Après une longue période de travail acharné autour de la maison et d’interactions avec des personnes et d’autres machines, les humanoïdes NEO, doux et recouverts de tissu, conçus par 1X Technologies pour être aussi attachants qu’une peluche, trieront les détails dont ils auront besoin pour retenir parmi la masse de données qu’ils pourront écarter.
« Essentiellement, les robots finiront par rêver, parce qu’ils devront intégrer toutes les expériences d’aujourd’hui et les rétropropager en quelque sorte », a déclaré Børnich.
L’une des compétitions technologiques les plus significatives de l’histoire de l’humanité se réchauffe: la course à la construction de cerveaux qui permettront aux robots de penser et d’accomplir simultanément diverses tâches physiques aux côtés des humains et, ce faisant, de révolutionner les foyers, les usines, les hôpitaux et d’autres lieux de travail. Cette course est bien plus ardue que celle consistant à bâtir les modèles d’IA de langage que nous connaissons aujourd’hui. Et si la Chine devient dominante en matière de robots capables de sprinter plus vite que le meilleur humain, les États‑Unis ne sont en aucune manière à la traîne lorsqu’il s’agit de développer leurs esprits.
Le PDG de Skild AI, société spécialisée dans les cerveaux robotiques, aime partager un extrait montrant des mains robotiques allumant soigneusement une cigarette pour appuyer son propos. Le film est en noir et blanc. L’année est 1957.
Le défi est évident au siège de Unitree, fabricant de robots, à Hangzhou, une ville de 2 000 ans qui s’est réinventée en pôle technologique à environ 160 kilomètres à l’ouest de Shanghai. Les robots d’Unitree ont impressionné les spectateurs par des danses parfaitement chorégraphiées et des arts martiaux lors du gala télévisé du Nouvel An lunaire en Chine. Ils ont concouru aux World Humanoid Robot Games de Beijing en août, où un robot d’une autre société chinoise a parcouru 100 mètres plus vite que n’importe quel humain de l’histoire. Yushu Technology Co., Ltd., qui opère sous le nom de Unitree, a vu ses actions grimper de plus de 600 pour cent lors de sa première journée de cotation le 19 août, signe de l’intérêt des investisseurs pour la robotique.
Mais ce que les robots ne peuvent pas encore réellement faire, c’est penser. Dans le showroom de Hangzhou, leurs mouvements sont déterminés par un jeune homme vêtu d’une parka noire qui se tient dans un coin avec une manette de jeu.
Au cœur du défi pour les développeurs se trouve ce que l’on appelle le paradoxe de Moravec: le niveau de calcul nécessaire pour les tâches intellectuelles « difficiles », comme celles réalisées de mieux en mieux par les grands modèles de langage tels que ChatGPT, est bien moindre que celui requis pour les tâches « faciles » comme marcher ou faire une tasse de café. Cela ne signifie pas que tout le monde est pessimiste. La Tesla d’Elon Musk, qui n’a pas répondu à une demande de commentaire, vise la fin de 2027 pour la sortie de son humanoïde Optimus. 1X Technologies vise même plus tôt, avec des plans pour livrer le premier NEO plus tard cette année.
Pour l’instant, une usine ou un entrepôt reste le meilleur endroit pour observer les tâches simples, répétitives et préprogrammées qu’ils peuvent accomplir. De tels sites industriels deviennent aussi des lieux d’apprentissage pour développer des robots dotés d’une intelligence plus avancée.
« Nous pouvons tirer parti du fait que nous n’avons pas à résoudre le problème de tout le monde. Nous devons seulement résoudre celui de nos clients », a déclaré Pras Velagapudi, directeur technique d’Agility Robotics, qui privilégie initialement les tâches industrielles avec son robot Digit.
Agility a dévoilé cette semaine son humanoïde Digit 5, déclarant qu’il s’agissait du premier robot conçu pour pouvoir travailler en sécurité à proximité des travailleurs humains à grande échelle et sans les barrières de sécurité physiques qui étaient traditionnellement nécessaires.
La récompense d’un cerveau robotique doté de capacités générales est immense, non seulement pour celui qui réussira, mais pour l’économie dans son ensemble. L’importance est d’autant plus grande pour les pays industrialisés dont les forces de travail diminuent, où les robots pourraient compléter la main-d’œuvre humaine. Cela place l’intelligence robotique en tête des priorités pour NVIDIA, dont les processeurs, qui alimentent une grande partie de l’industrie de l’IA, ont contribué à faire d’elle la société la plus valorisée au monde. Elle collabore désormais avec bon nombre des entreprises engagées dans la course au cerveau robot et constitue une force motrice dans ce domaine. « Quatre-vingt-dix pour cent du PIB mondial se situe dans le monde matériel », a déclaré Deepu Talla, responsable de la robotique chez NVIDIA, qui maintient certaines de ses technologies robotiques aussi ouvertes que possible afin de stimuler l’innovation à l’échelle du secteur.
« Nous avons un besoin urgent de robots pour compenser les pénuries de main-d’œuvre ou les métiers dangereux, ou une combinaison de robots et d’humains. Nous avons besoin d’un gain de productivité dans tout cela pour continuer la courbe de déflation et améliorer la qualité de vie. »
Le cerveau humain est le produit de plus de 500 millions d’années d’évolution depuis la formation du premier tissu neural chez des animaux semblables à des vers. En tant qu’individus, nous passons des années à apprendre à les utiliser. Ce sont les temporalités que les ingénieurs du cerveau robotique cherchent à condenser. Le premier problème est celui des données — les robots nécessitent bien plus que le texte et les images qui alimentent les grands modèles de langage. Il existe une abondante vidéothèque sur Internet montrant des personnes accomplissant à peu près n’importe quelle action concevable, mais la course a aussi donné naissance à tout un sous‑secteur de personnes portant des caméras sur la tête et sur les poignets pour réaliser des tâches ordinaires afin d’alimenter la demande de données vidéo spécialisées uniquement pour entraîner les robots.
« Nous regardons comment, si un humain ouvre une bouteille, on peut voir, OK, sa main s’y dirige. Comment tirez‑vous la bouteille ? Ou même la bouteille doit être tenue de cette manière », a déclaré Pathak de Skild AI.
Mais les données visuelles expliquent seulement ce à quoi ressemble le monde, et non ce que cela signifie d’interagir avec lui en tant que robot — un défi qui dépasse celui des véhicules autonomes.
« On peut regarder une vidéo sur la façon de frapper une balle de baseball, mais ensuite il faut réellement s’exercer, essayer dans le monde réel », a déclaré Brian Ichter, cofondateur de Physical Intelligence, ou Pi, qui se décrit comme apportant une intelligence artificielle générale dans le monde physique.
« La façon dont nous collectons la plupart des données, c’est que des personnes se tiennent derrière les robots, ce que nous appelons le « marionnettage ». Il y a donc deux ensembles de bras et je déplace l’un et marionette l’autre robot. De cette façon, nous pouvons obtenir des données de base sur les robots accomplissant des tâches vraiment compliquées, comme plier une chemise ou cuisiner un repas. »
Les capteurs dans les doigts des robots 1X apprennent à appliquer la bonne pression sur un objet, tout comme nous avons appris, enfants, que la batte de baseball doit être saisie plus fermement qu’une banane.
La simulation informatique joue aussi un rôle important dans les essais, mais au final les robots doivent affronter le monde réel — et même les plus grands partisans des robots reconnaissent que les capacités actuelles restent inférieures à de nombreuses vidéos de démonstration impressionnantes sur YouTube, tournées dans des conditions favorables.
Le foyer est le défi le plus difficile à résoudre.
« Vous avez des enfants, vous avez des animaux de compagnie, vous avez des personnes non entraînées qui ne suivent pas nécessairement de règles autour du robot, et je pense que recommencer là‑dessus est extrêmement difficile », a déclaré Velagapudi d’Agility. « Nous pouvons démarrer à partir d’un endroit où nous savons que nous avons déjà résolu quelque chose de suffisamment utile, puis ajouter des améliorations de manière incrémentale. »
Pour Pi, cela a signifié louer des dizaines d’Airbnbs afin d’aider les cerveaux robotiques à naviguer entre des éviers de cuisine étranges et différents types de machines à café, ou encore à essuyer les déversements. « Maintenant, il reste des défis lorsque nous faisons cela. C’est encore du travail en cours, disons autour de 90–95 pour cent. Il faut encore rapprocher tout cela de 100 pour cent. Je pense que cette performance très élevée est encore un goulot d’étranglement, notamment dans les scènes générales », a déclaré Ichter. « Il sait faire la lessive et le lit, et il fait sans doute le café; cela dépend peut-être du type de cafetière. Nous avons emmené le robot sur la route et l’avons emmené à San Diego pour une conférence où il a préparé un expresso. Cela se transpose assez bien, mais je ne suis pas sûr qu’il puisse encore le faire chez vous. »
Un avantage des robots par rapport aux humains est qu’il leur est plus facile de partager exactement ce qu’ils ont appris sur l’ensemble de leur réseau. En théorie, chaque compétence acquise par un robot peut être enseignée à tous les autres robots connectés. Mais cela crée aussi de nouveaux défis en matière de confidentialité. Dans quelle mesure une information doit‑elle être partagée par un robot avec d’autres robots ou avec d’autres personnes ? Comment saura-t‑il comment se comporter ?
« Ce n’est pas seulement qu’on ne veut pas que le robot de votre voisin sache quelque chose », a déclaré Børnich. « Ce dont votre robot vous parle, ce n’est pas nécessairement ce dont il devrait parler avec votre femme. »
Aux inquiétudes relatives à la vie privée s’ajoutent des questions de sécurité physique, de responsabilité des fabricants et de réglementation gouvernementale, sans oublier les peurs de science‑fiction selon lesquelles les robots se déchaîneraient et deviendraient maîtres plutôt que serviteurs.
« Il s’agit de bien plus que ce qui se passe si vous dites au robot d’aller dans la cuisine pour prendre une orange et qu’au lieu de cela, il prend un couteau », a déclaré le CTO d’Agility. « Quand on parle de sécurité, on parle de ce qui se passe si ce robot marche et que sa bague d’encodeur — la pièce qui indique où se situe sa jambe — tombe, ce que nous avons déjà vu — que va-t‑il faire ? Va-t‑il tomber sur quelqu’un ? Va-t‑il se désactiver correctement ? Va-t‑il se dégrader de manière gracieuse ? »
« Ce sont ces types de préoccupations en matière de sécurité qui sont vraiment plus fondamentales », a-t‑il ajouté.
Une indication de la difficulté à bien faire les choses est un robot de secours à quatre pattes et à cornes, équipé d’une tronçonneuse et construit par Satyress, basé en Californie, qui a laissé les internautes sidérés sur les réseaux sociaux et qui est livré avec des instructions détaillées sur la manière de le « tuer » s’il tombe en panne.
« Ce qui nous préoccupe le plus, c’est qu’un mauvais utilisateur puisse faire de mauvaises choses avec les robots, et non pas tant que les robots fassent eux‑mêmes de mauvaises choses », a déclaré Xie de Unitree. « À l’avenir, la réglementation devra être plus complète. »
Du point de vue de la sécurité au niveau individuel, il existe aussi des implications plus larges pour la sécurité des robots qui seront sans aucun doute employés sur les champs de bataille. La robotique au sol, tout comme les drones dans les airs et sur les eaux, redessinent déjà les conflits, de l’Ukraine au Moyen‑Orient. Cela apporte une dimension plus dure à une compétition mondiale qui, jusqu’à présent, a impliqué une coopération significative entre des chercheurs et des entreprises en Chine et aux États‑Unis. Les laboratoires américains utilisent des robots chinois et les entreprises chinoises puisent aussi dans des puces américaines et d’autres technologies, ainsi que dans l’expertise — ce qui souligne l’interdépendance du secteur.
« L’argument devient que la Chine est en avance à bien des égards parce qu’elle mène l’innovation robotique de manière très étendue, mais ce récit est tiré par le matériel », a déclaré Pathak de Skild AI. « Mais ce n’est pas comme si la Chine était en avance dans le cerveau. »
Certains dans l’industrie craignent que l’atmosphère ne change lorsque la guerre technologique générale sera examinée de plus près par Washington et Pékin, et que la technologie du cerveau robotique avance vers le déploiement. On parle du moment où il atteindra le « moment ChatGPT » — le moment où il décollera comme l’a fait le grand modèle de langage fin 2022. Certains estiment que cela pourrait prendre des décennies, mais les optimistes les plus audacieux prédisent que cela pourrait arriver en quelques années seulement.
« Nous espérons qu’à l’avenir, on pourra voir un robot être introduit dans un foyer inconnu et qu’il pourra accomplir environ 80 pour cent des tâches avec des commandes vocales ou textuelles », a déclaré Wang Xingxing, PDG d’Unitree, lors d’une conférence robotique à Pékin en août.
Mis à jour le 16/09/2026 à 11h16, heure de l’Est, avec l’annonce d’Agility concernant la prochaine génération de robot
