Les 16 et 17 septembre 2026, la Cité Internationale de Lyon accueille la 12ᵉ édition du SIDO, rendez-vous européen de la convergence technologique : IoT, Edge Computing, IA, jumeaux numériques et la robotique. Cette année, le salon consacre en particulier l'essor d'une robotique augmentée par l'IA spatiale et physique, avec des systèmes capables de percevoir, comprendre et agir de façon toujours plus autonome.
Un terrain de jeu qui recoupe directement les travaux de b<>com sur le *projet robotique*, une plateforme de recherche collaborative dédiée aux robots intelligents et autonomes, pensée pour s'adapter à des environnements opérationnels aussi variés qu'un entrepôt saturé, une parcelle agricole ou un terrain d'opération défense brouillé. Marianne Laurent, Directrice du Développement, et Jérôme Royan, Directeur Scientifique, présentent ce projet et reviennent sur les verrous technologiques qu'il cherche à lever.
Qu'est-ce que le *projet robotique* ?
Marianne Laurent : "Le *projet robotique* est une plateforme de recherche collaborative qui réunit industriels et fournisseurs de technologies pour rendre les robots mobiles réellement autonomes en conditions réelles, au-delà du laboratoire. Beaucoup de robots fonctionnent bien tant que l'environnement est stable et balisé. Dès qu'on en sort, un entrepôt qui se réorganise, une usine où circulent des opérateurs, un terrain agricole aux conditions changeantes, un site où les signaux sont brouillés, l'autonomie s'effondre. Le projet part de cette contrainte : donner au robot les moyens de se localiser, décider et coopérer sans dépendre de l'infrastructure.
Cette plateforme s'articule autour de quatre axes : la perception et l'intelligence spatiale (Spatial AI), la décision par IA embarquée sur matériel contraint, et la connectivité privée 5G/6G pour piloter des flottes, et la collaboration sûre entre robots et humains."
Comment un robot autonome perçoit, comprend et agit dans son environnement ?
Jérôme Royan : "Un robot autonome doit répondre en permanence à trois questions : où suis-je, qu'est-ce qui m'entoure, comment Agir. C'est ce qu'on regroupe sous le terme de Spatial AI.
Se localiser sans GPS fiable, en intérieur ou en environnement brouillé, repose sur le SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) : le robot construit une carte de son environnement au fur et à mesure qu'il avance, et s'y positionne en même temps. Un peu comme une personne qui découvre un bâtiment inconnu avec une lampe torche, mémorise ce qu'elle voit et corrige sa position en reconnaissant un repère déjà croisé.
Comprendre ce qui l'entoure relève ensuite de la reconstruction 3D et de la reconnaissance d'objets : le robot associe du sens à ce qu'il voit, ceci est une palette, ceci est un opérateur, pour passer d'un robot qui évite des obstacles à un robot qui comprend une situation.
Le verrou scientifique, c'est de faire tenir tout cela sur un robot aux ressources de calcul limitées, avec une exigence de temps réel. Nos travaux portent sur des architectures hybrides, combinant méthodes géométriques éprouvées et modèles ré-entrainés, pour faire aussi bien avec beaucoup moins de puissance.
Exemple concret : dans un entrepôt où les racks sont réorganisés régulièrement, un robot dépendant d'une carte fixe doit être reprogrammé à chaque changement. Un robot capable de mettre à jour sa carte en continu absorbe le changement sans intervention."
L'IA a-t-elle d'autres applications dans le domaine de la robotique ?
Marianne Laurent : "Un robot isolé a une valeur limitée, la productivité vient de la flotte, et de sa capacité à fonctionner longtemps sans incident. Deux leviers nous intéressent en particulier : la maintenance prédictive, pour anticiper une défaillance avant l'arrêt de production, et l'orchestration de flotte, planification des missions, calcul d'itinéraires, coordination entre robots, planification des créneaux de recharge, pour éviter que la flotte ne multiplie les blocages ou les collisions. C'est un axe de recherche que nous développons plus largement chez b<>com, au-delà de la seule robotique, pour dépasser le stade d'une maintenance préventive systématique qui ne reflète pas l'état de santé réel d'un équipement."
Jérôme Royan : "Chaque robot génère en continu des données, consommation moteur, vibrations, comportement de la batterie, erreurs de localisation. Nos travaux portent sur l'exploitation de ces séries temporelles, en temps réel via l'edge AI embarqué sur le robot, ou de façon déportée quand le calcul est trop lourd pour être fait à bord. La particularité de nos travaux, c'est d'apprendre l'état nominal d'un robot dans un environnement très spécifique pour identifier ensuite les comportements qui s'en écartent et qui sont annonciateurs d'une défaillance technique. Le principe rejoint celui que nous appliquons aussi aux jumeaux numériques : une donnée brute ne vaut rien tant qu'on ne lui associe pas de sens. Ici, on cherche à détecter les signaux faibles qui précèdent une panne plutôt que de la diagnostiquer après coup, pour réduire les délais et les coûts d'intervention. Cette orchestration repose enfin sur une brique souvent sous-estimée, la connectivité : piloter une flotte dense en environnement industriel exige une liaison fiable et à faible latence, c'est le rôle des réseaux privés 5G, demain 6G, sur lesquels b<>com dispose déjà d'une plateforme logicielle expérimentale."
À qui s'adresse ce projet ?
Marianne Laurent : "Nous cherchons en priorité des industriels utilisateurs prêts à ouvrir des cas d'usage et des sites de démonstration, des constructeurs et intégrateurs de robots souhaitant enrichir leurs plateformes, ainsi que des fournisseurs de capteurs et de technologies embarquées. Le cadre collaboratif [France 2030 / ANR, à valider] permet de mutualiser le risque de recherche et de partager les résultats."
Marianne Laurent sera au SIDO les 16 et 17 septembre pour échanger avec les acteurs présents sur la navigation sans infrastructure, l'IA embarquée et l'orchestration de flotte. Ces enjeux font écho aux vôtres ? Contactez Marianne Laurent pour en discuter sur place ou construire une collaboration autour du *projet robotique*."
