Il existe un type particulier de dynamique dans l’industrie technologique qui s’annonce non pas par une seule avancée décisive, mais par la convergence simultanée de plusieurs avancées. L’IA physique vit ce moment en ce moment – et prêter attention à d’où elle vient et pourquoi, vous en dit plus que n’importe quel lancement de produit.
Le terme lui-même – IA physique – est assez simple. Il décrit des systèmes d’IA qui ne se contentent pas de traiter des données ou de générer du contenu, mais qui perçoivent, raisonnent et agissent dans le monde réel : des robots, des véhicules autonomes, des machines qui s’adaptent. Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, l’a appelé « le moment ChatGPT pour la robotique » au CES en janvier – un cadre délibéré et utile.
La comparaison ChatGPT n’est pas une question de battage médiatique. Cela indique qu’une technologie autrefois confinée aux environnements de recherche est en train d’être adoptée pour un déploiement commercial grand public. Cette traversée est exactement ce que nous observons se dérouler depuis les usines de la Silicon Valley jusqu’aux scènes de Shanghai.
L’Occident construit la pile
Du côté occidental, la poussée de l’IA physique est fondamentalement une course aux plateformes. Les entreprises qui investissent le plus de manière agressive ne sont pas principalement des entreprises de robotique : ce sont des entreprises d’infrastructure qui considèrent la robotique comme la prochaine surface sur laquelle l’IA sera monétisée.
Nvidia a publié de nouveaux modèles ouverts Cosmos et GR00T pour l’apprentissage et le raisonnement des robots, aux côtés du module Jetson T4000 alimenté par Blackwell, qui offre une efficacité énergétique 4 fois supérieure pour l’informatique robotique. Arm a créé une toute nouvelle unité commerciale d’IA physique axée sur la conception de semi-conducteurs pour la robotique et les véhicules intelligents.
Siemens et Nvidia ont annoncé leur intention de créer ce qu’ils appellent un système d’exploitation d’IA industriel, avec l’ambition de créer le premier site de fabrication adaptative au monde entièrement piloté par l’IA. Ensuite, il y a Google, qui a intégré la semaine dernière son unité logicielle de robotique Intrinsic entièrement en interne, hors des « Autres paris » d’Alphabet et au cœur de Google.
Cette décision permet à Google d’offrir aux fabricants une pile intégrée verticalement : modèles d’IA de DeepMind, logiciels de déploiement d’Intrinsic et infrastructure cloud de Google Cloud. L’analogie avec Android évoquée en interne est instructive. Android n’a pas gagné les smartphones en créant le meilleur téléphone. Il a gagné en devenant la couche sur laquelle tout le reste fonctionnait.
C’est précisément ce que tente Google avec l’IA physique.
Les implications pour l’entreprise sont importantes. Une enquête de Deloitte menée auprès de plus de 3 200 chefs d’entreprise mondiaux a révélé que 58 % d’entre eux utilisent déjà l’IA physique dans une certaine mesure, et ce chiffre atteint 80 % avec des projets au cours des deux prochaines années. La demande est là. La question n’est plus de savoir s’il faut l’adopter, mais plutôt à quelle vitesse et sur quelle plateforme.
L’Est construit les machines
L’histoire de l’IA physique en Chine est de nature différente – et sans doute plus viscérale. Lors du Gala de la Fête du Printemps de cette année, des robots humanoïdes de plusieurs startups chinoises ont exécuté des routines de kung-fu, des sauts aériens et des danses chorégraphiées devant des centaines de millions de téléspectateurs – un contraste saisissant avec les prototypes trébuchants qui avaient suscité le scepticisme à peine un an auparavant.
C’était un spectacle, oui. C’était aussi une déclaration. La Chine représentait plus de 80 % des installations mondiales de robots humanoïdes en 2025 et plus de la moitié des robots industriels du monde. Cette domination s’appuie sur des avantages structurels qui vont au-delà du logiciel. La Chine contrôle environ 70 % du marché mondial des capteurs lidar, est leader dans la production de réducteurs d’harmoniques – les engrenages essentiels au mouvement des robots – et a réduit les coûts du matériel grâce aux mêmes économies d’échelle qui ont propulsé son industrie des véhicules électriques.
Alibaba est entré dans la course avec RynnBrain, un modèle d’IA open source conçu pour aider les robots à comprendre le monde physique et à identifier les objets, en se positionnant aux côtés de Cosmos de NVIDIA et de Gemini Robotics de Google DeepMind dans la couche de modèle de base. Avec plus de 140 fabricants nationaux d’humanoïdes et plus de 330 modèles humanoïdes déjà dévoilés, la poussée de la Chine vers l’IA incarnée n’est plus expérimentale mais commerciale.
Pourquoi c’est important au-delà des gros titres
La convergence des stratégies de plates-formes occidentales et de l’échelle de fabrication orientale crée quelque chose de véritablement nouveau : un écosystème mondial d’IA physique qui progresse simultanément sur plusieurs fronts, avec différents avantages concurrentiels qui entrent en collision.
Ce qui différencie ce moment des vagues robotiques précédentes est la suppression du goulot d’étranglement en matière d’expertise. Historiquement, le déploiement de robots industriels nécessitait des équipes d’ingénierie spécialisées, des mois de programmation personnalisée et une tolérance élevée aux temps d’arrêt. Les plates-formes actuellement construites – par Google, Nvidia, Siemens et leurs équivalents chinois – sont explicitement conçues pour abaisser cette barrière.
Des entreprises comme Vention, qui a levé 110 millions de dollars en janvier, affirment que leurs plates-formes physiques d’IA peuvent réduire les délais des projets d’automatisation de plusieurs mois à quelques jours. Lorsque cette affirmation devient routinière, l’économie du secteur manufacturier change structurellement.
Il y a aussi une dimension géopolitique qui se cache discrètement derrière les annonces de produits. Chaque modèle de base pour la robotique, chaque couche de plate-forme, chaque architecture de semi-conducteurs en cours de développement soulève des questions de dépendance à la chaîne d’approvisionnement, de souveraineté des données et de contrôle des infrastructures à long terme.
Le pays – ou l’entreprise – qui régit la couche logicielle de l’IA physique aura un effet de levier inhabituel sur les opérations industrielles à l’échelle mondiale dans les années à venir.
L’IA physique n’est pas une tendance. Il s’agit de la prochaine reconfiguration significative de la façon dont le monde fabrique, déplace les choses et fonctionne à grande échelle. Les discussions qui ont lieu actuellement – depuis les salles de conférence des semi-conducteurs jusqu’aux usines de Shenzhen et de la Silicon Valley – ne sont pas préliminaires. Ils sont la chose elle-même, déjà en cours.
(Photo du groupe Hyundai Motor)
