ASUS fixe pour son robot humanoïde Gallop un objectif d’emballage au rythme humain

Le 13 novembre 2026, ASUS a présenté en détail Gallop, son premier robot humanoïde, qui apprend à emballer 15 accessoires de carte mère dans l’une des usines d’électronique du groupe, avec pour objectif un taux de réussite de 99,5 % en 20 secondes par carte.

Beaucoup de pièces sont placées dans de fins sachets transparents, ce qui rend ce poste de travail difficile pour de simples pinces. ASUS l’a choisi pour tester si le robot peut prendre en charge la majeure partie d’une tâche sans qu’une personne reste constamment à ses côtés. L’entreprise applique aux humains la même norme de rapidité et de réussite ; les chiffres avancés pour Gallop sont des objectifs, et non des résultats effectivement obtenus.

Le cycle complet de démonstration, d’apprentissage et d’essais sur la chaîne fonctionne désormais : une personne montre la tâche, le robot l’apprend et ASUS le teste sur la chaîne. Le robot est développé par l’unité commerciale Humanoid Robotics au sein du groupe commercial Physical AI Solutions Business Group, dans le cadre d’un programme lancé au début de 2026.

Pour ASUS, la forme humanoïde présente notamment l’avantage que des bras et des mains agiles peuvent utiliser les postes de travail, les outils et les plateaux existants, conçus pour des personnes, évitant ainsi de devoir réaménager une usine autour du robot. L’entreprise reconnaît toutefois que toutes les tâches ne nécessitent pas un robot humanoïde.

Un entraînement fondé sur le savoir-faire des travailleurs

ASUS part de modèles d’IA ouverts plutôt que de développer en interne un modèle géant. Avec leur consentement, des travailleurs expérimentés portent des caméras fixées sur la tête afin que leurs démonstrations montrent comment le travail est réellement effectué. La simulation génère des variantes de ces exemples, puis un opérateur équipé d’un casque de réalité virtuelle et de gants guide Gallop lors d’exercices avec les mêmes pièces et les mêmes caméras que celles utilisées au poste de travail réel.

Les enregistrements réalisés après le déploiement du robot sont réinjectés dans son entraînement. ASUS présente comme son avantage clé le fait de disposer des bonnes données, issues de postes réels et portant sur les pièces et les règles de qualité. Ses propres usines de services de fabrication électronique fournissent un environnement de test que la plupart des entreprises de robotique doivent louer.

Quatre couches logicielles et du matériel conçu en interne

Le logiciel de Gallop est organisé en quatre couches. Un planificateur interprète la scène et décompose le travail en étapes ; un deuxième superviseur d’IA vérifie chaque étape et replanifie après un problème ; une couche de compétences gère les mouvements consistant à atteindre, saisir et déposer ; enfin, une couche de commande déplace les bras et les mains avec précision et les arrête en cas de problème.

Des interfaces fixes entre les couches doivent permettre à ASUS de remplacer les modèles d’IA sans reconstruire le robot. Le système fonctionne sur un seul ordinateur NVIDIA Jetson AGX Thor intégré à Gallop et utilise des logiciels de robotique standard.

ASUS conçoit en interne le corps du robot et une main agile dotée de capteurs tactiles, tandis que les moteurs et autres composants standard proviennent de partenaires établis. Le robot actuel repose sur une base fixe et possède deux bras destinés aux opérations stationnaires de prise et de dépose ; la main conçue en interne n’a pas encore été intégrée.

Projets de lancement pilote et de commercialisation

ASUS prévoit d’intégrer cette main, d’ajouter des roues et de présenter Gallop à ses clients lors de Computex 2027 ; des projets pilotes avec des clients sont également prévus cette année-là. La commercialisation est visée pour le second semestre 2028.

La fabrication électronique est le premier marché visé. ASUS s’attend à ce que les compétences de prise et de dépose acquises dans le cadre d’une tâche puissent être transférées à d’autres, ouvrant la voie à d’éventuelles utilisations ultérieures dans les hôpitaux et les lieux de services.

ASUS destine le robot aux postes répétitifs et physiquement exigeants, difficiles à pourvoir, et non au remplacement des travailleurs. Les employés qui lui apprendront à effectuer ces tâches seraient affectés à la configuration, à la supervision et à l’amélioration des robots.

Les projets pilotes prévus permettront de vérifier si l’apprentissage auprès de travailleurs expérimentés et l’utilisation de données propres à chaque poste peuvent maintenir la qualité et le rythme de production en usine au quotidien. ASUS a fait de cette régularité le critère à remplir avant d’élargir l’utilisation du robot : le cycle d’entraînement fonctionnel de Gallop constitue le point de départ, et les projets pilotes devront démontrer qu’il permet d’obtenir des résultats reproductibles dans les conditions quotidiennes d’une usine.