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Google s'associe à un géant japonais de la robotique pour développer les robots d'usine autonomes de prochaine génération
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Google s'associe à un géant japonais de la robotique pour développer les robots d'usine autonomes de prochaine génération

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Google et FANUC America Corporation ont annoncé un partenariat stratégique visant à intégrer les technologies d'intelligence artificielle de Google dans les systèmes de robotique industrielle du géant japonais, dont les robots équipent déjà des milliers de sites de production dans le monde. L'accord, dont les termes financiers n'ont pas été divulgués, vise à accélérer le déploiement de robots dits à "Physical AI" capables de percevoir leur environnement via des capteurs, de prendre des décisions autonomes et d'exécuter des tâches variables sans reprogrammation manuelle. FANUC a également annoncé une intégration élargie entre sa plateforme de simulation ROBOGUIDE et le framework Isaac Sim de NVIDIA, consolidant ainsi un écosystème de développement robotique centré sur la simulation avant déploiement. La gamme concernée couvre des robots de 3 kg de charge utile jusqu'à 2,3 tonnes, ce qui positionne ce Physical AI sur l'ensemble du spectre industriel. FANUC indique avoir déjà expédié plus de 1 000 robots pour des applications Physical AI depuis la présentation de sa plateforme lors de l'International Robot Exhibition (IREX) de Tokyo en décembre 2025.

Ce partenariat est structurellement significatif pour plusieurs raisons. Le groupe Intrinsic de Google est l'un des contributeurs majeurs au Robot Operating System (ROS), plateforme open-source de contrôle robotique que FANUC supporte déjà nativement, aux côtés d'interfaces Python et de communications haute vitesse pour le contrôle externe. L'alignement technique entre les deux acteurs est donc réel, pas seulement commercial. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, cela signifie concrètement que des capacités d'adaptation à la variabilité de production, jusqu'ici réservées aux environnements de R&D ou aux démos contrôlées, commencent à migrer vers des lignes de production en conditions réelles. Les 1 000 unités expédiées constituent un premier signal de passage à l'échelle, même si ce chiffre reste modeste au regard du parc robotique mondial, estimé à plusieurs millions d'unités en service. La distinction entre "expédié" et "déployé en production continue" mérite d'être gardée en tête.

FANUC, fondée en 1956 et filiale de FANUC Corporation (Japon), est l'un des quatre grands fabricants mondiaux de robots industriels avec ABB, KUKA et Yaskawa Motoman. L'entreprise a historiquement misé sur la fiabilité et la précision répétable plutôt que sur l'adaptabilité, ce virage vers le Physical AI représente donc une évolution de positionnement notable. Sur le terrain concurrentiel, Boston Dynamics (via Hyundai), Figure AI avec son robot 03, et Tesla avec Optimus poursuivent des trajectoires humanoïdes, tandis que des acteurs comme Machina Labs ou Covariant ciblent l'adaptation cognitive en environnement industriel conventionnel. En Europe, Wandercraft et Enchanted Tools restent positionnés sur des niches spécifiques. Les prochaines étapes pour FANUC et Google ne sont pas encore précisées publiquement, mais la montée en cadence des déploiements en Amérique du Nord semble être l'axe prioritaire annoncé par Mike Cicco, président et CEO de FANUC America.

Impact France/UE

Les concurrents européens de FANUC (ABB, KUKA) subissent une pression accrue pour intégrer des capacités Physical AI comparables sur leurs plateformes industrielles, sous peine de perdre des parts de marché EU face à cet écosystème Google-FANUC-NVIDIA.

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FANUC Corp. a annoncé cette semaine un partenariat stratégique avec Google visant à accélérer le déploiement de l'IA physique dans ses robots industriels. L'initiative s'appuie sur les technologies d'intelligence artificielle de Google, notamment les grands modèles de langage (LLM), pour doter les robots FANUC de capacités de perception environnementale, de prise de décision autonome et d'exécution adaptative. Mike Cicco, président et CEO de FANUC America, a résumé l'enjeu sans détour : "Les fabricants ne se demandent plus s'ils doivent utiliser l'IA, mais comment l'appliquer là où ça compte le plus, soit sur le sol de l'usine." Depuis la présentation de son système d'IA physique à l'IREX de Tokyo en décembre 2025, FANUC affirme avoir déjà expédié plus de 1 000 robots pour des applications liées à l'IA physique, une donnée qui distingue ce partenariat d'une simple annonce commerciale. La gamme concernée s'étend des petits bras avec une charge utile de 3 kg jusqu'aux robots industriels lourds supportant 2 300 kg, ainsi que la série collaborative CRX. Sur le plan technique, la compatibilité de FANUC avec le standard ROS (Robot Operating System) via des pilotes open-source constitue le socle de l'intégration. La société prend en charge le langage Python pour le développement IA, des interfaces de communication haute vitesse pour le contrôle externe, et des passerelles vers les automates programmables (PLC), ce qui facilite l'insertion dans des lignes de production existantes sans refonte d'architecture. En parallèle, FANUC annonce un resserrement de l'intégration entre son logiciel de simulation ROBOGUIDE et le framework NVIDIA Isaac Sim, un signal fort vers le sim-to-real, l'un des verrous techniques majeurs de la robotique adaptative. Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, ce positionnement signifie que les outils IA grand public deviennent directement utilisables sur des cellules robotisées certifiées production, ce qui réduit significativement la distance entre prototype et déploiement réel. FANUC, fondée au Japon et dont la filiale américaine est basée à Rochester Hills, Michigan, est l'un des leaders mondiaux du contrôle numérique (CNC) et de la robotique industrielle, avec des implantations sur tout le continent américain. Google s'implique dans la robotique principalement via Intrinsic, son unité dédiée à l'IA robotique et l'un des contributeurs majeurs à l'écosystème ROS. Ce partenariat positionne les deux acteurs dans une course qui s'intensifie entre les fournisseurs de robots industriels traditionnels (ABB, KUKA, Yaskawa) et les nouveaux entrants humanoïdes comme Figure ou Agility Robotics, qui misent eux aussi sur des LLM pour la flexibilité d'exécution. FANUC, fort de 1 000 unités déjà expédiées, cherche à démontrer que l'IA physique n'est plus un sujet de R&D mais une réalité commerciale intégrable à grande échelle. Les prochaines démonstrations sont attendues au Robotics Summit & Expo de Boston dans les prochains jours.

UEPression concurrentielle directe sur ABB et KUKA face à un déploiement LLM-robotique industrielle désormais à échelle commerciale chez FANUC (1 000 unités expédiées), accélérant la course à l'IA physique dans l'industrie manufacturière européenne.

IndustrielOpinion
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NVIDIA et Doosan Group s'associent pour développer l'IA physique et les infrastructures d'usines IA
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NVIDIA et Doosan Group s'associent pour développer l'IA physique et les infrastructures d'usines IA

NVIDIA et le conglomérat sud-coréen Doosan Group ont annoncé en juin 2026 un élargissement de leur collaboration couvrant quatre entités du groupe : Doosan Robotics, Doosan Bobcat, Doosan Enerbility et Doosan Corporation Electro-Materials BG. Côté robotique, Doosan Robotics intègre la pile physique AI de NVIDIA, dont Isaac Sim et Isaac Lab pour la simulation, les modèles de fondation Cosmos pour la génération de monde physique, le moteur de physique open source Newton, et le SoC embarqué Jetson Thor. L'objectif est de faire évoluer leur plateforme "Agentic Robot OS" -- présentée comme une couche logicielle unifiant perception, raisonnement, simulation, apprentissage et inférence on-device -- pour des tâches industrielles concrètes comme la dépalettisation et le ponçage, ainsi que pour de nouveaux facteurs de forme incluant des bras doubles et des plateformes humanoïdes. Doosan Bobcat, spécialisé dans les engins compacts (construction, agriculture, manutention), entend de son côté exploiter les mêmes technologies pour développer des world models spécialisés. Enfin, Doosan Enerbility explore l'alimentation des AI factories NVIDIA via turbines à gaz, vapeur, réacteurs modulaires de petite taille (SMR) et piles à combustible hydrogène, pendant que Doosan Electro-Materials fournit des copper clad laminates (CCL) haute performance pour les PCB des accélérateurs et serveurs IA compatibles NVIDIA MGX. Il faut lire cette annonce pour ce qu'elle est : un accord de collaboration, pas un déploiement. Aucun chiffre de production, de cycle time, ni de volume shipment n'est communiqué. Cela dit, la structure de l'accord est stratégiquement cohérente. Doosan couvre plusieurs couches de la chaîne de valeur de l'infrastructure IA simultanément : hardware embarqué (Jetson Thor sur cobots), logiciel de simulation (Isaac Lab), matériaux de base pour data centers (CCL), et production d'énergie pour alimenter ces mêmes data centers. Pour les intégrateurs industriels, le signal le plus concret est le passage revendiqué de Doosan Robotics d'un fournisseur de bras articulés vers une entreprise "AI-first full-stack" -- une ambition que partagent Universal Robots, Fanuc et Yaskawa, mais que peu ont encore matérialisée à l'échelle. L'intégration sim-to-real via Cosmos et Newton suggère une volonté de réduire le demo-to-reality gap qui plombe encore de nombreuses démonstrations de manipulation complexe. Doosan Group, fondé en Corée du Sud en 1896 et désormais actif dans l'énergie, l'industrie lourde et la robotique, a acquis Bobcat en 2007 et structuré Doosan Robotics en unité autonome cotée en 2023. Sur le terrain de la robotique collaborative, ses concurrents directs incluent Universal Robots (acquis par Teradyne), FANUC, ABB et Techman Robot, tous en train d'intégrer des couches IA similaires. Sur le segment humanoïde, auquel Doosan fait désormais référence explicitement, la concurrence est plus intense encore : Figure (qui déploie chez BMW), Agility Robotics (Amazon), 1X, Apptronik et Tesla Optimus avancent tous sur des timelines industrielles. NVIDIA, de son côté, capitalise sur cette annonce pour consolider son positionnement de "système d'exploitation de la robotique physique", après des accords similaires avec Boston Dynamics, Foxconn et Intrinsic (Alphabet). Les prochaines étapes mentionnées restent vagues : des cas d'usage de référence sont "en cours de développement", sans date ni client annoncés.

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GE Vernova acquiert Robotech Automation pour développer son intégration robotique
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GE Vernova acquiert Robotech Automation pour développer son intégration robotique

GE Vernova, géant de l'énergie issu du démantèlement de General Electric en 2024 et dont le siège est à Cambridge (Massachusetts), a annoncé hier la signature d'un accord d'acquisition de Robotech Automation, intégrateur spécialisé basé à Longueuil, au Québec, près de Montréal. La société cible emploie environ 35 personnes et est cofondée par Carl Thibault et Francis Bourbonnais. Les deux entreprises collaboraient déjà sur des projets actifs au sein de la chaîne d'approvisionnement de GE Vernova, notamment dans ses usines de Schenectady (New York) et Charleroi (Pennsylvanie). L'opération, dont les termes financiers n'ont pas été divulgués, devrait être finalisée début du troisième trimestre 2026. Les équipes de Robotech seront intégrées à l'Advanced Research Center (ARC) de GE Vernova, avec pour mission de déployer des systèmes robotiques à travers l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement du groupe, sur les axes sécurité, qualité, délai et coût. Cette acquisition illustre une tendance structurelle dans l'industrie lourde : les grands donneurs d'ordre cessent de sous-traiter l'intégration robotique pour l'internaliser. En absorbant un intégrateur de 35 personnes plutôt qu'en signant un simple contrat de services, GE Vernova sécurise une compétence rare, celle de la conception propriétaire et du déploiement terrain à grande échelle, dans un contexte où la disponibilité d'ingénieurs expérimentés en automatisation industrielle est un goulot d'étranglement réel. Le PDG Scott Strazik a explicitement mentionné l'objectif de bâtir une "capacité de déploiement robotique de classe mondiale" en interne, signal clair que le groupe n'entend plus dépendre de partenaires extérieurs pour ses programmes d'automatisation. Pour les intégrateurs indépendants du secteur énergétique, ce mouvement pose une question directe sur leur positionnement face à des grands comptes qui deviennent progressivement leurs propres concurrents en intégration. GE Vernova opère dans les segments production d'énergie, électrification et éolien depuis sa scission de General Electric en 2024, avec environ 85 000 employés dans une centaine de pays. Au Canada, sa présence remonte à plus de 130 ans, avec plus de 2 400 employés répartis sur six sites, dont le projet de premier petit réacteur modulaire (SMR) du monde occidental développé avec Ontario Power Generation à Toronto. En janvier 2026, le groupe avait annoncé un investissement de près de 600 millions de dollars dans ses usines américaines sur deux ans, avec la création de plus de 1 500 emplois. L'acquisition de Robotech s'inscrit dans cette dynamique d'expansion industrielle et illustre l'émergence de l'écosystème québécois de robotique comme vivier d'acquisition pour les industriels nord-américains. La prochaine étape sera de vérifier si le déploiement dans les usines existantes donne lieu à des résultats mesurables publiés, les annonces de ce type restant souvent sans métriques de suivi.

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Raymond s'associe à Third Wave Automation pour déployer l'IA physique dans ses flottes de chariots élévateurs
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Raymond s'associe à Third Wave Automation pour déployer l'IA physique dans ses flottes de chariots élévateurs

Third Wave Automation et The Raymond Corporation, filiale de Toyota Material Handling North America, ont annoncé en juin 2026 une collaboration technologique visant à déployer des capacités d'automatisation physique pilotées par IA sur une sélection de chariots élévateurs Raymond automatisés. L'accord s'appuie sur cinq ans de développement conjoint et d'apprentissage opérationnel entamés dès 2021, période durant laquelle Toyota Ventures avait pris une participation au capital de Third Wave Automation. Le communiqué parle de "physical AI", expression marketing désignant ici des systèmes de perception et de navigation autonome embarqués directement sur les engins de manutention, sans préciser de métriques de performance (vitesse, payload, taux d'erreur) ni de volumes de déploiement planifiés. L'accord signale une évolution notable dans la commercialisation de la robotique de manutention : plutôt que de proposer des flottes autonomes en remplacement complet, Third Wave Automation opte pour une approche de retrofit ou d'intégration progressive sur des chariots existants d'un équipementier établi. Pour les décideurs logistiques et les intégrateurs, cela réduit le risque de transition en s'appuyant sur l'infrastructure matérielle Raymond déjà certifiée et déployée dans des milliers d'entrepôts. La question reste ouverte sur le sim-to-real gap : aucun chiffre de fiabilité en conditions industrielles réelles n'a été communiqué, ce qui invite à traiter cette annonce comme un engagement partenarial plutôt qu'un produit en production à grande échelle. Third Wave Automation s'est construit depuis sa fondation sur une philosophie dite de "Collaborative Autonomy", combinant téléopération humaine et navigation autonome pour gérer les cas limites que les systèmes purement automatiques peinent encore à résoudre. Raymond, dont le réseau couvre l'Amérique du Nord avec des flottes utilisées dans la distribution, l'alimentation et la fabrication, représente un point d'entrée considérable en termes d'accès marché. Sur ce segment, les concurrents directs incluent Seegrid (chariots autonomes, acquis par Zebra Technologies), Hyster-Yale avec son partenariat Nuvera, ainsi que des acteurs comme Locus Robotics ou Fetch Robotics côté AMR. Aucune timeline de déploiement commercial ni annonce de pilotes clients n'accompagne l'annonce.

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