Amazon : une infrastructure robotique conçue pour l’échelle mondiale
Amazon construit méthodiquement, depuis 2012, l’automatisation de ses opérations, amorcée par l’acquisition stratégique de Kiva Systems. En 2025, l’entreprise dispose d’une force robotique supérieure à un million d’unités, opérant sur l’ensemble de ses sites logistiques. Cette base technologique permet aujourd’hui de couvrir environ 75 % des flux de colis à travers des systèmes robotisés, selon TechCrunch.
Le cap du million a été franchi à l’occasion d’un déploiement dans l’entrepôt de Nagoya, au Japon. Ce site, intégralement restructuré autour des nouvelles générations d’automates, illustre l’orientation stratégique du groupe : densification verticale, réduction des surfaces de circulation, et pilotage algorithmique des flux.
Le cap du million a été franchi à l’occasion d’un déploiement dans l’entrepôt de Nagoya, au Japon. Ce site, intégralement restructuré autour des nouvelles générations d’automates, illustre l’orientation stratégique du groupe : densification verticale, réduction des surfaces de circulation, et pilotage algorithmique des flux.
DeepFleet : vers une logistique opérée par modèles fondation
L’annonce conjointe du déploiement de l’IA DeepFleet révèle la logique d’ensemble. Ce modèle fondation interne, entraîné via Amazon SageMaker, agit comme un système de coordination centralisé pour l’ensemble des unités robotiques. Il intègre des capacités de simulation en temps réel, d’optimisation de trajectoires et de hiérarchisation des priorités logistiques.
D’après Robotics & Automation News, cette plateforme permet une amélioration mesurée de 10 % de la productivité logistique, tout en réduisant les incidents de croisement ou de surcharge opérationnelle.
D’après Robotics & Automation News, cette plateforme permet une amélioration mesurée de 10 % de la productivité logistique, tout en réduisant les incidents de croisement ou de surcharge opérationnelle.
Vulcan : nouvelle génération d’automates humanoïdes pour tâches fines
Sur le plan technique, Amazon pousse également ses développements dans le champ de la robotique de précision. Le modèle Vulcan, actuellement en phase de déploiement progressif, intègre des capteurs haptiques, des bras articulés multi-axes, et une perception visuelle pilotée par apprentissage profond. L’objectif : automatiser les tâches historiquement non mécanisables, comme la manipulation d’objets fragiles ou irréguliers.
Ce robot permet notamment de gérer les opérations de picking et de rangement dans des conditions variées, tout en intégrant des retours sensoriels pour adapter la force exercée. Ces équipements visent spécifiquement à réduire la pénibilité tout en augmentant la cadence d’exécution dans les environnements mixtes.
Ce robot permet notamment de gérer les opérations de picking et de rangement dans des conditions variées, tout en intégrant des retours sensoriels pour adapter la force exercée. Ces équipements visent spécifiquement à réduire la pénibilité tout en augmentant la cadence d’exécution dans les environnements mixtes.
Redéfinition du travail humain : entre recomposition et tension structurelle
Sur le plan organisationnel, Amazon maintient que la robotisation ne se substitue pas à l’emploi humain mais en modifie les contours. Selon les données d’Axios, la proportion de robots dans certains entrepôts approche désormais celle des effectifs humains. L’entreprise affirme toutefois concentrer l’automatisation sur les postes à forte intensité physique, avec une réorientation vers des fonctions de maintenance, de supervision et de logistique avancée.
Cependant, cette répartition soulève des enjeux de requalification massifs, notamment dans les zones à faible densité industrielle, où les capacités d’accompagnement restent limitées. Le rythme d’implémentation — plus d’un millier de robots déployés chaque jour dans certaines zones — rend les mécanismes d’ajustement particulièrement complexes.
Cependant, cette répartition soulève des enjeux de requalification massifs, notamment dans les zones à faible densité industrielle, où les capacités d’accompagnement restent limitées. Le rythme d’implémentation — plus d’un millier de robots déployés chaque jour dans certaines zones — rend les mécanismes d’ajustement particulièrement complexes.