La course à l’Intelligence Artificielle s’étend désormais au-delà des chatbots et des modèles linguistiques. Le nouveau champ de bataille se précise dans le monde physique : des robots humanoïdes capables d’apprendre, de se déplacer et de travailler dans des environnements réels. Selon les estimations citées par des analystes du secteur, la Chine aurait concentré la majorité des installations mondiales de robots humanoïdes d’ici 2025, se positionnant avantageusement alors que l’industrie commence à fixer ses normes, plateformes et standards de facto.
Ce qui retient le plus l’attention, c’est la répartition du déploiement : environ 16 000 robots humanoïdes installés dans le monde en 2025, dont près de 13 000 en Chine. En d’autres termes : le pays ne se contente pas de faire de la recherche ou du prototypage, mais met déjà du hardware dans la nature — dans les usines, laboratoires, centres éducatifs et, de manière encore naissante, dans des applications commerciales — à une étape où « celui qui déploie en premier » peut influencer l’écosystème pour des années.
Des LLM aux “modèles du monde” : l’IA qui comprend la physique
Pour la robotique, les modèles de langage (LLM) sont utiles mais insuffisants. Le saut considérable concerne ce que l’on appelle les “world models” ou modèles du monde : des réseaux neuronaux entraînés sur des vidéos et images pour modéliser dynamiques physiques, interactions avec des objets, continuité spatiale et causalité. En résumé : des systèmes qui apprennent comment fonctionne le monde, et pas seulement comment il est décrit en texte.
Cet approche est particulièrement pertinente car, en robotique, le véritable frein n’est pas uniquement l’intelligence abstraite, mais la capacité de percevoir, planifier et exécuter dans des conditions variables : différentes lumières, surfaces, obstacles, outils, présence humaine. Entraîner ce type de compétences coûte cher et est complexe : cela nécessite des données, de la simulation, de l’annotation, de la validation et une intégration étroite avec capteurs et actionneurs.
Dans ce contexte, les mouvements d’entreprises comme NVIDIA prennent tout leur sens. La société pousse une stratégie de plateforme globale pour la robotique et l’IA physique, en s’appuyant sur des outils et modèles destinés à accélérer la formation et la simulation. La thèse est claire : celui qui maîtrise le stack (modèles de base + données + simulation + hardware) peut devenir le fournisseur de référence.
Chine : avantage en fabrication, vitesse d’itération et standards “favorables” par adoption
Ce qui différencie la Chine n’est pas forcément d’avoir le meilleur robot au monde aujourd’hui, mais d’avoir une flotte suffisante de robots performants déployés à grande échelle. La logique s’apparente à celle d’autres guerres technologiques : le standard s’impose souvent par adoption massive, compatibilité et coûts d’intégration, et non par la seule brillance technique.
Ce rythme est soutenu par la force industrielle du pays : si la Chine peut exploiter sa base de fabrication pour produire, itérer et réduire les coûts, elle peut créer un cercle vertueux : plus de robots déployés → plus de données du monde réel → modèles améliorés → robots plus performants → encore plus de déploiement.
Certaines estimations attribuent une part importante des expéditions à des entreprises chinoises spécifiques, laissant pour l’instant les acteurs occidentaux en retrait. Et, si des projets occidentaux avec d’importantes démonstrations et un soutien d’entreprises existent, une question épineuse commence à émerger à haute voix : les prototypes spectaculaires suffisent-ils si l’essentiel du hardware est installé ailleurs ?
Open source, datasets et la guerre silencieuse des “langages” des robots
Un autre levier stratégique réside dans l’ouverture. En logiciel, les standards ont tendance à se consolider lorsque des milliers de développeurs peuvent construire sur une base commune. En robotique, cela pourrait se traduire par des datasets, modèles et outils facilitant l’adoption par universités, startups et intégrateurs d’une certaine façon de former et de déployer.
Dans cette optique, la polémique autour de “qui ouvre quoi” n’est pas idéologique : elle est économique et géopolitique. Un modèle ou un dataset accessible peut devenir un point de départ pour toute une communauté, qui finira par fixer ses conventions : formats, API, pipelines de formation, benchmarks et pratiques de sécurité.
Par ailleurs, des entreprises comme NVIDIA développent des modèles fondamentaux pour la robotique, bien que sous licences qui ne correspondent pas toujours à une stricte définition de code ouvert. Cela génère un marché tendu : d’un côté, la puissance du stack industriel ; de l’autre, la “collabilité” de l’ouverture pour bâtir un écosystème durable.
Risque de consolidation : trop d’acteurs, mais un objectif commun
Curieusement, le dynamisme chinois comporte aussi un risque : un excès d’entreprises en compétition, dupliquant les efforts et mettant la rentabilité à rude épreuve. Des voix issues des organismes de planification économique ont publiquement averti de la nécessité d’éviter les bulles et les redondances, ce qui laisse envisager une possibilité de consolidation du secteur pour concentrer capitaux, talents et gammes de produits.
Mais, même dans un scénario de concentration, un élément pourrait perdurer : l’infrastructure, les robots déjà déployés et l’enracinement des standards. C’est précisément ce qui préoccupe une partie de l’analyse occidentale : même si certaines entreprises disparaissent, le “sol” technologique resterait en place.
Occident : alliances, ingénierie avancée… et le défi de l’exécution
Le continent occidental ne part pas de zéro. Le Japon possède des décennies d’expérience en robotique industrielle. L’Europe détient des atouts cruciaux dans la machinerie et la chaîne de valeur avancée. Les États-Unis conservent une avance dans le logiciel, les semi-conducteurs de haute performance et les plateformes. La question, comme le rappellent de nombreux analystes, est de savoir si le bloc occidental peut transformer cette somme de capacités en déploiement concret, rapide et compétitif.
Car, en robotique humanoïde, plus que dans d’autres domaines, le temps de mise en service a son importance : lorsque la technologie devient tangible, le marché apprend à partir de la réalité concrète et non des démonstrations. Et là, la Chine tente d’imposer le rythme.
Tableau comparatif : pourquoi le déploiement peut définir la norme
| Axes de compétition | Chine (tendance 2025) | Occident (tendance 2025) | Implication pratique |
|---|---|---|---|
| Déploiement de robots humanoïdes | Très élevé (majorité estimée du total mondial) | Moins important en comparaison | La norme naît souvent là où davantage de hardware fonctionne |
| Avantages industriels | Fabrication à grande échelle et rapidité d’itération | Chaîne avancée mais plus fragmentée | Le coût et le volume favorisent une adoption plus rapide et des cycles d’amélioration plus serrés |
| Écosystème de données/modèles | Accent sur datasets et modèles pour adoption | Pouvoir en modèles et plateformes, licences variées | Le libre accelère la communauté ; le propriétaire accélère la performance |
| Risques de marché | Surtension d’acteurs → possible consolidation | Moins d’acteurs, mais investissement et exécution plus lentes | La Chine peut épurer le marché sans perdre le terrain déjà gagné |
| Objectif stratégique | Dominer hardware et standards | Dominer logiciels, plateformes et alliances | Ce qui gagnera, ce sera celui qui connecte mieux logiciel et robots à grande échelle |
Questions fréquentes
Qu’est-ce qu’un “modèle du monde” en robotique et pourquoi est-ce important ?
C’est un type de modèle d’IA entraîné sur des données visuelles (vidéos et images) pour représenter dynamiques physiques et relations spatiales. Ce modèle est crucial pour qu’un robot puisse apprendre à agir dans des environnements réels, pas seulement à “dialoguer” ou classer du texte.
Pourquoi l’importance du nombre de robots déployés plutôt que de la qualité des démonstrations ?
Parce que le déploiement génère des données réelles, facilite l’intégration aux processus industriels et fixe des conventions techniques. Souvent, c’est l’adoption et la compatibilité qui déterminent le standard, plus que la simple démonstration en laboratoire.
Quel est le rôle des plateformes comme NVIDIA Cosmos ou des modèles fondamentaux en robotique ?
Elles visent à accélérer la formation, la simulation et le développement des capacités physiques (vision, planification, contrôle). Leur ambition est de devenir le stack de référence sur lequel d’autres bâtissent robots et applications.
L’Occident peut-il rattraper le retard en robotique humanoïde ?
Oui, mais cela demande une exécution rigoureuse : investissements soutenus, industrialisation, alliances stratégiques et déploiement rapide. La force occidentale réside souvent dans l’ingénierie avancée et l’écosystème global ; le défi est de passer à l’échelle et d’accélérer l’adoption.
Sources :
- Tom’s hardware, “Les robots et modèles du monde : la prochaine frontière de l’IA, la Chine est déjà en tête…”
- Tech in Asia (via Counterpoint/SCMP), données sur les installations mondiales et part de la Chine en 2025
- NVIDIA Newsroom, annonce et contexte de Cosmos pour la robotique/IA physique
