La start-up suisse Enact Intelligence a levé 30 millions de dollars lors d’un financement de pré-amorçage. Son objectif : développer des robots capables de détecter les efforts mécaniques pendant leurs mouvements et d’apprendre des opérations d’assemblage par démonstration.
Fondée en mars 2026 à Zurich, Enact Intelligence s’attaque à une difficulté de la robotique industrielle : réaliser des manipulations qui exigent de ressentir un contact, une résistance ou un emboîtement. L’entreprise est dirigée par Manuel Yves Galliker, ancien collaborateur de 1X et de Physical Intelligence. Elle souhaite associer perception des forces et apprentissage robotique pour automatiser des opérations délicates sur les chaînes de production.
Des robots qui utilisent leurs moteurs pour détecter les contacts
La technologie développée par Enact repose sur une idée : un robot doit pouvoir ressentir les efforts mécaniques pendant une manipulation, et pas seulement observer son environnement avec des caméras.
Lorsqu’un robot insère un connecteur, sa position visuelle ne suffit pas toujours à déterminer si la pièce est correctement enclenchée. La résistance rencontrée pendant le mouvement peut apporter une information supplémentaire.
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Enact veut exploiter les forces détectées au niveau des actionneurs pour permettre à ses robots d’adapter leurs gestes au contact des objets. L’entreprise compare ce principe à la perception humaine des tensions musculaires et tendineuses.
Selon Enact, cette approche ne nécessite pas d’ajouter de peau artificielle ou de capteurs tactiles supplémentaires. Elle repose sur une conception intégrée des moteurs, des capteurs, du système de contrôle et des modèles d’intelligence artificielle.
Une mesure des forces visée à plus de 1 000 fois par seconde
Manuel Yves Galliker souhaite développer des moteurs capables de mesurer les forces plus de 1 000 fois par seconde, d’après ses déclarations au journal suisse NZZ. Cette fréquence constitue un objectif de développement et non une performance mesurée sur un robot opérationnel.
Enact cherche à exploiter ces informations pour ajuster les mouvements pendant des opérations telles que :
- L’insertion de câbles et de connecteurs dans leurs logements.
- La mise en place de joints nécessitant un contact précis.
- La manipulation et l’assemblage de vis.
Ces applications nécessitent de tenir compte des résistances rencontrées pendant le mouvement. Le système envisagé pourrait notamment reconnaître un emboîtement réussi ou adapter la pression exercée sur une pièce.
Enact indique avoir déjà fabriqué ses premiers moteurs et validé son approche technique. Ces avancées sont déclarées par l’entreprise et ne constituent pas une démonstration publique des performances d’assemblage annoncées.
Apprendre une nouvelle tâche en quelques jours plutôt qu’en plusieurs mois
Enact veut également simplifier l’apprentissage des tâches industrielles grâce aux démonstrations humaines. L’objectif est de réduire le travail de programmation nécessaire lorsqu’une usine change de produit ou de méthode d’assemblage.
Selon Manuel Yves Galliker, l’utilisation d’informations mécaniques plus riches pourrait ramener l’apprentissage de nouvelles tâches de plusieurs mois à quelques jours. Il s’agit d’une prévision du dirigeant, et non d’un temps d’entraînement obtenu lors d’essais comparatifs.
Cette approche vise particulièrement les dernières étapes de l’assemblage industriel, où les produits peuvent varier et les séries de fabrication rester limitées. Dans ces conditions, reprogrammer individuellement chaque opération peut compliquer l’automatisation.
En combinant apprentissage par démonstration et retour d’effort, Enact souhaite permettre aux robots de reproduire des manipulations tout en tenant compte des contraintes physiques rencontrées.
Une équipe issue de 1X, Physical Intelligence et Google DeepMind
Avant de fonder Enact, Manuel Yves Galliker a étudié le génie mécanique à l’ETH Zurich et effectué un séjour de recherche au Caltech.
Il a ensuite travaillé chez 1X et Physical Intelligence. Selon une présentation communiquée par Enact, il a notamment dirigé l’équipe chargée d’apprendre à marcher au robot humanoïde NEO de 1X.
La start-up réunit également des profils ayant travaillé dans des organisations comme Google DeepMind, Helsing et Amazon Robotics.
Enact indique disposer d’une équipe de dix personnes à Zurich et prévoit de quadrupler ses effectifs d’ici à la fin de 2027. Cette montée en puissance doit accompagner le développement de sa technologie destinée aux opérations d’assemblage industriel.