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

Cet article Interview : Comment MAESTRO est né à l’Inria et au CNRS ? est apparu en premier sur Robot Magazine.

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

Cet article La robotique doit répondre aux grands défis écologiques et sociétaux est apparu en premier sur Robot Magazine.

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

Cet article INNOROBO by SIDO : l’innovation au cœur de la robotique est apparu en premier sur Robot Magazine.

Comme lors de toutes les grandes révolutions industrielles, les entreprises qui assembleront les produits finaux ne seront peut-être pas les seules à tirer leur épingle du jeu. Les véritables gagnants pourraient être les fabricants des technologies indispensables à chaque robot, quels que soient son constructeur, son design ou son usage.

Cette analyse est d’ailleurs au cœur d’une récente note de Morgan Stanley, qui s’intéresse moins aux marques de robots qu’aux entreprises capables de fournir les composants critiques qui équiperont des millions de machines dans les décennies à venir.

Une leçon de l’histoire industrielle

L’histoire économique montre que les révolutions technologiques profitent souvent aux fournisseurs d’infrastructures.

Lors de la ruée vers l’or, les vendeurs de pelles et de pioches ont parfois généré davantage de richesse que les chercheurs d’or eux-mêmes.

Plus récemment, l’explosion de l’intelligence artificielle a consacré des acteurs comme NVIDIA, TSMC ou ASML, devenus des maillons incontournables de l’écosystème mondial.

La robotique pourrait suivre une trajectoire similaire.

Derrière chaque robot humanoïde se
cache une chaîne de fournisseurs dont
dépend toute la révolution robotique.

Le cas des roulements : un composant invisible mais indispensable

Parmi ces composants, les roulements de précision occupent une place stratégique.

Chaque articulation, chaque moteur électrique et chaque mécanisme rotatif d’un robot nécessite un système permettant de réduire les frottements tout en garantissant précision, robustesse et longévité.

Un drone comporte déjà plusieurs roulements.

Un robot industriel en utilise plusieurs dizaines.

Un robot humanoïde avancé peut en intégrer plus de 70, répartis dans les épaules, les coudes, les poignets, les hanches, les genoux, les chevilles ou encore les actionneurs des mains.

Plus les robots gagnent en dextérité, plus leurs besoins en composants mécaniques de haute précision augmentent.

Les composants, véritable colonne vertébrale de la robotique

Les roulements ne constituent cependant qu’une partie de l’équation.

La robotique moderne repose sur un ensemble de technologies dont aucune ne peut être facilement remplacée :

• Roulements de précision
• Réducteurs harmoniques
• Actionneurs électromécaniques
• Moteurs couple
• Vis à billes
• Encodeurs absolus
• Capteurs de force et de couple
• Caméras industrielles
• Semi-conducteurs spécialisés pour l’IA embarquée

Ces composants représentent le socle technologique sur lequel se construiront les futures générations de robots industriels, médicaux, logistiques ou humanoïdes.

Les roulements, les réducteurs et les
actionneurs sont les muscles invisibles
de la robotique moderne.

Un enjeu de souveraineté industrielle

Pour l’Europe, le sujet dépasse largement la seule question financière.

La maîtrise des composants critiques conditionnera une partie de la compétitivité de son industrie robotique.

Une dépendance excessive envers quelques fournisseurs étrangers pourrait fragiliser toute la chaîne de valeur, comme l’ont montré les récentes tensions sur les semi-conducteurs.

À l’inverse, disposer d’acteurs européens capables de produire roulements, réducteurs, capteurs ou systèmes de transmission constitue un véritable avantage stratégique.

La souveraineté robotique ne se résume pas à fabriquer des robots. Elle consiste aussi à maîtriser les technologies invisibles qui les rendent possibles.

Une opportunité pour l’industrie européenne

Des groupes européens tels que SKF, Schaeffler, THK Europe, Bosch Rexroth ou encore SEW-Eurodrive possèdent déjà une expertise reconnue dans les composants mécaniques de haute précision.

À mesure que les marchés de la robotique industrielle, des humanoïdes, de la logistique autonome et des robots médicaux accélèrent, ces industriels pourraient bénéficier d’une demande structurellement croissante.

Dans cette perspective, les futurs leaders de la robotique ne seront peut-être pas uniquement les fabricants de robots visibles sur les salons internationaux. Les entreprises qui conçoivent les composants essentiels pourraient devenir les véritables piliers de cette nouvelle révolution industrielle.

La robotique est souvent racontée à travers ses machines les plus spectaculaires. Pourtant, sa réussite dépendra avant tout d’une chaîne d’approvisionnement capable de produire des millions de composants fiables, précis et compétitifs.

Demain, la valeur ne se concentrera peut-être pas uniquement dans les robots eux-mêmes, mais dans les technologies qui les animent. Pour les industriels européens, le véritable défi consiste donc à préserver et renforcer cette expertise, afin que l’Europe reste un acteur majeur de la prochaine révolution robotique plutôt qu’un simple assembleur de technologies conçues ailleurs.

Cet article Robotique : les véritables gagnants seront-ils les fournisseurs de composants ? est apparu en premier sur Robot Magazine.

Pendant des décennies, la singularité technologique appartenait davantage à la science-fiction qu’au domaine de l’ingénierie. Aujourd’hui, ce concept est devenu un sujet de discussion dans les laboratoires d’intelligence artificielle, les grands groupes industriels, les fonds d’investissement et les entreprises de robotique du monde entier.

L’accélération spectaculaire de l’intelligence artificielle générative, des robots autonomes, des modèles de fondation (foundation models) et des agents IA relance une question fondamentale : que se passera-t-il lorsque les machines seront capables d’améliorer elles-mêmes leur propre intelligence plus rapidement que les humains ne peuvent le faire ?

Personne ne peut affirmer avec certitude que cette « singularité » se produira un jour. En revanche, une chose est sûre : les progrès actuels de l’IA obligent désormais les industriels à considérer cette hypothèse non plus comme une curiosité philosophique, mais comme un véritable enjeu stratégique.

Une théorie vieille de soixante ans

L’origine de la singularité technologique remonte à 1965 lorsque le mathématicien britannique I.J. Good, ancien collaborateur d’Alan Turing, imagine qu’une « machine ultra-intelligente » capable de concevoir des machines encore plus performantes déclencherait une véritable explosion d’intelligence.

Dans les années 1990, le mathématicien et auteur Vernor Vinge développe cette idée en estimant qu’à partir d’un certain niveau d’intelligence artificielle, l’évolution technologique deviendrait tout simplement impossible à prévoir pour l’être humain.

Le concept est ensuite popularisé par Ray Kurzweil, aujourd’hui chercheur principal chez Google, qui estime que l’intelligence artificielle générale (AGI) pourrait apparaître au cours des prochaines décennies avant de conduire progressivement à une auto-amélioration continue des systèmes.

Contrairement aux IA actuelles, spécialisées malgré leurs performances impressionnantes, une AGI serait capable d’apprendre, de raisonner et de résoudre des problèmes dans pratiquement tous les domaines intellectuels, avec une polyvalence comparable, voire supérieure, à celle d’un être humain.

La singularité ne correspond donc pas simplement au moment où une IA dépasse l’homme. Elle désigne surtout l’instant où les systèmes intelligents deviennent capables d’améliorer eux-mêmes leurs algorithmes, leurs architectures matérielles, leurs méthodes de recherche et leurs propres capacités d’innovation.

La véritable révolution de l’IA ne réside peut-être
pas dans sa capacité à répondre à nos questions,
mais dans sa capacité à apprendre sans que nous lui indiquionschaque étape.

Pourquoi le débat est-il devenu si sérieux ?

Il y a encore cinq ans, la majorité des robots industriels fonctionnaient essentiellement grâce à des programmes déterministes.

Aujourd’hui, la situation évolue extrêmement rapidement.

Les grands modèles de langage (LLM), les modèles vision-langage-action, les agents autonomes et les modèles de fondation permettent progressivement aux robots de comprendre des instructions en langage naturel, d’interpréter leur environnement, de planifier des actions complexes et d’apprendre de nouvelles tâches sans programmation spécifique.

Des entreprises comme NVIDIA, Google DeepMind, Tesla, Figure AI, Boston Dynamics, Agility Robotics, Sanctuary AI ou encore Physical Intelligence investissent désormais plusieurs milliards de dollars dans le développement de cette nouvelle génération de robots intelligents.

Parallèlement, le marché mondial de la robotique poursuit sa croissance.

Selon la Fédération Internationale de la Robotique (IFR), plus de 4,2 millions de robots industriels sont actuellement en service dans les usines à travers le monde, tandis que plus de 540 000 nouveaux robots sont installés chaque année. La densité robotique atteint désormais des niveaux records, notamment en Corée du Sud, à Singapour, en Chine, au Japon et en Allemagne.

Les cabinets Goldman Sachs et Morgan Stanley estiment quant à eux que le marché des robots humanoïdes pourrait représenter plusieurs dizaines de milliards de dollars par an d’ici 2035, avec potentiellement plusieurs millions de robots déployés dans l’industrie, la logistique, la santé ou les services.

Ces chiffres expliquent pourquoi la singularité n’est plus uniquement un sujet académique.

La révolution de la puissance de calcul

L’un des principaux moteurs de cette accélération est l’augmentation spectaculaire de la puissance de calcul disponible.

Les modèles d’IA les plus avancés sont désormais entraînés sur des infrastructures composées de dizaines de milliers de processeurs graphiques (GPU).

Les supercalculateurs dédiés à l’intelligence artificielle atteignent aujourd’hui des performances mesurées en exaFLOPS, tout en consommant plusieurs centaines de mégawatts d’électricité.

Le coût d’entraînement des modèles les plus avancés, qui se chiffrait en quelques millions de dollars il y a quelques années, atteint désormais plusieurs centaines de millions de dollars. Certains analystes estiment même que les prochaines générations de modèles nécessiteront des investissements supérieurs au milliard de dollars.

Parallèlement, chaque nouvelle génération de puces IA développée notamment par NVIDIA ou AMD améliore considérablement les performances tout en réduisant la consommation énergétique par opération.

Cette progression simultanée du matériel, des algorithmes et des infrastructures crée un cercle vertueux qui accélère continuellement les capacités de l’intelligence artificielle.

Quand les robots commencent à apprendre

Pendant longtemps, chaque nouvelle tâche robotique nécessitait des semaines de programmation.

Cette époque est en train de disparaître.

Les modèles de fondation dédiés à la robotique permettent désormais de transférer des connaissances d’une tâche à une autre.

Au lieu de programmer individuellement chaque mouvement, les ingénieurs peuvent montrer quelques démonstrations ou simplement décrire une tâche en langage naturel.

Les plateformes comme Isaac de NVIDIA ou les modèles RT développés par Google DeepMind illustrent parfaitement cette évolution.

À terme, chaque robot pourrait apprendre des expériences de milliers d’autres robots connectés au même modèle d’intelligence artificielle.

Une amélioration réalisée dans une usine pourrait ainsi bénéficier instantanément à toutes les autres machines déployées dans le monde.

Sans atteindre encore la singularité, cette intelligence collective constitue déjà une première forme d’amélioration continue à grande échelle.

La question n’est plus seulement de construire
des machines plus intelligentes, mais de s’assurer
qu’elles restent alignées avec les intérêts humains.

La vision de Peter Thiel

Parmi les investisseurs de la Silicon Valley, Peter Thiel, cofondateur de PayPal, adopte une position particulièrement intéressante.

Très tôt, il a soutenu financièrement des organisations travaillant sur l’intelligence artificielle avancée et investi dans plusieurs entreprises majeures du secteur.

Contrairement aux visionnaires les plus optimistes, Peter Thiel considère que la singularité représente simultanément la plus grande opportunité économique de l’histoire et le plus grand risque technologique auquel l’humanité pourrait être confrontée.

Il compare parfois l’arrivée d’une super-intelligence artificielle à une première rencontre avec une civilisation extraterrestre : le véritable enjeu ne serait pas sa puissance, mais sa capacité à rester compatible avec les intérêts humains.

Les sceptiques rappellent les limites

Tous les chercheurs ne partagent cependant pas cet optimisme.

Les systèmes actuels continuent de produire des erreurs, peinent à raisonner sur le très long terme, consomment énormément de ressources informatiques et comprennent encore imparfaitement le monde physique.

De nombreux spécialistes estiment que l’augmentation de la taille des modèles ne suffira probablement pas, à elle seule, à faire émerger une véritable intelligence générale.

D’autres rappellent que les limites physiques demeurent bien réelles : production mondiale de semi-conducteurs, consommation énergétique, refroidissement des centres de calcul, disponibilité des métaux critiques ou encore coût des infrastructures.

La progression de l’IA pourrait donc être freinée autant par les contraintes économiques que par les défis scientifiques.

L’alignement : le véritable défi

Finalement, le principal défi n’est peut-être pas de construire une intelligence plus performante.

Il pourrait être de garantir qu’elle reste alignée avec les objectifs humains.

C’est tout l’enjeu des recherches sur l’AI Alignment, qui visent à rendre les systèmes d’IA transparents, interprétables, contrôlables et sûrs.

Dans le domaine de la robotique, cette question est encore plus cruciale.

Contrairement aux modèles conversationnels, les robots interagissent directement avec le monde réel.

Un robot logistique, un robot chirurgical ou un robot de construction autonome devra prendre des décisions en permanence dans un environnement imprévisible, parfois au contact direct de l’humain.

La sécurité pourrait ainsi devenir un avantage concurrentiel aussi important que les performances de l’intelligence artificielle elle-même.

Plus qu’une rupture, une transition

La singularité technologique se produira-t-elle dans vingt ans ? Dans cinquante ans ? Ou jamais ?

Personne ne peut aujourd’hui répondre à cette question.

En revanche, une réalité s’impose déjà : l’intelligence artificielle transforme la robotique à une vitesse inédite.

Les robots deviennent adaptatifs plutôt que programmés.

Les usines deviennent pilotées par logiciel.

Les robots humanoïdes quittent progressivement les laboratoires pour rejoindre les premiers sites industriels.

Les ingénieurs collaborent désormais quotidiennement avec des assistants IA capables de générer du code, de concevoir des pièces mécaniques, d’optimiser des trajectoires ou d’analyser des milliers de scénarios de simulation.

Peut-être que l’histoire retiendra finalement la singularité non pas comme un événement brutal, mais comme une longue transition au cours de laquelle les machines auront progressivement cessé d’être de simples outils pour devenir de véritables partenaires d’ingénierie.

Dans cette perspective, la question n’est plus vraiment de savoir si l’intelligence artificielle dépassera un jour les capacités humaines, mais plutôt comment les industriels apprendront à collaborer avec des systèmes capables d’innover à leurs côtés.

Cet article Qu’est ce que la singularité technologique ? est apparu en premier sur Robot Magazine.

Dans un contexte d’accélération de la robotisation industrielle et d’émergence des robots humanoïdes, les entreprises se concentrent souvent sur la performance technologique. Pourtant, comme le rappelle Dominique Carricart, expert du terrain, le véritable enjeu se situe ailleurs : dans l’acceptation humaine et l’intégration des équipes.

Une expérience terrain révélatrice dans l’industrie

Les premiers robots pour lesquels j’ai été embauché ont créé plus de tensions humaines que de problèmes techniques.

En 1996 J’ai 23 ans. Je débarque chez Renault, la tête pleine de nouvelles technologies. Les robots hydrauliques cèdent leur place aux robots électriques. Je suis enthousiaste. Impatient. Convaincu d’apporter quelque chose de nouveau.

Ce que je n’avais pas vu venir : les regards.

Des techniciens expérimentés, formés sur le terrain depuis des années, qui voyaient arriver une technologie qui remettait en question tout ce qu’ils savaient faire. Et un jeune sorti de l’école, persuadé d’apporter les bonnes réponses.

De la résistance. De la défiance. Un vrai choc de cultures.
Puis il y a eu un retournement que je n’avais pas anticipé.

Eux maîtrisaient la logique câblée, que l’école n’enseignait déjà plus. Moi j’avais appris les automates programmables. Nous avions chacun ce que l’autre n’avait pas.

La transmission s’est faite dans les deux sens.
L’expertise ne se résume pas au diplôme. Et l’intégration d’une technologie ne se résume pas à son installation.

Le vrai frein à la robotisation : une question invisible

Depuis 1996, j’ai accompagné des dizaines de projets robotiques dans différents secteurs industriels. J’ai formé des opérateurs, des techniciens, des responsables de production.

Et une constante s’impose.
Les projets échouent rarement pour des raisons techniques.

Ils échouent parce qu’une question fondamentale n’a pas été posée, ou posée trop tard :

« Est-ce que mon emploi va disparaître ? »

C’est la question que chaque salarié se pose en silence quand un robot arrive dans son atelier. Personne ne la dit à voix haute. Mais elle est là, partout, tout le temps.

Et les entreprises évitent souvent de l’aborder.
On parle de ROI, de cadence, de performance. On ne parle pas de peur.

Quand la peur devient un frein opérationnel

C’est une erreur. Parce que cette peur non adressée, c’est elle qui génère le rejet, le désengagement, le sabotage passif.

C’est elle qui fait qu’un robot tourne en dessous de ses capacités pendant des mois, ou que personne ne signale qu’il s’est arrêté.

Quatre réalités observées dans les projets robotiques

En tant que responsable achats, j’ai travaillé avec de nombreux fournisseurs robotisés. J’y ai observé quatre situations récurrentes.

La première : l’entreprise qui refuse. Trop complexe, trop risqué. La technologie existe, mais pas la volonté.
La deuxième : celle qui utilise un robot sur une tâche maîtrisée, et s’arrête là.
La troisième : celle qui a investi mais n’utilise plus le robot. La machine est là, à l’arrêt. Personne ne sait le reprogrammer.
La quatrième, la plus paradoxale : celle qui a tout misé sur les robots au point de supprimer le contrôle humain. Résultat : Des pièces non conformes, rejetées.

Quatre situations. Un seul enseignement.
Le problème n’est jamais le robot. C’est ce qu’on fait, ou ne fait pas, avec lui.

Cobots et humanoïdes : une nouvelle étape dans l’industrie

Avec les cobots, on a fait un premier pas : le robot travaille aux côtés de l’opérateur, sans cage.

Mais avec l’arrivée des robots humanoïdes, notamment visibles lors du Global Industrie 2026, une nouvelle dimension apparaît.

Leur promesse est séduisante : nos ateliers sont conçus pour des humains, un robot à forme humaine peut s’y intégrer sans tout reconstruire.

Mais leur impact ne sera pas seulement industriel. Il sera psychologique.
Un bras robotisé dans une cage, c’est une machine. Un humanoïde qui marche, qui saisit, qui vous regarde, c’est autre chose.

L’impact de l’IA sur tous les métiers

Pendant ce temps, l’intelligence artificielle ne touche plus seulement les gestes. Elle touche les métiers intellectuels.

L’inquiétude ne concerne plus uniquement l’opérateur de ligne.
Elle concerne l’ingénieur, le manager, le juriste.

Tout le monde.

Ce que les entreprises doivent changer

Après 30 ans, ma conviction est simple.
La réussite d’un projet robotique se joue autant dans les têtes que dans les technologies.

Trois choses concrètes à changer :

• Poser la question de l’emploi dès le départ
• Former avant de déployer
• Reconnaître l’expertise terrain

Une transformation avant tout humaine

La robotique ne transforme pas une organisation seule.
Ce sont les femmes et les hommes qui décident de l’adopter. Ou de la rejeter.

Et c’est précisément cette dimension humaine qui fait la différence entre un projet robotique réussi… et un projet qui reste sur étagère.

La tribune complète se trouve sur le site de With In Robotics

Données clés sur la robotique industrielle

• Moins de 1 % des entreprises industrielles sont aujourd’hui entièrement automatisées
• Jusqu’à 70 % des projets robotiques rencontrent des résistances humaines internes
• Le marché de la robotique industrielle affiche une croissance annuelle moyenne de +20 à +30 %
• Les robots collaboratifs (cobots) sont parmi les segments les plus dynamiques du marché
• Les robots humanoïdes devraient s’intégrer progressivement dans les environnements industriels d’ici 2030
• L’intelligence artificielle étend désormais l’impact de la robotique aux métiers intellectuels
• L’acceptation humaine est devenue un facteur clé de ROI dans les projets d’automatisation

Cet article Le vrai défi de la robotique n’est pas technique est apparu en premier sur Robot Magazine.

Longtemps considérée comme une simple étape logistique, la palettisation est aujourd’hui au cœur des stratégies d’automatisation industrielle. Dans un contexte marqué par la hausse des coûts de main-d’œuvre, les tensions sur le recrutement et la nécessité d’augmenter les cadences, les industriels se tournent massivement vers des solutions automatisées pour optimiser leur fin de ligne.

L’automatisation de la palettisation permet non seulement de gagner en productivité, mais aussi d’améliorer la qualité des opérations et la sécurité des opérateurs. Ce segment, autrefois réservé aux grandes industries, s’ouvre désormais aux PME grâce à des solutions plus flexibles et accessibles.

Une croissance portée par les enjeux industriels

Le marché de la palettisation automatisée connaît une croissance soutenue, portée par plusieurs tendances structurelles. D’abord, l’essor du e-commerce impose des volumes toujours plus importants à traiter, avec des exigences accrues en termes de rapidité et de précision. Ensuite, la pénurie de main-d’œuvre dans les métiers logistiques pousse les entreprises à automatiser des tâches répétitives et physiquement contraignantes.

Enfin, la transition vers l’industrie 4.0 accélère l’intégration de systèmes robotisés capables de communiquer avec l’ensemble de la chaîne de production. La palettisation devient ainsi un maillon intelligent, connecté aux systèmes MES et ERP, capable d’ajuster en temps réel les schémas de chargement.

La palettisation n’est plus
une simple étape logistique ;
c’est le nouveau réacteur de la
performance industrielle.

Des technologies de plus en plus performantes

Les solutions de palettisation automatisée reposent aujourd’hui sur un ensemble de technologies complémentaires. Les robots industriels 6 axes dominent encore largement le marché, notamment pour les applications à forte cadence et à charges lourdes. Leur précision et leur robustesse en font des outils incontournables dans les secteurs de l’agroalimentaire, de la logistique ou encore de la chimie.

Parallèlement, les robots collaboratifs (cobots) gagnent du terrain. Plus faciles à intégrer et moins coûteux, ils permettent aux PME d’automatiser leur fin de ligne sans transformation majeure de leur outil de production.

L’intégration de la vision industrielle et de l’intelligence artificielle constitue une autre avancée majeure. Ces technologies permettent aux systèmes de reconnaître les produits, d’adapter les schémas de palettisation en temps réel et d’optimiser le remplissage des palettes en fonction des contraintes logistiques.

Liebherr, un acteur clé de la palettisation automatisée

Parmi les industriels qui innovent sur ce segment, Liebherr se distingue par son approche intégrée de l’automatisation. Connu pour ses équipements industriels et ses solutions logistiques, le groupe développe des systèmes de palettisation performants, notamment à travers ses solutions de type PHS (Pallet Handling System).

Ces systèmes permettent d’automatiser entièrement la gestion des palettes, depuis leur préparation jusqu’à leur stockage, en passant par leur distribution sur les lignes de production. L’objectif est de fluidifier les flux, de réduire les manipulations manuelles et d’optimiser l’utilisation de l’espace.

Pour aller plus loin sur cette technologie, vous pouvez consulter cet article dédié :
👉 https://www.robot-magazine.fr/automatisation-industrielle-liebherr-palettisation-phs/

L’approche de Liebherr illustre parfaitement la mutation du marché : la palettisation ne se limite plus à un robot en bout de ligne, mais s’inscrit dans une logique globale d’automatisation des flux industriels.

Des gains concrets pour les industriels

L’automatisation de la palettisation génère des bénéfices mesurables à plusieurs niveaux. Sur le plan opérationnel, elle permet d’augmenter significativement les cadences tout en garantissant une qualité constante. Les erreurs de palettisation sont réduites, ce qui limite les retours et les coûts associés.

Sur le plan humain, elle contribue à améliorer les conditions de travail. Les tâches de manutention lourde, souvent sources de troubles musculo-squelettiques, sont prises en charge par les robots, permettant aux opérateurs de se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée.

Enfin, sur le plan économique, le retour sur investissement est généralement rapide, souvent compris entre 12 et 24 mois selon les volumes et les applications. Cette rentabilité explique en grande partie l’adoption croissante de ces solutions.

Vers une palettisation intelligente et autonome

À horizon 2030, la palettisation automatisée devrait franchir une nouvelle étape avec l’émergence de systèmes autonomes et auto-optimisés. Grâce à l’intelligence artificielle, les robots seront capables d’apprendre en continu et d’adapter leurs stratégies en fonction des flux, des produits et des contraintes logistiques.

Les jumeaux numériques permettront de simuler et d’optimiser les lignes de production en amont, tandis que les systèmes connectés offriront une visibilité complète sur les opérations en temps réel.

Dans ce contexte, la palettisation devient un élément central de la performance industrielle. Elle ne se limite plus à une fonction logistique, mais s’impose comme un levier stratégique pour construire des usines plus flexibles, plus résilientes et plus compétitives.

Automatiser, c’est libérer l’humain
des tâches pénibles pour le replacer
là où il crée de la valeur.

Un marché porté par des chiffres en forte croissance

La dynamique du marché de la palettisation automatisée s’inscrit dans une tendance globale d’accélération de la robotisation industrielle. Selon les données de la International Federation of Robotics, plus de 550 000 robots industriels sont installés chaque année dans le monde, avec une croissance annuelle moyenne supérieure à 10 %.

La logistique et la fin de ligne, incluant la palettisation, représentent une part croissante de ces installations, notamment sous l’effet du e-commerce et de la pression sur les délais de livraison. Le marché mondial des systèmes de palettisation robotisée est estimé à plus de 8 milliards de dollars en 2024 et pourrait dépasser les 15 milliards de dollars d’ici 2030, avec un taux de croissance annuel (CAGR) compris entre 8 % et 12 %.

En Europe, près de 30 % des industriels envisagent d’automatiser leur fin de ligne dans les trois prochaines années, tandis que les gains de productivité observés peuvent atteindre 20 à 40 % selon les applications. Ces données confirment que la palettisation automatisée n’est plus une option, mais un standard en devenir dans les environnements industriels compétitifs.

L’automatisation de la palettisation s’impose aujourd’hui comme une évidence pour les industriels souhaitant rester compétitifs. Porté par des innovations technologiques majeures et des enjeux économiques forts, ce marché devrait continuer à croître rapidement d’ici 2030. Des acteurs comme Liebherr illustrent cette dynamique en proposant des solutions intégrées qui redéfinissent la gestion des flux industriels.

Dans un monde où la performance passe par l’agilité et l’optimisation des ressources, la palettisation automatisée apparaît plus que jamais comme un investissement stratégique.

Ce qu’il faut retenir sur la palettisation automatisée

La palettisation automatisée s’impose comme un standard industriel en raison de ses gains mesurables et de sa capacité à s’intégrer dans les usines connectées. Voici les points clés à retenir :

• Définition : automatisation de la mise sur palette grâce à des robots industriels ou collaboratifs
• Technologies utilisées : robots 6 axes, cobots, vision industrielle, intelligence artificielle
• Objectif principal : augmenter la productivité tout en réduisant la pénibilité
• Gains observés :
  • +20 à +40 % de productivité
  • réduction des erreurs de palettisation
  • amélioration des conditions de travail
• ROI moyen : entre 12 et 24 mois selon les volumes
• Secteurs concernés : logistique, agroalimentaire, industrie manufacturière, e-commerce
• Tendances fortes :
  • intégration de l’IA pour optimiser les schémas de chargement
  • développement des cobots pour les PME
  • automatisation complète des flux (ex : systèmes comme ceux de Liebherr)
• Perspectives 2030 :
  • généralisation des usines automatisées
  • systèmes de palettisation autonomes et connectés
  • forte croissance du marché mondial

En résumé : la palettisation automatisée devient un levier stratégique pour améliorer la performance industrielle et répondre aux défis de production modernes.

FAQ – L’Automatisation de la Palettisation

Cet article Automatisation de la palettisation : un marché en pleine explosion d’ici 2030 est apparu en premier sur Robot Magazine.

En 2026, cette guerre silencieuse a pris un tournant que la presse industrielle peine encore à nommer clairement. Beckhoff a clôturé 2025 avec 1,24 milliard d’euros de chiffre d’affaires, en croissance de 6 % dans un marché en contraction. Dans le même temps, Rockwell Automation supprimait 900 postes, révisait ses prévisions à la baisse, et promettait que les « vents favorables de l’IA » seraient visibles « d’un trimestre à l’autre ». Schneider Electric, de son côté, réinventait discrètement son architecture de contrôle avec une annonce qui est passée sous les radars de beaucoup : le premier DCS défini par logiciel de l’industrie, Foxboro SDA, lancé en février 2026.

Ce n’est pas une histoire de marques qui se battent. C’est une histoire d’architectures  et d’une question fondamentale que l’industrie remet sur la table : un automate dédié sur un fond de panier propriétaire, ou un PC industriel ouvert qui fait tourner tout en même temps ?

L’architecture propriétaire : pourquoi ça a si bien marché pendant si longtemps

Pour comprendre ce qui se passe aujourd’hui, il faut comprendre ce qui a fonctionné hier.

Rockwell Automation et ses Allen-Bradley ont construit l’une des bases installées les plus solides de l’histoire industrielle, notamment en Amérique du Nord. Le ControlLogix est robuste, fiable, documenté, maîtrisé par des milliers d’intégrateurs et de techniciens de maintenance. Dans les grandes usines chimiques, pharmaceutiques, automobiles, l’automate Rockwell est souvent une exigence non négociable du donneur d’ordre  pas un choix de l’intégrateur.

Cette solidité du parc installé est réelle et durable. Personne ne remplace un réseau de ControlLogix en bonne santé pour le plaisir d’une architecture plus élégante. Le coût de migration, en temps, en formation, en risque opérationnel, est prohibitif. Rockwell le sait  et c’est précisément sur cette rente qu’il a construit sa profitabilité depuis deux décennies.

Schneider Electric a suivi une logique similaire, avec une spécificité : un double ancrage dans le discret et le process, en Europe et dans les marchés émergents. Son catalogue Modicon pour le discret, Foxboro et Triconex pour le process et la sécurité lui donne une présence dans des secteurs que Rockwell n’a jamais vraiment pénétrés : pétrochimie, traitement des eaux, infrastructures énergétiques. Et un positionnement particulier sur l’efficacité énergétique, qui fait partie de son ADN bien avant que ce soit une obligation réglementaire.

L’automatisation n’est plus
un choix matériel, c’est une
stratégie sur 20 ans.

Beckhoff : comment un « spécialiste » est devenu une menace systémique

Beckhoff n’est pas une startup. L’entreprise allemande, fondée en 1980 et toujours détenue par la famille Beckhoff, existe depuis plus de quarante ans. Mais elle a longtemps été traitée comme un acteur de niche par les géants du secteur — un choix pour les constructeurs de machines spécialisés, les applications motion complexes, les environnements où la flexibilité prime.

Ce regard a changé. Et les chiffres le confirment.

Son succès repose sur un pari architectural pris il y a trente ans et qui s’avère de plus en plus juste : un PC industriel ouvert, faisant tourner TwinCAT en temps réel, peut faire tout ce qu’un automate dédié fait  et bien plus. Un seul processeur gère simultanément la logique d’automate, le motion control multi-axes, la vision, le bus de communication EtherCAT, la connectivité OPC UA et, désormais, les modules d’intelligence artificielle. Pas de second PC. Pas de second fournisseur. Pas de couche d’intégration supplémentaire.

EtherCAT, le protocole de communication qu’il a lui-même développé et ouvert comme standard industriel, est devenu une référence mondiale. Sa précision de synchronisation sur des architectures multi-axes dépasse structurellement ce que les architectures à bus propriétaires comme CIP Motion de Rockwell peuvent offrir au même coût. C’est un avantage réel, mesurable en microsecondes, qui compte énormément dès que la machine est complexe.

À Hannover Messe 2025, c’est le Chancelier fédéral Olaf Scholz qui visitait le stand Beckhoff en ouverture du salon  la visite protocollaire la plus médiatisée. En 2026, c’est Friedrich Merz qui a tapé une commande en langage naturel dans une station TwinCAT, et l’IA intégrée au runtime a retourné de la logique fonctionnelle sur écran géant. Le symbole n’est pas anodin pour une entreprise qui n’a jamais eu les budgets marketing de ses concurrents américains.

TwinCAT CoAgent : ce que le démo de Hannover dit vraiment

À Hannover Messe 2026, Beckhoff a présenté TwinCAT CoAgent  un assistant IA intégré directement dans le runtime TwinCAT, capable de traduire des instructions en langage naturel en commandes machine, d’orchestrer des séquences de mouvement, et d’assister le diagnostic. La démonstration phare : un robot ATRO modulaire jouant aux échecs avec les visiteurs, entièrement programmé par commandes vocales via le CoAgent.

Le spectacle est calibré. Il faut le regarder avec discernement.

L’IA générative capable de produire de la logique IEC 61131-3 déployable dans une machine de sécurité réelle, avec un workflow de validation sérieux, n’est pas là aujourd’hui. Les experts du secteur s’accordent sur un horizon de trois à sept ans avant que cette capacité soit mûre pour une industrialisation réelle. Quiconque vend autre chose en 2026 vend de la communication.

Ce qui est réel en revanche, c’est quelque chose de plus subtil et plus important : le fait que l’IA tourne à l’intérieur du runtime TwinCAT, sur le même processeur que le motion kernel et le maître EtherCAT, dans le même cycle de release. Rockwell ne peut pas livrer ça sur le même profil d’intégration. Siemens s’en approche côté IDE avec TIA Portal, mais moins proprement. La différence architecturale est là et elle deviendra de plus en plus visible à mesure que l’IA industrielle mûrit.

Schneider Electric : le coup stratégique que personne n’a bien vu

Pendant que Rockwell et Beckhoff occupaient la scène, Schneider Electric a fait quelque chose d’important en février 2026 : lancer Foxboro SDA, présenté comme le premier DCS défini par logiciel de l’industrie.

L’enjeu est considérable pour le process industry. Les DCS  systèmes de contrôle distribués utilisés dans les raffineries, les usines chimiques, les centrales  sont historiquement les systèmes les plus propriétaires, les plus coûteux à maintenir, et les plus difficiles à faire évoluer. Un DCS installé en 2005 peut être toujours en service en 2035, avec une dette technologique qui se chiffre en millions d’euros de maintenance et de mises à niveau.

Foxboro SDA découple le logiciel du matériel. Cela signifie qu’un industriel peut faire évoluer sa logique de contrôle sans remplacer son infrastructure physique, migrer vers des fonctions cloud ou edge sans tout refaire, intégrer de nouvelles capacités d’IA sans changer de fournisseur. C’est exactement ce que l’industrie de process demandait depuis des années  et que personne n’avait encore livré sous cette forme.

La couche EcoStruxure Automation Expert qui le pilote s’appuie sur UniversalAutomation.Org, une fondation ouverte analogue à ce qu’OPC Foundation a fait pour l’interopérabilité des données. L’objectif déclaré : réduire la dépendance à un fournisseur spécifique. Ce discours d’ouverture, dans un secteur bâti sur l’enfermement, est soit un vrai changement de paradigme, soit une promesse marketing  les prochaines années trancheront.

Ce qui est certain, c’est que Schneider Electric joue un jeu différent de Rockwell et Beckhoff. Son terrain de prédilection reste le process, l’énergie, les infrastructures. Sa proposition sur le marché du discret est moins puissante. Mais sur son terrain, cette annonce est un mouvement de fond.

La vraie question : qui spécifie les nouvelles lignes en 2026 ?

Le cœur du débat n’est pas technique. Il est démographique et économique.

Un analyste industriel chevronné l’a formulé sans détour dans une newsletter spécialisée qui a circulé en mai 2026 : les ingénieurs qui ont spécifié Allen-Bradley en 2002 et 2010 prennent leur retraite. Ceux qui spécifient les nouvelles lignes en 2026 ont la trentaine  leur premier contact avec la programmation automate n’était pas un cours en salle de panel shop, c’était un simulateur open source sur un laptop. Ils ont une affinité naturelle pour les environnements ouverts, les IDE modernes, les architectures qui ressemblent à du développement logiciel.

Aucun budget marketing ne compense un changement de génération. Rockwell a une base installée extrêmement loyale et une part de marché sur les nouvelles lignes greenfield qui évolue défavorablement depuis plusieurs années déjà.

Cela ne signifie pas l’effondrement de Rockwell à court terme. La maintenance du parc installé, les renouvellements, les projets brownfield dans des plants qui ont vingt ans de ControlLogix  tout cela représente un socle solide pour encore dix à quinze ans. Mais la trajectoire sur les nouvelles installations est préoccupante, et la réponse produit de Rockwell  FactoryTalk Optix comme couche de visualisation et de connectivité  ne change pas l’architecture sous-jacente. C’est une adaptation de surface sur une fondation propriétaire qui n’a pas fondamentalement évolué.

Où chaque acteur gagne encore et où il perd du terrain

Rockwell reste incontournable sur le brownfield nord-américain. Les grandes usines avec vingt ans de ControlLogix ne changeront pas d’architecture pour les dix prochaines années, quelle que soit la pression concurrentielle. Les secteurs à forte inertie réglementaire  chimie, process à risque, sécurité fonctionnelle  restent aussi un terrain favorable. La profondeur du réseau d’intégrateurs Allen-Bradley en Amérique du Nord est un avantage que Beckhoff n’a pas encore reproduit à cette échelle.

Schneider Electric tient son terrain sur le process mondial. Foxboro et Triconex sont des références dans la pétrochimie et la sécurité fonctionnelle. L’annonce Foxboro SDA renforce cette position en ajoutant une couche de modernisation qui n’existait pas. Sur le plan de l’efficacité énergétique  un critère de plus en plus décisif dans les cahiers des charges industriels  Schneider dispose d’un positionnement que ses concurrents n’ont pas réussi à répliquer aussi complètement.

Beckhoff gagne sur le greenfield discret, motion-intensif, vision-intégré. Les constructeurs de machines qui vendent en Europe et en Asie sur les mêmes spécifications  un seul runtime, des SKU rationalisés, une architecture cohérente  ont un argument économique clair pour TwinCAT et EtherCAT. Et le fait que l’IA s’intègre nativement dans le runtime, sans infrastructure tierce, commence à peser dans les comparaisons.

Dans l’Industrie 4.0, le logiciel
est le nouveau maître des
forges.

Ce que cette bataille dit de l’automatisation en 2026

La « guerre des architectures » n’est pas un titre de salon. C’est une réalité industrielle qui se joue aujourd’hui dans chaque nouveau projet greenfield, chaque cahier des charges de constructeur de machines, chaque choix de runtime dans un bureau d’études.

Ce qui est en train de se décider, c’est si l’automate du futur ressemble à un appareil électronique spécialisé, propriétaire par nature  ou à un ordinateur industriel ouvert, capable d’héberger n’importe quelle fonction que la machine exige, y compris des modèles d’IA directement dans la boucle de contrôle.

L’histoire de l’informatique a déjà tranché cette question une fois, dans les années 90, quand les serveurs propriétaires ont cédé face aux serveurs sur architecture x86. Il serait imprudent d’affirmer que l’automatisation suivra exactement le même chemin  les contraintes de temps réel, de sécurité fonctionnelle et de fiabilité industrielle sont différentes. Mais la direction du mouvement est lisible.

Rockwell, Schneider et Beckhoff y répondent chacun à leur manière. Aucun des trois ne disparaîtra dans les dix prochaines années. Mais dans dix ans, l’ordre du podium sur les nouvelles installations n’aura probablement pas la même forme qu’aujourd’hui.

Robot Magazine suit les évolutions du marché de l’automatisation industrielle. Vous êtes intégrateur, constructeur de machines ou responsable technique ? Votre retour sur le terrain est la source la plus précieuse  partagez-le en commentaire.

Auteur : Christophe Carl Louis
Contenu enrichi avec des outils d’intelligence artificielle.

FAQ – Les Clés de l’Automatisation et de l’IoT Industriel

Cet article Rockwell, Schneider Electric, Beckhoff : la guerre des architectures industrielles a déjà un vainqueur provisoire est apparu en premier sur Robot Magazine.

Pour comprendre la genèse de RobotShop, il faut remonter à mon passé d’ingénieur de combat dans l’armée canadienne. Lors d’une mission en ex-Yougoslavie, j’ai été confronté à la réalité terrifiante des mines antipersonnel. La technologie adverse évoluait très vite capteurs de métal, de lumière, de vibration, de pression ou de relâchement de pression… tandis que nous déminions encore souvent couchés sur le sol avec une simple baïonnette. Je me souviens m’être dit : « Faut que je sorte de là avant d’y laisser ma peau. »

À ma sortie de l’armée, j’ai entrepris des études d’ingénieur en robotique en gardant en tête cette idée de créer des essaims de petits robots kamikazes pour le déminage humanitaire. Pour apprendre et devenir expert, j’ai commencé à construire des robots dans mon appartement.

Mon premier prototype, au début des années 2000, n’était pas un démineur, mais un « chasseur de chats » (Cat Hunter) ! Imaginez un châssis fait d’un coffre à pêche, des roues de BBQ, et un capteur thermique récupéré sur une lumière de garage collé sur un moteur pas-à-pas récupéré d’une imprimante qui servait de tête chercheuse. J’avais même bricolé un pare-chocs tactile avec un tube de cuivre et un piézoélectrique récupéré d’un vieux haut-parleur pour détecter les obstacles, le tout géré par un microcontrôleur programmé en BASIC. Mon robot fonctionnait si bien qu’il traquait mon chat sans relâche ; j’ai dû le désactiver pour préserver la santé mentale de l’animal (rires) !

Mais cette expérience de « Maker », à force de construire des robots, m’a révélé un vrai besoin : c’était un cauchemar logistique de trouver des pièces. Il fallait commander chaque composant à un endroit différent dans le monde. J’ai réalisé que pour que la robotique avance, les créateurs avaient besoin d’une source centralisée. RobotShop est né de cette frustration : créer une plateforme unique. Pour permettre aux passionnés et aux ingénieurs de construire plus facilement des robots utiles pour le futur.

Comment la mission de RobotShop a-t-elle évolué avec la maturité du marché de la robotique, de l’éducation jusqu’à l’industrie ?

Au début, le marché non industriel était essentiellement composé d’éducation, de recherche, de Makers. Et de quelques applications domestiques comme les robots aspirateurs. On aimait s’appeler “l’Amazon de la robotique”, une image facile à comprendre de ce que nous faisions. Notre slogan officieux était “la robotique à votre service”, ce qui signifiait qu’on voulait apporter la robotique dans la vie des gens de manière concrète et utile.

Aujourd’hui, le secteur a mûri, et nous avons évolué avec lui. Nous ne sommes plus seulement une boutique de produits robotiques, nous sommes devenus une plateforme globale offrant des solutions robotiques. Notre nouveau slogan est : “Tout pour la robotique, des possibilités infinies”.

Nous avons commencé à offrir des solutions commerciales et professionnelles, le tout accompagné par un réseau d’intégrateurs en expansion. Du kit de robot aux humanoïdes, il y a de tout, et nous voulons accélérer et élargir l’étendue de notre offre. De la découverte de la bonne solution robotique, en passant par le financement, le déploiement, le support, la maintenance à l’achat ou en location c’est cela que RobotShop devient.

Nous avons aussi ouvert notre première salle de montre à Mirabel, au Canada. Qui est en fait un laboratoire vivant où nos clients peuvent venir nous visiter. Il est prévu de dupliquer cette présence physique considérablement, non seulement au Canada, mais aussi à l’international.

Nous avons l’ambition de construire un écosystème global où n’importe quel projet robotique peut voir le jour grâce à RobotShop.

Avec ton recul unique, qu’est-ce que le marché sous-estime encore le plus dans la robotique : la technologie, les usages ou l’adoption réelle ?

Toutes ces réponses (rires). Prenons par exemple à quel point les robots humanoïdes vont arriver plus vite qu’on le pense dans des usages réels. Il y a encore beaucoup de scepticisme et je le comprends. Les gens voient des vidéos de robots qui dansent, qui font des pirouettes. Et ils se demandent : « Ok, mais à quoi ça sert concrètement ? »

Ce qu’on voit moins, ce sont les forces exponentielles à l’œuvre en arrière-plan. Et je parle ici d’avancées majeures dans trois domaines qui se renforcent mutuellement : l’intelligence artificielle, la puissance des GPU, et la mécatronique (la dextérité physique des robots). L’IA permet aux robots de comprendre, s’adapter, raisonner. Les GPU de dernière génération rendent le calcul en temps réel ultra rapide, même en local. Et sur le plan physique, les robots deviennent de plus en plus stables, fluides, capables de manipuler leur environnement avec précision.

La combinaison de ces trois éléments change complètement la donne.

Ce que peu de gens savent aussi, c’est que les grands manufacturiers automobiles sont déjà dans le coup. Plusieurs ont signé des ententes avec des compagnies de robots humanoïdes pour les intégrer, à court terme, dans leurs chaînes de montage. Ce sont ces mêmes partenariats, appuyés par leur puissance industrielle, qui vont permettre une production de masse. On ne parle plus de prototypes de laboratoire. On parle de plateformes humanoïdes généralistes capables d’exécuter une multitude de tâches. Exactement comme un humain et dans certains cas, mieux.

Les enjeux de sécurité et de confidentialité des données ? Ils vont se régler en parallèle. Il y aura des itérations rapides, des mises à jour, des standards qui vont émerger comme c’est toujours le cas avec les technologies de rupture.

Et le résultat, c’est que le jour où ces robots seront “bons assez”. Pour remplacer certaines tâches humaines à grande échelle… ce jour-là, ils seront produits, livrés et déployés massivement, et très rapidement. Ce ne sera pas un changement lent, progressif. Ce sera une vague.

Comme toujours avec les grandes ruptures technologiques, on sous-estime radicalement la vitesse d’adoption une fois que tout s’aligne.

Si tu devais résumer en une phrase la mission que tu poursuis encore aujourd’hui avec RobotShop, quelle serait-elle ?

« Ensemble, favorisons un monde rempli de robots qui impactent positivement nos vies. »

FAQ – RobotShop et la robotique innovante

Cet article Interview de Mario Tremblay CEO de RobotShop est apparu en premier sur Robot Magazine.

Le constructeur allemand KUKA, pionnier de la robotique industrielle, annonce une avancée majeure pour rendre l’automatisation plus accessible. Avec son nouveau contrôleur unique associé au système d’exploitation iiQKA.OS2, la société propose une approche intégrée qui promet de faciliter la mise en route et l’exploitation des robots, que l’on soit débutant ou expert.

Une approche intégrée pour simplifier la robotique

Historiquement, la programmation et la gestion des robots industriels nécessitaient des compétences techniques pointues et souvent spécifiques à chaque type de robot. iiQKA.OS2 ambitionne de simplifier cette complexité en combinant le matériel et le logiciel dans un environnement unifié. Cette intégration permet aux opérateurs de configurer, programmer et surveiller les robots depuis une interface centralisée, avec une courbe d’apprentissage réduite.

Avec iiQKA.OS2, KUKA rend la robotique
industrielle plus accessible, pour débutants
comme experts.

Une interface intuitive pour tous les niveaux

KUKA souligne que iiQKA.OS2 est conçu pour être intuitif. L’interface utilisateur, basée sur des principes ergonomiques, guide les utilisateurs étape par étape, tout en offrant des fonctions avancées pour les opérateurs expérimentés. Cela pourrait réduire les délais de formation et améliorer la productivité dans des contextes industriels variés, de l’assemblage automobile à la manutention de précision.

Modularité et compatibilité industrielle

Le système est également présenté comme modulable et compatible avec les standards industriels actuels. Ce qui facilite l’intégration dans des installations existantes ou dans des architectures de production hybrides. Selon KUKA, cette approche favorise une adoption plus rapide de l’automatisation, notamment dans les petites et moyennes entreprises qui hésitent parfois à franchir le cap en raison de la complexité ou du coût des solutions robotisées.

Plus qu’un système, iiQKA.OS2
est une passerelle vers une
automatisation flexible et fiable.

Rendre l’automatisation accessible aux PME

Avec iiQKA.OS2, KUKA met donc l’accent sur l’accessibilité et la flexibilité. Tout en conservant les performances et la fiabilité qui caractérisent ses robots. Si cette évolution ne révolutionne pas la robotique en soi, elle pourrait contribuer à démocratiser l’usage des robots industriels. Et à réduire les barrières techniques qui freinent encore de nombreuses entreprises.

KUKA rend l’automatisation et la commande de robots plus faciles que jamais pour les débutants. Comme pour les experts avec son contrôleur unique et son système d’exploitation tout en un associé.

FAQ – KUKA et iiQKA.OS2 : simplification et accessibilité des robots industriels

Cet article KUKA simplifie l’automatisation avec iiQKA.OS2, un système pensé pour tous les niveaux est apparu en premier sur Robot Magazine.