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Maven Robotics veut s’emparer de votre contrat d’installation de robots

Mis à jour: 12/09/2026 · 4 min de lecture · 641 mots

Publié: · Dépêche reçue: · Durée de traitement: 53 h 18 min

Maven Robotics veut s’emparer de votre contrat d’installation de robots
Entrepôt logistique robotisé

Après sa création en 2024, Maven Robotics a remporté le contrat logistique d’une grande entreprise de produits de consommation, devançant ses concurrents qui disposaient déjà de robots. Le CEO et cofondateur Hamza Derbas a déclaré qu’au lieu de parler de sa vision des robots, il examinait les usines et les entrepôts de l’entreprise afin de développer des systèmes assurant une automatisation de bout en bout. Après deux années de travail, Maven aurait atteint, chez certains de ses clients, huit robots fonctionnant 16 heures par jour et un taux de disponibilité de 99 % ou plus.

La sortie du mode furtif de la startup s’est accompagnée d’un investissement de 100 millions de dollars reçu de RoboStrategy, LocalGlobe, Vine Ventures et XTX Ventures. L’entreprise prévoit de produire 250 robots de troisième génération et de commencer la conception de sa plateforme de quatrième génération. Les robots, équipés de bases à roues, peuvent se déplacer à une vitesse de 10 miles à l’heure et disposent de deux bras capables de soulever jusqu’à 30 kilogrammes. Leur tâche principale consiste à transformer les produits conditionnés arrivant de différentes usines dans les centres de distribution en nouvelles palettes mixtes adaptées à la demande des magasins. Cette opération est aujourd’hui réalisée par des travailleurs humains.

Dans les installations de Maven à Santa Clara, les robots saisissent et organisent les cartons à l’aide de préhenseurs à vide. Le CEO de l’entreprise a travaillé dans l’ingénierie automobile et le domaine des véhicules électriques ; avant Maven, il a passé neuf ans au sein du groupe des projets spéciaux d’Apple. Il a fondé Maven en 2024 avec son frère Khalid Derbas, qui est devenu le CFO de l’entreprise. La société s’appuie sur des ingénieurs expérimentés dans des projets de véhicules autonomes pour entraîner son matériel autonome à partir de données réelles. Elle met en place un système capable de recueillir des données auprès de robots opérationnels en quelques minutes ou quelques heures, puis de répéter les processus de réentraînement, d’évaluation et de redéploiement.

Selon l’investisseur Jack Pearson, ce qui distingue Maven est sa focalisation sur les systèmes industriels plutôt que sur une architecture robotique spécifique. Derbas a déclaré respecter Agility, qui développe des robots bipèdes et devrait entrer en bourse cet automne dans le cadre d’un accord SPAC de 2,5 milliards de dollars, mais il a estimé que cette conception n’était pas adaptée aux travaux industriels en raison de sa complexité et de son coût. Alors que le marché de la palettisation est estimé à 80 milliards de dollars, Maven vise à se tourner vers la manutention, l’automatisation et la production pour de nouvelles tâches. Bien que l’entreprise avance avec l’objectif de développer un robot à usage général, elle fonde sa stratégie sur la résolution des problèmes de chaque client. Derbas a indiqué qu’ils se concentraient non pas sur une course aux modèles, mais sur l’automatisation du travail industriel à l’échelle mondiale.

Pourquoi c’est important

L’approche de Maven montre que, dans les investissements en robotique, le matériel n’est pas évalué seul, mais conjointement avec les flux de travail existants des usines et des entrepôts. Cette situation concerne en particulier les entreprises de logistique et de production qui assurent encore des opérations reposant sur le travail humain, comme la transformation de boîtes en palettes mixtes, car la solution repose sur un système de bout en bout pouvant être déployé dans différentes installations plutôt que sur des robots effectuant une seule tâche. L’investissement obtenu pourrait permettre à l’entreprise d’intégrer les données recueillies grâce à un nombre limité de robots opérationnels dans un cycle de production et de réentraînement plus vaste. La question reste toutefois de savoir dans quelle mesure ce modèle, façonné par les problèmes des clients, pourra se combiner avec l’objectif d’un robot à usage général tout en maintenant le même niveau de temps de fonctionnement dans des tâches et des installations différentes.

Source: TechCrunch AI