La logistique interne, c'est-à-dire le déplacement des matières premières et des composants au sein des ateliers, a connu une révolution technologique ces dernières années avec l'arrivée de solutions robotiques accessibles. Cobots, robots autonomes ou encore petits trains automatisés offrent des opportunités inédites. Pourtant, les entreprises peinent souvent à choisir les outils adaptés à leurs besoins. « Elles ont du mal à savoir dans quels moyens investir pour optimiser leur logistique interne », explique Pierre David. C’est pour répondre à cette problématique que le projet Ladtop a vu le jour.
L’objectif principal de Ladtop est de fournir aux entreprises des outils méthodologiques pour déterminer les meilleures solutions logistiques pour leurs cas respectifs. Les chercheurs du G-SCOP ont ainsi développé une approche en plusieurs étapes, reposant sur l’ingénierie système et l’optimisation par contraintes, un champ de l’intelligence artificielle. Cette démarche rigoureuse commence par une analyse fine des besoins, génère plusieurs solutions possibles, simule leur efficacité, puis affine les choix en fonction de critères qualitatifs et quantitatifs.
Financé par l’Agence nationale de la recherche (ANR), Ladtop a été conduit dans le cadre d’un projet « jeune chercheur ». Il s’est concrétisé par une thèse, soutenue en 2023 par un diplômé de Grenoble INP - Génie industriel, UGA. L’une des applications emblématiques a eu lieu chez Petzl, sur le site de production de Rotherens. Face à une augmentation importante des volumes de production, l’entreprise a dû repenser son système logistique, saturé par l’utilisation exclusive d’un petit train automatisé. En appliquant la méthode développée dans le cadre de Ladtop, une solution hybride a été mise en place : le petit train a été conservé, mais des robots autonomes ont été intégrés pour prendre en charge certains flux. Cette combinaison a permis d’allier flexibilité et efficacité.
Si le projet Ladtop est aujourd’hui terminé, il ouvre la voie à de nombreuses perspectives. Une nouvelle thèse, menée avec Inria et soutenue par le programme CDP Idex Boot, explore le développement d’algorithmes de navigation avancés pour les robots logistiques. Ces travaux visent à améliorer leur capacité à cohabiter avec les humains et à s’adapter aux contraintes des ateliers de production.
Grâce à ses contributions, Ladtop se positionne comme une initiative clé pour aider les entreprises à entrer de plain-pied dans l’industrie du futur, alliant robotique et prise en compte des interactions humaines.
*CNRS / UGA / Grenoble INP - UGA
