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Fuzzy Logic décroche 1.75 millions d’aide au développement Deeptech de la BPI

Fuzzy Logic décroche 1.75 millions d’aide au développement Deeptech de la BPI

Actualité générale |
Par Alain Dieul



FLR vient de sécuriser une aide au développement Deeptech de la BPI pour accélérer la démocratisation de la robotique industrielle en France. Dans le contexte actuel, entre les conflits et la crise énergétique qui suivent la pandémie, les industriels français font face au défi de la relocalisation à marche rapide. La demande d’une production accrue, à des coûts moindres et à une meilleure qualité est forte. Mais sans personnel qualifié ni outils, la solution réside dans la technologie, avec pour pivot la robotisation de la production. Toutefois, le robot reste largement inaccessible car d’une utilisation coûteuse et compliquée qui nécessite des experts roboticiens. Fuzzy Logic, avec ses logiciels qui permettent à des non-experts de piloter facilement un robot, offre aux industriels une porte de sortie.
C’est sur ce projet de démocratisation au plus grand nombre de la robotique industrielle que la BPI a accordé son aide au développement Deeptech à Fuzzy Logic. Le dossier, complexe, a demandé un an de travail.
La BPI accorde ce financement aux projets vecteurs d’innovations de rupture et qui se développent en lien étroit avec le monde de la recherche. Les logiciels de Fuzzy Logic offrent un potentiel économique important puisqu’ils s’inscrivent dans une perspective de réindustrialisation des territoires. Ce dernier point est un des axes majeurs portés par la BPI pour son plan industrie du futur.
Antoine Hoarau, CTO de Fuzzy Logic, explique : “Pour mener à bien notre ambition de permettre à n’importe quel industriel, quel que soit son niveau de compétence, d’utiliser la robotique industrielle, nos équipes R&D ont de nombreux enjeux à relever. Elles travaillent sur la génération et la planification de mouvements du robot à partir d’instructions basiques dans des environnements complexes voire changeants, tout en restant simple d’utilisation pour un novice et conforme aux normes de sécurité en vigueur. Globalement, notre objectif est qu’un opérateur puisse simplement montrer au robot quoi faire et qu’ensuite ce dernier exécute seul les demandes en toute sécurité. Ce projet exige une modélisation fine de l’environnement, une machine ergonomique et intelligente avec un minimum de charge cognitive. Nos recherches repoussent l’état de l’art de la robotique et ouvre des questionnements pour la communauté scientifique. ”
Ryan Lober, CEO de Fuzzy Logic, ajoute : “Ce financement porte sur deux ans de R&D, il va nous permettre d‘accélérer grandement la résolution ou l’exploration de ces sujets. Nous ouvrons des recrutements, principalement à des chercheurs, ingénieurs et développeurs talentueux qui sauront résoudre ces problèmes complexes.” Il conclut : “Nos logiciels apportent aux industriels la capacité de se réapproprier leur outil technologique, à l’automatiser, en utilisant des solutions auparavant impossibles. Et ainsi de dérisquer leur appropriation des robots industriels et d’améliorer le rendement de leurs investissements. Nous rendons les usines indépendantes en faisant évoluer leur production grâce à la technologie. C’est ce que nous appelons « Automation Independence ». »

www.flr.io

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