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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Une étude publiée en 2025 portant sur 303 accidents liés aux interactions homme-robot met notamment en évidence les activations inattendues et les erreurs de capteurs. Avec l’arrivée de la Physical AI, les erreurs de l’intelligence artificielle quittent progressivement les écrans pour entrer dans le monde physique.

Pendant plusieurs années, nous nous sommes habitués aux erreurs de l’intelligence artificielle.

Un chatbot invente une information. Un générateur d’images produit une anomalie. Un modèle interprète mal un document.

Dans la plupart des cas, l’erreur reste numérique.

Avec la Physical AI, cette situation change radicalement.

Lorsqu’une intelligence artificielle pilote un bras robotique, un robot mobile ou demain un humanoïde, une mauvaise interprétation de son environnement peut déclencher une véritable action physique.

Et une erreur de quelques centimètres peut avoir des conséquences autrement plus importantes qu’une hallucination de ChatGPT.

303 accidents analysés

Une étude publiée en 2025 dans la revue scientifique Safety Science a analysé 303 rapports d’accidents concernant les interactions entre humains et robots.

Les chercheurs ont identifié sept grandes catégories d’incidents.

Deux phénomènes ressortent particulièrement : les activations inattendues des robots et les erreurs provenant des capteurs.

C’est précisément l’un des problèmes auxquels devra répondre la Physical AI.

Un robot doit percevoir son environnement avant d’agir.

Caméras, capteurs de proximité, systèmes de vision, données contextuelles et modèles d’intelligence artificielle deviennent ses yeux et, dans une certaine mesure, son système de décision.

Mais que se passe-t-il lorsque cette perception est incorrecte ?

Une mauvaise décision devient un mouvement

Prenons un scénario extrêmement simple.

Un robot équipé d’une caméra doit identifier une caisse et la déplacer.

Son système de vision interprète mal la scène.

Le logiciel décide malgré tout que l’objet identifié est le bon.

Dans un système informatique classique, cette erreur pourrait produire une mauvaise donnée.

Dans un robot, elle produit potentiellement un mouvement physique incorrect.

Et si un opérateur se trouve sur la trajectoire, l’erreur algorithmique devient un problème de sécurité.

Avec la Physical AI, une erreur de l’intelligence
artificielle ne produit plus seulement une mauvaise
réponse. Elle peut produire un mouvement
physique.

Les accidents sont déjà une réalité

Les données américaines permettent de mesurer concrètement ce risque.

Dans son rapport sur les accidents professionnels dans l’industrie manufacturière, l’OSHA américaine a identifié 550 incidents impliquant des robots.

Dans 33 % des cas, les victimes ont été prises en charge aux urgences et 2 % des incidents ont nécessité une hospitalisation.

Les blessures recensées comprennent notamment coupures, contusions et fractures.

La maintenance et le nettoyage des robots apparaissent également comme des situations particulièrement sensibles.

Ces accidents ne peuvent évidemment pas tous être attribués à l’intelligence artificielle.

C’est une distinction essentielle.

Ils montrent cependant ce qui se produit lorsque des humains et des machines capables de mouvements puissants partagent le même environnement.

La Physical AI ajoute désormais une nouvelle variable : l’autonomie de décision de la machine.

Du bug informatique au risque physique

C’est probablement l’un des changements majeurs que l’industrie robotique devra intégrer dans les prochaines années.

Un logiciel classique suit une logique relativement déterministe.

Les nouvelles générations de robots pourront davantage interpréter leur environnement, adapter leurs actions et prendre certaines décisions en temps réel.

Cette capacité constitue précisément leur intérêt.

Mais elle crée aussi un nouveau problème.

Comment garantir la sécurité d’une machine dont toutes les décisions ne peuvent plus être prévues à l’avance ?

La question devient encore plus importante avec les robots humanoïdes.

Contrairement aux robots industriels historiquement installés derrière des barrières de sécurité, les humanoïdes sont précisément conçus pour évoluer dans des environnements créés pour les humains.

• Usines
• Entrepôts
• Hôpitaux
• Commerces
• Et potentiellement, demain, nos maisons

L’erreur du robot devient un nouveau KPI

Jusqu’à présent, les industriels mesuraient principalement la disponibilité, la productivité, les pannes ou les accidents.

La Physical AI pourrait imposer un nouvel indicateur :
le nombre de mauvaises décisions prises par le robot avant qu’elles ne provoquent un incident.

Un robot qui fonctionne pendant 1 000 heures sans accident peut sembler extrêmement fiable.

Mais si un opérateur a dû intervenir 30 fois pour empêcher une mauvaise action, l’évaluation du risque devient très différente.

Ces « quasi-accidents » pourraient devenir une donnée essentielle pour mesurer la véritable fiabilité des robots autonomes.

Les accidents nous disent ce qui s’est mal
passé. Les quasi-accidents pourraient nous
montrer ce qui risque de mal se passer
demain.

Des chiffres encore insuffisants pour anticiper le risque

Le problème est que les organisations ne disposent pas encore d’un langage commun pour mesurer ces situations.

Un arrêt d’urgence, une trajectoire corrigée par un opérateur, une détection erronée ou une collision évitée de quelques centimètres ne sont pas toujours enregistrés de la même manière.

Pourtant, ces événements pourraient constituer les signaux les plus utiles avant un accident.

À titre d’exemple, un robot affichant zéro accident sur 1 000 heures de fonctionnement ne présente pas le même niveau de risque selon qu’il a généré zéro, 10 ou 30 interventions humaines pour éviter une action dangereuse.

La prochaine génération d’indicateurs devra donc probablement distinguer :

• Les accidents avec blessure
• Les dommages matériels
• Les arrêts d’urgence
• Les erreurs de perception
• Les activations inattendues
• Les interventions humaines préventives
• Les quasi-accidents sans conséquence

Sans cette granularité, les entreprises risquent de sous-estimer le danger réel de systèmes qui semblent fonctionner correctement.

La prochaine bataille de la Physical AI sera peut-être celle de la confiance

Les performances des robots progressent rapidement.

Mais pour que des millions de machines autonomes puissent travailler quotidiennement à proximité des humains, leur intelligence ne devra pas seulement être performante.

Elle devra être prévisible, contrôlable et capable d’échouer sans mettre les personnes en danger.

L’intelligence artificielle nous avait habitués à une nouvelle catégorie d’erreurs : les hallucinations.

La Physical AI nous confronte désormais à une question beaucoup plus concrète : que se passe-t-il lorsqu’une hallucination devient un mouvement ?

Anticiper avant le premier accident majeur

La question n’est plus de savoir si les robots autonomes commettront des erreurs.

Ils en commettront.

La question est de savoir si nous saurons détecter ces erreurs suffisamment tôt pour empêcher qu’elles ne deviennent des accidents.

Comment faut-il comptabiliser les quasi-accidents ? Quels seuils doivent déclencher un arrêt ou une réévaluation du système ? Comment tester un modèle d’IA dans des environnements physiques imprévisibles ? Qui doit être responsable lorsqu’une décision autonome provoque un dommage ?

Ces sujets concernent déjà les industriels, les intégrateurs robotiques, les responsables sécurité, les assureurs, les chercheurs et les régulateurs.

Chez Robot Magazine, nous souhaitons ouvrir cette réflexion avec les acteurs qui construisent, déploient et encadrent la Physical AI.

Si vous travaillez sur la sécurité des robots autonomes, la détection des quasi-accidents, la certification des systèmes d’IA embarqués ou la prévention des risques homme-robot, contactez-nous.

Ensemble, nous pouvons commencer à définir les méthodes, les indicateurs et les bonnes pratiques qui permettront d’anticiper ce futur problème avant qu’il ne devienne une crise.

FAQ – Physical AI et sécurité des robots autonomes

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Pendant des décennies, la robotique est restée avant tout industrielle. Des bras robotisés effectuaient des tâches précises, dans des environnements parfaitement contrôlés et généralement à distance des humains.

Ce modèle évolue rapidement.

Les progrès de l’intelligence artificielle, de la vision par ordinateur, des capteurs et des systèmes de préhension permettent aujourd’hui d’imaginer des machines beaucoup plus polyvalentes. Robots mobiles, cobots, humanoïdes : ils commencent à sortir des environnements pour lesquels chaque mouvement devait être programmé à l’avance.

C’est un changement important. Car si les robots deviennent capables d’exécuter une grande variété de tâches, ils ne représenteront plus uniquement un investissement industriel. Ils deviendront progressivement une nouvelle forme de force de travail.

Une bataille industrielle autant que technologique

Aux États-Unis, les investissements réalisés dans l’intelligence artificielle se prolongent désormais dans la robotique. Des sommes considérables sont engagées dans les humanoïdes et la « Physical AI ».

La Chine avance de son côté avec une logique très industrielle. Elle dispose d’un avantage difficile à ignorer : une chaîne d’approvisionnement capable de produire moteurs, batteries, capteurs, électronique et composants mécaniques à grande échelle.

La compétition ne portera donc pas uniquement sur celui qui présentera l’humanoïde le plus spectaculaire dans une vidéo.

Ce qui compte, c’est la maîtrise de la chaîne de valeur : composants, fabrication, logiciels, modèles d’IA, données d’apprentissage, maintenance et capacité à produire des milliers, puis potentiellement des millions de machines.

C’est sur ce terrain que l’Europe doit se positionner.

L’Europe a déjà beaucoup de cartes en main

Il serait faux de présenter l’Europe comme absente de la robotique.

Elle possède des industriels reconnus, d’excellents laboratoires et de nombreuses entreprises spécialisées. Elle dispose aussi d’un avantage essentiel : un tissu industriel important.

Automobile, aéronautique, logistique, énergie, santé, agroalimentaire… autant de secteurs qui peuvent devenir des terrains d’expérimentation grandeur nature pour la prochaine génération de robots.

Notre difficulté est ailleurs.

L’Europe sait faire émerger des technologies et des entreprises remarquables. Mais lorsqu’il faut lever des milliards, industrialiser très rapidement et partir à la conquête d’un marché mondial, les mêmes obstacles reviennent : fragmentation du marché européen, accès au capital, complexité réglementaire et manque de coordination entre États.

C’est précisément ce constat qui rend la comparaison avec Airbus intéressante.

Airbus n’est pas né parce que l’Europe ne savait pas construire des avions. Il est né parce qu’il fallait atteindre une taille critique. Pour la robotique, la question pourrait bientôt êtrela même.

Un « Airbus des robots », vraiment ?

L’expression peut sembler excessive. Il ne s’agit évidemment pas de réunir tous les fabricants européens de robots au sein d’un même groupe.

Mais l’histoire d’Airbus mérite d’être regardée.

Face à une industrie extrêmement capitalistique et dominée par des acteurs américains, plusieurs pays européens ont choisi de mettre en commun leurs compétences industrielles, leurs financements et leurs ambitions.

La robotique pourrait justifier une démarche comparable.

Pas nécessairement pour créer un unique humanoïde européen, mais pour sécuriser les technologies dont toute l’industrie aura besoin : actionneurs, moteurs, capteurs, systèmes de vision, électronique embarquée, modèles d’IA dédiés au monde physique ou encore logiciels de contrôle.

L’objectif devrait être assez simple : faire en sorte que l’Europe conserve la capacité de construire et de maîtriser ses propres systèmes robotiques.

Les futurs champions européens sont peut-être déjà là

Parler d’un « Airbus des robots » pourrait donner l’impression qu’il faudrait créer un nouveau géant industriel à partir de zéro.

Ce n’est probablement pas nécessaire.

L’Europe possède déjà plusieurs entreprises qui développent certaines des briques essentielles de cette nouvelle industrie.

En Allemagne, Agile Robots fait partie des acteurs à suivre. Basée à Munich et issue de travaux menés au Centre allemand pour l’aéronautique et l’astronautique (DLR), l’entreprise développe des solutions combinant intelligence artificielle, robotique et automatisation industrielle. Avec son humanoïde Agile ONE, elle affiche clairement son ambition de faire entrer cette nouvelle génération de machines dans l’industrie.

Toujours en Allemagne, NEURA Robotics développe des robots cognitifs, des cobots et des humanoïdes avec une ambition similaire : créer des machines capables de travailler plus naturellement aux côtés des humains. Son humanoïde 4NE1 illustre cette volonté de positionner l’Allemagne parmi les acteurs de la Physical AI.

L’Espagne possède également un acteur historique avec PAL Robotics, basé à Barcelone. Depuis plus de vingt ans, l’entreprise développe des robots humanoïdes, mobiles et de service pour la recherche, la santé, l’industrie ou encore le retail.

Et cette liste pourrait être largement complétée.

L’Europe possède aussi des spécialistes de l’automatisation industrielle, de la vision, des capteurs, des semi-conducteurs, des logiciels, de la mécatronique et des systèmes embarqués. Des groupes industriels historiques pourraient également jouer un rôle majeur dans cette transformation.

C’est peut-être d’ailleurs là que se trouve la véritable idée derrière un « Airbus des robots ».

L’Europe n’a pas forcément besoin d’une seule entreprise qui fabriquerait le robot européen. Elle pourrait plutôt avoir besoin d’une alliance industrielle capable de réunir ses meilleurs acteurs autour d’une architecture commune : hardware, composants critiques, intelligence artificielle, données d’entraînement, logiciels et capacités de production.

Airbus n’est pas né parce que l’Europe ne savait pas construire d’avions. Il est né parce qu’il fallait atteindre une taille critique pour affronter les champions américains.

Pour la robotique, la question pourrait bientôt être la même.

Agile Robots, NEURA Robotics, PAL Robotics et les autres champions européens resteront-ils des acteurs évoluant chacun sur leur marché, ou pourraient-ils un jour constituer les briques d’une véritable puissance robotique européenne ?

Quand les robots deviendront une infrastructure économique

Imaginons ce marché dans dix ou quinze ans.

Si des millions de robots travaillent quotidiennement dans des usines, des entrepôts, des exploitations agricoles, des hôtels ou des établissements de santé, chacun de ces robots représentera plusieurs milliers d’heures de travail potentiel chaque année.

À cette échelle, la question devient économique.

Une entreprise qui dépend entièrement d’un fournisseur étranger pour automatiser sa production dépend également de lui pour une partie de sa capacité à produire.

Et si des pans entiers de l’économie européenne reposent demain sur des machines, des logiciels et des modèles d’intelligence artificielle contrôlés depuis l’étranger, la question de la souveraineté se posera inévitablement.

Nous avons déjà connu ce débat avec les semi-conducteurs, le cloud ou, plus récemment, l’intelligence artificielle.

Il serait dommage d’attendre que la dépendance soit installée pour commencer à nous interroger sur la robotique.

Fabriquer les robots ne sera peut-être pas suffisant

Il reste enfin un sujet dont on parle encore relativement peu : qui contrôlera le travail effectué par ces machines ?

Plus les robots gagneront en autonomie, plus il faudra des plateformes capables de leur attribuer des missions, de mesurer leur travail, de superviser leur activité et de coordonner des flottes entières.

Une entreprise pourrait demain gérer trois types de ressources : des collaborateurs, des agents d’intelligence artificielle et des robots.

Pour certaines tâches, l’humain restera indispensable. Pour d’autres, un agent IA sera plus efficace. Et lorsqu’une action devra être réalisée dans le monde physique, le robot pourra prendre le relais.

La valeur pourrait donc se déplacer progressivement vers ceux qui sauront orchestrer ces différentes formes de travail.

C’est peut-être là que se trouve une partie de la prochaine bataille technologique.

Ne pas attendre dix ans pour se poser la question

La souveraineté robotique ne signifie évidemment pas que chaque vis, chaque moteur ou chaque capteur devra être fabriqué sur le sol européen.

Elle consiste plutôt à conserver suffisamment de compétences, de technologies et de capacités industrielles pour ne pas dépendre entièrement de décisions prises ailleurs.

Pour l’instant, le marché reste ouvert. Les standards ne sont pas définitivement établis, les humanoïdes cherchent encore leur modèle économique et de nombreux usages restent à inventer.

L’Europe a donc encore une carte à jouer.

Mais si la robotique suit la trajectoire que beaucoup anticipent, la question ne sera bientôt plus de savoir si les robots vont prendre une place importante dans notre économie.

Il faudra savoir qui les construit, qui contrôle leur intelligence, qui possède leurs données et qui décide de ce qu’ils peuvent faire.

Après le cloud, les semi-conducteurs et l’intelligence artificielle, la souveraineté robotique pourrait bien devenir l’un des prochains grands enjeux industriels européens.

FAQ – L’Europe a-t-elle besoin d’un « Airbus des robots » ?

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Intégré au salon SIDO Lyon depuis 2023, l’espace INNOROBO s’impose comme un rendez-vous majeur dédié à la robotique augmentée, aux systèmes autonomes et aux technologies d’intelligence physique. Racheté en 2018 par SIDO (groupe Infopro Digital) et développé en collaboration avec sa fondatrice Catherine Simon, le salon franchit cette année un nouveau cap : sous l’impulsion des récentes avancées de l’IA générative et de l’apprentissage profond, INNOROBO s’affirme aujourd’hui comme la zone d’exposition d’excellence dédiée à la robotique augmentée et aux agents intelligents.

Face à la convergence des briques technologiques, capteurs intelligents, vision par ordinateur 2D/3D, reconnaissance vocale, Edge AI, navigation SLAM, INNOROBO met en lumière le potentiel inédit de création de valeur de la robotique. L’ambition est claire : fédérer l’ensemble de la filière et accélérer la transformation technologique de secteurs clés comme l’industrie manufacturière, la santé, la logistique, le bâtiment, la mobilité et les services.

Une offre complète au cœur des interactions physiques et des données

La zone INNOROBO rassemble les acteurs majeurs de la chaîne de valeur autour de quatre grands piliers technologiques :

• Systèmes Robotiques & Physical AI : robots, cobots, systèmes mobiles autonomes (AMR, AGV, UGV), humanoïdes et drones ;
• Composants & Perception : mécatronique, intelligence embarquée, vision industrielle et infrastructures d’énergie ;
• Intelligence & Logiciels : pilotage, IA Edge, MLOps, gestion de flottes et cybersécurité OT/IT interconnectés aux systèmes de gestion (MES, ERP, GMAO) ;
• Intégration & Services : ingénierie de cellules robotisées, conseil sur-mesure et maintien en conditions opérationnelles (MCO).

Cette structuration en quatre piliers reflète une réalité de terrain : le robot ne se limite plus à sa mécanique. Sa performance dépend désormais tout autant de ses capteurs, de son logiciel embarqué et de sa capacité à dialoguer avec les systèmes d’information de l’entreprise.

Un public de décisionnaires et de professionnels qualifiés

L’événement s’adresse à l’ensemble des acteurs en recherche de solutions opérationnelles pour réussir leur transformation numérique et industrielle. Le public se répartit en trois grands profils : 44 % de décideurs (directeurs Transformation Digitale, CTO, responsables R&D, directeurs de l’innovation et de la robotique), 38 % de responsables métiers (production, logistique, maintenance, qualité, chefs de projets et ingénieurs), et 18 % de profils dirigeants (PDG, DG, CEO et vice-présidents).

Ces visiteurs évoluent principalement dans les industries B2B (60 %, manufacturing, énergie, aérospatial, agroalimentaire, BTP), le secteur tertiaire (37 %, distribution, transport, santé, luxe) et les services publics (3 %). Un panel qui reflète la diffusion croissante de la robotique bien au-delà des seules chaînes de production automobile.

Un programme de conférences au cœur des grands enjeux industriels et sociétaux

En complément de l’espace d’exposition, le salon propose un cycle stratégique de conférences animé par des experts, des chercheurs et des dirigeants industriels de renom. Ces interventions décryptent les mutations technologiques actuelles : le rôle de l’IA générative dans la transformation des robots en agents intelligents, des cas d’usage concrets de cobotique, la souveraineté technologique, la cybersécurité des infrastructures robotisées, ou encore les défis éthiques et d’intégration en entreprise. Un panorama complet des meilleures pratiques et des tendances à venir, pensé pour des professionnels en recherche de solutions immédiatement actionnables.

Dans un secteur où la robotique quitte progressivement les seules chaînes industrielles pour investir la logistique, la santé et les services, INNOROBO by SIDO se positionne comme l’un des rendez-vous où se rencontrent concrètement fabricants, intégrateurs, chercheurs et décideurs, pour transformer les avancées technologiques en projets déployés sur le terrain.

FAQ – INNOROBO by SIDO Lyon 2026

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Cette vision pourrait faire de Samsung l’un des grands gagnants de la prochaine révolution industrielle.

L’histoire de Samsung dans la robotique ne débute pas avec l’essor récent de l’intelligence artificielle générative. Depuis de nombreuses années, le groupe investit dans les technologies liées à la mobilité autonome, aux capteurs, à la vision artificielle, à l’interaction homme-machine et aux assistants intelligents. Si ces travaux sont longtemps restés en arrière-plan, ils témoignent d’une volonté constante de préparer un écosystème dans lequel le robot deviendrait une extension naturelle de l’environnement numérique déjà développé par Samsung.

L’entreprise bénéficie d’un avantage considérable que peu de fabricants peuvent revendiquer. Elle maîtrise déjà la plupart des briques technologiques nécessaires à la conception d’un robot moderne. Ses usines produisent des processeurs, des mémoires, des batteries, des capteurs, des caméras, des écrans OLED, des modules de communication et une large partie des composants électroniques indispensables aux systèmes embarqués. Cette intégration verticale lui confère une indépendance stratégique rare dans un secteur où de nombreuses entreprises restent dépendantes de fournisseurs extérieurs.

Cette maîtrise industrielle prend une importance particulière dans un contexte où les besoins en puissance de calcul explosent sous l’effet de l’intelligence artificielle. Les robots de demain devront analyser leur environnement en permanence, reconnaître des objets, comprendre le langage naturel, interpréter des situations complexes et prendre des décisions en temps réel. Ces capacités nécessitent une puissance informatique considérable ainsi que des composants capables d’offrir un excellent compromis entre performances et consommation énergétique. Samsung dispose déjà de cette expertise grâce à ses activités dans les semi-conducteurs destinés aux centres de données, aux smartphones et aux systèmes embarqués.

Pendant que certains constructeurs présentent
des robots, Samsung construit méthodiquement
l’écosystème qui pourrait les rendre indispensables.

L’approche du constructeur sud-coréen diffère également de celle de nombreux acteurs du marché. Là où certains développent un robot avant de lui chercher des applications, Samsung part des usages existants pour imaginer comment la robotique peut enrichir l’expérience utilisateur. Cette philosophie apparaît clairement avec Ballie, présenté comme un assistant mobile destiné à accompagner les occupants d’un logement. Derrière son apparence volontairement ludique se cache pourtant une démonstration technologique beaucoup plus ambitieuse.

Ballie n’a jamais été conçu comme un simple gadget destiné au salon. Il incarne la volonté de Samsung de transformer la maison connectée en environnement robotisé. Le robot ne remplace pas les équipements existants ; il devient leur interface physique. Il circule dans le logement, dialogue avec les occupants, contrôle les appareils compatibles, collecte des informations sur l’environnement et adapte son comportement aux habitudes de chacun. Dans cette vision, la robotique cesse d’être un objet isolé pour devenir un élément central d’un système intelligent reliant l’ensemble des équipements domestiques.

Cette logique d’intégration constitue probablement le cœur de la stratégie de Samsung. Depuis plusieurs années, le groupe développe SmartThings, sa plateforme dédiée aux objets connectés. Des millions d’appareils compatibles sont déjà capables de communiquer entre eux. L’arrivée d’un robot mobile dans cet environnement ouvre de nouvelles perspectives. Celui-ci peut agir comme une présence physique capable d’interagir avec les équipements, de surveiller un logement, d’assister une personne âgée ou de faciliter certaines tâches du quotidien. Le robot devient alors la matérialisation de l’intelligence distribuée dans toute la maison.

Mais la véritable accélération de Samsung dans la robotique provient sans doute de son rapprochement avec Rainbow Robotics. Cette entreprise sud-coréenne est née des travaux de chercheurs de l’institut KAIST, l’une des références mondiales en matière de robotique avancée. Rainbow Robotics possède une expertise reconnue dans les domaines de la locomotion bipède, de la manipulation robotique et des robots mobiles autonomes. Son robot humanoïde Hubo a marqué plusieurs générations de chercheurs en démontrant le savoir-faire coréen dans cette discipline.

En devenant actionnaire majoritaire de Rainbow Robotics, Samsung ne réalise pas uniquement une opération financière. Le groupe acquiert des compétences, des brevets, des équipes d’ingénieurs spécialisés et plusieurs années d’avance dans le développement des robots humanoïdes. Cette décision traduit une évolution stratégique importante. Samsung ne souhaite plus seulement proposer des robots d’assistance domestique ; il prépare désormais sa place dans le marché beaucoup plus vaste des robots industriels et potentiellement des robots généralistes.

Cette évolution intervient à un moment où l’intelligence artificielle transforme profondément la robotique. Pendant longtemps, les performances des robots étaient principalement limitées par leurs capacités mécaniques. Aujourd’hui, la différence se joue de plus en plus au niveau du logiciel. Les modèles de langage, la vision artificielle et les systèmes d’apprentissage permettent désormais à un robot de comprendre des instructions exprimées en langage naturel, d’interpréter son environnement et d’adapter son comportement à des situations inédites.

Samsung a très rapidement identifié cette mutation. L’entreprise investit depuis plusieurs années dans ses centres de recherche en intelligence artificielle répartis entre la Corée du Sud, l’Europe et l’Amérique du Nord. Son objectif n’est pas seulement de développer une IA pour les smartphones ou les téléviseurs, mais de construire une plateforme logicielle commune capable d’alimenter l’ensemble de son écosystème.

Un robot moderne est autant un système
de semi-conducteurs, de capteurs et de
logiciels qu’une machine mécanique.

L’arrivée de Galaxy AI illustre parfaitement cette stratégie. L’intelligence artificielle ne constitue plus une fonctionnalité isolée ; elle devient une couche logicielle commune susceptible d’être utilisée par tous les appareils du groupe. Dans cette architecture, le smartphone, le téléviseur, les appareils électroménagers et les futurs robots partageraient progressivement les mêmes capacités de compréhension, d’interaction et d’assistance.

Le rapprochement récent entre Samsung et la société française Mistral AI s’inscrit dans cette logique. Au-delà des discussions portant sur un éventuel investissement financier, Samsung cherche avant tout à renforcer ses capacités dans les modèles de langage et l’intelligence artificielle embarquée. Pour un constructeur qui ambitionne de développer des robots capables d’interagir naturellement avec leurs utilisateurs, disposer d’un accès privilégié à des modèles performants constitue un avantage stratégique évident. Si aucune annonce officielle ne relie aujourd’hui Mistral AI aux projets robotiques du groupe, les convergences technologiques apparaissent particulièrement cohérentes.

L’autre force de Samsung réside dans sa capacité à produire des volumes industriels. Beaucoup de startups démontrent des prototypes impressionnants sans disposer des moyens nécessaires pour fabriquer des centaines de milliers de robots. Samsung maîtrise depuis longtemps les chaînes d’approvisionnement mondiales, la production de masse et la réduction des coûts industriels. Si le marché des robots personnels venait à connaître une croissance comparable à celle des smartphones, peu d’entreprises seraient aussi bien positionnées pour répondre rapidement à cette demande.

Cette capacité industrielle pourrait également jouer un rôle majeur dans le secteur professionnel. Les entreprises recherchent désormais des solutions robotiques capables d’interagir avec leurs opérateurs, d’évoluer dans des environnements complexes et de s’intégrer aux systèmes numériques existants. Grâce à son expertise dans les composants électroniques, les réseaux, les écrans professionnels et l’intelligence artificielle, Samsung possède tous les éléments nécessaires pour proposer des solutions complètes plutôt qu’un simple robot.

Face à cette stratégie, la concurrence s’organise. Tesla poursuit le développement d’Optimus avec l’ambition d’automatiser progressivement les tâches de production. Figure AI multiplie les partenariats avec les industriels tandis que les constructeurs chinois accélèrent leurs investissements dans les robots humanoïdes. La compétition mondiale ne portera cependant pas uniquement sur la qualité mécanique des machines. Elle se jouera sur la capacité à intégrer l’intelligence artificielle, à maîtriser les composants critiques et à construire un écosystème cohérent reliant robots, objets connectés et services numériques.

Samsung semble avoir parfaitement compris que la valeur ne résidera pas uniquement dans le robot lui-même, mais dans l’ensemble des technologies qui lui permettront de fonctionner, d’apprendre, de communiquer et d’interagir avec son environnement.

Le groupe sud-coréen avance sans effet d’annonce, fidèle à une stratégie industrielle qui privilégie les investissements de long terme aux démonstrations spectaculaires. Pourtant, derrière cette discrétion se dessine une ambition considérable : faire de la robotique la prochaine étape de l’informatique personnelle. Si cette vision se concrétise, Samsung pourrait ne plus être seulement l’un des leaders mondiaux de l’électronique. Il pourrait devenir l’un des architectes de la robotique intelligente qui accompagnera notre quotidien au cours des prochaines décennies.

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Contrairement aux véhicules à guidage automatique (AGV), qui suivent des itinéraires prédéfinis, les AMR analysent leur environnement en temps réel grâce à une combinaison de capteurs LiDAR, de caméras, d’intelligence artificielle et d’algorithmes de navigation simultanée (SLAM). Cette autonomie leur permet d’adapter instantanément leur trajectoire, d’éviter les obstacles et de collaborer avec les opérateurs sans nécessiter de modifications lourdes des infrastructures.

Le marché connaît aujourd’hui une croissance soutenue, portée par l’essor du commerce électronique, des usines intelligentes et des stratégies d’Industrie 4.0. Les constructeurs rivalisent désormais d’innovations afin d’offrir des robots toujours plus rapides, plus intelligents et capables de transporter des charges de plus en plus importantes.

Les critères qui distinguent les meilleurs AMR

Si les performances progressent rapidement, tous les robots mobiles autonomes ne répondent pas aux mêmes besoins industriels. Certains privilégient la préparation de commandes dans les entrepôts, tandis que d’autres sont conçus pour assurer l’alimentation des lignes de production ou le transport de palettes particulièrement lourdes.

La qualité de la navigation reste naturellement l’un des premiers critères de sélection. La précision de la cartographie, la détection dynamique des obstacles et la capacité à évoluer dans un environnement partagé avec des opérateurs conditionnent directement les performances de la solution. La gestion centralisée de plusieurs dizaines, voire plusieurs centaines de robots, devient également un facteur déterminant pour les grands sites industriels, tout comme la facilité d’intégration avec les logiciels de gestion d’entrepôt (WMS), de production (MES) ou les systèmes ERP.

Les AMR ne déplacent pas seulement
des marchandises. Ils redéfinissent la
circulation des flux industriels.

Quinze fabricants qui façonnent le marché

Parmi les acteurs les plus reconnus figure MiR (Mobile Industrial Robots), dont les plateformes collaboratives sont devenues une référence dans les usines européennes. Leur simplicité de déploiement et leur fiabilité expliquent leur adoption dans de nombreux secteurs, de l’automobile à la pharmacie.

OTTO Motors s’est imposé de son côté comme l’un des spécialistes des applications industrielles lourdes. Ses robots sont particulièrement appréciés dans les usines de fabrication où ils assurent le transport automatisé de composants entre les différentes cellules de production.

Racheté par Zebra Technologies, Fetch Robotics continue d’équiper de nombreux entrepôts logistiques. Ses solutions sont largement utilisées pour réduire les déplacements inutiles des préparateurs de commandes et améliorer les cadences de préparation.

En Asie, Geek+ est devenu l’un des leaders mondiaux de la robotique logistique. L’entreprise déploie plusieurs milliers de robots dans les grands centres de distribution où ils automatisent aussi bien le stockage que la préparation des commandes.

Locus Robotics poursuit une approche similaire avec des robots conçus pour assister les opérateurs plutôt que les remplacer. Cette collaboration homme-machine permet d’augmenter significativement la productivité tout en limitant la pénibilité des tâches.

Les grands industriels de la robotique développent également leurs propres plateformes mobiles. Omron, ABB, KUKA et Stäubli proposent désormais des AMR capables de s’intégrer directement à leurs écosystèmes d’automatisation, offrant ainsi une continuité entre les robots fixes, les lignes de production et les solutions de manutention autonome.

D’autres entreprises spécialisées comme SEER Robotics, ForwardX Robotics, SAFELOG ou AutoGuide Mobile Robots misent sur des architectures ouvertes et des logiciels particulièrement flexibles afin de répondre aux besoins spécifiques des intégrateurs.

Enfin, Toyota Material Handling poursuit l’intégration de la robotique mobile dans son offre dédiée à la logistique, tandis que Mujin combine intelligence artificielle, vision industrielle et robotique mobile afin d’automatiser des opérations toujours plus complexes dans les entrepôts de nouvelle génération.

L’intelligence d’un AMR ne se mesure
pas à sa vitesse, mais à sa capacité à
prendre les bonnes décisions en temps réel.

Une technologie au cœur de l’usine intelligente

Au-delà de la simple automatisation du transport interne, les robots mobiles autonomes deviennent progressivement des plateformes intelligentes capables d’interagir avec l’ensemble de l’écosystème industriel. Les progrès réalisés dans l’intelligence artificielle permettent aujourd’hui d’optimiser les missions en fonction de la charge de travail, de l’état des batteries, des priorités de production ou encore de la circulation des opérateurs.

Les prochaines évolutions concerneront également la coordination de flottes de plusieurs centaines de robots, la maintenance prédictive grâce à l’analyse des données embarquées et l’interconnexion avec les robots collaboratifs, les bras robotisés et, à plus long terme, les robots humanoïdes destinés aux environnements industriels.

Les robots mobiles autonomes ne constituent plus une technologie émergente mais un véritable levier de compétitivité. Leur capacité à automatiser les flux logistiques avec souplesse, rapidité et sécurité répond directement aux défis auxquels sont confrontés les industriels du monde entier.

Si le choix d’un AMR dépend toujours de l’application visée, une tendance se dégage clairement : les entreprises recherchent désormais des solutions évolutives, capables de s’intégrer facilement dans des environnements numériques de plus en plus connectés. À mesure que l’intelligence artificielle enrichit leurs capacités de décision et de navigation, les AMR devraient occuper une place centrale dans les usines et les entrepôts de la prochaine décennie.

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Pendant des décennies, la singularité technologique appartenait davantage à la science-fiction qu’au domaine de l’ingénierie. Aujourd’hui, ce concept est devenu un sujet de discussion dans les laboratoires d’intelligence artificielle, les grands groupes industriels, les fonds d’investissement et les entreprises de robotique du monde entier.

L’accélération spectaculaire de l’intelligence artificielle générative, des robots autonomes, des modèles de fondation (foundation models) et des agents IA relance une question fondamentale : que se passera-t-il lorsque les machines seront capables d’améliorer elles-mêmes leur propre intelligence plus rapidement que les humains ne peuvent le faire ?

Personne ne peut affirmer avec certitude que cette « singularité » se produira un jour. En revanche, une chose est sûre : les progrès actuels de l’IA obligent désormais les industriels à considérer cette hypothèse non plus comme une curiosité philosophique, mais comme un véritable enjeu stratégique.

Une théorie vieille de soixante ans

L’origine de la singularité technologique remonte à 1965 lorsque le mathématicien britannique I.J. Good, ancien collaborateur d’Alan Turing, imagine qu’une « machine ultra-intelligente » capable de concevoir des machines encore plus performantes déclencherait une véritable explosion d’intelligence.

Dans les années 1990, le mathématicien et auteur Vernor Vinge développe cette idée en estimant qu’à partir d’un certain niveau d’intelligence artificielle, l’évolution technologique deviendrait tout simplement impossible à prévoir pour l’être humain.

Le concept est ensuite popularisé par Ray Kurzweil, aujourd’hui chercheur principal chez Google, qui estime que l’intelligence artificielle générale (AGI) pourrait apparaître au cours des prochaines décennies avant de conduire progressivement à une auto-amélioration continue des systèmes.

Contrairement aux IA actuelles, spécialisées malgré leurs performances impressionnantes, une AGI serait capable d’apprendre, de raisonner et de résoudre des problèmes dans pratiquement tous les domaines intellectuels, avec une polyvalence comparable, voire supérieure, à celle d’un être humain.

La singularité ne correspond donc pas simplement au moment où une IA dépasse l’homme. Elle désigne surtout l’instant où les systèmes intelligents deviennent capables d’améliorer eux-mêmes leurs algorithmes, leurs architectures matérielles, leurs méthodes de recherche et leurs propres capacités d’innovation.

La véritable révolution de l’IA ne réside peut-être
pas dans sa capacité à répondre à nos questions,
mais dans sa capacité à apprendre sans que nous lui indiquionschaque étape.

Pourquoi le débat est-il devenu si sérieux ?

Il y a encore cinq ans, la majorité des robots industriels fonctionnaient essentiellement grâce à des programmes déterministes.

Aujourd’hui, la situation évolue extrêmement rapidement.

Les grands modèles de langage (LLM), les modèles vision-langage-action, les agents autonomes et les modèles de fondation permettent progressivement aux robots de comprendre des instructions en langage naturel, d’interpréter leur environnement, de planifier des actions complexes et d’apprendre de nouvelles tâches sans programmation spécifique.

Des entreprises comme NVIDIA, Google DeepMind, Tesla, Figure AI, Boston Dynamics, Agility Robotics, Sanctuary AI ou encore Physical Intelligence investissent désormais plusieurs milliards de dollars dans le développement de cette nouvelle génération de robots intelligents.

Parallèlement, le marché mondial de la robotique poursuit sa croissance.

Selon la Fédération Internationale de la Robotique (IFR), plus de 4,2 millions de robots industriels sont actuellement en service dans les usines à travers le monde, tandis que plus de 540 000 nouveaux robots sont installés chaque année. La densité robotique atteint désormais des niveaux records, notamment en Corée du Sud, à Singapour, en Chine, au Japon et en Allemagne.

Les cabinets Goldman Sachs et Morgan Stanley estiment quant à eux que le marché des robots humanoïdes pourrait représenter plusieurs dizaines de milliards de dollars par an d’ici 2035, avec potentiellement plusieurs millions de robots déployés dans l’industrie, la logistique, la santé ou les services.

Ces chiffres expliquent pourquoi la singularité n’est plus uniquement un sujet académique.

La révolution de la puissance de calcul

L’un des principaux moteurs de cette accélération est l’augmentation spectaculaire de la puissance de calcul disponible.

Les modèles d’IA les plus avancés sont désormais entraînés sur des infrastructures composées de dizaines de milliers de processeurs graphiques (GPU).

Les supercalculateurs dédiés à l’intelligence artificielle atteignent aujourd’hui des performances mesurées en exaFLOPS, tout en consommant plusieurs centaines de mégawatts d’électricité.

Le coût d’entraînement des modèles les plus avancés, qui se chiffrait en quelques millions de dollars il y a quelques années, atteint désormais plusieurs centaines de millions de dollars. Certains analystes estiment même que les prochaines générations de modèles nécessiteront des investissements supérieurs au milliard de dollars.

Parallèlement, chaque nouvelle génération de puces IA développée notamment par NVIDIA ou AMD améliore considérablement les performances tout en réduisant la consommation énergétique par opération.

Cette progression simultanée du matériel, des algorithmes et des infrastructures crée un cercle vertueux qui accélère continuellement les capacités de l’intelligence artificielle.

Quand les robots commencent à apprendre

Pendant longtemps, chaque nouvelle tâche robotique nécessitait des semaines de programmation.

Cette époque est en train de disparaître.

Les modèles de fondation dédiés à la robotique permettent désormais de transférer des connaissances d’une tâche à une autre.

Au lieu de programmer individuellement chaque mouvement, les ingénieurs peuvent montrer quelques démonstrations ou simplement décrire une tâche en langage naturel.

Les plateformes comme Isaac de NVIDIA ou les modèles RT développés par Google DeepMind illustrent parfaitement cette évolution.

À terme, chaque robot pourrait apprendre des expériences de milliers d’autres robots connectés au même modèle d’intelligence artificielle.

Une amélioration réalisée dans une usine pourrait ainsi bénéficier instantanément à toutes les autres machines déployées dans le monde.

Sans atteindre encore la singularité, cette intelligence collective constitue déjà une première forme d’amélioration continue à grande échelle.

La question n’est plus seulement de construire
des machines plus intelligentes, mais de s’assurer
qu’elles restent alignées avec les intérêts humains.

La vision de Peter Thiel

Parmi les investisseurs de la Silicon Valley, Peter Thiel, cofondateur de PayPal, adopte une position particulièrement intéressante.

Très tôt, il a soutenu financièrement des organisations travaillant sur l’intelligence artificielle avancée et investi dans plusieurs entreprises majeures du secteur.

Contrairement aux visionnaires les plus optimistes, Peter Thiel considère que la singularité représente simultanément la plus grande opportunité économique de l’histoire et le plus grand risque technologique auquel l’humanité pourrait être confrontée.

Il compare parfois l’arrivée d’une super-intelligence artificielle à une première rencontre avec une civilisation extraterrestre : le véritable enjeu ne serait pas sa puissance, mais sa capacité à rester compatible avec les intérêts humains.

Les sceptiques rappellent les limites

Tous les chercheurs ne partagent cependant pas cet optimisme.

Les systèmes actuels continuent de produire des erreurs, peinent à raisonner sur le très long terme, consomment énormément de ressources informatiques et comprennent encore imparfaitement le monde physique.

De nombreux spécialistes estiment que l’augmentation de la taille des modèles ne suffira probablement pas, à elle seule, à faire émerger une véritable intelligence générale.

D’autres rappellent que les limites physiques demeurent bien réelles : production mondiale de semi-conducteurs, consommation énergétique, refroidissement des centres de calcul, disponibilité des métaux critiques ou encore coût des infrastructures.

La progression de l’IA pourrait donc être freinée autant par les contraintes économiques que par les défis scientifiques.

L’alignement : le véritable défi

Finalement, le principal défi n’est peut-être pas de construire une intelligence plus performante.

Il pourrait être de garantir qu’elle reste alignée avec les objectifs humains.

C’est tout l’enjeu des recherches sur l’AI Alignment, qui visent à rendre les systèmes d’IA transparents, interprétables, contrôlables et sûrs.

Dans le domaine de la robotique, cette question est encore plus cruciale.

Contrairement aux modèles conversationnels, les robots interagissent directement avec le monde réel.

Un robot logistique, un robot chirurgical ou un robot de construction autonome devra prendre des décisions en permanence dans un environnement imprévisible, parfois au contact direct de l’humain.

La sécurité pourrait ainsi devenir un avantage concurrentiel aussi important que les performances de l’intelligence artificielle elle-même.

Plus qu’une rupture, une transition

La singularité technologique se produira-t-elle dans vingt ans ? Dans cinquante ans ? Ou jamais ?

Personne ne peut aujourd’hui répondre à cette question.

En revanche, une réalité s’impose déjà : l’intelligence artificielle transforme la robotique à une vitesse inédite.

Les robots deviennent adaptatifs plutôt que programmés.

Les usines deviennent pilotées par logiciel.

Les robots humanoïdes quittent progressivement les laboratoires pour rejoindre les premiers sites industriels.

Les ingénieurs collaborent désormais quotidiennement avec des assistants IA capables de générer du code, de concevoir des pièces mécaniques, d’optimiser des trajectoires ou d’analyser des milliers de scénarios de simulation.

Peut-être que l’histoire retiendra finalement la singularité non pas comme un événement brutal, mais comme une longue transition au cours de laquelle les machines auront progressivement cessé d’être de simples outils pour devenir de véritables partenaires d’ingénierie.

Dans cette perspective, la question n’est plus vraiment de savoir si l’intelligence artificielle dépassera un jour les capacités humaines, mais plutôt comment les industriels apprendront à collaborer avec des systèmes capables d’innover à leurs côtés.

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Dans un contexte d’accélération de la robotisation industrielle et d’émergence des robots humanoïdes, les entreprises se concentrent souvent sur la performance technologique. Pourtant, comme le rappelle Dominique Carricart, expert du terrain, le véritable enjeu se situe ailleurs : dans l’acceptation humaine et l’intégration des équipes.

Une expérience terrain révélatrice dans l’industrie

Les premiers robots pour lesquels j’ai été embauché ont créé plus de tensions humaines que de problèmes techniques.

En 1996 J’ai 23 ans. Je débarque chez Renault, la tête pleine de nouvelles technologies. Les robots hydrauliques cèdent leur place aux robots électriques. Je suis enthousiaste. Impatient. Convaincu d’apporter quelque chose de nouveau.

Ce que je n’avais pas vu venir : les regards.

Des techniciens expérimentés, formés sur le terrain depuis des années, qui voyaient arriver une technologie qui remettait en question tout ce qu’ils savaient faire. Et un jeune sorti de l’école, persuadé d’apporter les bonnes réponses.

De la résistance. De la défiance. Un vrai choc de cultures.
Puis il y a eu un retournement que je n’avais pas anticipé.

Eux maîtrisaient la logique câblée, que l’école n’enseignait déjà plus. Moi j’avais appris les automates programmables. Nous avions chacun ce que l’autre n’avait pas.

La transmission s’est faite dans les deux sens.
L’expertise ne se résume pas au diplôme. Et l’intégration d’une technologie ne se résume pas à son installation.

Le vrai frein à la robotisation : une question invisible

Depuis 1996, j’ai accompagné des dizaines de projets robotiques dans différents secteurs industriels. J’ai formé des opérateurs, des techniciens, des responsables de production.

Et une constante s’impose.
Les projets échouent rarement pour des raisons techniques.

Ils échouent parce qu’une question fondamentale n’a pas été posée, ou posée trop tard :

« Est-ce que mon emploi va disparaître ? »

C’est la question que chaque salarié se pose en silence quand un robot arrive dans son atelier. Personne ne la dit à voix haute. Mais elle est là, partout, tout le temps.

Et les entreprises évitent souvent de l’aborder.
On parle de ROI, de cadence, de performance. On ne parle pas de peur.

Quand la peur devient un frein opérationnel

C’est une erreur. Parce que cette peur non adressée, c’est elle qui génère le rejet, le désengagement, le sabotage passif.

C’est elle qui fait qu’un robot tourne en dessous de ses capacités pendant des mois, ou que personne ne signale qu’il s’est arrêté.

Quatre réalités observées dans les projets robotiques

En tant que responsable achats, j’ai travaillé avec de nombreux fournisseurs robotisés. J’y ai observé quatre situations récurrentes.

La première : l’entreprise qui refuse. Trop complexe, trop risqué. La technologie existe, mais pas la volonté.
La deuxième : celle qui utilise un robot sur une tâche maîtrisée, et s’arrête là.
La troisième : celle qui a investi mais n’utilise plus le robot. La machine est là, à l’arrêt. Personne ne sait le reprogrammer.
La quatrième, la plus paradoxale : celle qui a tout misé sur les robots au point de supprimer le contrôle humain. Résultat : Des pièces non conformes, rejetées.

Quatre situations. Un seul enseignement.
Le problème n’est jamais le robot. C’est ce qu’on fait, ou ne fait pas, avec lui.

Cobots et humanoïdes : une nouvelle étape dans l’industrie

Avec les cobots, on a fait un premier pas : le robot travaille aux côtés de l’opérateur, sans cage.

Mais avec l’arrivée des robots humanoïdes, notamment visibles lors du Global Industrie 2026, une nouvelle dimension apparaît.

Leur promesse est séduisante : nos ateliers sont conçus pour des humains, un robot à forme humaine peut s’y intégrer sans tout reconstruire.

Mais leur impact ne sera pas seulement industriel. Il sera psychologique.
Un bras robotisé dans une cage, c’est une machine. Un humanoïde qui marche, qui saisit, qui vous regarde, c’est autre chose.

L’impact de l’IA sur tous les métiers

Pendant ce temps, l’intelligence artificielle ne touche plus seulement les gestes. Elle touche les métiers intellectuels.

L’inquiétude ne concerne plus uniquement l’opérateur de ligne.
Elle concerne l’ingénieur, le manager, le juriste.

Tout le monde.

Ce que les entreprises doivent changer

Après 30 ans, ma conviction est simple.
La réussite d’un projet robotique se joue autant dans les têtes que dans les technologies.

Trois choses concrètes à changer :

• Poser la question de l’emploi dès le départ
• Former avant de déployer
• Reconnaître l’expertise terrain

Une transformation avant tout humaine

La robotique ne transforme pas une organisation seule.
Ce sont les femmes et les hommes qui décident de l’adopter. Ou de la rejeter.

Et c’est précisément cette dimension humaine qui fait la différence entre un projet robotique réussi… et un projet qui reste sur étagère.

La tribune complète se trouve sur le site de With In Robotics

Données clés sur la robotique industrielle

• Moins de 1 % des entreprises industrielles sont aujourd’hui entièrement automatisées
• Jusqu’à 70 % des projets robotiques rencontrent des résistances humaines internes
• Le marché de la robotique industrielle affiche une croissance annuelle moyenne de +20 à +30 %
• Les robots collaboratifs (cobots) sont parmi les segments les plus dynamiques du marché
• Les robots humanoïdes devraient s’intégrer progressivement dans les environnements industriels d’ici 2030
• L’intelligence artificielle étend désormais l’impact de la robotique aux métiers intellectuels
• L’acceptation humaine est devenue un facteur clé de ROI dans les projets d’automatisation

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Selon plusieurs estimations du secteur, le marché mondial des robots humanoïdes pourrait atteindre entre 30 et 60 milliards de dollars d’ici 2035, avec une croissance annuelle supérieure à 35 %. Pourtant, moins de 1 % des entreprises industrielles utilisent aujourd’hui des humanoïdes en production réelle. Le décalage entre potentiel et adoption est révélateur.

De la démonstration technique à la réalité industrielle

Les progrès récents en robotique, portés par l’intelligence artificielle et l’apprentissage par imitation, ont permis de franchir un cap. En 2025, plusieurs prototypes capables d’exécuter des tâches de picking ou d’assemblage ont été présentés. En 2026, certains industriels annoncent des tests sur des flottes de 10 à 100 robots dans des environnements contrôlés.

Mais ces chiffres restent marginaux. À titre de comparaison, une seule usine automobile peut déployer plus de 1 000 robots industriels traditionnels.

La transition vers une adoption massive implique des défis d’une toute autre nature :

• Standardisation des systèmes
• Maintenance à grande échelle
• Interopérabilité logicielle
• Coût total de possession (TCO)

Aujourd’hui, le coût d’un robot humanoïde varie encore entre 50 000 et 150 000 dollars, ce qui limite fortement leur déploiement massif.

Le vrai défi n’est plus de faire
marcher un robot, mais de le
faire travailler à grande échelle.

L’infrastructure, nouveau nerf de la guerre

Le passage à l’échelle impose de repenser toute l’infrastructure autour des robots humanoïdes. Contrairement aux robots industriels classiques, ces machines doivent évoluer dans des environnements humains non structurés.

Cela implique :

• Des réseaux ultra-fiables (5G / edge computing)
• Une latence inférieure à 10 millisecondes pour certaines applications critiques
• Une capacité de traitement de données en temps réel (plusieurs gigaoctets par heure et par robot)

Selon une étude récente, plus de 70 % des entreprises considèrent que leur infrastructure actuelle n’est pas prête à accueillir des robots autonomes à grande échelle.

La régulation : un frein mais aussi un levier

En 2025, plusieurs régions, notamment en Europe, ont commencé à structurer des cadres réglementaires autour de l’IA et de la robotique. Ces réglementations imposent :

• Des certifications de sécurité strictes
• Une traçabilité des décisions algorithmiques
• Des obligations en matière de protection des données

Dans certains secteurs comme la santé, le temps de certification peut atteindre 24 à 36 mois, ralentissant fortement le déploiement à grande échelle.

Cependant, à horizon 2028–2030, une harmonisation des normes pourrait accélérer l’adoption en créant un cadre de confiance pour les industriels.

Du hardware au “service layer”

Historiquement, la robotique s’est construite autour du hardware. Mais depuis 2022, on observe un basculement vers des modèles orientés services.

Le marché du Robot-as-a-Service (RaaS) connaît une croissance rapide, estimée à plus de 20 % par an. Dans ce modèle, les entreprises ne paient plus un robot à l’achat, mais à l’usage :

• Coût mensuel moyen : 2 000 à 5 000 dollars par robot
• Maintenance incluse dans la majorité des offres
• Mises à jour logicielles continues

Cette approche réduit les barrières à l’entrée et facilite une adoption progressive.

Industrialisation et supply chain : les grands oubliés

Produire quelques dizaines de robots est une chose. En produire des milliers en est une autre.

À horizon 2030, certains acteurs visent des capacités de production de 10 000 à 100 000 unités par an. Cela nécessite :

• Une sécurisation des composants critiques (semi-conducteurs, capteurs)
• Une réduction des coûts de production de 30 à 50 %
• Une standardisation des pièces

Aujourd’hui, plus de 60 % du coût d’un robot humanoïde est lié à ses composants électroniques.

Intégration marché : le dernier kilomètre

Même si la technologie est prête, un dernier obstacle subsiste : l’intégration dans les marchés réels.

Les premiers déploiements significatifs sont attendus entre 2026 et 2030, notamment dans :

• La logistique
• Le retail automatisé
• L’assistance industrielle

La logistique pourrait représenter à elle seule jusqu’à 40 % des cas d’usage des robots humanoïdes d’ici 2030, en raison de la pression sur les chaînes d’approvisionnement et du manque de main-d’œuvre.

Nous ne vendons plus des machines,
mais des écosystèmes où le hardware
n’est que la partie émergée de la donnée.

Une redéfinition du modèle robotique

Le cadre traditionnel de la robotique évolue vers une approche systémique. En 2026, les acteurs les plus avancés ne vendent plus uniquement des robots, mais des solutions complètes intégrant :

• Hardware
• Software
• Infrastructure
• Services
• Données

On observe une convergence avec les modèles SaaS, où la valeur se déplace vers la gestion des opérations et des données.

La robotique humanoïde entre dans une nouvelle phase. Après l’innovation technologique (2015–2025), la décennie 2025–2035 sera celle du déploiement massif.

Le goulot d’étranglement s’est déplacé vers l’infrastructure, la régulation et l’intégration marché. Les entreprises qui domineront ce marché ne seront pas uniquement celles qui conçoivent les robots les plus avancés, mais celles capables de les déployer à grande échelle dans des environnements réels.

La prochaine révolution ne sera pas technologique. Elle sera opérationnelle.

FAQ – Les défis du Passage à l’Échelle Industrielle

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Longtemps considérée comme une simple étape logistique, la palettisation est aujourd’hui au cœur des stratégies d’automatisation industrielle. Dans un contexte marqué par la hausse des coûts de main-d’œuvre, les tensions sur le recrutement et la nécessité d’augmenter les cadences, les industriels se tournent massivement vers des solutions automatisées pour optimiser leur fin de ligne.

L’automatisation de la palettisation permet non seulement de gagner en productivité, mais aussi d’améliorer la qualité des opérations et la sécurité des opérateurs. Ce segment, autrefois réservé aux grandes industries, s’ouvre désormais aux PME grâce à des solutions plus flexibles et accessibles.

Une croissance portée par les enjeux industriels

Le marché de la palettisation automatisée connaît une croissance soutenue, portée par plusieurs tendances structurelles. D’abord, l’essor du e-commerce impose des volumes toujours plus importants à traiter, avec des exigences accrues en termes de rapidité et de précision. Ensuite, la pénurie de main-d’œuvre dans les métiers logistiques pousse les entreprises à automatiser des tâches répétitives et physiquement contraignantes.

Enfin, la transition vers l’industrie 4.0 accélère l’intégration de systèmes robotisés capables de communiquer avec l’ensemble de la chaîne de production. La palettisation devient ainsi un maillon intelligent, connecté aux systèmes MES et ERP, capable d’ajuster en temps réel les schémas de chargement.

La palettisation n’est plus
une simple étape logistique ;
c’est le nouveau réacteur de la
performance industrielle.

Des technologies de plus en plus performantes

Les solutions de palettisation automatisée reposent aujourd’hui sur un ensemble de technologies complémentaires. Les robots industriels 6 axes dominent encore largement le marché, notamment pour les applications à forte cadence et à charges lourdes. Leur précision et leur robustesse en font des outils incontournables dans les secteurs de l’agroalimentaire, de la logistique ou encore de la chimie.

Parallèlement, les robots collaboratifs (cobots) gagnent du terrain. Plus faciles à intégrer et moins coûteux, ils permettent aux PME d’automatiser leur fin de ligne sans transformation majeure de leur outil de production.

L’intégration de la vision industrielle et de l’intelligence artificielle constitue une autre avancée majeure. Ces technologies permettent aux systèmes de reconnaître les produits, d’adapter les schémas de palettisation en temps réel et d’optimiser le remplissage des palettes en fonction des contraintes logistiques.

Liebherr, un acteur clé de la palettisation automatisée

Parmi les industriels qui innovent sur ce segment, Liebherr se distingue par son approche intégrée de l’automatisation. Connu pour ses équipements industriels et ses solutions logistiques, le groupe développe des systèmes de palettisation performants, notamment à travers ses solutions de type PHS (Pallet Handling System).

Ces systèmes permettent d’automatiser entièrement la gestion des palettes, depuis leur préparation jusqu’à leur stockage, en passant par leur distribution sur les lignes de production. L’objectif est de fluidifier les flux, de réduire les manipulations manuelles et d’optimiser l’utilisation de l’espace.

Pour aller plus loin sur cette technologie, vous pouvez consulter cet article dédié :
👉 https://www.robot-magazine.fr/automatisation-industrielle-liebherr-palettisation-phs/

L’approche de Liebherr illustre parfaitement la mutation du marché : la palettisation ne se limite plus à un robot en bout de ligne, mais s’inscrit dans une logique globale d’automatisation des flux industriels.

Des gains concrets pour les industriels

L’automatisation de la palettisation génère des bénéfices mesurables à plusieurs niveaux. Sur le plan opérationnel, elle permet d’augmenter significativement les cadences tout en garantissant une qualité constante. Les erreurs de palettisation sont réduites, ce qui limite les retours et les coûts associés.

Sur le plan humain, elle contribue à améliorer les conditions de travail. Les tâches de manutention lourde, souvent sources de troubles musculo-squelettiques, sont prises en charge par les robots, permettant aux opérateurs de se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée.

Enfin, sur le plan économique, le retour sur investissement est généralement rapide, souvent compris entre 12 et 24 mois selon les volumes et les applications. Cette rentabilité explique en grande partie l’adoption croissante de ces solutions.

Vers une palettisation intelligente et autonome

À horizon 2030, la palettisation automatisée devrait franchir une nouvelle étape avec l’émergence de systèmes autonomes et auto-optimisés. Grâce à l’intelligence artificielle, les robots seront capables d’apprendre en continu et d’adapter leurs stratégies en fonction des flux, des produits et des contraintes logistiques.

Les jumeaux numériques permettront de simuler et d’optimiser les lignes de production en amont, tandis que les systèmes connectés offriront une visibilité complète sur les opérations en temps réel.

Dans ce contexte, la palettisation devient un élément central de la performance industrielle. Elle ne se limite plus à une fonction logistique, mais s’impose comme un levier stratégique pour construire des usines plus flexibles, plus résilientes et plus compétitives.

Automatiser, c’est libérer l’humain
des tâches pénibles pour le replacer
là où il crée de la valeur.

Un marché porté par des chiffres en forte croissance

La dynamique du marché de la palettisation automatisée s’inscrit dans une tendance globale d’accélération de la robotisation industrielle. Selon les données de la International Federation of Robotics, plus de 550 000 robots industriels sont installés chaque année dans le monde, avec une croissance annuelle moyenne supérieure à 10 %.

La logistique et la fin de ligne, incluant la palettisation, représentent une part croissante de ces installations, notamment sous l’effet du e-commerce et de la pression sur les délais de livraison. Le marché mondial des systèmes de palettisation robotisée est estimé à plus de 8 milliards de dollars en 2024 et pourrait dépasser les 15 milliards de dollars d’ici 2030, avec un taux de croissance annuel (CAGR) compris entre 8 % et 12 %.

En Europe, près de 30 % des industriels envisagent d’automatiser leur fin de ligne dans les trois prochaines années, tandis que les gains de productivité observés peuvent atteindre 20 à 40 % selon les applications. Ces données confirment que la palettisation automatisée n’est plus une option, mais un standard en devenir dans les environnements industriels compétitifs.

L’automatisation de la palettisation s’impose aujourd’hui comme une évidence pour les industriels souhaitant rester compétitifs. Porté par des innovations technologiques majeures et des enjeux économiques forts, ce marché devrait continuer à croître rapidement d’ici 2030. Des acteurs comme Liebherr illustrent cette dynamique en proposant des solutions intégrées qui redéfinissent la gestion des flux industriels.

Dans un monde où la performance passe par l’agilité et l’optimisation des ressources, la palettisation automatisée apparaît plus que jamais comme un investissement stratégique.

Ce qu’il faut retenir sur la palettisation automatisée

La palettisation automatisée s’impose comme un standard industriel en raison de ses gains mesurables et de sa capacité à s’intégrer dans les usines connectées. Voici les points clés à retenir :

• Définition : automatisation de la mise sur palette grâce à des robots industriels ou collaboratifs
• Technologies utilisées : robots 6 axes, cobots, vision industrielle, intelligence artificielle
• Objectif principal : augmenter la productivité tout en réduisant la pénibilité
• Gains observés :
  • +20 à +40 % de productivité
  • réduction des erreurs de palettisation
  • amélioration des conditions de travail
• ROI moyen : entre 12 et 24 mois selon les volumes
• Secteurs concernés : logistique, agroalimentaire, industrie manufacturière, e-commerce
• Tendances fortes :
  • intégration de l’IA pour optimiser les schémas de chargement
  • développement des cobots pour les PME
  • automatisation complète des flux (ex : systèmes comme ceux de Liebherr)
• Perspectives 2030 :
  • généralisation des usines automatisées
  • systèmes de palettisation autonomes et connectés
  • forte croissance du marché mondial

En résumé : la palettisation automatisée devient un levier stratégique pour améliorer la performance industrielle et répondre aux défis de production modernes.

FAQ – L’Automatisation de la Palettisation

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