Aller au contenu principal
Le Fil Robotique
Le Fil RobotiqueHumanoïdes · IA physique · Industriel
La manipulation dextre des robots en discussion : épisode 152 du Robot Talk avec Rich Walker
AutreRobohub 

La manipulation dextre des robots en discussion : épisode 152 du Robot Talk avec Rich Walker

1 source couvre ce sujet·Source originale ↗·
Résumé IASource uniqueImpact UE

Shadow Robot Company, entreprise britannique spécialisée dans la manipulation dextre, est à nouveau sous les projecteurs avec la participation de son directeur Rich Walker au podcast Robot Talk (épisode 152). Rich Walker, présent dans la société bien avant sa formalisation en entreprise, a débuté en ingénierie logicielle et systèmes avant de basculer vers la direction. Il y pilote aujourd'hui les engagements de recherche, les projets de démonstration industrielle et le programme de politique publique de Shadow Robot.

La dextérité robotique reste l'un des verrous techniques les plus durs du secteur : reproduire les 27 degrés de liberté de la main humaine avec la fiabilité et la force nécessaires à un usage industriel est un défi que peu d'acteurs ont résolu à l'échelle. Shadow Robot figure parmi les rares à proposer des mains robotiques commerciales pour la recherche et l'industrie, ce qui leur confère une position de référence dans les laboratoires internationaux et auprès d'intégrateurs cherchant à automatiser des tâches de manipulation fine. Walker siège également au conseil d'euRobotics, le lobby européen qui regroupe les PME du secteur, ce qui positionne Shadow Robot comme influenceur dans les politiques R&D européennes.

Fondée à Londres, Shadow Robot a construit sa réputation sur des décennies de travail en manipulation humanoïde, bien avant que les humanoides complets ne dominent le débat. Dans un marché aujourd'hui concurrencé par des acteurs comme Agility Robotics, Figure ou Apptronik sur le segment des bras et effecteurs, Shadow Robot maintient un positionnement de niche à haute valeur technique. Cet épisode de podcast reste davantage un format de visibilité sectorielle qu'une annonce produit concrète.

Impact France/UE

Rich Walker siège au conseil d'euRobotics, positionnant Shadow Robot comme influenceur dans les politiques R&D européennes en manipulation dextre, mais sans annonce concrète impactant directement le marché FR/EU.

Dans nos dossiers

Apptronik ApolloAgility Robotics — Digit

À lire aussi

Un système d'IA apprend à fluidifier la circulation des robots en entrepôt
1Robohub 

Un système d'IA apprend à fluidifier la circulation des robots en entrepôt

Des chercheurs du MIT et de la société américaine Symbotic ont publié le 20 avril 2026 dans le Journal of Artificial Intelligence Research un système hybride capable de coordonner en temps réel des flottes de centaines de robots autonomes (AMR) dans des entrepôts e-commerce à grande échelle. La méthode repose sur un réseau de neurones entraîné par apprentissage par renforcement profond (deep RL), qui décide en continu lesquels des robots doivent être priorisés à chaque instant en fonction de la formation de congestions. Une fois cette décision prise, un algorithme de planification déterministe transmet les instructions aux robots pour qu'ils se reroutent avant d'atteindre un point de blocage. Dans des simulations inspirées de layouts réels d'entrepôts e-commerce, le système a atteint un gain de débit (throughput) d'environ 25 % par rapport aux méthodes de référence actuelles. Han Zheng, doctorant au Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS) du MIT et auteur principal, précise que même une amélioration de 2 à 3 % du throughput représente un impact économique significatif à cette échelle. L'enjeu opérationnel est concret : dans un entrepôt dense, une collision ou un embouteillage mineur peut forcer l'arrêt complet du site pendant plusieurs heures pour intervention manuelle, un coût inacceptable pour les opérateurs logistiques. Ce que prouve ce travail, c'est que le deep RL peut dépasser les performances des algorithmes conçus par des experts humains sur un problème combinatoire dynamique, là où les heuristiques classiques peinent à s'adapter aux variations de charge ou de topologie. Le système démontre aussi une capacité de généralisation : entraîné sur certains layouts, il s'adapte à des configurations différentes (nombre de robots, géométrie de l'entrepôt) sans réentraînement complet. Pour les intégrateurs et les COO industriels, cela signifie qu'un modèle unique pourrait être déployé sur plusieurs sites sans re-paramétrage lourd, réduisant le coût de mise en oeuvre. Il faut toutefois noter que les résultats présentés restent à ce stade issus de simulations, et qu'aucun déploiement réel en production n'est encore documenté dans la publication. Symbotic, partenaire industriel de ces travaux, est un acteur américain spécialisé dans l'automatisation d'entrepôts qui équipe notamment les centres de distribution de Walmart et de C&S Wholesale Grocers. La collaboration avec le groupe de Cathy Wu (professeure associée en génie civil et environnemental au MIT, membre du LIDS) s'inscrit dans une tendance plus large d'intégration de méthodes d'IA avancées dans la gestion de flottes robotiques, un domaine où l'on retrouve également des approches concurrentes chez Amazon Robotics, 6 River Systems (Shopify) et Locus Robotics. Du côté européen, des acteurs comme Exotec (France), dont le système Skypod opère dans des entrepôts Decathlon et Carrefour, s'appuient encore principalement sur des planificateurs déterministes ; ce type de travaux pourrait orienter leurs prochaines générations de software. La prochaine étape logique pour l'équipe MIT/Symbotic sera une validation en environnement réel, dont aucune timeline n'est encore annoncée publiquement.

UEExotec (France), dont le système Skypod s'appuie sur des planificateurs déterministes dans les entrepôts Decathlon et Carrefour, pourrait s'orienter vers ce type d'approches RL hybrides pour ses prochaines générations de software de gestion de flotte.

AutrePaper
1 source
Robot Talk, épisode 159 : captation sensorielle et manipulation robotique, avec Maria Koskinopoulou
2Robohub 

Robot Talk, épisode 159 : captation sensorielle et manipulation robotique, avec Maria Koskinopoulou

Maria Koskinopoulou, maître de conférences en robotique et vision par ordinateur à l'université Heriot-Watt (Édimbourg), était l'invitée du 159e épisode du podcast Robot Talk animé par Claire Asher. Co-directrice de l'ARM²Lab (Autonomous Robotic Manipulation and Multi-Agent Systems Lab) au sein du National Robotarium britannique, aux côtés d'Ignacio Carlucho, elle y présente ses travaux sur la manipulation robotique autonome appliquée à la chirurgie, à l'industrie manufacturière et à des domaines émergents comme la robotique sous-marine et le tri de déchets. Ses projets sont financés par le UKRI (UK Research and Innovation) et des programmes européens, sans que des montants ou des échéances précises ne soient communiqués dans cet épisode. L'intérêt de ces travaux réside dans la convergence de plusieurs verrous technologiques : perception visuelle embarquée, interaction homme-robot, et apprentissage automatique appliqué à des environnements non structurés. La robotique chirurgicale et le tri autonome de déchets représentent deux cas d'usage où le gap sim-to-real reste un obstacle majeur, et où les approches multi-agents peuvent offrir une redondance opérationnelle pertinente pour les intégrateurs industriels. Le National Robotarium, inauguré en 2022 à Édimbourg avec un financement de 22,4 millions de livres sterling du gouvernement écossais et de Heriot-Watt University, positionne le Royaume-Uni comme acteur de premier plan en robotique appliquée post-Brexit. L'ARM²Lab s'inscrit dans un écosystème concurrentiel où des laboratoires comme le Dynamic Robot Systems Group d'Oxford ou le LIRMM en France travaillent sur des problématiques similaires. Cet épisode reste une présentation de recherche académique en cours, sans annonce de produit ni de déploiement commercial.

UELes travaux de l'ARM²Lab bénéficient de financements de programmes européens et s'inscrivent dans un écosystème de recherche en manipulation autonome que partagent des laboratoires français comme le LIRMM, sans déploiement commercial ni impact direct sur le marché européen.

RecherchePaper
1 source
Robot Talk épisode 163 : des robots qui aident les personnes, avec Aaron Edsinger
3Robohub 

Robot Talk épisode 163 : des robots qui aident les personnes, avec Aaron Edsinger

Dans l'épisode 163 du podcast Robot Talk, l'animatrice Claire s'est entretenue avec Aaron Edsinger, PDG et cofondateur de Hello Robot, au sujet du robot Stretch conçu pour aider les personnes à mobilité réduite à vivre de façon plus autonome. Edsinger a fondé quatre entreprises centrées sur les robots collaboratifs destinés aux marchés grand public, industriel, de la santé et de la recherche. Avant Hello Robot, il a occupé le poste de directeur robotique chez Google, où il a piloté le développement commercial, produit et technique de deux investissements robotiques majeurs du groupe et contribué à définir sa stratégie robotique globale. L'échange, diffusé sous forme d'entretien plutôt que de démonstration produit, ne comporte pas d'annonce de déploiement, de prix ou de spécifications techniques nouvelles pour Stretch. Cet épisode illustre un positionnement distinct de la course humanoïde qui domine l'actualité robotique, avec des acteurs comme Figure ou Tesla misant sur des machines bipèdes polyvalentes pour l'industrie. Hello Robot cible un usage plus circonscrit mais à besoin social avéré, l'assistance à domicile pour les personnes en perte de mobilité, un segment porté par le vieillissement démographique et la pénurie d'aidants. Pour les intégrateurs et décideurs du secteur santé, ce format d'échange rappelle que la robotique assistive avance aussi par la pédagogie et l'adoption progressive, plutôt que par des vidéos spectaculaires dont la portée réelle reste difficile à évaluer. Le parcours d'Edsinger, entre startups robotiques successives et responsabilités stratégiques chez Google, situe Hello Robot dans la lignée des tentatives de faire sortir la manipulation robotique des laboratoires vers des usages domestiques concrets. Robot Talk, podcast consacré aux voix de la recherche et de l'industrie robotiques, ne détaille pas ici de calendrier de déploiement ni de nouveaux partenariats pour Stretch, l'épisode restant centré sur la vision et le parcours de son invité plutôt que sur une annonce produit.

Societe/EthiqueActu
1 source
Ce que trois jours de construction d'un robot m'ont appris
4Robohub 

Ce que trois jours de construction d'un robot m'ont appris

Du 25 au 27 août, l'Institute for Safe Autonomy de l'université de York (Royaume-Uni) a accueilli le MicroMaze Robot Hackathon, organisé dans le cadre du programme UK RAS STEPS. Ce programme s'adresse aux Research Technical Professionals, les ingénieurs et techniciens qui font tourner les infrastructures et les logiciels de la recherche académique. Le défi consistait à construire un petit robot autonome, puis à lui faire franchir des labyrinthes de difficulté croissante. Une participante, qui en fait le récit dans un billet de blog, formait une équipe avec deux collègues, Emily et Joolz. En trois jours, le trio est parti d'une boîte de composants et d'un châssis découpé au laser pour arriver à un robot capable de traverser un labyrinthe. La plateforme associait capteurs, moteurs et carte Raspberry Pi Pico W programmée en MicroPython. L'événement était organisé par Rob Woolley. Le texte ne donne ni classement, ni temps de parcours, ni nombre d'équipes, ni budget matériel. C'est un témoignage personnel, pas un compte rendu de compétition. Il n'y a ici aucune avancée technologique, et il serait trompeur d'en présenter une. L'intérêt est ailleurs. L'autrice décrit la boucle classique du développement robotique : intégrer capteurs et actionneurs, déboguer, essuyer des essais ratés, puis se demander pourquoi le robot fait autre chose que ce qui était prévu. À l'échelle d'un micro-robot, on retrouve l'écart entre le comportement attendu et le comportement réel qui pèse sur toute la robotique, des humanoïdes aux AMR d'entrepôt. Pour un décideur ou un intégrateur, le signal concerne surtout les compétences. Les Research Technical Professionals sont ceux qui déploient et maintiennent les robots dans les laboratoires. Un format court, sur matériel grand public et en langage accessible, leur permet de gagner en pratique matérielle et de se constituer un réseau. L'autrice dit d'ailleurs en retenir avant tout les amitiés nouées, ce qui rappelle que ces événements servent d'abord à créer des communautés. Le contexte est celui d'un écosystème académique britannique qui structure le métier de technicien de recherche en robotique et systèmes autonomes. Le choix du lieu est cohérent : l'Institute for Safe Autonomy de York travaille sur la sûreté des systèmes autonomes, une question centrale pour tout déploiement industriel à grande échelle. Le labyrinthe est un exercice ancien de la robotique, popularisé par les concours de type micromouse. C'est un banc d'essai pédagogique commode, car il impose de percevoir, de décider et d'agir sans intervention humaine. Aucun acteur français ou européen n'est cité, et aucune suite formelle n'est annoncée. Les participants évoquent seulement l'envie de se revoir. Reste à voir si le programme UK RAS STEPS reconduira ce format, mais rien dans le récit ne permet de l'affirmer.

AutreOpinion
1 source