La robotique commence par l’exploitation
Avant que l’IA générative ne devienne un sujet de conseil d’administration, l’automatisation d’entrepôt exigeait déjà que logiciels, machines, personnes et organisations de service fonctionnent comme un seul système.
Marcel Haas a dirigé l’ingénierie du socle technique de systèmes AutoStore dans l’environnement Swisslog. La référence publique décrit gestion d’entrepôt, convoyage et picking, calcul temps réel, monitoring, automatisation, interventions internationales sur site et support mondial 24×7.
Ce contexte compte, car un système physique ne peut pas masquer une exploitation faible derrière une interface soignée.
La disponibilité fait partie du design
L’ingénierie robotique dépasse le mouvement et la perception. Elle comprend :
- une responsabilité d’exploitation et des escalades claires ;
- l’observabilité à travers les frontières logicielles et matérielles ;
- un comportement sûr lors de défaillances des données, réseaux ou modèles ;
- la réponse aux incidents et l’accès de service ;
- la documentation, la formation et le transfert opérationnel.
Ce n’est pas un service après-coup. C’est une composante du système.
Le pont Misty
L’équipe CNEXT AI Labs codirigée par Marcel a ensuite développé un projet sur la plateforme ouverte de robotique sociale Misty. La référence publiée relie Azure Speech, Azure OpenAI, l’analyse vidéo, Power Automate, Logic Apps, les API HTTP, les WebSockets et des données ERP en direct.
Le projet montre une autre couche de robotique : conversation, perception, contexte d’entreprise et interaction humaine sur une plateforme physique. La réalisation est attribuée à l’équipe CNEXT AI Labs et non à Marcel seul.
Vers des systèmes d’entreprise incarnés
La prochaine génération d’IA d’entreprise quittera progressivement le navigateur. Elle atteindra les capteurs, les installations, les appareils, les machines mobiles et les robots personnels.
MH – Applied AI prend cette direction au sérieux tout en maintenant la robotique personnelle comme pratique émergente. Le travail immédiat concerne la préparation : architecture, frontières de données, inférence edge, supervision, intégration, sécurité et modèle d’exploitation nécessaires avant qu’une autonomie puisse être digne de confiance.
Sources : référence du projet Swisslog et référence du projet Misty.