La course aux robots humanoïdes : comment l’IA propulse la prochaine génération d’automatisation physique

L’Année où l’IA Physique Devient Réalité

Pendant des décennies, les robots humanoïdes existaient principalement dans la science-fiction et des vidéos de démonstration soigneusement chorégraphiées. Cette ère est révolue. En 2025-2026, l’industrie de la robotique humanoïde a connu une transition de phase, avec des milliards de dollars d’investissement, des déploiements commerciaux dans de véritables usines, et une convergence de capacités d’IA qui rend les robots humanoïdes polyvalents véritablement réalisables pour la première fois.

Figure AI, la startup basée à Sunnyvale, a levé 675 millions de dollars en Série B à une valorisation de 2,6 milliards de dollars en février 2024, avec des investisseurs incluant Microsoft, Nvidia, Jeff Bezos, Amazon et OpenAI. En septembre 2025, l’entreprise a clôturé une Série C dépassant 1 milliard de dollars à une valorisation post-money stupéfiante de 39 milliards de dollars — une multiplication par 15 en seulement 18 mois, signalant une confiance extraordinaire des investisseurs. Le robot Figure 02 a complété un déploiement de 11 mois à l’usine BMW de Spartanburg en Caroline du Sud, effectuant des quarts de 10 heures cinq jours par semaine, chargeant plus de 90 000 pièces et contribuant à la production de plus de 30 000 véhicules BMW X3 avec une précision supérieure à 99 %. En janvier 2026, Figure AI a dévoilé sa troisième génération Figure 03, dotée de capteurs tactiles au bout des doigts détectant des forces aussi faibles que trois grammes, de caméras avec un taux de rafraîchissement doublé et un quart de la latence de son prédécesseur, et d’une recharge par induction sans fil via les pieds du robot.

Le programme Optimus de Tesla raconte une histoire plus compliquée. Malgré des objectifs ambitieux de 5 000 unités pour 2025, la production réelle est restée bien en deçà, avec seulement quelques centaines d’unités fabriquées avant une pause de conception. En janvier 2026, Elon Musk a admis qu’aucun robot Optimus ne faisait encore de travail utile dans les usines Tesla. L’entreprise prépare maintenant un prototype V3 pour le premier trimestre 2026, avec des unités de production prévues avant la fin de l’année et une usine dédiée au Giga Texas planifiée pour produire éventuellement jusqu’à 10 millions d’unités annuellement. L’Atlas entièrement électrique de Boston Dynamics, dévoilé en avril 2024, a progressé plus rapidement vers la commercialisation : l’entreprise a commencé la production commerciale début 2026, tous les déploiements étant déjà engagés auprès des installations de fabrication de Hyundai Motor Group et de Google DeepMind.

Le paysage d’investissement raconte une histoire convaincante. Goldman Sachs a projeté que le marché des robots humanoïdes pourrait atteindre 38 milliards de dollars d’ici 2035 — une multiplication par six par rapport à son estimation antérieure de 6 milliards — avec des expéditions prévues de 1,4 million d’unités. Les projections plus agressives de Morgan Stanley tablent sur 357 milliards de dollars d’ici 2040 et un marché adressable total de 5 000 milliards de dollars d’ici 2050, impliquant environ un milliard d’humanoïdes en service. En 2025, les startups de robotique ont attiré plus de 6 milliards de dollars en capital-risque mondialement, les entreprises d’humanoïdes captant une part majeure : Figure AI seul a levé plus d’un milliard, Apptronik a sécurisé 403 millions, et NEURA Robotics a clôturé une Série B de 120 millions d’euros. Ce n’est pas de l’enthousiasme spéculatif — c’est un pari calculé que la convergence des grands modèles de langage, de la vision par ordinateur et de la technologie d’actionneurs avancés a enfin rendu les robots humanoïdes économiquement viables pour le travail industriel.

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La Convergence : Les LLM Rencontrent les Corps Physiques

La percée technique qui propulse la révolution humanoïde n’est pas le matériel — c’est l’IA. Spécifiquement, l’intégration de grands modèles de langage et de modèles fondamentaux avec les systèmes de contrôle robotique, un paradigme que les chercheurs appellent « IA incarnée ». L’intuition est directe : les mêmes architectures de transformeurs qui alimentent ChatGPT peuvent être adaptées pour traiter des entrées sensorielles (flux de caméras, capteurs tactiles, mesures de force) et générer des commandes motrices.

RT-2 (Robotics Transformer 2) de Google DeepMind, introduit en juillet 2023, a démontré que les modèles vision-langage pouvaient contrôler directement des bras robotiques, traduisant des instructions en langage naturel en actions physiques sans programmation spécifique à la tâche. RT-2 a amélioré les performances sur les scénarios nouveaux de 32 % à 62 % par rapport à son prédécesseur, et pouvait effectuer un raisonnement sémantique multi-étapes — comme identifier quel objet pourrait servir de marteau improvisé. Cette approche a depuis été mise à l’échelle par plusieurs entreprises. Figure AI s’est initialement associé avec OpenAI en 2024 pour permettre à ses robots de comprendre les instructions parlées et de raisonner sur leur environnement. Cependant, Figure a mis fin à ce partenariat en 2025, citant que les grands modèles de langage devenaient commoditisés, et a annoncé une percée majeure en IA robotique entièrement de bout en bout construite en interne. Figure 03 fonctionne désormais sur le système IA propriétaire Helix de l’entreprise, un modèle vision-langage-action qui traite les flux de caméras, comprend les commandes vocales et génère des plans de tâches complexes sans dépendances IA externes.

Le projet GR00T (Generalist Robot 00 Technology) de Nvidia, annoncé à GTC 2024, fournit un modèle fondamental spécifiquement conçu pour les robots humanoïdes, leur permettant d’apprendre en observant des démonstrations humaines. La plateforme traite des entrées multimodales — texte, vidéo, données de capteurs — et génère des mouvements corporels coordonnés. À GTC 2025, Nvidia est allé plus loin, publiant Isaac GR00T N1 comme le premier modèle fondamental ouvert et entièrement personnalisable au monde pour le raisonnement humanoïde. GR00T N1 utilise une architecture à double système : un module vision-langage interprète l’environnement, et un module de transformeur de diffusion génère des actions motrices fluides en temps réel. Le modèle a été entraîné sur un mélange hétérogène de trajectoires de robots réels, de vidéos humaines et de jeux de données synthétiques, et a été publié en open source sur Hugging Face, avec des partenaires en accès anticipé incluant Agility Robotics, Boston Dynamics, Mentee Robotics et NEURA Robotics. Combiné avec Isaac Sim de Nvidia pour la simulation photoréaliste, le cycle de développement de nouveaux comportements robotiques est passé de mois à jours.

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Déploiements en Fabrication et Entrepôts : Là Où Se Trouve l’Argent

Le marché commercial initial des robots humanoïdes se concentre dans deux secteurs : la fabrication automobile et la logistique d’entrepôt. Ces environnements sont suffisamment structurés pour être abordables par les capacités robotiques actuelles, mais suffisamment complexes pour que l’automatisation fixe traditionnelle (bras robotiques, systèmes de convoyeurs) ne puisse pas gérer chaque tâche.

Dans la fabrication automobile, les robots humanoïdes adressent le « dernier kilomètre » de l’automatisation. Les usines automobiles modernes sont déjà automatisées à 80-90 % pour le soudage, la peinture et les principales opérations d’assemblage. Mais les tâches d’assemblage final — enfiler des faisceaux de câbles, installer des composants intérieurs, effectuer des inspections de qualité dans des espaces confinés — restent manuelles car elles nécessitent une dextérité et un raisonnement spatial de type humain. Le déploiement achevé de Figure AI chez BMW a démontré que ses robots pouvaient maintenir des temps de cycle de 84 secondes par tâche (dont 37 secondes pour le chargement effectif) avec une précision supérieure à 99 %, sur des quarts de 10 heures. Le déploiement a également révélé de vrais défis d’ingénierie : les composants d’avant-bras se sont avérés le premier point de défaillance matérielle, conduisant à une refonte complète du poignet pour Figure 03. Avec la nouvelle flotte Figure 03 se déployant désormais chez BMW début 2026, les premiers rapports suggèrent un bond significatif en efficacité opérationnelle. Pendant ce temps, Boston Dynamics a engagé toute sa production Atlas 2026 auprès du Robotics Metaplant Application Center de Hyundai, et Apollo d’Apptronik a obtenu des accords commerciaux avec Mercedes-Benz et GXO Logistics pour des déploiements pilotes en fabrication et logistique.

L’histoire des entrepôts est plus nuancée que le battage médiatique initial ne le suggérait. Amazon exploite désormais plus d’un million d’unités robotiques dans son réseau de centres de distribution — dépassant le cap des 750 000 de 2023 — mais ceux-ci restent des machines spécialisées (robots mobiles Proteus, bras de préhension Sparrow) gérant des tâches discrètes. L’expérimentation de l’entreprise avec des humanoïdes polyvalents a heurté un mur significatif : Amazon a annulé son programme de déploiement Digit avec Agility Robotics après que les robots bipèdes n’ont pas réussi à satisfaire les normes opérationnelles exigeantes d’Amazon. C’est un point de données qui donne à réfléchir pour l’industrie. Cela dit, Agility Robotics a trouvé de la traction ailleurs — ses robots Digit ont déplacé plus de 100 000 bacs dans l’installation GXO de Flowery Branch, démontrant que le déploiement d’humanoïdes en entrepôt peut fonctionner dans le bon contexte, si pas encore aux exigences d’échelle et de vitesse d’Amazon.

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Le Facteur Chine : Un Nouveau Front dans la Course aux Robots

L’un des développements les plus significatifs en 2025-2026 qui remodèle le paysage concurrentiel est l’émergence rapide de la Chine comme puissance de la robotique humanoïde. Les entreprises chinoises ont représenté environ 80 % des quelque 13 000 robots humanoïdes expédiés mondialement en 2025. Unitree Robotics a expédié plus de 5 500 unités humanoïdes en 2025 seul, surpassant tous ses homologues américains, et a fixé un objectif de 20 000 unités pour 2026.

Les implications tarifaires sont énormes. Unitree a lancé son humanoïde G1 à 16 000 dollars en 2024, puis a commercialisé le R1 encore plus abordable à 5 900 dollars mi-2025 — des prix qui sous-cotent les fabricants d’humanoïdes occidentaux d’un ordre de grandeur. Pour contexte, Goldman Sachs a estimé le coût de fabrication d’un humanoïde entre 50 000 et 250 000 dollars en 2024, une fourchette qui s’est déjà comprimée à 30 000-150 000 dollars. Les fabricants chinois poussent les coûts encore plus bas, menaçant de commoditiser le matériel humanoïde de la même manière qu’ils l’ont fait avec les drones, les véhicules électriques et les panneaux solaires.

Côté grand public, le Figure 03 de Figure AI et le NEO de 1X Technologies (en pré-commande à 20 000 dollars) visent l’usage domestique, suggérant que le marché adressable s’étend bien au-delà des ateliers industriels. ABI Research prévoit un point d’inflexion des expéditions humanoïdes de 115 000 unités en 2026-2027, porté largement par la production de volume chinoise et la baisse des coûts des composants.

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Obstacles, Scepticisme et la Question du Travail

Malgré l’élan, des barrières techniques et économiques significatives subsistent. L’autonomie des batteries est peut-être la contrainte la plus fondamentale : les robots humanoïdes actuels fonctionnent typiquement de deux à quatre heures sur une seule charge — l’Optimus V2 de Tesla gère environ deux heures d’opération dynamique, le H1 d’Unitree moins de quatre heures d’usage statique, et le Digit d’Agility seulement environ 90 minutes. Atteindre un quart complet de huit heures sans recharge pourrait prendre une décennie ou plus, bien que les systèmes d’échange de batteries (utilisés par Digit et Apollo d’Apptronik) offrent une solution à court terme pour l’opération continue. Les batteries à état solide, adoptées par des fabricants chinois comme Xpeng et EngineAI, poussent les autonomies au-delà de quatre heures et pourraient accélérer les progrès — TrendForce projette que la demande humanoïde en batteries à état solide pourrait dépasser 74 GWh d’ici 2035.

La dextérité — la capacité de manipuler des objets petits, délicats ou de forme irrégulière — reste très en dessous des capacités humaines. Si les robots peuvent prendre des boîtes rigides de manière fiable, la manipulation de matériaux souples (tissu, câbles, sacs plastiques) et l’exécution de tâches de motricité fine (tourner des vis, connecter de petits connecteurs) restent peu fiables. Les capteurs au bout des doigts de Figure 03 avec leur sensibilité de trois grammes représentent un progrès significatif, mais l’écart avec la manipulation de niveau humain reste large.

Sur le front réglementaire, le paysage évolue plus vite que le discours de l’industrie ne le suggère. L’ISO 10218:2025 a été mise à jour avec des orientations intégrées pour les robots collaboratifs, l’ANSI a publié la norme R15.06-2025 mise à jour avec de nouvelles dispositions de cybersécurité, et l’ISO 25785-1 est en cours de développement spécifiquement pour les robots dynamiquement stables comme les humanoïdes — traitant des risques uniques tels que les dangers de chute lors d’une coupure de courant. Ce ne sont pas encore des cadres réglementaires complets spécifiques aux humanoïdes, mais l’infrastructure normative se matérialise.

Les implications pour le marché du travail restent profondes et controversées. La Fédération Internationale de Robotique, dans son document de position sur les robots humanoïdes, a adopté une position prudemment optimiste, notant que la robotisation dans les usines de fabrication corrèle en fait avec une augmentation de 150 % des offres d’emploi et une hausse de 15 % de l’emploi dans les installations adoptantes — bien qu’elle souligne que la viabilité économique des humanoïdes par rapport à l’automatisation traditionnelle reste non prouvée. L’IFR projette que d’ici 2034, plus de la moitié des opérateurs de fabrication mondialement travailleront aux côtés de robots d’une manière ou d’une autre. L’OIT a préconisé une approche centrée sur les travailleurs, recommandant que les syndicats se concentrent sur la requalification, le redéploiement optimal du personnel déplacé et des cadres pour la coexistence homme-robot plutôt que de s’opposer à l’automatisation. Pour les pays en développement avec d’importantes forces de travail manufacturières, les enjeux sont particulièrement élevés : si les robots humanoïdes rendent le rapatriement de la production vers les pays à coûts élevés plus économique, l’avantage comparatif des nations manufacturières à bas salaires pourrait s’éroder significativement.

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Sources et lectures complémentaires

• Figure AI Exceeds $1B in Series C Funding at $39B Valuation — Figure AI
• Figure 02 Contributed to the Production of 30,000 Cars at BMW — Figure AI
• Introducing Figure 03 — Figure AI
• Musk Admits No Optimus Robots Are Doing Useful Work at Tesla — Electrek
• The Global Market for Humanoid Robots Could Reach $38 Billion by 2035 — Goldman Sachs
• Humanoid Robot Market: $357 Billion Impact Anticipated by 2040 — Morgan Stanley
• An Electric New Era for Atlas — Boston Dynamics
• Boston Dynamics Beats Tesla to the Humanoid Robot Punch — The Register
• Nvidia Announces Isaac GR00T N1 Open Foundation Model — Nvidia Newsroom
• RT-2: New Model Translates Vision and Language into Action — Google DeepMind
• China’s Unitree Ships More Than 5,500 Humanoid Robots in 2025 — South China Morning Post
• Amazon Deploys Over 1 Million Robots — About Amazon
• Digit Moves Over 100,000 Totes in Commercial Deployment — Agility Robotics
• Apptronik and Mercedes-Benz Enter Commercial Agreement — Apptronik
• Figure AI Dumps OpenAI Deal After Major Breakthrough — Decrypt
• Humanoid Robots: Vision and Reality — International Federation of Robotics
• Humanoid Robots Set to Drive Demand for Solid-State Batteries — TrendForce
• Reality Is Ruining the Humanoid Robot Hype — IEEE Spectrum