ABB entraîne la main robotique par la prothèse

ABB Robotics et PSYONIC ont annoncé le 16 juin une collaboration pour entraîner la préhension robotique à partir de données produites par des utilisateurs de prothèses. Le fait central est précis : la main bionique Ability Hand de PSYONIC doit être associée au cobot GoFa d’ABB afin d’étudier comment les signaux de contact, de mouvement et de force de prise générés par des humains peuvent aider des robots à manipuler des objets délicats, irréguliers ou variables. Ce n’est pas un nouveau robot humanoïde, ni une promesse de déploiement massif. C’est une tentative de résoudre un problème beaucoup plus terre à terre : apprendre aux machines à saisir correctement ce que les pinces industrielles classiques comprennent mal.

La différence vient de la source des données. Beaucoup de robots industriels excellent quand l’objet, la position et la trajectoire changent peu. Ils peinent davantage avec un sachet souple, une pièce fragile, un outil mal orienté ou une série de produits qui ne se présentent jamais exactement pareil. Les humains compensent ces variations par de petites corrections de doigts, de poignet et de pression. PSYONIC dispose déjà d’une main conçue pour les amputés, avec doigts articulés, capteurs de pression et retour tactile. En utilisant la même main sur des personnes et sur un robot, les deux entreprises veulent capter des exemples de manipulation humaine puis les traduire en gestes reproductibles par un système industriel.

L’intérêt pour ABB est lié à sa vision de robots plus autonomes, capables de percevoir, raisonner, se déplacer et manipuler dans des environnements moins figés. Le GoFa apporte ici la répétabilité et la précision d’un cobot, c’est-à-dire un bras collaboratif conçu pour travailler près des opérateurs sous certaines conditions de sécurité. L’Ability Hand apporte une interface plus riche au bout du bras. Ensemble, ils doivent permettre de tester si des variations fines de force, de position de doigt et de contact peuvent être rejouées de manière fiable, au lieu d’être seulement observées dans une démonstration.

La portée concrète concerne l’automobile, l’aéronautique, l’emballage, la logistique et les sciences de la vie, selon l’annonce. Ce sont des secteurs où l’automatisation échoue souvent sur les tâches de fin de ligne, de tri ou de manipulation d’objets non standard. Il faut rester prudent : la source parle d’exploration et d’intégration R&D, pas d’un produit prêt à remplacer une équipe. Mais le signal est utile. La robotique physique ne progressera pas seulement avec de plus gros modèles d’IA ou des corps humanoïdes plus spectaculaires. Elle aura besoin de données de contact réelles, de mains instrumentées et d’essais industriels patients pour transformer la dextérité humaine en compétence robotique vérifiable.