Tutor Intelligence muscle ses robots Cassie et Sonny pour une autonomie totale en entrepôt

Deux architectures pour deux familles de tâches

Tutor Intelligence ne se contente plus de proposer des bras robotisés fixes dans les entrepôts. Avec la deuxième génération de Cassie et Sonny, l’entreprise américaine structure sa gamme autour de deux philosophies distinctes, chacune optimisée pour un type d’opération en entrepôt ou en usine.

Cassie reste un robot à bras unique, mais gagne une mobilité totale grâce à un châssis à quatre roues et une autonomie couvrant plus d’un poste de travail sans recharge. Son rôle ? Manipuler des charges lourdes — palettes, cartons entiers — avec une capacité de levage de 50 livres (environ 23 kg) et une force de traction de plusieurs centaines de kilos. L’absence de fixation au sol et l’intégration d’un système de génération de vide embarqué lui permettent de s’adapter rapidement à des postes de dépalettisation, d’induction ou de palettisation, sans modification structurelle de l’infrastructure.

Sonny, en revanche, adopte une architecture semi-humanoïde à deux bras, conçue pour les tâches nécessitant de la précision et de la coordination bi-manuelle. Son premier déploiement cible le prélèvement sur rayonnages et l’exécution de commandes e-commerce, où il doit naviguer de manière autonome dans un entrepôt existant, identifier des objets variés, les saisir et les acheminer vers un poste d’emballage.

Des modèles de base pour piloter l’action

Les deux robots s’appuient sur des modèles de fondation développés en interne, mais avec des architectures et des tailles radicalement différentes.

Cassie est pilotée par la série de modèles Turing, dont le plus abouti compte 200 millions de paramètres. Ce modèle permet à Cassie de percevoir son environnement via des caméras, de comprendre des instructions en langage naturel et d’exécuter des tâches sans reprogrammation ni configuration manuelle. Les entreprises l’utilisent déjà pour des opérations comme la dépalettisation ou le reconditionnement, avec un retour sur investissement immédiat grâce à un modèle de tarification à l’usage.

Sonny, lui, embarque le modèle Ti0, un Vision-Language-Action (VLA) de 4,5 milliards de paramètres. Ce modèle est conçu pour gérer des scénarios complexes : reconnaissance d’objets dans des environnements encombrés, planification de trajectoires pour des manipulations à deux bras, et adaptation à des tâches multi-étapes comme l’assemblage ou l’emballage. Sonny est le premier robot commercial de Tutor à utiliser ce modèle, marquant une étape vers une généralisation des capacités robotiques dans l’industrie.

Sécurité et navigation : les briques d’une autonomie robuste

Pour opérer en toute sécurité aux côtés d’humains, Cassie et Sonny intègrent des mises à jour majeures sur le plan de la perception et de la navigation.

Cassie dispose désormais de deux unités LiDAR 3D en plus de son équipement d’origine (LiDAR 2D et capteurs collaboratifs certifiés ISO). Ces capteurs permettent une détection fine des obstacles, une identification précise des humains et une navigation autonome sans collision, même dans des environnements dynamiques. La combinaison de ces données avec les modèles de fondation permet à Cassie de s’adapter à des workflows inédits, comme le prélèvement de cartons entiers en bout en bout, sans infrastructure dédiée.

Sonny, de son côté, hérite des avancées en matière de détection et de planification de trajectoires, mais son défi principal réside dans la coordination des deux bras. Le modèle Ti0 doit résoudre des problèmes de redondance cinématique (plusieurs solutions possibles pour atteindre un même objectif) et d’évitement de collisions entre les membres du robot, tout en garantissant une manipulation fluide des objets.

Déploiement à grande échelle et croissance

Tutor Intelligence annonce que ses robots sont déjà déployés dans des usines et entrepôts aux États-Unis, avec une croissance mensuelle de 20 % de son parc installé. La deuxième génération de Cassie est prévue pour un déploiement massif à l’automne 2026, notamment pour des opérations de prélèvement de cartons entiers en B2B, un marché estimé à plus de 100 milliards de dollars par an.

L’entreprise mise sur une approche "drop-in" : pas de rétrofit coûteux des infrastructures, une intégration en quelques jours, et un modèle économique basé sur l’usage plutôt que sur l’investissement initial. Cette stratégie vise à rendre la robotique industrielle accessible même aux PME ou aux 3PL (Third-Party Logistics).

En résumé : vers des flottes de robots généralistes

Avec Cassie et Sonny, Tutor Intelligence ne propose plus des robots spécialisés, mais des plateformes conçues pour évoluer. L’objectif affiché est de passer d’une automatisation cloisonnée à des flottes de robots généralistes, capables de s’adapter à des tâches variées sans reprogrammation.

La prochaine étape ? Étendre les capacités de Sonny à des tâches d’assemblage en ligne ou de maintenance industrielle, tandis que Cassie pourrait intégrer des modules supplémentaires pour des opérations de tri ou de conditionnement. L’enjeu n’est plus seulement technique, mais aussi économique : prouver que la robotique peut être à la fois puissante, flexible et rentable dans des environnements existants, sans nécessiter de refonte coûteuse.