Les robots humanoïdes chinois peuvent trier 1 200 colis à l’heure

Robotera M7 humanoid robot with five-fingered dexterous hands sorting parcels on a conveyor belt in an automated logistics warehouse.

RobotEra’s M7 humanoid robot. Source: RobotEra

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Liz Ticong
Liz Ticong
May 31, 2026
3 minute read
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Le nouveau manutentionnaire de l’entrepôt chinois n’a pas besoin de pause entre deux colis.

Des robots humanoïdes trient désormais des colis sur le site logistique de Jianggao de China Post, à Guangzhou, où chaque machine serait capable de traiter jusqu’à 1 200 colis à l’heure. Ce déploiement installe des humanoïdes dans l’un des environnements logistiques les plus exigeants au monde, où de petits gains de vitesse et de régularité peuvent se répercuter sur des millions d’expéditions quotidiennes.

Le tri des colis semble monotone, jusqu’à ce que le travail soit multiplié à l’échelle de millions de colis par jour.

Là où circulent des millions de colis chaque jour

Le chiffre horaire devient encore plus impressionnant lorsqu’on l’étend à une journée entière. Un seul humanoïde pourrait théoriquement traiter 28 800 colis en 24 heures, à condition de maintenir ce rythme sans interruption.

Guangzhou offre aux robots un espace de travail gigantesque. Selon les médias d’État chinois, le centre postal traite en moyenne 6,5 millions d’envois par jour, avec des pics dépassant les 10 millions.

Les images du site logistique de Jianggao montrent des bras robotisés trier des colis et des chariots élévateurs autonomes transporter des charges dans les locaux. Les humanoïdes ne sont qu’un élément d’un système automatisé plus vaste, conçu pour maintenir la circulation des colis à grande échelle.

Un robot n’a pas besoin de transformer tout un entrepôt pour faire la différence dans une telle opération. Des transferts plus rapides et un tri plus régulier peuvent rapidement produire des effets lorsque des millions d’articles transitent chaque jour par le même réseau.

Le M7 de RobotEra apporte mains et vision à la chaîne

Le tri des colis exige un type bien particulier de compétence robotique. La machine doit reconnaître un colis, le manipuler proprement et suivre le rythme de la chaîne.

RobotEra a déclaré que le M7 prend en charge « des tâches du monde réel telles que le tri intelligent, la numérisation, l’assemblage et la collecte de données de haute qualité pour l’entraînement de modèles de fondation ». Ce robot humanoïde limité au haut du corps associe des mains agiles à des outils de perception qui l’aident à déterminer où se trouve un article et comment le saisir.

Son espace de travail de 2,1 mètres convient au travail sur ligne fixe, où le même mouvement doit être répété encore et encore sans ralentir le reste du système.

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Les robots de tri doivent désormais tenir toute la durée du service

Récemment, Figure AI a présenté des robots humanoïdes au travail sans interruption, traitant plus de dizaines de milliers de colis lors d’une opération de tri en entrepôt. Le déploiement de China Post vient confirmer la même tendance, les humanoïdes s’attaquant aux tâches répétitives qui font fonctionner la logistique moderne.

Le tri des colis reposait généralement sur une collaboration entre des employés et des systèmes d’automatisation fixes. Les robots humanoïdes sont désormais testés dans l’espace intermédiaire entre les deux, prenant en charge la manipulation des colis sans qu’il soit nécessaire de reconstruire chaque étape du travail autour d’une machine traditionnelle.

Si les humanoïdes peuvent trier des colis à ce rythme et continuer à travailler pendant de longues équipes, les responsables d’usine pourraient se mettre à faire un autre type de calcul. 

Chaque heure prise en charge par une machine modifie le calcul des effectifs et rapproche la même question de l’atelier. Si cela continue, combien d’humains les usines auront-elles encore besoin lorsque les machines pourront effectuer le travail répétitif sans s’arrêter ?

Les projets de robots de XPENG montrent que les constructeurs automobiles poussent les humanoïdes au-delà des démonstrations sur scène pour les faire entrer dans des activités destinées aux clients.


Liz Ticong

Liz Ticong is a staff writer for eWeek and TechRepublic focused on AI, cybersecurity, enterprise software, and data. She has more than 10 years of editorial experience as a technology industry writer, combining reporting, product research, and hands-on software testing in her coverage. Her work has been published on Datamation, Enterprise Networking Planet, and TechnologyAdvice.com. She writes technology news, software reviews, product comparisons, and buyer’s guides for business and IT readers.

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