Les robots industriels sont de grands maladroits : s’ils excellent pour déplacer des portières de voitures à la chaîne, ils transforment le moindre œuf en omelette dès qu’ils tentent de l’attraper. ABB Robotics a décidé de changer la donne en s’inspirant directement de l’humain — ou plus précisément, des données générées par les mains bioniques de pointe portées par des personnes amputées. Le géant de l’automatisation vient d’annoncer une collaboration avec PSYONIC pour utiliser son Ability Hand, véritable concentré de capteurs, afin d’enseigner enfin aux machines ce qu’est un toucher délicat.
La stratégie est aussi élégante qu’atypique : installer cette main bionique, déjà utilisée quotidiennement par des centaines de personnes, sur un cobot ABB GoFa. L’idée ? Créer un pipeline direct, injectant un flux massif de données réelles — pression, texture, type de prise — issues de l’expérience humaine dans le modèle d’apprentissage du robot. L’objectif final est de donner naissance à une nouvelle génération d’« IA physique » capable de manipuler ces objets fragiles et imprévisibles qui font bégayer l’automatisation depuis des décennies.
« La manipulation agile est autant un défi de données que de matériel », explique le Dr Aadeel Akhtar, fondateur et PDG de PSYONIC, dans le communiqué officiel. Déjà adoptée par la NASA et Meta pour leurs recherches, l’Ability Hand est l’une des prothèses les plus sophistiquées du marché, intégrant un retour haptique qui permet à l’utilisateur de « ressentir » l’objet qu’il tient. En mariant ce hardware éprouvé à la précision industrielle du robot GoFa d’ABB, ce partenariat ambitionne de traduire l’instinct humain en une performance robotique infaillible.
Pourquoi est-ce un tournant ?
Il s’agit d’une attaque frontale contre l’un des derniers grands obstacles de la robotique : la gestion de tout ce qui n’est pas parfaitement uniforme. Aujourd’hui, la plupart des pinces d’usine ne sont que des griffes rudimentaires et “bêtes”. Apprendre à un robot à manier des objets fragiles, mous ou de formes irrégulières pourrait débloquer l’automatisation dans l’agriculture, la logistique e-commerce ou l’agroalimentaire — des secteurs qui reposent encore massivement sur la dextérité manuelle humaine.
Selon la Fédération Internationale de la Robotique (IFR), des systèmes de préhension avancés pourraient réduire le temps d’ingénierie de près de 30 %. Mais le véritable jackpot est ailleurs : l’ouverture de marchés totalement inédits. En utilisant les données de dextérité “crowdsourcées” auprès des utilisateurs de prothèses, ABB et PSYONIC pourraient bien avoir trouvé le “cheat code” ultime pour offrir enfin aux robots ce fameux doigté qui leur manquait tant.
