FLR vient de s\u00e9curiser une aide au d\u00e9veloppement Deeptech de la BPI pour acc\u00e9l\u00e9rer la d\u00e9mocratisation de la robotique industrielle en France. Dans le contexte actuel, entre les conflits et la crise \u00e9nerg\u00e9tique qui suivent la pand\u00e9mie, les industriels fran\u00e7ais font face au d\u00e9fi de la relocalisation \u00e0 marche rapide. La demande d\u2019une production accrue, \u00e0 des co\u00fbts moindres et \u00e0 une meilleure qualit\u00e9 est forte. Mais sans personnel qualifi\u00e9 ni outils, la solution r\u00e9side dans la technologie, avec pour pivot la robotisation de la production. Toutefois, le robot reste largement inaccessible car d\u2019une utilisation co\u00fbteuse et compliqu\u00e9e qui n\u00e9cessite des experts roboticiens. Fuzzy Logic, avec ses logiciels qui permettent \u00e0 des non-experts de piloter facilement un robot, offre aux industriels une porte de sortie.
\nC\u2019est sur ce projet de d\u00e9mocratisation au plus grand nombre de la robotique industrielle que la BPI a accord\u00e9 son aide au d\u00e9veloppement Deeptech \u00e0 Fuzzy Logic. Le dossier, complexe, a demand\u00e9 un an de travail.
\nLa BPI accorde ce financement aux projets vecteurs d\u2019innovations de rupture et qui se d\u00e9veloppent en lien \u00e9troit avec le monde de la recherche. Les logiciels de Fuzzy Logic offrent un potentiel \u00e9conomique important puisqu\u2019ils s’inscrivent dans une perspective de r\u00e9industrialisation des territoires. Ce dernier point est un des axes majeurs port\u00e9s par la BPI pour son plan industrie du futur.
\nAntoine Hoarau, CTO de Fuzzy Logic, explique : \u201cPour mener \u00e0 bien notre ambition de permettre \u00e0 n\u2019importe quel industriel, quel que soit son niveau de comp\u00e9tence, d\u2019utiliser la robotique industrielle, nos \u00e9quipes R&D ont de nombreux enjeux \u00e0 relever. Elles travaillent sur la g\u00e9n\u00e9ration et la planification de mouvements du robot \u00e0 partir d\u2019instructions basiques dans des environnements complexes voire changeants, tout en restant simple d\u2019utilisation pour un novice et conforme aux normes de s\u00e9curit\u00e9 en vigueur. Globalement, notre objectif est qu\u2019un op\u00e9rateur puisse simplement montrer au robot quoi faire et qu\u2019ensuite ce dernier ex\u00e9cute seul les demandes en toute s\u00e9curit\u00e9. Ce projet exige une mod\u00e9lisation fine de l’environnement, une machine ergonomique et intelligente avec un minimum de charge cognitive. Nos recherches repoussent l\u2019\u00e9tat de l\u2019art de la robotique et ouvre des questionnements pour la communaut\u00e9 scientifique. \u201d
\nRyan Lober, CEO de Fuzzy Logic, ajoute : \u201cCe financement porte sur deux ans de R&D, il va nous permettre d\u2018acc\u00e9l\u00e9rer grandement la r\u00e9solution ou l’exploration de ces sujets. Nous ouvrons des recrutements, principalement \u00e0 des chercheurs, ing\u00e9nieurs et d\u00e9veloppeurs talentueux qui sauront r\u00e9soudre ces probl\u00e8mes complexes.\u201d Il conclut : \u201cNos logiciels apportent aux industriels la capacit\u00e9 de se r\u00e9approprier leur outil technologique, \u00e0 l\u2019automatiser, en utilisant des solutions auparavant impossibles. Et ainsi de d\u00e9risquer leur appropriation des robots industriels et d\u2019am\u00e9liorer le rendement de leurs investissements. Nous rendons les usines ind\u00e9pendantes en faisant \u00e9voluer leur production gr\u00e2ce \u00e0 la technologie. C\u2019est ce que nous appelons \u00ab\u00a0Automation Independence\u00a0\u00bb.\u00a0\u00bb<\/p>\n