Le pari chinois des robots humanoïdes : pourquoi un chercheur affirme que les sceptiques seront laissés pour compte
Lorsque Unitree, le fabricant chinois le plus connu de robots humanoïdes et quadrupèdes, a vu près de 200 milliards de yuans (environ 28 milliards de dollars) s’évaporer de sa valeur boursière, les critiques se sont empressés de qualifier le boom chinois de l’IA incarnée de bulle. Mais dans une longue interview en podcast, le Dr Allen Yang, chercheur en robotique à l’UC Berkeley, a vivement contesté cette idée : ceux qui parient contre l’intelligence incarnée, a-t-il suggéré, sont peut-être ceux qui n’ont pas d’avenir.
L’IA incarnée désigne l’intelligence artificielle qui opère à travers un corps physique — un robot qui marche, saisit, garde l’équilibre et réagit au monde réel désordonné plutôt que de simplement générer du texte sur un écran. La Chine a investi massivement dans ce domaine, avec des startups, des fabricants cotés et des laboratoires universitaires qui rivalisent pour construire des machines capables de travailler dans les usines, les entrepôts et, à terme, les foyers.
L’argument central de Yang porte sur la maturité, non sur le battage médiatique. Les robots actuels, dit-il, sont excellents pour suivre un chemin déjà défini par les humains. Le prochain bond surviendra lorsqu’une machine pourra recevoir un objectif et déterminer elle-même l’itinéraire. Cette distinction — entre automatisation et véritable agentivité — sépare un outil utile d’un outil transformateur.
Le goulot d’étranglement n’est pas le matériel. Ce sont les données. Dans une autre interview, Yao Maoqing, vétéran de l’industrie de l’IA incarnée, a décrit un déficit de dizaines de millions d’heures : les robots doivent apprendre d’une expérience physique bien plus vaste que tout ce qui a été collecté jusqu’à présent. Les entreprises augmentent régulièrement leurs budgets de données, rivalisant pour recueillir des images et des relevés de capteurs plus riches et plus variés, car un robot qui ne s’est jamais entraîné que dans un seul entrepôt échouera dans le suivant.
L’économie commence à changer. Une première vague de dépenses en IA est allée principalement aux puces — les GPU qui entraînent les grands modèles. À mesure que les agents d’IA passent de la réponse aux questions à l’action, l’argent se répand vers les serveurs, les capteurs et l’infrastructure physique qui permet au logiciel de toucher le monde. Autrement dit, une application d’IA populaire entraîne désormais toute une chaîne bien plus large d’entreprises de matériel.
C’est précisément là que réside l’avantage de la Chine. Le pays domine déjà la fabrication de moteurs électriques, de batteries, de capteurs et de composants de précision, les mêmes briques que requièrent les robots humanoïdes. Un robot est, à bien des égards, un véhicule électrique qui marche — et la Chine a passé une décennie à apprendre à les construire à grande échelle, à bas coût et rapidement.
Rien de tout cela ne garantit le succès. Les chercheurs reconnaissent ouvertement que l’engouement autour des systèmes d’IA auto-améliorants comporte une part spéculative, et que de nombreuses entreprises de robotique bien financées ne survivront pas. La question de la valeur reste également en suspens : les dirigeants admettent que si l’investissement dans l’IA n’est pas lié à une compréhension profonde des besoins réels des entreprises, il peut devenir un gaspillage.
Pourtant, la direction est claire. Les fluctuations du cours de l’action d’Unitree reflètent la nervosité des investisseurs, non un verdict sur la technologie. Le signal plus révélateur est que l’argent n’a pas cessé de couler — dans la collecte de données, dans les composants, dans le travail de fond peu glamour qu’il faut accomplir avant qu’une machine puisse entrer dans une usine et se mettre simplement au travail. La course, telle que Yang la présente, ne consiste pas à savoir qui peut construire le robot le plus clinquant. Elle consiste à savoir qui peut lui apprendre à trouver sa propre voie.