Saisir plutôt que simplement rouler : pourquoi Bear Robotics reprend la start-up britannique Kinisi

Le 22 juin, Bear Robotics a signé un contrat définitif de reprise de la start-up britannique Kinisi Robotics. La clôture doit intervenir dans les jours à venir, les deux parties gardent le silence sur le prix d'achat. Derrière ce court communiqué se cache un pari sur ce que les robots doivent vraiment savoir faire dans les années à venir.

Bear Robotics, on la connaît surtout de la gastronomie. L'entreprise californienne fabrique ces robots de service roulants qui apportent des assiettes aux tables dans les restaurants ou transportent des serviettes dans les chambres d'hôtels. Depuis sa fondation en 2017, l'entreprise a livré, selon ses propres déclarations, plus de 16'000 de ces machines. S'y ajoutent des nettoyeurs de sol et un cloud qui coordonne des flottes entières. Les appareils trouvent leur chemin dans des espaces pleins et en constante évolution, sans suivre des rails fixes. Mais une chose, ils ne peuvent pas la faire : saisir.

C'est précisément là que se situe le véritable défi de l'industrie. La navigation est largement considérée comme résolue, la saisie ne l'est pas. Reconnaître un objet, le saisir correctement et le reposer sans rien écraser ni laisser tomber est pour une machine beaucoup plus difficile que de rouler d'un endroit à un autre. « L'IA de manipulation est la couche qui amène nos robots du simple transport à l'exécution réelle du travail devant eux », explique John Ha, fondateur et PDG de Bear. La plupart des entreprises tentent juste de passer du projet pilote au produit fini. Bear est déjà à ce stade et élargit désormais une flotte en exploitation pour la rendre entièrement automatisée.

Ce que Kinisi apporte, c'est cette couche manquante. L'équipe de Bristol développe le KR1, un robot sur roues avec un haut du corps anthropomorphe, conçu pour le picking, le tri et le réarrangement d'objets dans l'industrie, la logistique et l'hôtellerie. L'histoire passée est piquante : Kinisi s'est dès le départ appuyée sur la pile de navigation de Bear, c'est-à-dire sur la même technologie qui propulse la flotte de service. Et le fondateur de l'entreprise Brennand Pierce était autrefois cofondateur de Bear. Avec la reprise, il revient en tant que Chief Robotics Officer et poursuit le site de Bristol, qui servira à l'avenir de centre de développement européen pour Bear.

Techniquement, le détail le plus intéressant se trouve ailleurs que dans le robot lui-même. Kinisi a développé un gant peu coûteux et indépendant du fabricant avec lequel une personne peut simplement simuler et enregistrer immédiatement un mouvement de saisie. De cette façon, on peut collecter du matériel d'entraînement sans qu'il faut du temps de robot coûteux. Combinées aux données que la flotte de Bear produit quotidiennement sur des milliers de sites, les modèles d'IA devraient s'entraîner beaucoup plus rapidement qu'une seule entreprise ne pourrait jamais le faire.

Pour un public suisse, cette affaire est révélatrice pour deux raisons. D'une part, les robots de service, qui circulent déjà dans les restaurants, hôpitaux et entrepôts de notre pays, se rapprochent d'une véritable capacité généraliste. Le même appareil pourrait bientôt non seulement livrer, mais aussi charger et décharger. D'autre part, l'accord montre avec quelle rapidité la scène encore jeune des humanoïdes se consolide. Plutôt que chacun construise son propre robot de zéro, les fournisseurs établis achètent stratégiquement les composants qui leur manquent. Celui qui possède une flotte fonctionnelle, des clients payants et une chaîne d'approvisionnement n'a plus besoin de recommencer la difficile recherche en matière de manipulation à zéro.

La question de savoir si le serveur roulant deviendra un assistant universel se décide désormais sur la façon dont la saisie et la navigation peuvent être intégrées de manière fluide sur une seule plateforme. Jusqu'à la clôture, les deux entreprises continueront à travailler séparément, les projets pilotes existants se poursuivront sans changement. Ensuite, le véritable travail commence.

Remarque d'intérêt propre : cet article a été rédigé avec l'aide de l'intelligence artificielle et examiné de manière éditoriale. L'image d'article est une image symbolique générée par l'IA et non une photo de presse.