Gap déploie Stretch BD déchargement

En juin 2025, la couverture terrain s’intensifie : Gap Inc. (Old Navy, Banana Republic, Athleta) scale le robot mobile Stretch de Boston Dynamics pour le déchargement autonome de trailers sur ses centres de distribution nord-américains — Tennessee, Ohio, New York, Californie, avec extension Canada et Southern California.

Le fait

Stretch (base taille palette, roues omnidirectionnelles, bras + pince à vide, vision ML) entre dans le container, détecte cartons / plafond / parois, saisit les caisses et les pose sur un convoyeur télescopique avec lequel il dialogue sans fil. Batterie onboard : pas d’air comprimé ni de câble d’alimentation. Résultat cité par Gap : 1 à 2 opérateurs inbound traitent ~10 000 cartons/jour, tâche qui demandait 12 à 15 personnes. Cartons jusqu’à ~50 lb (~23 kg), moyenne ~30 lb ; features Label Sense (orientation étiquettes vers scanners ASRS) et Multipick (2–4 caisses d’un coup). Site Gallatin (TN, 1,4 M sq ft) : déjà >1,3 M de cartons déplacés ; flotte Stretch globale BD : >8,7 M de boxes.

Contexte

Gap a vu Stretch en salon dès 2021, beta à Fishkill (NY), puis déploiement progressif. Objectifs affichés : réduire TMS (troubles musculo-squelettiques) et turnover sur le poste le plus pénible — déchargement en trailer, parfois −0 °C ou +40 °C selon sites (Ontario → Texas). Formation courte : conduite en <1 h, certification ~2 jours ; une fois positionné, l’opérateur lance via tablette et peut s’absenter. Le robot sert aussi à lisser les plannings (week-ends, peak) et à libérer de la main-d’œuvre pour l’outbound e-commerce, ~5× plus intensif en labour que le retail bulk.

Pourquoi ça compte

Cas d’école « automation for safety & retention », pas seulement cost-out. Kevin Kuntz (SVP logistics Gap) : « Most people think that you automate just to save money — that’s not necessarily true. Safety is a big reason. » Stretch sans infrastructure lourde (mobile, untethered) abaisse la friction de déploiement multi-quais. Label Sense + Multipick montrent que le ROI se joue aussi aval (scan ASRS, débit inbound) et pas seulement au pick dans le trailer. Pour BD, Gap early-adopter qui scale = preuve marché après le pilote.

Lecture Neurone21

Stretch chez Gap illustre la thèse 2025 de la physical AI inbound : vision + ML dans un environnement non structuré (cartons abîmés, mix SKU denim/T-shirts), avec KPI RH (TMS, turnover, moral) aussi visibles que le throughput. Le vrai test scale : Canada / Southern California et éventuelle palletization testée en parallèle. Signal pour retailers EU : le déchargement trailer reste un des derniers goulots manuels — et un des plus ROI-évidents dès que le robot tient le mix cartons réel.

Sources : Automated Warehouse — « Gap integrates Boston Dynamics Stretch robot to unload trailers » (16/06/2025) ; Boston Dynamics — case study « Stretch Helps Gap Inc. Deliver for Its Customers » ; Chain Store Age / Manufacturing.net — déploiements TN/OH/NY/CA & KPI 10k cartons (2025) ; Supplychain360 — scale robotic unloading Gap (2025).