Berkshire Grey, Inc. est une entreprise technologique américaine dont le siège social est situé à Bedford, dans le Massachusetts, qui développe des solutions intégrées d'intelligence artificielle et de robotique pour le commerce électronique, le réapprovisionnement de la vente au détail et la logistique. Les systèmes de l'entreprise automatisent les opérations de prélèvement, d'emballage et de tri, ciblant des tâches auparavant effectuées manuellement dans les entrepôts et les centres de distribution.
Fondée en 2013 par Tom Wagner, ancien directeur de la technologie chez iRobot, Berkshire Grey se concentre sur l'application de l'intelligence artificielle à la manipulation physique et à la manutention des matériaux. La technologie de l'entreprise combine la détection, la préhension et la planification de mouvement pour traiter des articles tels que des colis, des paquets et des biens de consommation dans des environnements dynamiques à haut débit.
Fondation et direction
Berkshire Grey a été créée par un groupe d'environ 20 docteurs en philosophie possédant une expertise allant des systèmes embarqués à la planification de mouvement. Tom Wagner, fondateur et directeur général, a précédemment dirigé le développement technologique chez iRobot, une entreprise connue pour ses robots grand public et militaires. Le directeur scientifique est Matthew T. Mason, ancien directeur de l'Institut de robotique de l'université Carnegie-Mellon et auteur de deux manuels largement cités sur la manipulation robotique. Mason a reçu le prix IEEE de robotique et d'automatisation en 2018 pour ses contributions dans ce domaine.
L'équipe d'ingénierie comprend des anciens d'autres entreprises technologiques et logistiques, notamment Uber, Kiva Systems, Tesla et l'université Carnegie-Mellon. Ce parcours interdisciplinaire soutient l'approche de l'entreprise pour intégrer le apprentissage automatique, la vision par ordinateur et la conception mécanique dans des systèmes commerciaux.
Technologie et produits
Les offres de Berkshire Grey comprennent des systèmes robotiques pour le prélèvement, la préhension et la détection d'images. Ces systèmes sont conçus pour identifier et manipuler des articles à l'aide de vision avancée et de pinces capables de s'adapter à des formes, tailles et matériaux d'emballage variés. L'entreprise détient plus de 300 brevets dans ce domaine ; en 2024, Insights répertorie 297 brevets accordés. Les brevets couvrent des domaines tels que la manipulation robotique, le tri et le contrôle basé sur la vision.
Les produits phares de l'entreprise comprennent le système robotique de tri et d'identification de produits, qui identifie et trie de manière autonome les colis de commerce électronique. Ce système a été mis en œuvre dans l'installation de commerce électronique de CEVA Logistics à Vancouver en mars 2021, permettant le tri automatisé des articles sans lecture de codes-barres ni intervention manuelle. La technologie de Berkshire Grey couvre également le prélèvement et l'emballage pour le réapprovisionnement de la vente au détail, où elle traite des tâches telles que la séparation d'articles provenant de bacs ou de conteneurs.
Opérations commerciales et financement
En décembre 2018, Berkshire Grey a annoncé qu'elle vendait des robots activés par l'IA aux détaillants et aux prestataires logistiques, automatisant des tâches auparavant non effectuées par des machines dans des environnements commerciaux. Les clients comprennent Walmart, Target et FedEx. L'entreprise positionne sa technologie comme un moyen pour ces entreprises de concurrencer Amazon, qui a investi des milliards dans l'automatisation de son réseau de traitement des commandes.
En août 2019, Berkshire Grey a obtenu 263 millions de dollars en financement de série B, dirigé par SoftBank Group. Cet investissement a soutenu l'expansion de ses capacités d'ingénierie et de déploiement.
La stratégie de fabrication de Berkshire Grey repose sur des partenaires de fabrication sous contrat pour produire des robots, des caméras et des composants de convoyeurs. L'entreprise assemble les systèmes finaux avec ses propres employés sur les sites des clients, permettant une intégration et une personnalisation sur place. Cette approche vise à réduire les coûts d'investissement pour les clients et à rationaliser l'installation.
Cotation publique et acquisition
En février 2021, Berkshire Grey a annoncé son intention d'entrer en bourse par le biais d'une fusion avec Revolution Acceleration Acquisition Corp. (RAAC), une société d'acquisition à vocation spécifique dirigée par l'ancien représentant américain John Delaney. L'accord valorisait Berkshire Grey à environ 2,7 milliards de dollars. La fusion a été achevée plus tard cette année-là, et les actions de la société ont commencé à être négociées sur le Nasdaq.
En 2024, Berkshire Grey a accepté d'être acquise par SoftBank Group Corp. dans le cadre d'une transaction entièrement en espèces valorisée à 375 millions de dollars. L'acquisition visait à combiner les capacités robotiques de Berkshire Grey avec les investissements plus larges de SoftBank dans les systèmes intelligents et l'automatisation logistique, bien que les plans stratégiques spécifiques n'aient pas été divulgués publiquement.
Contexte industriel et perspectives
Berkshire Grey opère dans le domaine concurrentiel de l'automatisation des entrepôts, aux côtés d'entreprises comme les efforts robotiques internes d'Amazon et d'autres fournisseurs spécialisés. L'accent mis par l'entreprise sur la manipulation pilotée par l'IA la différencie des fabricants traditionnels d'équipements de manutention. Ses systèmes sont utilisés dans le traitement des commandes de commerce électronique, la distribution au détail et le tri des colis, des secteurs qui ont connu une demande accrue d'automatisation en raison de pénuries de main-d'œuvre et de volumes de commandes en hausse.
Au milieu des années 2020, Berkshire Grey continue de déployer des systèmes à l'échelle mondiale, sa technologie mettant l'accent sur l'adaptabilité plutôt que sur l'automatisation fixe. La trajectoire de l'entreprise reflète des tendances plus larges dans l'apprentissage robotique et la prise de décision autonome, où les progrès de la vision par ordinateur et du contrôle de mouvement permettent aux machines de traiter des tâches non structurées.