant sur un éventuel investissement financier, Samsung cherche avant tout à renforcer ses capacités dans les modèles de langage et l’intelligence artificielle embarquée. Pour un constructeur qui ambitionne de développer des robots capables d’interagir naturellement avec leurs utilisateurs, disposer d’un accès privilégié à des modèles performants constitue un avantage stratégique évident. Si aucune annonce officielle ne relie aujourd’hui Mistral AI aux projets robotiques du groupe, les convergences technologiques apparaissent particulièrement cohérentes.

L’autre force de Samsung réside dans sa capacité à produire des volumes industriels. Beaucoup de startups démontrent des prototypes impressionnants sans disposer des moyens nécessaires pour fabriquer des centaines de milliers de robots. Samsung maîtrise depuis longtemps les chaînes d’approvisionnement mondiales, la production de masse et la réduction des coûts industriels. Si le marché des robots personnels venait à connaître une croissance comparable à celle des smartphones, peu d’entreprises seraient aussi bien positionnées pour répondre rapidement à cette demande.

Cette capacité industrielle pourrait également jouer un rôle majeur dans le secteur professionnel. Les entreprises recherchent désormais des solutions robotiques capables d’interagir avec leurs opérateurs, d’évoluer dans des environnements complexes et de s’intégrer aux systèmes numériques existants. Grâce à son expertise dans les composants électroniques, les réseaux, les écrans professionnels et l’intelligence artificielle, Samsung possède tous les éléments nécessaires pour proposer des solutions complètes plutôt qu’un simple robot.

Face à cette stratégie, la concurrence s’organise. Tesla poursuit le développement d’Optimus avec l’ambition d’automatiser progressivement les tâches de production. Figure AI multiplie les partenariats avec les industriels tandis que les constructeurs chinois accélèrent leurs investissements dans les robots humanoïdes. La compétition mondiale ne portera cependant pas uniquement sur la qualité mécanique des machines. Elle se jouera sur la capacité à intégrer l’intelligence artificielle, à maîtriser les composants critiques et à construire un écosystème cohérent reliant robots, objets connectés et services numériques.

Samsung semble avoir parfaitement compris que la valeur ne résidera pas uniquement dans le robot lui-même, mais dans l’ensemble des technologies qui lui permettront de fonctionner, d’apprendre, de communiquer et d’interagir avec son environnement.

Le groupe sud-coréen avance sans effet d’annonce, fidèle à une stratégie industrielle qui privilégie les investissements de long terme aux démonstrations spectaculaires. Pourtant, derrière cette discrétion se dessine une ambition considérable : faire de la robotique la prochaine étape de l’informatique personnelle. Si cette vision se concrétise, Samsung pourrait ne plus être seulement l’un des leaders mondiaux de l’électronique. Il pourrait devenir l’un des architectes de la robotique intelligente qui accompagnera notre quotidien au cours des prochaines décennies.

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Contrairement aux véhicules à guidage automatique (AGV), qui suivent des itinéraires prédéfinis, les AMR analysent leur environnement en temps réel grâce à une combinaison de capteurs LiDAR, de caméras, d’intelligence artificielle et d’algorithmes de navigation simultanée (SLAM). Cette autonomie leur permet d’adapter instantanément leur trajectoire, d’éviter les obstacles et de collaborer avec les opérateurs sans nécessiter de modifications lourdes des infrastructures.

Le marché connaît aujourd’hui une croissance soutenue, portée par l’essor du commerce électronique, des usines intelligentes et des stratégies d’Industrie 4.0. Les constructeurs rivalisent désormais d’innovations afin d’offrir des robots toujours plus rapides, plus intelligents et capables de transporter des charges de plus en plus importantes.

Les critères qui distinguent les meilleurs AMR

Si les performances progressent rapidement, tous les robots mobiles autonomes ne répondent pas aux mêmes besoins industriels. Certains privilégient la préparation de commandes dans les entrepôts, tandis que d’autres sont conçus pour assurer l’alimentation des lignes de production ou le transport de palettes particulièrement lourdes.

La qualité de la navigation reste naturellement l’un des premiers critères de sélection. La précision de la cartographie, la détection dynamique des obstacles et la capacité à évoluer dans un environnement partagé avec des opérateurs conditionnent directement les performances de la solution. La gestion centralisée de plusieurs dizaines, voire plusieurs centaines de robots, devient également un facteur déterminant pour les grands sites industriels, tout comme la facilité d’intégration avec les logiciels de gestion d’entrepôt (WMS), de production (MES) ou les systèmes ERP.

Les AMR ne déplacent pas seulement
des marchandises. Ils redéfinissent la
circulation des flux industriels.

Quinze fabricants qui façonnent le marché

Parmi les acteurs les plus reconnus figure MiR (Mobile Industrial Robots), dont les plateformes collaboratives sont devenues une référence dans les usines européennes. Leur simplicité de déploiement et leur fiabilité expliquent leur adoption dans de nombreux secteurs, de l’automobile à la pharmacie.

OTTO Motors s’est imposé de son côté comme l’un des spécialistes des applications industrielles lourdes. Ses robots sont particulièrement appréciés dans les usines de fabrication où ils assurent le transport automatisé de composants entre les différentes cellules de production.

Racheté par Zebra Technologies, Fetch Robotics continue d’équiper de nombreux entrepôts logistiques. Ses solutions sont largement utilisées pour réduire les déplacements inutiles des préparateurs de commandes et améliorer les cadences de préparation.

En Asie, Geek+ est devenu l’un des leaders mondiaux de la robotique logistique. L’entreprise déploie plusieurs milliers de robots dans les grands centres de distribution où ils automatisent aussi bien le stockage que la préparation des commandes.

Locus Robotics poursuit une approche similaire avec des robots conçus pour assister les opérateurs plutôt que les remplacer. Cette collaboration homme-machine permet d’augmenter significativement la productivité tout en limitant la pénibilité des tâches.

Les grands industriels de la robotique développent également leurs propres plateformes mobiles. Omron, ABB, KUKA et Stäubli proposent désormais des AMR capables de s’intégrer directement à leurs écosystèmes d’automatisation, offrant ainsi une continuité entre les robots fixes, les lignes de production et les solutions de manutention autonome.

D’autres entreprises spécialisées comme SEER Robotics, ForwardX Robotics, SAFELOG ou AutoGuide Mobile Robots misent sur des architectures ouvertes et des logiciels particulièrement flexibles afin de répondre aux besoins spécifiques des intégrateurs.

Enfin, Toyota Material Handling poursuit l’intégration de la robotique mobile dans son offre dédiée à la logistique, tandis que Mujin combine intelligence artificielle, vision industrielle et robotique mobile afin d’automatiser des opérations toujours plus complexes dans les entrepôts de nouvelle génération.

L’intelligence d’un AMR ne se mesure
pas à sa vitesse, mais à sa capacité à
prendre les bonnes décisions en temps réel.

Une technologie au cœur de l’usine intelligente

Au-delà de la simple automatisation du transport interne, les robots mobiles autonomes deviennent progressivement des plateformes intelligentes capables d’interagir avec l’ensemble de l’écosystème industriel. Les progrès réalisés dans l’intelligence artificielle permettent aujourd’hui d’optimiser les missions en fonction de la charge de travail, de l’état des batteries, des priorités de production ou encore de la circulation des opérateurs.

Les prochaines évolutions concerneront également la coordination de flottes de plusieurs centaines de robots, la maintenance prédictive grâce à l’analyse des données embarquées et l’interconnexion avec les robots collaboratifs, les bras robotisés et, à plus long terme, les robots humanoïdes destinés aux environnements industriels.

Les robots mobiles autonomes ne constituent plus une technologie émergente mais un véritable levier de compétitivité. Leur capacité à automatiser les flux logistiques avec souplesse, rapidité et sécurité répond directement aux défis auxquels sont confrontés les industriels du monde entier.

Si le choix d’un AMR dépend toujours de l’application visée, une tendance se dégage clairement : les entreprises recherchent désormais des solutions évolutives, capables de s’intégrer facilement dans des environnements numériques de plus en plus connectés. À mesure que l’intelligence artificielle enrichit leurs capacités de décision et de navigation, les AMR devraient occuper une place centrale dans les usines et les entrepôts de la prochaine décennie.

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