Contexte et problématique
Destro AI, startup sortie de stealth, a levé 8 millions de dollars en seed pour adresser le cross‑docking dans les entrepôts. Le processus consiste à décharger un camion, trier les marchandises et les re‑charger sur d’autres véhicules. Les acteurs traditionnels, comme Yusen Logistics, utilisent des convoyeurs fixes mais peinent à intégrer des robots capables de gérer l’ensemble du flux sans rupture humaine.
Architecture de la solution Destro
Le cœur du produit est le Vision operating system, un système d’exploitation robotique qui exploite des open‑weight vision‑language‑action models. Ces modèles interprètent les images captées par les caméras et traduisent des instructions textuelles en actions robotisées. Au-dessus de ce moteur, Destro déploie le Mothership operating system, qui orchestre simultanément les robots, les chariots et les opérateurs humains. Cette couche d’intelligence permet de remplacer les feuilles de route papier par une coordination numérique en temps réel.
Déploiement et performances
Le premier pilote a eu lieu dans une installation Yusen du Nord‑Ouest américain, avec trois robots cart‑moving fournis par Miva Robotics. Les robots, guidés par Vision, identifient les charges complètes et les transportent vers les quais de sortie, tandis que les travailleurs humains placent les marchandises dans les chariots. Après validation, Destro a étendu le projet à 26 robots dans la même installation et a lancé un second pilote de 17 robots dans une usine californienne. Les retours indiquent une réduction notable de la main‑d’œuvre manuelle et une élimination des procédures papier, rendant le processus « systématique » selon le directeur d’automatisation de Yusen.
Limites et perspectives
Le modèle actuel repose sur des corps robotisés génériques et des modèles d’IA ouverts, ce qui limite les tâches nécessitant une dextérité fine, comme la manipulation d’objets fragiles. Destro reconnaît que les plateformes de mains ultra‑dexterous ou les humanoïdes généralistes ne sont pas encore accessibles à grande échelle. La société mise toutefois sur l’évolution rapide des foundation models et sur la capacité de son « harness » à intégrer ces avancées sans devoir développer chaque composant en interne. Le plan à long terme consiste à reproduire le workflow de cross‑dock dans des milliers d’entrepôts, en capitalisant sur les investissements de Base10 Partners, Bonfire Ventures et CoFound Partners.
