Un bras robotique façon pieuvre pense avec ses ventouses pour explorer les fonds marins

L'Europe développe un bras robotique capable de voir, toucher et manipuler des échantillons pour les missions lunaires

L'Agence spatiale européenne (ESA) et l'entreprise aérospatiale italienne Leonardo finalisent l'intégration du Sample Transfer Arm (STA), un bras robotique de 2,4 mètres d'extension doté de sept degrés de liberté, actuellement assemblé dans les installations de Leonardo à Nerviano, près de Milan. Conçu à l'origine pour le programme Mars Sample Return conjoint NASA-ESA, le STA devait transférer les échantillons martiens collectés par le rover Perseverance en vue de leur retour sur Terre. L'avenir incertain de cette mission a conduit l'ESA à repositionner la technologie vers des applications lunaires et d'exploration plus larges. Le bras embarque des caméras, des capteurs de force et de couple en trois dimensions, des codeurs de position dans chaque articulation, et une unité électronique autonome faisant office de centre de contrôle. Sa pince en bout de bras offre une précision au millimètre. Les équipes entrent maintenant dans la phase de tests en environnement spatial simulé, prévue dans les prochaines semaines. Ce bras illustre concrètement la montée en maturité des systèmes robotiques à perception multimodale pour l'espace : la combinaison vision embarquée, retour haptique (capteur force-couple 6 axes) et contrôle de position en boucle fermée permet une manipulation semi-autonome sans intervention humaine en temps réel, ce qui est critique pour des missions où la latence de communication rend le télé-opérage direct impraticable. Pour les décideurs du secteur spatial institutionnel, le STA représente un démonstrateur crédible d'un bras polyvalent qui pourrait supporter aussi bien la collecte d'échantillons géologiques que l'assistance aux astronautes lors de séjours prolongés sur la Lune. La question du passage du laboratoire à un déploiement opérationnel reste ouverte : aucune mission concrète avec timeline précise n'est annoncée à ce stade, et les tests en cours à Nerviano devront valider les performances avant toute intégration sur un engin spatial réel. Le STA s'inscrit dans une dynamique européenne de consolidation des compétences robotiques spatiales face à une concurrence américaine (NASA, JPL) et émergente (Chine, CNSA). Le consortium industriel qui porte le projet reflète la géographie habituelle de l'industrie spatiale européenne : Leonardo en chef de file, GMV et AVS (Espagne) pour les logiciels et systèmes, Maxon (Suisse) pour les actionneurs de précision, 3DPlus (France) pour l'électronique résistante aux radiations, et COMOTI (Roumanie), avec des fournisseurs danois, grecs et allemands. La présence de 3DPlus, spécialiste français des composants électroniques durcis pour l'espace, mérite d'être notée dans ce contexte de souveraineté technologique. La prochaine étape critique sera la validation en conditions simulées de lancement et d'atterrissage, les mécanismes structurels du bras devant absorber les charges dynamiques sans dégrader la précision de positionnement acquise au sol.

L'Allemagne prévoit des bras robotiques pour récupérer 126 000 fûts de déchets nucléaires dans une mine de sel

La société d'ingénierie allemande Bilfinger et l'institut de recherche Fraunhofer IOSB développent conjointement un système téléopéré pour extraire environ 126 000 fûts de déchets radioactifs de la mine de Asse II, dans le nord de l'Allemagne. Commandé par la BGE (Bundesgesellschaft für Endlagerung, l'entreprise fédérale chargée de la gestion des déchets radioactifs), le projet affronte des conditions extrêmes : chambres situées à plusieurs centaines de mètres de profondeur, conteneurs corrodés par des décennies d'exposition au sel et à l'humidité, fûts empilés, éparpillés ou partiellement ensevelis. Bilfinger conçoit un excavateur d'essai multifonction équipé de pinces, couteaux et godets, capable de manipuler des fûts potentiellement fuyards sans provoquer de contamination supplémentaire, dans un environnement salin à visibilité réduite. Fraunhofer IOSB, fort de son programme ROBDEKON dédié à la robotique en milieu dangereux, pilote la couche autonome : fusion de capteurs, perception 3D temps réel et cinématique inverse permettent à l'opérateur de désigner une cible pendant que le système calcule automatiquement le trajet optimal. Les tâches répétitives, comme le transfert des fûts dans des conteneurs de transport, seront également automatisées pour réduire la charge opérateur. L'intérêt du projet dépasse la seule mine d'Asse. La combinaison de téléopération robuste, de jumeau numérique et d'un environnement de test répliquant les conditions souterraines constitue une approche méthodologique directement transposable à d'autres chantiers de remédiation nucléaire. Le digital twin permet de simuler mouvements, charges et contraintes environnementales avant tout déploiement physique, limitant les risques de défaillance en conditions réelles. Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, la valeur réside dans l'architecture : une salle de contrôle distante couplée à des systèmes d'assistance avancés compense l'impossibilité d'intervention humaine directe dans les zones les plus irradiées. Il convient toutefois de préciser que le projet reste en phase de développement et de test, sans date de déploiement opérationnel communiquée. La mine d'Asse II est un cas d'école du risque nucléaire à long terme : ancienne mine de sel reconvertie en site expérimental de stockage entre 1967 et 1978, elle a révélé ses fragilités structurelles lorsque des infiltrations d'eau ont commencé à menacer l'intégrité des conteneurs. La BGE, chargée de la remédiation depuis, a fait de leur extraction une priorité nationale. Le binôme Bilfinger-Fraunhofer IOSB opère sur un marché de niche où peu d'acteurs disposent de la double compétence en ingénierie lourde et robotique avancée, aucun concurrent direct n'étant identifié sur ce segment spécifique. Les technologies développées, notamment pour la téléopération en espace confiné et la validation par simulation, présentent un intérêt direct pour des sites comparables : Hanford aux États-Unis ou d'autres installations héritées de la Guerre froide posent des défis structurellement similaires en matière de remédiation nucléaire.

QDTraj : exploration de primitives de trajectoires variées pour la manipulation robotique d'objets articulés

Des chercheurs de l'ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique, Sorbonne Université/CNRS) publient sur arXiv en avril 2026 une méthode baptisée QDTraj, destinée à générer automatiquement des primitives de trajectoires diversifiées pour la manipulation d'objets articulés par des robots domestiques. L'approche repose sur des algorithmes Quality-Diversity (QD) couplés à une exploration par récompense sparse. Évaluée sur 30 articulations du dataset PartNetMobility, QDTraj produit en moyenne 704 trajectoires distinctes par tâche, contre un ratio au moins 5 fois inférieur pour les méthodes concurrentes testées sur des tâches d'activation de charnières (hinge) et de glissières (slider). La méthode a été validée d'abord en simulation, puis déployée en conditions réelles sur robot physique. Le code est rendu public sur le site de l'ISIR. La diversité des trajectoires n'est pas un détail académique : en environnement réel, un robot qui ne dispose que d'une seule séquence motrice pour ouvrir un tiroir échoue dès que cette trajectoire est bloquée par un obstacle ou une contrainte dynamique imprévue. QDTraj adresse directement ce verrou en dotant le robot d'un répertoire de solutions alternatives sélectionnables au runtime selon les contraintes du moment. La validation sim-to-real apporte un crédit concret à l'approche, au-delà de la démonstration en simulation. L'utilisation des algorithmes QD, issus de la robotique évolutionnaire (famille MAP-Elites), est un signe de maturité méthodologique : ces approches explorent des espaces de solutions larges sans converger prématurément vers un optimum local, contrairement aux méthodes par gradient classiques. L'ISIR est l'un des laboratoires de référence en robotique française, avec une longue tradition en planification de mouvement et manipulation dextre. Ce travail s'inscrit dans un contexte où les approches dominantes, imitation learning ou reinforcement learning standard, produisent généralement des politiques à trajectoire unique, fragiles hors distribution. Les modèles VLA (Vision-Language-Action), très suivis en 2025-2026 chez Physical Intelligence (pi0), Google DeepMind ou Boston Dynamics, abordent le problème différemment en conditionnant les actions sur le langage, sans garantir la diversité bas niveau que QDTraj cible explicitement. La méthode se positionne donc comme une couche de planification complémentaire, en amont des politiques haut niveau. Les extensions naturelles concerneraient les objets déformables et l'intégration dans des architectures de contrôle hiérarchique pour robots manipulateurs polyvalents.

💬 Un robot qui n'a qu'une seule trajectoire pour ouvrir un tiroir, c'est un robot qui échoue dès qu'un obstacle se met en travers. QDTraj répond à ça en générant 700+ alternatives exploitables au runtime, avec des algorithmes QD qui explorent des espaces de solutions larges sans converger trop vite vers un optimum unique (contrairement au RL classique). Reste à voir comment ça s'articule avec des VLA au-dessus, mais comme brique de planification bas niveau, c'est du concret qui sort de l'ISIR.

Festo présente une pince robotique à base d'IA pour la manipulation de produits variés

Festo, l'équipementier allemand spécialisé en automatisation industrielle, a annoncé le lancement de GripperAI, un logiciel universel basé sur l'intelligence artificielle destiné à piloter des préhenseurs robotiques dans des environnements multi-produits. La solution cible un problème récurrent sur les lignes de production mixtes : lorsqu'une cellule robotisée doit saisir des produits de formes et de tailles variables, l'approche traditionnelle impose une reprogrammation manuelle, une intégration applicative spécifique et le recours à des systèmes de vision 3D coûteux. GripperAI se positionne comme une couche logicielle capable d'absorber cette variabilité sans redéveloppement à chaque référence. L'enjeu industriel est direct : le coût et la durée d'intégration sont aujourd'hui l'un des principaux freins au déploiement de cellules robotisées dans les environnements à forte diversité de SKU, logistique, agroalimentaire, manufacturier léger. Si GripperAI tient sa promesse de réduire la dépendance aux caméras 3D dédiées et à la programmation cas par cas, il pourrait abaisser significativement le seuil d'entrée pour les intégrateurs. Il convient de noter que Festo ne publie pas encore de métriques de cycle ou de taux de succès de préhension dans le communiqué disponible, ce qui rend toute évaluation de performance prématurée à ce stade. Festo est historiquement connu pour ses actionneurs pneumatiques et ses solutions bioinspirées (BionicCobot, Bionic Flying Fox), mais s'oriente depuis plusieurs années vers des briques logicielles pour robot-as-a-service. Sur ce segment des préhenseurs universels pilotés par IA, la concurrence est déjà positionnée : Robai, Righthand Robotics (racheté par BD), ainsi que des solutions vision-first comme Osaro ou CapSen Robotics. La prochaine étape pour Festo sera de démontrer GripperAI sur des configurations réelles en production, avec des données de performance publiées et des références clients vérifiables.