L’automatisation, un levier stratégique majeur pour les PME ? La réponse est oui. Car « elle offre des gains de productivité, réduit les coûts de production en diminuant la dépendance à la main-d’œuvre et permet une meilleure qualité de fabrication », répond Yves Cazard, PDG de Forx, une entreprise française de robotique industrielle basée à Meaux (Seine-et-Marne). Le dirigeant rappelle qu’en automatisant les machines, elles deviendront plus flexibles et s’adapteront plus rapidement aux évolutions des demandes.

Toutefois, pour Yves Cazard, cette transformation présente des défis significatifs. Un coût initial élevé : les investissements initiaux pour l’automatisation peuvent être prohibitifs pour les PME à trésorerie limitée. Un prérequis : recruter des compétences spécifiques, mais les qualifications nécessaires pour implémenter et gérer des systèmes automatisés sont souvent rares et coûteuses, soulève le roboticien meldois. Enfin, il faut prendre en compte un aspect interne, la résistance au changement pour certains salariés, lesquels pouvant être réticents à adopter ces nouveaux supports à la production.

Au-delà de ces obstacles, les dernières avancées technologiques rendent l’intégration d’une automatisation dans son atelier bien plus facile que par le passé. Car si l’automatisation est un accélérateur pour gagner du temps et améliorer la productivité et la performance, elle a été aussi longtemps réservée aux grandes entreprises, pointent Erwan Kezzar, cofondateur de Contournement, spécialiste de l’IA et du no-code, et Marc-Olivier Sercki, cofondateur de Now-Code, expert en développement d’outils logiciels.

Et c’est justement grâce à l’outil no-code, « qui ne requiert pas de compétences informatiques particulières », soulignent les deux experts, que les petites structures pourront facilement s’approprier ces technologies. Ils l’expliquent sur le site Internet France Num, une initiative publique dédiée à la transformation numérique des TPE et PME. « Les outils d’automatisation no-code, visuels et intuitifs, constituent une option particulièrement intéressante pour digitaliser les processus des TPE-PME, sans disposer de compétences en programmation informatique.

Réservées aux automatisations entre différents outils numériques hébergés en ligne (cloud ou Saas), les solutions no-code offrent des fonctions d’automatisation des tâches qui allient souplesse, puissance et fiabilité. »

Automatiser avec l’appui de la vision 3D

Une fois son atelier équipé de technologies d’automatisation, une autre technologie peut venir augmenter leurs capacités, celle de la vision industrielle 3D. Laquelle peut être employée afin de fournir une compréhension fine des données des opérations manufacturières et logistiques. Pour cela, il s’agira d’utiliser des capteurs 3D associés à des algorithmes logiciels. C’est ce que suggère Pierantonio Boriero, responsable de l’activité machine vision chez Zebra Technologies, une entreprise américaine spécialisée dans les solutions d’automatisation.

Ce dernier cite l’exemple d’équipementiers automobiles. Dans le cas d’opérations d’inspection et de tri, ils ont réduit de 10 % à 15 % le taux de défauts dans leurs processus de contrôle qualité grâce à une solution combinant un capteur 3D à double caméra et laser unique, et un logiciel d’IA.

Un avis que partage Christian Reinwald, responsable du marketing et de la gestion des produits chez Reichelt Elektronik, un distributeur allemand de composants électroniques pour l’industrie. « Dans le secteur automobile, les systèmes de vision industrielle assistés par IA permettent de détecter les défauts en temps réel directement sur la ligne de production, sans attendre les contrôles de fin de chaîne. Cela permet d’améliorer considérablement le contrôle qualité et de réduire les erreurs de fabrication sur les lignes d’assemblage rapide. »

Quand l’IA redéfinit l’avenir de la robotique industrielle

Justement, comment ne pas évoquer le rôle émergent de l’intelligence artificielle (IA). Pour Marc Segura, président de la division ABB Robotics, il est même « essentiel ». Et d’expliquer : « Qu’il s’agisse de robots mobiles et de cobots, de nouvelles applications robotiques, d’opportunités d’apprentissage et de développement, ces frontières de l’IA redéfinissent l’avenir de la robotique industrielle ». Le dirigeant cite plusieurs cas d’applications pouvant être améliorés grâce à l’IA : la capacité de préhension, de sélection et de placement des robots ainsi que leur aptitude à cartographier et à se déplacer dans des environnements dynamiques.

« L’IA offre aux robots mobiles et cobots des niveaux de vitesse, de précision et de capacité de transport de charge utile inédits. Ils effectuent davantage de tâches dans des environnements tels que des usines flexibles, entrepôts, centres logistiques et laboratoires », affirme Marc Segura.

Décupler la puissance des automatisations

Pour Erwan Kezzar et Marc-Olivier Sercki, l’intelligence artificielle offre de nouveaux outils pour décupler la puissance des automatisations. Dans les processus industriels, elle représente l’un des axes majeurs, assure de son côté Solveiga Suopyte, responsable marketing Europe Sud-Ouest de Leuze Electronic, un spécialiste allemand des capteurs optoélectroniques et de la sécurité machine pour l’automatisation industrielle. Car l’IA conjugue les avantages « en termes de gain de temps, de récupération d’informations et de réduction des interventions techniques ».

Des robots plus accessibles pour les salariés

Marc Segura évoque également un autre recours possible de l’intelligence artificielle : « Les progrès réalisés dans le domaine de l’IA et de la robotique comblent le déficit de compétences en automatisation et rendent les robots plus accessibles à un plus grand nombre de personnes et d’entreprises. Grâce à l’IA qui facilite la programmation par l’accompagnement et le langage naturel, la formation peut s’orienter davantage vers l’aptitude des robots à aider les humains plus efficacement, plutôt que de simplement enseigner des compétences en programmation. »

Et l’arrivée de l’IA générative constitue une nouvelle étape de cette évolution au sein du milieu de la production. « En facilitant l’accès aux connaissances techniques et en permettant aux opérateurs d’interagir avec leurs systèmes en langage naturel, cette technologie vient enrichir les dispositifs d’automatisation industrielle existants », soutient Christian Reinwald, de Reichelt Elektronik. Il cite l’exemple d’un technicien qui pourra désormais accéder rapidement à la procédure adaptée à une panne ou à l’historique d’interventions sur un équipement similaire. Avec pour conséquence, d’accélérer le diagnostic et la remise en service.

Contribution de Jérôme Meyrand
Rédacteur en chef de la revue Machines Production

FAQ – Automatisation des TPE-PME : comment le no-code, l’IA et la vision 3D facilitent-ils la robotisation ?

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Parallèlement à cette annonce, Agile Robots a présenté Agile ONE SN, une plateforme compacte de recherche sur les humanoïdes, reposant sur NVIDIA Isaac GR00T. Ces deux annonces répondent à des défis complémentaires : développer des compétences robotiques en laboratoire, puis les rendre opérationnelles dans des environnements industriels.

Ce projet s’inscrit dans la stratégie industrielle plus large d’Agile Robots, notamment à travers le développement d’Agile ONE, un robot humanoïde fondé sur l’IA physique et destiné aux environnements industriels.

Pourquoi le séquençage des pièces est difficile à automatiser

Avant d’arriver à un poste d’assemblage, les composants doivent être sélectionnés et organisés selon la séquence de production. Les opérateurs prélèvent différentes pièces dans des conteneurs contenant plusieurs références, puis les disposent dans l’ordre requis.

Pour un système automatisé, cette opération ne consiste pas simplement à déplacer un objet entre deux positions fixes. Le robot doit identifier le bon composant, déterminer comment le saisir et le placer avec précision, tout en s’adaptant aux variations de son environnement de travail.

Le séquençage des pièces illustre pourquoi les usines et les plateformes logistiques apparaissent comme les premiers marchés crédibles pour les robots humanoïdes : la tâche est répétitive et mesurable, mais elle exige néanmoins des capacités de perception, de dextérité et d’adaptation aux variations.

Agile Robots et Audi cherchent à déterminer si des robots humanoïdes mobiles peuvent accomplir cette tâche dans une installation automobile existante. NVIDIA et Dassault Systèmes apportent leur soutien au projet. À ce stade, l’annonce concerne une preuve de concept et non un déploiement industriel achevé.

Un torse humanoïde monté sur une base mobile

Les robots décrits par Agile Robots associent la capacité d’atteindre et de manipuler des objets propre aux humanoïdes à une base mobile. Leur aptitude à travailler à hauteur humaine doit leur permettre d’évoluer dans l’environnement industriel existant d’Audi.

Cette approche présente un intérêt particulier pour les usines conçues autour des interventions humaines : les conteneurs, les surfaces de travail et les zones de manutention possèdent déjà des dimensions et des configurations établies. La capacité à fonctionner dans des infrastructures industrielles initialement conçues pour la morphologie humaine constitue l’un des principaux arguments économiques en faveur des robots humanoïdes.

Ce potentiel doit toutefois encore être validé. Accéder à un conteneur ne représente qu’une partie de la tâche : identifier correctement les composants, les saisir, les positionner et reprendre l’opération après une tentative infructueuse sont tout aussi importants.

Agile Robots affirme avoir déployé plus de 20 000 solutions robotiques dans le monde. Ce chiffre correspond à l’ensemble de son parc de solutions robotiques installées et non à 20 000 humanoïdes ou robots déployés dans le cadre du projet Audi.

Agile ONE SN : une plateforme pour développer les compétences des humanoïdes

La seconde annonce porte sur la recherche et le développement. Agile ONE SN est conçu comme un système intégré permettant de créer, d’entraîner et de valider les capacités des robots humanoïdes avant leur déploiement dans des environnements réels.

Selon NVIDIA, la plateforme repose sur un corps humanoïde de 1,40 mètre pesant 40 kilogrammes, doté de 31 degrés de liberté et capable de transporter une charge utile de 3 kilogrammes par bras. Elle comprend des mains articulées à cinq doigts, des caméras, un lidar ainsi qu’un système de calcul embarqué NVIDIA Jetson Thor.

Le système est préconfiguré avec NVIDIA Isaac GR00T. NVIDIA annonce une disponibilité début 2027, tandis que l’intégration de sa suite de sécurité Halos reste prévue ultérieurement. Il s’agit de caractéristiques techniques et de projets de développement annoncés, et non de performances opérationnelles mesurées de manière indépendante.

Agile Robots présente cette plateforme compacte comme un moyen de transférer progressivement des capacités vers Agile ONE, son robot humanoïde industriel de taille réelle. L’objectif est de renforcer les liens entre le développement en laboratoire et les applications industrielles.

Transférer une compétence ne représente qu’une partie du défi

Une capacité validée sur un robot de recherche ne devient pas automatiquement opérationnelle en production lorsqu’elle est transférée sur une autre machine.

Les différences de portée, de charge utile, de dynamique et de systèmes de perception peuvent affecter les performances. L’environnement opérationnel impose également des contraintes parfois absentes du laboratoire : cadences de production, variations dans la présentation des composants, présence humaine et faible tolérance aux interruptions.

La validation devrait donc documenter non seulement les tâches accomplies et les échecs, mais aussi les situations dans lesquelles un opérateur ou un système de sécurité a empêché une action incorrecte. Un registre structuré des presque-accidents pour les systèmes d’IA physique pourrait contribuer à identifier les faiblesses avant le déploiement des robots sur d’autres sites.

D’un point de vue industriel, la valeur d’une plateforme de développement commune dépendra donc des économies d’ingénierie et de validation qu’elle permettra de réaliser lors du transfert d’une compétence entre différents robots et sites de production.

Quels indicateurs permettraient de démontrer la valeur industrielle ?

Pour la preuve de concept menée chez Audi, les indicateurs de performance pertinents comprendraient le taux de prélèvements réussis, la précision du séquençage, le temps de cycle, la disponibilité des robots et la fréquence des interventions humaines. L’évaluation économique devrait également prendre en compte les coûts d’intégration, de supervision, de maintenance et les périodes d’immobilisation.

Il s’agit de critères d’évaluation et non de résultats établis par l’annonce.

La question commerciale ne consiste donc pas simplement à savoir si le robot est capable d’organiser les pièces dans le bon ordre, mais si la valeur du travail réalisé dépasse le coût total de son déploiement et de son exploitation. Cette distinction entre les capacités techniques et la démonstration concrète du retour sur investissement des robots humanoïdes déterminera si la preuve de concept peut évoluer vers une utilisation régulière en production.

Ce projet confie à la robotique humanoïde une mission industrielle concrète. Son importance dépendra de la capacité des robots à répéter cette tâche de manière fiable dans les conditions réelles de la logistique automobile, mais aussi de la pertinence opérationnelle et économique du service ainsi rendu.

FAQ – Audi et Agile Robots : des robots humanoïdes pour la logistique automobile

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Un robot qui soulève une charge ne prouve pas encore qu’il peut tenir un poste. Une machine livrée ne garantit pas davantage une utilisation quotidienne. Pour mesurer l’arrivée des humanoïdes dans le monde professionnel français, il faut regarder au-delà des vidéos : quelle tâche accomplissent-ils, pendant combien de temps et avec quelle assistance ?

Ces expérimentations s’inscrivent dans le développement des robots humanoïdes pour l’industrie, la logistique, la santé et les services, dont la valeur doit désormais être mesurée à partir de tâches réelles, de leur fiabilité et de leur coût d’exploitation.

Deux situations documentées offrent un point de départ : Calvin chez Renault à Douai et un Mirokaï au foyer La Marcelline, au sein de l’APREH. Elles illustrent des usages très différents. Elles ne constituent ni un recensement exhaustif, ni la preuve d’une adoption généralisée. Leur intérêt est ailleurs : rendre visibles les conditions concrètes du passage à l’usage.

À Douai, une trentaine de kilos à chaque prise

Dans une publication du 26 juin 2026, Renault décrit Calvin, développé avec Wandercraft, comme un robot en test à Douai.. Sa mission : saisir deux pneus simultanément, soit environ 30 kg. Le constructeur annonce une capacité de portage de 40 à 50 kg.

La feuille de route prévoit une dizaine de robots en poste fin 2026, puis 350 dans les usines françaises et espagnoles fin 2027. Ces nombres désignent des objectifs : ils ne permettent pas de connaître le parc installé aujourd’hui, ni sa répartition future entre les deux pays. Renault mentionne encore des difficultés de robustesse et d’intégration à haute cadence.

Le sujet industriel se situe précisément là. Réussir une prise, la répéter et l’inscrire dans le rythme d’un atelier correspondent à trois niveaux de validation différents. Un arrêt obligeant un opérateur à intervenir peut modifier l’intérêt économique du dispositif. Pour juger le projet, les prochains indicateurs utiles seront donc la disponibilité, les cycles réussis et les interventions nécessaires.

Au foyer La Marcelline, une autre définition du travail

Dans le médico-social, la mission change. Enchanted Tools indique qu’un premier Mirokaï est déjà utilisé au foyer La Marcelline, dans le cadre d’une collaboration avec l’APREH. Le fabricant décrit une participation aux animations, aux activités culturelles et cognitives ainsi qu’aux interactions entre résidents. Le programme vise 11 robots dans plusieurs établissements de l’association.

Cette expérimentation rejoint d’autres usages de robots humanoïdes auprès des personnes âgées, notamment pour proposer des animations, encourager la participation et soutenir certaines activités collectives.

Ici aussi, il faut séparer le présent du programme annoncé : un premier site cité ne signifie pas que les onze machines fonctionnent déjà. Les bénéfices décrits proviennent du fabricant ; la présentation du projet ne fournit pas de protocole permettant de mesurer indépendamment leur ampleur.

L’évaluation doit aussi correspondre à la mission. Pour un robot d’animation, compter les objets déplacés n’aurait guère de sens. Il serait plus instructif de documenter la fréquence des séances, la participation des résidents, le temps de préparation et l’avis des professionnels. Une présence appréciée peut avoir une valeur, mais cette valeur mérite une méthode d’observation explicite.

L’autonomie, un chiffre encore difficile à résumer

Sur sa page commerciale, Enchanted Tools précise qu’en 2026 un accompagnateur doit rester à proximité des Mirokaï pour des raisons de sécurité. Le fabricant annonce une autonomie complète au premier trimestre 2027 : il s’agit d’un calendrier prévisionnel.

Cette précision compte davantage qu’une vidéo montrant quelques minutes de déplacement. L’autonomie doit être décrite tâche par tâche : naviguer dans un couloir, dialoguer, manipuler un objet ou reprendre une activité après une erreur ne posent pas les mêmes problèmes.

Pour l’utilisateur, une question devient centrale : combien d’interventions humaines sont nécessaires pour une heure de service utile ? Cet indicateur permettrait de comparer les installations plus rigoureusement. Il éviterait aussi de confondre une capacité technique avec un service effectivement disponible.

Le baromètre Robot Magazine pose la question de la rentabilité

Réalisé auprès de 300 décideurs, le Baromètre Robot Magazine 2026 apporte un éclairage sur les attentes face à un premier robot :

• 59 % privilégient la production, la manutention ou la logistique.
• 58 % envisagent un budget inférieur à 50 000 €.
• 48 % attendent un retour sur investissement en moins de 24 mois.
• Le prix et l’incertitude sur la rentabilité réunissent 46 % des réponses concernant le principal frein.

Ces indicateurs concernent la robotique en général. Ils ne mesurent ni l’intention d’acheter un humanoïde, ni le budget consacré à cette catégorie. Leur rapprochement avec les projets examinés suggère cependant une question économique : à quelles conditions un humanoïde pourra-t-il satisfaire ces attentes de coût et de résultats ?

L’enquête a été réalisée en ligne du 13 au 26 septembre 2026, auprès de lecteurs et d’abonnés volontaires de Robot Magazine. Cet échantillon décrit les intentions d’un public sensibilisé à la robotique ; il n’est pas représentatif de l’ensemble des entreprises françaises.

BMW : un repère chiffré, situé aux États-Unis

Pour disposer d’un point de comparaison industriel, il faut regarder hors de France. BMW a publié le bilan de son pilote Figure 02 à Spartanburg, aux États-Unis : environ 1 250 heures de fonctionnement et plus de 90 000 composants déplacés pendant un projet de dix mois. Le robot participait au positionnement de pièces de tôlerie et a contribué à la production de plus de 30 000 BMW X3.

Ces données décrivent une contribution à certaines opérations, pas la fabrication autonome de véhicules. Les dix mois représentent la durée du projet, distincte des heures de fonctionnement cumulées. BMW qualifie bien l’expérience de pilote.

Ce bilan fournit néanmoins un modèle de communication plus exploitable : une tâche identifiée, un site nommé, une période et un volume d’activité. Ces quatre éléments devraient accompagner toute annonce de déploiement.

Les chiffres à retenir

Pour les attentes d’investissement et les répartitions détaillées, consulter les résultats et la méthodologie du Baromètre Robot Magazine 2026.

La prochaine étape : publier les conditions d’exploitation

La lecture croisée de ces documents fait ressortir un besoin : disposer d’indicateurs comparables. Pour les projets français examinés, les informations publiques consultées ne permettent pas de calculer un coût complet par heure utile, ni un retour sur investissement vérifiable.

Le prix d’achat seul serait insuffisant. Une évaluation devrait intégrer la préparation du site, la formation, la supervision, la maintenance et les interruptions. Elle devrait aussi expliciter le service attendu : réduire une manutention pénible, assurer une animation ou déplacer une pièce.

Il faut enfin préciser ce que recouvre le terme « humanoïde ». Une silhouette anthropomorphe ne renseigne pas, à elle seule, sur la locomotion, la dextérité ou l’autonomie. Ces caractéristiques doivent apparaître dans toute comparaison.

Le passage à plusieurs sites nécessitera également de documenter la sécurité, les procédures de mise en service et la formation des équipes. Les entreprises devront notamment anticiper les nouvelles exigences relatives à la conformité des robots humanoïdes en Europe.

Le cap à surveiller sera donc moins spectaculaire qu’une nouvelle démonstration : plusieurs sites publiant, sur une durée définie, leurs heures utiles, leurs incidents et leurs résultats. C’est à cette condition que les humanoïdes pourront être évalués comme des équipements professionnels.

FAQ – Robots humanoïdes en France : premiers déploiements, autonomie et rentabilité

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Les humanoïdes impressionnent lorsqu’ils marchent, courent ou manipulent des objets. Mais derrière les démonstrations, une interrogation demeure : où peuvent-ils rendre un service suffisamment utile pour justifier leur déploiement ?

L’assistance aux policiers constitue une piste concrète. Lors d’interventions dangereuses, notamment lorsque des violences éclatent en marge d’une manifestation, certaines tâches exposent directement les agents. Une machine capable d’en prendre en charge une partie pourrait devenir un équipement de soutien précieux. Cette réflexion rejoint une question plus générale : quelle première mission confier à un robot pour obtenir un résultat concret et mesurable ?

Récemment lors des manifestations en France du 17 Octobre, ces robots auraient eu leur utilité pour aider la police, protéger des mairies ou des commerçants.

Assister les policiers dans leurs missions

Le premier rôle envisageable serait logistique. Boucliers, matériel médical, équipements de communication : les interventions nécessitent de déplacer du matériel, parfois dans des conditions difficiles.

Un humanoïde pourrait acheminer ces équipements vers les agents, sous réserve de disposer d’une autonomie, d’une mobilité et d’une capacité de transport adaptées. Il pourrait aussi apporter une trousse de secours ou effectuer des déplacements répétitifs entre un véhicule et un point d’intervention sécurisé.

L’intérêt serait de réduire certaines charges physiques et de permettre aux policiers de se concentrer sur leurs missions.

Ces usages semblent moins spectaculaires qu’une interpellation robotisée. Ils pourraient pourtant constituer un premier terrain d’expérimentation pertinent, avec des tâches précises et des résultats mesurables.

Une protection supplémentaire sur le terrain ?

L’hypothèse d’un humanoïde portant un bouclier mérite également d’être examinée. Il pourrait contribuer à protéger ponctuellement un agent exposé ou accompagner un déplacement dans une zone présentant un risque de projections.

L’objectif serait de réduire l’exposition humaine au danger. Mais une telle fonction exige beaucoup plus que la capacité à tenir un équipement.

Le robot devrait rester stable malgré les obstacles, coordonner ses mouvements avec ceux des agents et éviter tout contact dangereux. Une chute pourrait blesser une personne ou obstruer un passage. Dans ce type d’environnement, une erreur d’intelligence artificielle peut rapidement devenir un risque physique.

Cette utilisation reste donc une perspective à tester. Une démonstration en environnement contrôlé ne prouve pas qu’une machine puisse assurer une protection fiable dans une rue encombrée.

La robotique de sécurité existe déjà

Le principe consistant à envoyer une machine dans une zone dangereuse a déjà fait ses preuves dans certaines missions spécialisées.

Lors de l’incendie de Notre-Dame de Paris, en avril 2019, un robot extincteur équipé de caméras a été engagé dans la nef, où les conditions empêchaient l’intervention des pompiers. Sa valeur reposait sur une fonction clairement définie : intervenir à distance dans un environnement trop dangereux pour les personnes.

À New York, les autorités ont présenté en 2023 Digidog, un robot quadrupède télécommandé par des policiers formés, pour évaluer certaines situations à haut risque, notamment en présence de substances dangereuses ou d’un suspect retranché.

Ces exemples montrent l’intérêt d’une assistance robotique. Ils ne démontrent toutefois pas qu’un humanoïde soit prêt à évoluer au contact d’une foule.

Pourquoi un humanoïde plutôt qu’un autre robot ?

Deux bras peuvent permettre de manipuler différents équipements. Une morphologie humaine pourrait aussi faciliter l’accès à certains espaces conçus pour les personnes.

Cette polyvalence représente un intérêt potentiel, mais elle ajoute de la complexité. Marcher sur des débris, conserver son équilibre et transporter une charge doivent rester possibles dans les conditions réelles d’intervention.

Pour certaines tâches, une plateforme à roues, à chenilles, un drone ou un robot quadrupède pourrait être plus adapté qu’un humanoïde. Le choix de la morphologie doit dépendre de la mission, du terrain, du niveau d’autonomie recherché et des contraintes de sécurité.

Le coût complet sera également déterminant : achat, maintenance, formation des opérateurs, batteries et récupération en cas de panne.

Des limites techniques et humaines

Une foule constitue un environnement particulièrement exigeant : mouvements imprévus, visibilité réduite et contacts rapprochés compliquent les déplacements.

Comprendre une situation est encore plus difficile. Une personne qui court peut fuir un danger ; un geste brusque peut être une tentative de protection. Reconnaître un mouvement ne permet pas de déterminer une intention.

Les images collectées soulèvent aussi des questions distinctes. La CNIL rappelle les enjeux des caméras augmentées pour les droits et libertés. Installer des capacités d’observation ou d’analyse sur un robot nécessite donc un examen spécifique de leur utilisation. Il faut également vérifier la protection des images, les accès à distance et les flux de données, comme pour tout robot mobile connecté exposé à des risques de cybersécurité.

Enfin, assistance et usage de la force doivent être distingués. Plusieurs fabricants, dont Boston Dynamics, se sont publiquement opposés à l’armement de leurs robots polyvalents.

Enfin une utilité concrète à court terme ?

La vidéo qui accompagne cet article propose des exemples de missions que des humanoïdes pourraient accomplir en soutien aux agents. Ces scénarios illustrent des usages potentiels ; ils ne constituent pas, à eux seuls, une validation opérationnelle.

Chez Robot Magazine, nous pensons que les humanoïdes pourront trouver une réelle utilité pour la police et le maintien de l’ordre, notamment pour transporter, observer et contribuer à protéger les équipes.

À court terme, les perspectives les plus crédibles concernent des missions limitées, dans des conditions maîtrisées, sous supervision humaine. La protection rapprochée exigera davantage de preuves.

Enfin un humanoïde utile sur le terrain ? L’hypothèse mérite des essais rigoureux. Son succès se mesurera à la fiabilité du service rendu et à la réduction effective des risques pour les agents comme pour le public.

FAQ – Robots humanoïdes dans la police : quelles applications pour les forces de l’ordre ?

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Des milliards pour les robots, mais quel capital ?

Onze milliards de dollars. Selon Dealroom, les startups classées dans sa catégorie « humanoïdes » ont attiré ce montant de capital-risque entre le début de 2026 et le 6 octobre. C’est plus du double des 4,8 milliards recensés sur l’ensemble de 2025. Ce record concerne un segment précis : il ne constitue pas un total pour toute la robotique mondiale.

LL’essor de la Physical AI, cette intelligence artificielle capable de percevoir et d’agir dans le monde physique, rapproche deux univers longtemps présentés séparément : les logiciels d’IA et les machines. Les humanoïdes concentrent une partie de l’attention, mais la question du financement concerne aussi les robots industriels, la logistique, la construction et la santé.

Le paradoxe apparaît dès que l’on cherche les investisseurs : financer des robots ne signifie pas gérer un fonds exclusivement robotique. Un fonds généraliste peut participer à une levée spectaculaire. Un spécialiste de la deeptech peut comprendre l’autonomie sans investir uniquement dans des machines. Une branche corporate peut soutenir une startup pour des raisons à la fois financières et industrielles.

Ce panorama distingue donc les investisseurs centrés sur la robotique, les spécialistes au périmètre plus large et les fonds corporate. Il ne prétend pas fournir un recensement exhaustif ni attribuer un label « 100 % robotique » à des acteurs qui ne le revendiquent pas.

Les fonds indépendants : une spécialisation à examiner de près

Cybernetix Ventures : un spécialiste accessible aux Européens

Basé à Boston, Cybernetix Ventures, fondé par Fady Saad et Mark Martin, concentre sa thèse sur la robotique, l’automatisation et l’IA industrielle. Il investit en Amérique du Nord et en Europe, du pré-amorçage à la série A. Sa spécialisation couvre aussi les technologies nécessaires aux robots, comme les capteurs, l’autonomie et les logiciels.

Son portefeuille comprend notamment Cambrian, dans la vision robotique, et Rugged Robotics, dans la construction. Le ticket initial standard n’est pas précisé sur les pages officielles consultées.

Cybernetix anime également l’écosystème à travers Robotics Invest et Robotics Tech Week, dont l’édition bostonienne s’est tenue du 26 au 29 mai 2026. Pour un fondateur européen, cet ancrage sectoriel et le mandat transatlantique constituent deux éléments concrets de ciblage.

Pathbreaker Ventures : entrer au capital avant le décollage

À San Francisco, Pathbreaker investit dès la création, notamment en pre-seed et seed. Sa thèse associe robotique, IA, vision par ordinateur et nouveaux matériels, avec des applications dans la fabrication et d’autres industries. Il s’agit donc d’un investisseur pertinent pour la robotique, mais au mandat plus large.

Parmi ses participations figurent Diligent Robotics et Reliable Robotics, dans l’autonomie aéronautique. Cette dernière a annoncé une levée de 160 millions de dollars en avril 2026, avec le soutien renouvelé de Pathbreaker. Ce montant est celui du tour de table, pas le chèque du fonds.

La fourchette indicative de 250 000 à 2 millions de dollars doit être confirmée directement auprès de l’équipe : elle n’est pas précisée sur les pages officielles consultées.

The Robotics Hub : l’investissement au contact de la recherche

À Pittsburgh, The Robotics Hub s’inscrit dans l’écosystème de Carnegie Mellon. L’université documente son origine comme une initiative destinée à identifier et accompagner de jeunes entreprises de robotique avancée. Ce lien ne signifie pas qu’il s’agit d’un fonds universitaire réservé aux seuls diplômés de Carnegie Mellon.

L’équipe met en avant un accompagnement pouvant commencer avant même la constitution de l’entreprise. Agility Robotics est un exemple documenté de participation, notamment lors de sa série A de 2018. Le positionnement affiché inclut robotique et IA ; les tickets et les conditions précises d’investissement applicables en 2026 restent à confirmer.

Calibrate Ventures : l’IA et l’automatisation au service de l’industrie

Implanté à Pasadena, en Californie, Calibrate Ventures couvre la deeptech, l’IA, la vision, l’autonomie et la robotique. Le fonds est présenté comme un investisseur d’amorçage par l’un de ses cofondateurs.

Ses investissements documentés comprennent Gray Matter Robotics et Collaborative Robotics, également appelé Cobot. L’accent mis sur des technologies capables de résoudre des problèmes commerciaux le rapproche des startups qui peuvent expliquer précisément leur valeur industrielle. Le ticket standard n’est pas publié dans les sources retenues.

Calibrate illustre une distinction essentielle : une expertise robotique solide peut exister dans un portefeuille qui comprend également des entreprises d’IA sans robot.

Les fonds corporate : du capital et une logique industrielle

MISUMI Ventures : 50 millions de dollars pour le matériel et l’automatisation

Annoncé le 17 septembre 2026, MISUMI Ventures est un fonds de 50 millions de dollars porté par le groupe japonais MISUMI, avec un ancrage dans la baie de San Francisco. Malgré une structure de gestion présentée comme autonome, il relève du corporate venture capital.

Ses investissements initiaux doivent généralement se situer entre 500 000 et 1,5 million de dollars, dans des sociétés en seed et early stage. Son mandat comprend la robotique, le matériel avancé, l’automatisation et l’IA industrielle, mais aussi l’aérospatial, les technologies médicales et l’énergie propre. Il n’est donc pas exclusivement robotique.

MISUMI prévoit d’apporter un accès à son réseau de composants et de fabrication. Pour une startup, cet accompagnement peut compter autant que le capital. Il faut toutefois distinguer l’annonce du fonds de son portefeuille : le communiqué japonais prévoit une constitution en octobre et un premier investissement avant la fin de 2026. Aucun exemple de participation n’est retenu ici au 12 octobre.

Toyota Ventures : la robotique dans un mandat deeptech mondial

Installé en Californie, avec des implantations à Los Altos et San Francisco, Toyota Ventures investit en early stage dans plusieurs domaines, dont l’IA, la robotique et la mobilité. Son portefeuille comprend notamment Intuition Robotics et SLAMcore.

Il serait trompeur de reprendre automatiquement comme ticket 2026 la fourchette de 500 000 à 2 millions de dollars publiée pour certains anciens appels à innovation. Ces programmes établissent une pratique passée, pas une grille générale actuelle.

L’intérêt pour un fondateur réside dans la combinaison d’une expertise technologique et d’un accès potentiel à un environnement industriel. Cet accès doit être discuté concrètement ; une participation au capital ne garantit pas une commande.

ABB Ventures : un financement lié aux besoins de l’automatisation

ABB Ventures, dans l’écosystème du groupe suisse, couvre plusieurs secteurs de l’électrification et de l’automatisation. ABB présente également une activité ABB Robotics Ventures. Parmi les investissements documentés figurent Scalable Robotics et Automata.

Le parcours de Sevensense, startup suisse issue de l’ETH Zurich, illustre cette logique : ABB a réalisé un investissement minoritaire avant de l’acquérir en 2024. Il s’agit d’un exemple historique de rapprochement industriel, et non d’une promesse de sortie pour les autres participations.

Les sources consultées ne donnent pas de ticket standard ni de grille unique de stades pour l’ensemble de ces activités.

L’Europe, un vide de fonds dédiés plutôt qu’un vide de financement

Affirmer qu’il n’existe aucun fonds européen spécialisé serait excessif. En revanche, le panorama présenté ici ne fait pas apparaître un vaste réseau européen d’investisseurs indépendants exclusivement consacrés à la robotique. Faute de recensement exhaustif, cette observation ne doit pas devenir une statistique.

Les startups européennes trouvent du capital auprès d’acteurs dont les mandats dépassent leur secteur. RobCo a ainsi annoncé 100 millions de dollars en janvier 2026, dans un tour codirigé par Lightspeed Venture Partners et Lingotto Innovation, avec notamment Sequoia Capital.

Au Royaume-Uni, Humanoid a annoncé une série A de 152 millions de dollars en juillet 2026, menée par Prime Movers Lab, avec notamment Schaeffler, Bosch et Aglaé Ventures. La spécialisation robotique exclusive des investisseurs n’est donc pas une condition nécessaire à un financement important.

En France, Bpifrance intervient également dans le financement et l’accompagnement de la robotique : son fonds Large Venture participait à la série D d’Exotec annoncée en 2022. Le Fonds national de venture industriel relève d’une autre logique : il contribue à structurer des fonds industriels, plutôt que de constituer un guichet direct exclusivement robotique pour les startups.

Les investisseurs deeptech représentent une autre voie. Supernova Invest en est un exemple français, avec un soutien historiquement documenté à Robocath, dans la robotique médicale. Cette référence ne doit pas être présentée comme une nouvelle opération de 2026.

Pourquoi les fonds exclusivement robotiques semblent-ils si peu nombreux ? Notre lecture est celle d’un secteur qui impose plusieurs risques simultanés : développement technique, fabrication, intégration chez le client et commercialisation. Une startup médicale, un fabricant de robots logistiques et un spécialiste de la manipulation n’ont ni les mêmes cycles ni les mêmes exigences réglementaires.

Pour un gestionnaire, une thèse deeptech ou industrielle plus large permet de diversifier ces risques. Cette explication constitue une analyse du modèle d’investissement, pas une causalité statistiquement démontrée. Elle aide néanmoins à comprendre pourquoi le capital européen se présente souvent sous d’autres étiquettes.

Conseils aux fondateurs : comment cibler les investisseurs robotiques

Commencer par le mandat réel

Vérifiez la géographie, le stade, la nature du produit financé et la capacité du fonds à prendre la tête du tour. Un portefeuille robotique américain ne prouve pas que l’investisseur accepte une société européenne.

Étudiez aussi les participations existantes. Elles permettent de comprendre si l’équipe connaît votre marché, les contraintes de votre produit et les cycles de décision de vos clients.

Adapter les preuves au stade

En pré-amorçage, présentez une équipe crédible, une difficulté technique clairement définie et un programme d’expérimentation.

Pour financer le déploiement, montrez des résultats en conditions réelles : disponibilité, interventions humaines, durée d’installation, coût de maintenance et retour sur investissement du client. Une démonstration réussie doit pouvoir déboucher sur une utilisation reproductible.

Présenter l’économie complète du robot

Le prix de vente ou l’abonnement ne suffit pas. Intégrez fabrication, installation, service après-vente, besoin en fonds de roulement et financement éventuel des machines conservées au bilan.

Le dossier doit permettre de comprendre ce que coûte réellement un robot et son déploiement et comment cette économie évolue lorsque le nombre de machines augmente.

Relier le ticket à une étape mesurable

Expliquez ce que le tour permettra d’atteindre : prototype validé, pilote payé, certification, première série ou déploiement reproductible. Séparez toujours le montant recherché du chèque attendu de chaque investisseur.

La cohérence entre le capital demandé et l’étape suivante est plus utile qu’une ambition financière déconnectée du calendrier industriel.

Préciser les conditions du corporate

Discutez l’accès aux clients, les essais industriels et les ressources promises, mais aussi l’exclusivité, les droits sur les données et la propriété intellectuelle.

La valeur du partenariat doit rester compatible avec vos futurs clients et investisseurs. Une relation industrielle peut accélérer le développement, à condition que ses engagements soient clairement définis.

Ces conseils sont des recommandations éditoriales, pas des critères attribués uniformément aux fonds cités.

Ce que ce panorama dit de la maturité européenne

L’Europe peut faire émerger des entreprises robotiques capables de lever des montants importants. Les opérations de RobCo et Humanoid le montrent. Mais cette capacité ne suffit pas à démontrer l’existence d’une filière complète de capital-risque exclusivement robotique.

La maturité se mesure aussi à la possibilité de financer les étapes intermédiaires : passer du prototype au pilote, puis du pilote à une installation reproductible et rentable. C’est là que l’expertise industrielle de l’investisseur devient décisive.

Pour les fondateurs européens, la recherche doit donc associer spécialistes transatlantiques, fonds deeptech locaux, investisseurs de croissance et corporate pertinents. Le meilleur investisseur robotique est celui qui comprend le risque à financer et peut accompagner l’étape suivante. Son étiquette sectorielle est un premier indice ; ses pratiques et ses participations sont des preuves plus utiles.

Tableau récapitulatif des investisseurs

Les tickets sont exprimés en dollars américains et correspondent aux investissements initiaux lorsqu’une fourchette est disponible. « Non communiqué » signifie qu’aucun ticket standard n’a été identifié dans les sources retenues.

FAQ – Fonds de capital-risque robotique : qui finance les startups de robotique en 2026 ?

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Le Baromètre Robot Magazine 2026 explore les intentions de dirigeants et de décideurs lecteurs du magazine.

Premier enseignement : les attentes portent sur des usages concrets, un investissement maîtrisé et un retour rapide.

Les démonstrations robotiques suscitent la curiosité. Mais pour passer à l’investissement, les entreprises attendent des réponses précises : quelle tâche automatiser, à quel coût et avec quel bénéfice ?

Réalisé en ligne du 13 au 26 septembre 2026 auprès de 300 décideurs, le Baromètre Robot Magazine 2026 apporte un éclairage sur ces attentes.

L’étude repose sur un échantillon volontaire de lecteurs et d’abonnés à la newsletter de Robot Magazine. Elle décrit les intentions de ce public sensibilisé à la robotique et n’est pas représentative de l’ensemble des entreprises françaises.

59 % privilégient la production, la manutention ou la logistique

Selon notre Baromètre Robot Magazine 2026, 38 % des répondants choisissent la production et la manutention comme première mission à confier à un robot. 21 % privilégient la logistique, soit 59 % au total pour ces deux catégories.

Le contrôle qualité recueille 15 % des réponses, devant le nettoyage à 11 %. Les autres missions représentent 9 %, et la maintenance 6 %.

Ces choix donnent une indication claire aux fournisseurs et aux intégrateurs : les premiers projets envisagés concernent principalement des tâches physiques et répétitives.

Pour convaincre, une solution robotique doit donc partir d’un besoin opérationnel identifiable : déplacer des marchandises, alimenter un poste de travail ou prendre en charge une opération récurrente.

58 % envisagent un budget inférieur à 50 000 euros

Le Baromètre Robot Magazine 2026 indique que 58 % des décideurs interrogés envisagent un budget inférieur à 50 000 euros pour leur premier robot.

Dans le détail, 31 % prévoient moins de 25 000 euros et 27 % entre 25 000 et 50 000 euros. À l’autre extrémité, 8 % envisagent un investissement supérieur à 100 000 euros.

Ces intentions soulignent l’importance de proposer un premier projet dont le coût est clairement expliqué. Au-delà du robot lui-même, les entreprises doivent pouvoir comprendre le coût total d’un projet robotique, qui comprend les dépenses d’intégration, de formation, de maintenance et d’exploitation.

Autre signal : 18 % des répondants ne savent pas encore quel budget prévoir. Pour eux, le besoin d’information précède la décision d’achat.

Pour limiter l’investissement initial, certaines entreprises peuvent également envisager le Robot as a Service (RaaS), un modèle permettant d’utiliser un robot par abonnement ou en fonction de son utilisation.

48 % attendent un retour sur investissement en moins de deux ans

Selon notre Baromètre Robot Magazine 2026, 48 % des répondants attendent un retour sur investissement en moins de 24 mois : 14 % en moins d’un an et 34 % entre un et deux ans.

La rentabilité constitue donc un élément central du projet. Les entreprises veulent pouvoir relier leur investissement à des gains mesurables : temps économisé, capacité de production, qualité ou réduction des tâches pénibles.

Cependant, 20 % des décideurs interrogés ne savent pas encore quel délai de retour sur investissement viser. Des cas clients documentés et des méthodes de calcul accessibles peuvent les aider à évaluer leur projet.

Le prix et l’incertitude sur le ROI concentrent 46 % des freins

Interrogés sur leur principal obstacle, 27 % des répondants citent le prix et 19 % l’incertitude sur le retour sur investissement. Ces deux freins économiques réunissent 46 % des réponses au Baromètre Robot Magazine 2026.

La complexité d’intégration arrive ensuite, à 17 %, suivie du manque de compétences internes, à 12 %.

L’enjeu commercial dépasse ainsi la présentation des performances du robot. Les décideurs attendent une proposition qui explique aussi les conditions de déploiement, l’accompagnement nécessaire et les bénéfices attendus.

Ce que ces résultats disent du premier projet robotique

Pour les lecteurs de Robot Magazine interrogés, le premier robot doit répondre à une mission précise, rester accessible financièrement et démontrer sa valeur dans un délai relativement court.

Ces intentions invitent les acteurs de la robotique à rendre leurs offres plus faciles à évaluer : périmètre du projet, coût total, étapes d’intégration et indicateurs de réussite.

Pour identifier les fabricants, intégrateurs et spécialistes capables d’accompagner un premier projet, les entreprises peuvent également consulter l’annuaire de la robotique en France.

Le baromètre complet présente les quatre questions, les répartitions détaillées des réponses, la méthodologie et l’analyse de Robot Magazine.

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FAQ – Baromètre Robot Magazine 2026

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Il y a deux dimensions dans cette décision : une continuité scientifique, d’abord, et un choix plus personnel ensuite.

D’un point de vue scientifique, rejoindre PRESAGE est finalement assez naturel par rapport aux travaux que je mène depuis plusieurs années. Une grande partie de mes recherches a porté sur la manière dont les modèles peuvent percevoir le monde, en construire une représentation, comprendre sa dynamique et anticiper son évolution. Chez Meta, j’ai notamment exploré ces questions appliquées au monde physique et aux interactions entre les humains, les machines et leur environnement.

Avec PRESAGE, je poursuis cette trajectoire dans un autre univers : le monde digital. Une infrastructure cloud ou un data center constitue, à sa manière, un environnement extrêmement complexe, avec des millions d’entités et d’interactions qui évoluent en permanence. Avec les Digital World Models (DWM), notre ambition est de permettre aux modèles de comprendre cette complexité, d’en anticiper l’évolution et surtout de simuler différents futurs possibles.

C’est précisément ce qui rend le sujet passionnant : dans le monde digital, nous pouvons simuler une panne, une attaque, une intervention ou un scénario extrême, en observer les conséquences et apprendre de ces simulations sans avoir à prendre le risque de les provoquer dans le système réel. Il y a donc une vraie continuité scientifique, mais appliquée à un nouveau terrain.

D’un point de vue personnel, cette décision correspond aussi à une envie qui s’est progressivement imposée. J’ai construit ma carrière entre la France, le Japon et les États-Unis, dans des environnements de recherche et de technologie très internationaux. Après près de dix ans chez Meta, j’avais envie de retrouver une dimension entrepreneuriale : construire quelque chose, constituer une équipe et porter une vision scientifique sur le temps long.

Le retour à Paris fait partie de cette ambition. L’idée n’est pas de revenir pour construire un projet uniquement français ou européen, mais au contraire de démontrer qu’il est possible de bâtir depuis Paris une entreprise technologique et scientifique avec une ambition véritablement mondiale.

Les « World Models » sont également au cœur des progrès actuels en robotique. Voyez-vous des passerelles entre les technologies développées par PRESAGE et le futur des robots autonomes ?

Oui, très clairement. D’un point de vue scientifique, les principes sont très proches. Un robot véritablement autonome doit pouvoir comprendre l’état de son environnement, anticiper son évolution et surtout simuler les conséquences de différentes actions avant de choisir comment intervenir. C’est précisément l’un des enjeux des World Models.

Chez PRESAGE, nous appliquons cette logique au monde digital avec les Digital World Models : comprendre des systèmes complexes, prédire leur évolution et simuler différents scénarios. Or, un data center n’est pas seulement un système logiciel. C’est aussi un environnement physique, avec des machines, des réseaux, de l’énergie, du refroidissement et des équipements à entretenir ou à réparer.

À mesure que ces infrastructures deviendront plus autonomes, ces deux dimensions vont converger. Les Digital World Models pourront comprendre le système dans son ensemble, anticiper les incidents et déterminer les actions à mener ; la robotique pourra, elle, intervenir dans le monde physique. À terme, autonomie digitale et autonomie physique feront partie d’un même continuum.

Un robot véritablement autonome doit pouvoir comprendre l’état de son environnement, anticiper son évolution et surtout simuler les conséquences de différentes actions avant de choisir comment intervenir.

Les infrastructures IA et les data centers deviennent de plus en plus complexes. Jusqu’où pourront-elles devenir autonomes grâce à vos technologies ?

À court et moyen terme, l’enjeu est de permettre à une infrastructure de ne plus seulement réagir à ce qui se passe, mais d’anticiper son propre fonctionnement. Si elle est capable de prédire l’évolution de ses workloads, de ses besoins en calcul ou de sa consommation énergétique, elle peut mieux répartir ses ressources, adapter son refroidissement ou intervenir avant qu’un incident ne survienne.

À l’échelle des infrastructures nécessaires à l’IA, ces optimisations peuvent représenter des gains considérables en matière de fiabilité, de performance, d’énergie et d’impact environnemental.

À plus long terme, notre vision va beaucoup plus loin. Nous pouvons imaginer des data centers fonctionnant avec une intervention humaine minimale, voire sans présence humaine permanente sur site. Associés à des robots autonomes capables d’assurer certaines opérations de maintenance, ils pourraient être déployés dans des environnements aujourd’hui très contraignants : désert, régions arctiques, mer, voire un jour espace.

L’autonomie n’est donc pas seulement, pour nous, une manière de mieux automatiser les data centers existants. Elle peut permettre de repenser leur architecture, leur localisation et, plus largement, ce qu’un data center peut être.

Cette autonomie supposera également de maîtriser les risques physiques liés aux erreurs de l’IA, notamment lorsqu’une décision logicielle déclenche une intervention robotique dans l’infrastructure.

Quelle est votre ambition pour PRESAGE dans les prochaines années, en France et à l’international ?

Notre ambition se construit à plusieurs niveaux.

D’abord, sur le plan scientifique et technologique, nous développons aujourd’hui des Digital World Models pour les infrastructures cloud et IA. La prochaine étape est de dépasser les modèles spécialisés pour construire de véritables modèles fondationnels des mondes digitaux : des modèles capables d’apprendre des principes suffisamment généraux pour fonctionner dans des environnements très différents, s’adapter à des situations nouvelles et transférer ce qu’ils ont appris d’un système à un autre.

C’est un défi scientifique majeur. Les infrastructures numériques évoluent en permanence et combinent, à très grande échelle, hardware, software, réseaux, énergie et désormais agents IA. Apprendre la dynamique de systèmes aussi complexes ouvre un champ de recherche encore largement inexploré.

Ensuite, il y a une ambition internationale. Nous voulons construire cette technologie fondamentale depuis la France et l’Europe, mais avec une portée mondiale dès le départ. Les infrastructures que nous cherchons à modéliser sont globales ; nos technologies doivent donc pouvoir fonctionner sur les systèmes les plus complexes, indépendamment de leur architecture ou de leur localisation.

À terme, notre ambition est claire : faire des Digital World Models une couche d’intelligence fondamentale des systèmes informatiques autonomes.

FAQ – Tony Tung, PRESAGE et les Digital World Models

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Le technicien de maintenance de 2030 aura toujours besoin de compétences en mécanique, électricité, automatisme ou électrotechnique. Mais son environnement de travail pourrait être radicalement différent.

Face à une panne, il pourra accéder immédiatement à l’historique d’un équipement, rechercher des incidents similaires, consulter une documentation constructeur, analyser les données issues des capteurs et obtenir une procédure de diagnostic adaptée à la situation.

Cette évolution prolonge une transformation engagée depuis plusieurs années avec l’IoT industriel, la GMAO, la maintenance prédictive et la réalité augmentée. Robot Magazine avait déjà analysé l’émergence du technicien augmenté et les nouvelles compétences associées à ce métier.

L’arrivée de l’IA générative et désormais de l’IA agentique ouvre une nouvelle étape : le système ne se contente plus de présenter des informations. Il peut progressivement assister le diagnostic et prendre en charge une partie des tâches nécessaires à l’intervention.

Le technicien augmenté devient une réalité industrielle

Cette évolution répond à un problème très concret : les équipements industriels deviennent plus sophistiqués alors que les compétences nécessaires pour les maintenir sont difficiles à trouver.

Dans son étude Smart Manufacturing and Operations 2025, Deloitte a interrogé 600 dirigeants de grandes entreprises industrielles ayant leur siège ou des activités aux États-Unis. 35 % considèrent l’adaptation des salariés à la « Factory of the Future » comme une préoccupation majeure. Par ailleurs, 48 % déclarent rencontrer des difficultés modérées à importantes pour recruter dans les fonctions de production et de gestion des opérations.

Le sujet n’est donc pas uniquement technologique. Il concerne directement l’organisation du travail et la transmission des compétences.

Le principe du technicien augmenté consiste précisément à utiliser la technologie pour mettre davantage de connaissances à disposition du professionnel au moment où il en a besoin.

Le technicien de 2030 ne sera peut-être plus seulement
celui qui répare la machine. Il deviendra celui qui orchestre les données, l’IA et les robots qui l’entourent.

Quand la documentation technique devient directement exploitable

Prenons une situation classique : une ligne de production s’arrête.

Le technicien doit parfois consulter plusieurs logiciels, rechercher la documentation du constructeur, vérifier les interventions précédentes, analyser les alarmes de la machine et interroger des collègues plus expérimentés.

Une partie importante du temps d’intervention est donc consacrée à chercher l’information avant même de réparer l’équipement.

Les nouvelles interfaces permettent de modifier cette logique.

Le technicien peut demander au système :

• « Cette panne s’est-elle déjà produite sur cette machine ? »
• « Quelles étaient les causes des trois derniers arrêts similaires ? »
• « Quelle procédure constructeur correspond à ce code erreur ? »
• « Cette pièce est-elle disponible en stock ? »

L’accès au savoir technique devient ainsi beaucoup plus direct.

Dans l’industrie des semi-conducteurs, McKinsey estime que l’application des grands modèles de langage aux capacités existantes peut permettre jusqu’à 35 % d’amélioration de la productivité du travail, notamment en donnant plus rapidement aux techniciens les informations nécessaires aux opérations de maintenance.

Cas concret : jusqu’à 90 % de temps d’arrêt non planifié en moins

Certains projets permettent déjà de mesurer les résultats.

McKinsey décrit le cas d’une entreprise de biens de consommation ayant développé un copilote destiné aux opérateurs de production.

Le système rassemble différentes sources de connaissance technique : historiques de pannes, documentation des équipements, analyses des modes de défaillance et méthodes de recherche des causes racines.

Lorsqu’un équipement s’arrête, l’opérateur est guidé dans une procédure permettant d’éliminer progressivement les différentes causes possibles.

Selon McKinsey, le dispositif a permis de réduire jusqu’à 90 % certains temps d’arrêt non planifiés.

Les coûts de main-d’œuvre de maintenance ont diminué d’environ un tiers, tandis que les techniciens ont récupéré 40 % de capacité supplémentaire, notamment parce qu’ils sont moins sollicités pour résoudre les incidents les plus simples.

Ce résultat illustre l’un des effets possibles du technicien augmenté : il ne s’agit pas seulement d’accélérer le travail des spécialistes.

Les opérateurs eux-mêmes peuvent devenir capables de traiter davantage d’incidents de premier niveau, laissant les techniciens expérimentés se concentrer sur les problèmes complexes.

L’IA ne supprime pas le savoir-faire du technicien :
elle lui permet de mobiliser plus rapidement le savoir
accumulé par toute l’usine.

L’IA s’attaque au dernier kilomètre de la digitalisation industrielle

Les usines disposent déjà de très nombreux systèmes numériques : ERP, MES, GMAO, supervision, gestion de la qualité, IoT industriel, gestion des stocks ou bases documentaires.

Le problème est que ces informations restent souvent réparties entre plusieurs applications.

Pour le technicien, trouver une information peut nécessiter de naviguer entre différents écrans et différentes bases de données.

C’est ce que l’on pourrait appeler le dernier kilomètre applicatif de l’industrie.

La donnée existe. Le défi consiste désormais à la rendre immédiatement exploitable sur le terrain.

Une interface capable d’interroger plusieurs systèmes peut permettre au technicien de formuler directement son besoin sans nécessairement connaître l’application dans laquelle se trouve l’information.

Cette simplification pourrait constituer l’un des principaux apports des nouvelles générations de logiciels industriels.

De l’assistant à l’agent capable d’agir

Une deuxième évolution commence parallèlement à apparaître : l’IA agentique.

La différence est importante.

Un assistant fournit principalement une réponse ou une recommandation. Un agent peut être autorisé à enchaîner plusieurs opérations pour atteindre un objectif défini.

À la suite de la détection d’une anomalie, un agent pourrait par exemple rechercher l’historique de la machine, identifier des incidents similaires, retrouver une procédure technique, vérifier la disponibilité d’une pièce, préparer un ordre de maintenance dans la GMAO puis générer le compte rendu de l’intervention.

Les opérations critiques resteraient évidemment soumises aux règles de sécurité et aux validations définies par l’entreprise.

Mais une partie des manipulations administratives et informatiques réalisées aujourd’hui par les techniciens pourrait progressivement être automatisée.

Deloitte souligne d’ailleurs dans ses perspectives 2026 pour l’industrie que l’IA agentique, grâce à sa capacité à raisonner, planifier et réaliser certaines actions de façon autonome, devrait devenir une nouvelle composante du smart manufacturing.

Des gains de productivité déjà visibles dans les smart factories

Cette transformation dépasse largement la maintenance.

Les industriels interrogés dans l’étude Deloitte 2025 déclarent qu’après la mise en œuvre de leurs initiatives de smart manufacturing, ils ont constaté en moyenne :

10 à 20 % d’amélioration de la production ; 7 à 20 % d’amélioration de la productivité des salariés ; et 10 à 15 % de capacité de production supplémentaire libérée.

Par ailleurs, 46 % des répondants classent l’automatisation des processus parmi leurs deux premières priorités d’investissement pour les deux prochaines années, contre 37 % pour l’automatisation physique.

Ces chiffres montrent une évolution importante.

La transformation de l’usine ne repose plus uniquement sur l’installation de robots supplémentaires. Elle concerne également l’automatisation des processus qui entourent le travail humain.

Et si le prochain outil du technicien était un robot humanoïde ?

Une autre étape pourrait progressivement apparaître : la convergence entre systèmes numériques et robotique physique, un continuum exploré par Tony Tung et PRESAGE à travers les Digital World Models.

Les robots mobiles réalisent déjà certaines opérations de transport, de surveillance ou d’inspection dans les environnements industriels.

Les humanoïdes ambitionnent d’aller plus loin en intervenant dans des environnements initialement conçus pour les humains.

À terme, certaines tâches d’inspection, de manipulation, de relevé ou d’intervention dans des zones dangereuses pourraient être confiées à ces machines.

Le technicien pourrait alors superviser plusieurs outils : logiciels de diagnostic, capteurs, robots mobiles et éventuellement humanoïdes.

La répartition des rôles deviendrait alors assez claire : les capteurs observent, les logiciels analysent, les robots exécutent certaines actions physiques et le technicien supervise et décide.

Cette organisation paraît aujourd’hui plus crédible que la vision d’une usine entièrement autonome dans laquelle l’humain aurait disparu.

Le technicien de 2030 sera-t-il un chef d’orchestre ?

La question centrale n’est donc probablement pas de savoir si l’intelligence artificielle remplacera le technicien.

Elle est de savoir combien de machines, de robots et de systèmes un technicien sera capable de superviser demain grâce à ces nouveaux outils.

Les compétences techniques traditionnelles resteront essentielles. Mais elles seront complétées par la capacité à exploiter les données, travailler avec des systèmes d’aide au diagnostic, contrôler leurs recommandations et superviser des équipements de plus en plus autonomes.

L’enjeu pour les industriels sera donc autant celui de la formation que celui de l’investissement technologique.

Dans l’étude Deloitte, 92 % des dirigeants interrogés considèrent le smart manufacturing comme l’un des principaux moteurs de compétitivité industrielle pour les trois prochaines années. Mais l’étude montre également que le capital humain et la maintenance figurent parmi les domaines où l’écart entre le niveau de maturité actuel et celui recherché reste important.

L’usine de 2030 ne sera probablement ni celle des humains contre les robots, ni celle de l’IA contre les techniciens.

Elle sera celle d’une nouvelle répartition du travail entre l’humain, le logiciel et la machine.

Et dans cette organisation, le technicien augmenté pourrait devenir moins un simple intervenant qu’un chef d’orchestre de la maintenance industrielle.

FAQ – Usine de 2030 : comment l’IA transforme le métier de technicien de maintenance

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Les humanoïdes peuvent marcher, trier des composants, manipuler des objets et exécuter des tâches industrielles de plus en plus complexes. Les vidéos montrant des robots danser, courir ou plier du linge continuent d’attirer des millions de vues.

Mais les acheteurs industriels commencent à poser une question beaucoup moins spectaculaire : où est le retour sur investissement ?

Alors que le secteur passe des prototypes aux environnements de production, les critères d’évaluation évoluent. Une démonstration réussie ne suffit plus. Les fabricants de robots humanoïdes doivent désormais prouver leur disponibilité opérationnelle, leur cadence, leur sécurité, leurs coûts d’intégration et, en définitive, démontrer que quelqu’un est réellement prêt à payer pour le travail accompli par leurs machines.

Les données disponibles en septembre 2026 indiquent que cette transition a commencé. Toutefois, seul un petit nombre d’entreprises peut actuellement faire état de déploiements commerciaux significatifs.

Agility Robotics : peut-être le cas commercial le plus convaincant

Si le seul critère est de savoir si un client paie pour mettre des humanoïdes au travail, Agility Robotics constitue aujourd’hui l’un des exemples les plus solides.

Depuis 2024, son robot Digit est exploité commercialement par GXO Logistics dans le cadre d’un accord pluriannuel de Robots-as-a-Service. Digit exécute une tâche logistique volontairement peu spectaculaire : il récupère des bacs transportés par des robots autonomes et les dépose sur des convoyeurs.

C’est précisément ce qui rend ce déploiement intéressant. Il s’agit d’un travail répétitif effectué au sein d’un processus logistique existant, et non d’une démonstration robotique soigneusement mise en scène.

Agility a ensuite annoncé que Digit avait déplacé plus de 100 000 bacs sur le site GXO de Flowery Branch.

L’entreprise a depuis élargi son empreinte commerciale. Toyota Motor Manufacturing Canada a signé un accord commercial en février 2026 à la suite d’un projet pilote, tandis qu’Agility affirme que ses robots sont déjà utilisés ou en cours d’intégration auprès de groupes industriels tels que GXO, Toyota et Schaeffler.

Plus important encore, Agility a indiqué en 2026 avoir obtenu plus de 300 millions de dollars de commandes contractuelles pluriannuelles pour Digit v5.

Cela ne signifie pas que 300 millions de dollars ont déjà été comptabilisés en chiffre d’affaires. Les commandes, les déploiements et les revenus effectivement reconnus correspondent à trois indicateurs très différents. Il s’agit néanmoins de l’un des signes les plus clairs à ce jour que des clients industriels sont prêts à consacrer des budgets importants à l’automatisation humanoïde.

Dans les documents financiers liés à son projet d’introduction en Bourse, Agility a présenté un modèle indicatif selon lequel un Digit v5 pourrait coûter environ 200 000 dollars, auxquels s’ajouteraient près de 20 000 dollars pour son déploiement et environ 36 000 dollars par an pour les logiciels et la maintenance. Sur une durée d’exploitation de cinq ans, le coût total pour le client atteindrait ainsi environ 400 000 dollars.

La question industrielle fondamentale devient donc mesurable :

Un seul humanoïde peut-il générer plus de 80 000 dollars de valeur économique par an, après prise en compte de l’intégration, de la supervision et des contraintes opérationnelles ?

Si la réponse est oui, la robotique humanoïde commence à devenir un véritable investissement d’automatisation plutôt qu’une simple expérimentation de recherche.

Le vainqueur de la robotique humanoïde ne sera peut-être pas l’entreprise possédant le robot le plus impressionnant. Ce pourrait être celle qui parviendra à démontrer que son robot crée davantage de valeur économique que son déploiement ne coûte.

Figure : des données de production impressionnantes, mais un modèle économique différent

Figure a probablement produit les données industrielles confirmées de manière indépendante les plus importantes du secteur.

Lors du déploiement de Figure 02 dans l’usine BMW de Spartanburg, le robot a travaillé sur une ligne de production automobile active en manipulant des composants en tôle. Selon BMW, ce déploiement a totalisé environ 1 250 heures de fonctionnement, plus de 90 000 composants manipulés, près de 1,2 million de pas effectués par le robot et plus de 30 000 BMW X3 dont la production a été accompagnée.

Ces chiffres sont importants, car la robotique industrielle dépend avant tout de la répétition. Réaliser une manipulation une seule fois démontre une capacité. La répéter des dizaines de milliers de fois commence à prouver sa fiabilité.

BMW est depuis passé à Figure 03 et à une application plus complexe de séquençage logistique, dans laquelle les robots doivent sélectionner des composants dans des conteneurs et les organiser pour une production en juste-à-temps séquencé.

Figure semble donc avoir franchi un seuil technique important : ses humanoïdes ne sont plus confinés aux laboratoires.

Une distinction essentielle demeure néanmoins : la réussite opérationnelle n’équivaut pas à une rentabilité démontrée.

Figure est une entreprise privée qui ne communique pas de données détaillées sur les revenus générés par ses humanoïdes, ses marges brutes, ses coûts de déploiement ou la rentabilité obtenue par ses clients. Nous en savons beaucoup plus sur ce que ses robots peuvent accomplir que sur l’argent que ces déploiements permettent réellement de générer. Cette distinction va devenir de plus en plus importante.

La Chine vend des humanoïdes, mais qui les achète ?

La Chine présente une situation totalement différente. Les fabricants chinois industrialisent rapidement la production de robots humanoïdes, tandis que la concurrence entraîne une baisse des prix du matériel.

UBTECH est particulièrement intéressante car, contrairement à de nombreuses start-up occidentales privées spécialisées dans les humanoïdes, elle publie ses résultats financiers. Pour le premier semestre 2026, UBTECH a déclaré environ 590 millions de RMB de revenus issus de ses produits et services liés aux robots humanoïdes grandeur nature dotés d’intelligence incarnée, avec 921 unités vendues.

UBTECH fait ainsi partie des rares entreprises pour lesquelles des revenus significatifs directement liés aux humanoïdes peuvent réellement être observés.

Ces revenus doivent cependant être replacés dans leur contexte. Une part importante de la demande en robots humanoïdes chinois a été alimentée par les marchés publics, les centres de formation soutenus par l’État et les subventions, plutôt que par une demande classique d’automatisation émanant du secteur privé.

Cette distinction est importante. La vente d’un robot ne prouve pas nécessairement que celui-ci remplace ou complète économiquement le travail humain dans une usine. Une machine achetée par un laboratoire de recherche ou un centre de formation en robotique soutenu par les pouvoirs publics génère du chiffre d’affaires pour son fabricant, mais ne démontre pas un retour sur investissement industriel.

La Chine est donc peut-être aujourd’hui le marché du matériel humanoïde connaissant la croissance la plus rapide au monde, sans pour autant constituer le marché le plus mature pour l’utilisation des humanoïdes comme force de travail.

Tesla : une ambition immense, mais peu de preuves externes

Tesla reste impossible à ignorer. Optimus pourrait bénéficier d’éléments dont de nombreuses start-up de la robotique ne disposent pas : des usines, une expertise industrielle, une infrastructure informatique et un immense environnement interne dans lequel les robots peuvent être développés et déployés. En théorie, Tesla peut devenir à la fois le fabricant et le premier client de ses robots.

Du point de vue des acheteurs industriels, les preuves restent toutefois limitées. Tesla a présenté des capacités d’Optimus de plus en plus sophistiquées et évoqué son déploiement à grande échelle dans ses propres usines. Pourtant, les données détaillées et vérifiées de manière indépendante concernant la disponibilité opérationnelle, la cadence d’exécution, le coût par opération ou le retour sur investissement pour des clients externes demeurent rares.

La question intéressante n’est donc plus de savoir si Optimus peut accomplir des tâches utiles, mais plutôt :

Quand Tesla publiera-t-elle l’équivalent des 90 000 pièces manipulées par Figure chez BMW ou des 100 000 bacs déplacés par Digit chez GXO ?

D’ici là, Optimus reste l’un des programmes technologiques les plus importants du secteur, mais ne constitue pas encore sa référence commerciale la plus convaincante.

Déplacer 100 000 bacs est peut-être moins spectaculaire que de voir danser un humanoïde. Sur le plan économique, c’est pourtant beaucoup plus intéressant.

Apptronik, Boston Dynamics et les autres acteurs du secteur

La même distinction s’applique aux autres acteurs. Apptronik travaille avec Mercedes-Benz sur des applications utilisant son humanoïde Apollo. Boston Dynamics et Hyundai préparent Atlas pour les environnements industriels. De nombreux fabricants chinois, parmi lesquels Unitree, AgiBot et Fourier Intelligence, améliorent rapidement leur matériel tout en réduisant les coûts.

Ces programmes sont importants. Mais les projets pilotes, les partenariats et les annonces de commandes ne doivent pas être confondus avec des opérations commerciales déployées à grande échelle.

Pour les acheteurs techniques, cinq indicateurs deviennent beaucoup plus utiles que les vidéos de démonstration :

• Nombre d’heures de fonctionnement autonome
• Taux d’intervention humaine
• Cadence d’exécution des tâches
• Coût total du déploiement
• Coût par opération accomplie

Ajoutez à cela les certifications de sécurité, les besoins de maintenance et l’intégration aux systèmes de gestion des usines et des entrepôts, et la véritable difficulté du déploiement d’un humanoïde devient évidente.

L’indicateur caché : l’intervention humaine

Le chiffre le plus important de la robotique humanoïde est peut-être celui que les entreprises communiquent le moins : à quelle fréquence un humain doit-il intervenir pour aider le robot ?

En théorie, un humanoïde pourrait travailler 20 heures par jour. Mais si des opérateurs à distance doivent intervenir régulièrement, relancer les tâches ayant échoué ou contrôler manuellement les manipulations difficiles, le modèle économique change radicalement.

C’est pourquoi le pourcentage d’autonomie peut, à lui seul, être trompeur. Un humanoïde commercialement viable doit non seulement présenter un niveau d’autonomie élevé, mais également une fréquence d’intervention suffisamment faible et un temps de récupération court.

Un robot accomplissant 99 % de ses actions de manière autonome peut sembler impressionnant. Mais dans un processus comprenant des milliers d’actions par période de travail, le 1 % restant peut encore nécessiter une supervision humaine importante.

La prochaine bataille du secteur en matière de transparence pourrait donc porter sur les taux d’intervention humaine plutôt que sur la vitesse de marche ou la dextérité.

Pourquoi les entrepôts et les usines arrivent en tête

Les premières applications humanoïdes viables présentent plusieurs caractéristiques communes. Elles sont déployées dans des environnements relativement structurés. Les processus s’y répètent fréquemment. Les objets et les infrastructures sont suffisamment prévisibles. La valeur économique de l’automatisation peut y être mesurée.

Les pénuries de main-d’œuvre, les enjeux ergonomiques et les tâches répétitives peu attractives correspondent également à des problèmes économiques déjà existants. Cela explique pourquoi la logistique et la production automobile progressent plus rapidement que la robotique domestique.

L’avantage théorique de l’humanoïde ne réside pas nécessairement dans sa capacité à surpasser un robot industriel spécialisé. Souvent, il n’en est pas capable. Son principal avantage est qu’il pourrait un jour fonctionner dans des infrastructures conçues pour les humains, sans qu’il soit nécessaire de reconstruire entièrement les installations autour de l’automatisation.

Les portes, les étagères, les chariots, les postes de travail et les lignes de production ont été conçus en fonction de la morphologie humaine. Un robot généraliste suffisamment performant pourrait exploiter ces infrastructures existantes. C’est sur cette hypothèse économique que repose le développement des humanoïdes.

Le véritable concurrent n’est pas un autre humanoïde

Le secteur doit répondre à une autre question délicate. Un robot humanoïde ne rivalise pas uniquement avec Figure, Digit, Optimus ou Apollo. Il est également en concurrence avec un bras robotisé industriel, un robot mobile autonome, un convoyeur, un système de vision industrielle, une cellule d’automatisation spécialement conçue et, bien entendu, un travailleur humain.

Si une solution d’automatisation coûtant 50 000 dollars peut accomplir le même processus de manière plus fiable qu’un humanoïde à 200 000 dollars, il existe peu de raisons économiques de choisir l’humanoïde.

L’humanoïde ne s’impose que lorsque sa polyvalence crée de la valeur. Celle-ci peut provenir de sa capacité à effectuer plusieurs tâches avec le même matériel, à être redéployé sans transformation majeure des infrastructures, à évoluer dans des environnements conçus pour les humains ou à apprendre de nouveaux processus grâce aux logiciels plutôt qu’à une réingénierie mécanique.

C’est pourquoi l’indicateur commercial ultime ne sera peut-être pas le coût par robot, mais plutôt le coût par tâche sur l’ensemble de sa durée de vie.

Du coût par robot au coût par heure productive

Les acheteurs industriels pourraient bientôt cesser de demander : combien coûte le robot humanoïde ?

La meilleure question serait : combien coûte une heure productive réalisée de manière autonome ?

Imaginons un robot à 200 000 dollars fonctionnant de manière fiable pendant cinq ans. S’il ne travaille que quelques heures par jour, nécessite une supervision fréquente et n’exécute qu’un seul processus limité, son intérêt économique risque d’être faible. Si le même matériel fonctionne durant plusieurs périodes de travail, accomplit différentes tâches et apprend de nouveaux processus grâce à des mises à jour logicielles, son modèle économique change radicalement.

La véritable valeur ne consiste donc pas simplement à rendre les robots plus performants. Elle réside dans la possibilité de rendre un même équipement physique de plus en plus productif au fil du temps grâce aux logiciels. Cette approche est fondamentalement différente de l’automatisation traditionnelle et figée.

Alors, qui gagne réellement de l’argent ?

En septembre 2026, la réponse nécessite quelques nuances.

Agility Robotics présente l’un des exemples les plus convaincants de déploiement industriel réellement rémunéré et a communiqué un important carnet de commandes contractuelles.

Figure dispose de certaines des preuves de production publiquement vérifiées les plus solides, notamment grâce à BMW, mais ses revenus et les aspects économiques de ses déploiements restent confidentiels.

UBTECH génère d’importants revenus identifiables liés aux humanoïdes, même si la dépendance du marché chinois à l’égard des marchés publics et des infrastructures de formation complique les comparaisons avec les déploiements industriels occidentaux.

Tesla, Apptronik, Boston Dynamics et de nombreux concurrents émergents restent stratégiquement importants, mais ils n’ont pas encore publié suffisamment de données commerciales standardisées pour permettre des comparaisons directes en matière de retour sur investissement.

Personne n’a encore démontré publiquement et à très grande échelle que les humanoïdes généralistes pouvaient remplacer de manière rentable l’automatisation conventionnelle ou le travail humain dans plusieurs secteurs.

Mais quelque chose d’important a changé. Il y a deux ans, la question centrale était : les robots humanoïdes peuvent-ils travailler ? En 2026, les preuves sont suffisantes pour répondre oui, dans certaines conditions précises.

La prochaine question est beaucoup plus difficile : peuvent-ils travailler à un coût suffisamment faible, avec une fiabilité et une autonomie suffisantes pour générer des bénéfices durables ?

C’est cette course qui compte désormais.

Le vainqueur de la robotique humanoïde ne sera peut-être pas l’entreprise dont le robot court le plus vite, ressemble le plus à un humain ou réalise la démonstration la plus impressionnante. Ce pourrait simplement être celle qui parviendra à démontrer une équation :

Valeur du travail accompli > coût total du déploiement du robot.

Tout le reste n’est encore qu’une démonstration.

FAQ – Robots humanoïdes : ROI, productivité et déploiements commerciaux

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Robot Magazine : Quel regard portez-vous sur l’évolution de la robotique depuis l’époque d’Innorobo ?

Catherine Simon : Lors des premières éditions d’Innorobo, la robotique de service révélait déjà un potentiel immense à travers la diversité des formes et des domaines d’application – du médical à la logistique, en passant par l’agriculture, la maintenance des infrastructures ou l’exploration extrême.

À l’époque, les robots déployés étaient principalement des outils industriels spécialisés, conçus pour des tâches répétitives dans des environnements contrôlés.

L’IA générative est-elle en train de transformer durablement la robotique ?

Catherine Simon : Aujourd’hui, l’essor fulgurant de l’IA générative et la nouvelle frontière technologique de l’IA physique (Physical AI) transforment radicalement la robotique.

Elle n’est plus cantonnée à des niches industrielles ou à des démonstrations technologiques. En intégrant mécanique, électronique, connectivité et intelligence artificielle, la robotique conquiert sa dimension de « General Purpose Technology » (technologie d’usage général) et est en passe de révolutionner les secteurs industriels et de services, avec un potentiel de transformation profonde de notre économie et de notre société.

Cette évolution repose notamment sur :

• L’agentification autonome : des robots capables de prendre des décisions en temps réel, sans intervention humaine ;
• La perception multimodale augmentée : l’intégration de capteurs avancés – vision, toucher, audition – pour une compréhension fine de l’environnement ;
• L’apprentissage actif et par renforcement : des systèmes adaptatifs qui s’améliorent en interagissant avec leur environnement ;
• Les modèles de langage (LLM) : ils permettent une interface et une communication naturelles, notamment par la voix et les gestes, ce qui améliore sensiblement la collaboration hommes-machines, y compris pour les non-experts.

La France et l’Europe peuvent-elles encore devenir des leaders mondiaux de la robotique ? Quelle technologie aura, selon vous, le plus d’impact sur la robotique d’ici 2035 : l’IA générative, les humanoïdes ou une autre innovation ?

Catherine Simon : Face à la course technologique internationale, la France et l’Europe disposent d’atouts majeurs pour faire advenir des leaders mondiaux de la robotique.

Mais l’approche doit se distinguer de celle des États-Unis et de la Chine, qui investissent massivement dans la Physical AI et la robotique humanoïde avec une logique technocentrée, comme en témoignent les démonstrations spectaculaires de robots réalisant des saltos ou des marathons.

Là où ces puissances misent sur un « push » technologique – la technologie pour la technologie –, l’Europe et la France ont tout intérêt à adopter une stratégie tirée par la demande, en partant des besoins concrets des secteurs économiques stratégiques et en réponse à des enjeux environnementaux et sociétaux.

Il s’agit d’identifier des marchés porteurs où les besoins en robotique sont à la fois urgents et massifs, pour lesquels la France et l’Europe peuvent s’appuyer sur un écosystème industriel solide, alliant des grands groupes internationaux et leur chaîne de valeur, des PME innovantes, des laboratoires de recherche d’excellence ainsi que des compétences techniques et des talents, tant en développement matériel que logiciel.

Ensemble, ces acteurs couvrent toute la chaîne de valeur, assurant un continuum entre innovation et applications concrètes.

Construction et infrastructures : un marché de plus de 15 000 milliards de dollars

Le secteur de la construction et des infrastructures – BTP, infrastructures énergétiques, de transport, logistique et réseaux de communication –, avec un marché annuel estimé à plus de 15 000 milliards de dollars, illustre parfaitement cette dynamique.

Face à une pénurie de main-d’œuvre, une hausse des coûts des matériaux, une productivité stagnante et des impératifs écologiques croissants, la robotique offre à nos leaders mondiaux des innovations pour améliorer la productivité tout en réduisant les risques et la pénibilité des chantiers ainsi que leur empreinte environnementale, avec des robots capables d’intervenir sur des projets de chantiers en extérieur.

D’autres secteurs comme l’agriculture et l’agroalimentaire, la sûreté et la défense, la santé et le médical, le spatial ou encore l’exploration sous-marine sont également à considérer, pour répondre à des besoins avérés sur des marchés mondiaux majeurs, dans une logique de progrès technologique au service de la société.

En misant sur des secteurs stratégiques à haute valeur ajoutée, la France et l’Europe peuvent faire émerger des leaders mondiaux et définir un nouveau paradigme pour la robotique : une technologie utile, durable et souveraine.

Cette approche, à la fois pragmatique et ambitieuse, est la clé pour transformer les atouts européens en un avantage compétitif durable.

Quel conseil donneriez-vous aux entrepreneurs et aux ingénieurs qui construisent la robotique de demain ?

Catherine Simon : Pour les entrepreneurs, ingénieurs et techniciens qui développent et déploient les briques technologiques, matérielles et logicielles qui construisent les futurs de la robotique, l’enjeu est clair : il s’agit de répondre aux grands défis écologiques et sociétaux, et non de faire de la technologie pour la technologie.

L’objectif est de créer de nouvelles capacités pour l’homme afin de mieux comprendre, mieux produire et mieux vivre.

FAQ – Catherine Simon : robotique, Physical AI et souveraineté européenne

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