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L'entreprise accumule 125,34 milliards de dollars de dette et sa cote de crédit est à un cran de la catégorie à haut risque.

Google a concrétisé une alliance stratégique avec FANUC America Corporation pour accélérer le développement et l'intégration de l'intelligence artificielle physique dans les robots industriels. La collaboration vise à répondre à la demande croissante de systèmes d'automatisation intelligents capables d'assumer des tâches de plus en plus complexes dans les usines de l'Amérique du Nord et du reste du monde.
La nouvelle association naît dans un contexte où le secteur manufacturier parie sur des solutions technologiques qui dépassent les limitations de l'automatisation traditionnelle. Tant Google que FANUC America Corporation ont confirmé que l'alliance permettra de combiner le potentiel de l'intelligence artificielle développée à Mountain View avec l'expertise en robotique industrielle du fabricant japonais, qui opère déjà dans des usines à travers le monde.
L'objectif principal consiste à accélérer la disponibilité de robots industriels dotés d'IA capables d'interpréter leur environnement grâce à des capteurs, de prendre des décisions autonomes et d'exécuter des tâches dans des conditions réelles d'usine. FANUC America a défini la collaboration comme un pas clé vers des systèmes d'automatisation basés sur l'IA plus flexibles et adaptables pour l'industrie manufacturière de l'Amérique du Nord.

L'alliance envisage également une plus grande intégration entre ROBOGUIDE, la plateforme de simulation de FANUC, et Isaac Sim, l'environnement de développement de NVIDIA, ce qui permettra d'avancer dans la conception et les tests de solutions robotiques avancées avant leur déploiement dans des environnements réels.
FANUC America Corporation offre déjà une compatibilité avec le Système d'Exploitation pour Robots (ROS, pour son acronyme en anglais), une plateforme ouverte largement utilisée pour le contrôle et la programmation de robots. De plus, ses équipements supportent la programmation en Python et des interfaces à haute vitesse pour faciliter le développement d'applications d'intelligence artificielle et de contrôle externe.
Le groupe d'IA de robotique intrinsèque de Google figure également parmi les principaux contributeurs au développement de ROS, ce qui renforce la valeur de cette collaboration pour les fabricants en quête de solutions ouvertes et flexibles.

La robotique avec IA physique avance comme l'une des tendances de plus forte croissance après l'essor des grands modèles de langage et des nouveaux systèmes de raisonnement autonome. Contrairement aux robots traditionnels, qui exécutent des séquences fixes et des tâches répétitives, les robots avec IA physique peuvent s'adapter à des changements et assumer une variété de fonctions dans l'environnement d'une usine.
Les entreprises soulignent que ces capacités peuvent désormais être intégrées dans des robots industriels de différentes tailles, allant des unités avec une charge utile de trois kilogrammes (6,6 livres) jusqu'aux équipements capables de manipuler jusqu'à 2,3 tonnes. De plus, 1.000 robots avec IA physique ont déjà été envoyés pour des applications industrielles depuis que FANUC a présenté sa plateforme à la Exposition Internationale de Robotique (IREX) qui s'est tenue à Tokyo en décembre dernier.
L'intérêt pour l'automatisation basée sur IA physique a rapidement augmenté après la IREX. Selon des données de FANUC America Corporation, la demande de robots intelligents continue d'augmenter. L'entreprise a déjà expédié plus de mille robots spécifiquement conçus pour des applications d'IA physique.
Mike Cicco, président et directeur exécutif de FANUC America, a déclaré dans un communiqué de la société : “Les fabricants laissent de côté la question de savoir s'ils doivent ou non utiliser l'IA et se concentrent sur la manière de l'appliquer là où cela compte le plus : dans l'usine de production.”
“En combinant la robotique de niveau industriel avec l'IA avancée de Google, nous permettons à nos clients d'assumer une production plus complexe et variable, tout en maintenant la fiabilité et les performances exigées par les environnements de production,” a-t-il conclu.
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