Loin des humanoïdes élégants de la science-fiction, conçus pour effectuer des tâches complexes et adaptatives, les robots utilitaires et cubiques, dont certains ont la taille d'un coffre à outils industriel, sont construits pour effectuer des tâches telles que le transport de pièces, la collecte des déchets ou l'inspection d'équipements.
L'intérêt pour ces robots spécialisés ne cesse de croître, car ils offrent une voie claire vers la rentabilité, compte tenu de l'importance accordée à l'automatisation dans tous les secteurs, notamment la vente au détail, la défense et la gestion des déchets, ont déclaré à Reuters des dirigeants d'entreprises, des analystes et des investisseurs.
En revanche, les fabricants de robots humanoïdes polyvalents sont toujours confrontés à des défis techniques, notamment le manque de données d'entraînement et la difficulté à fonctionner dans des environnements réels imprévisibles, pour rendre ces robots viables.
Les données de PitchBook montrent que les entreprises de robotique ont levé 2,26 milliards de dollars au premier trimestre 2025, dont plus de 70 % ont été investis dans des entreprises fabriquant des machines spécialisées.
Ce financement reflète une course mondiale plus large à la suprématie robotique. De Shenzhen à la Silicon Valley, les entreprises tentent de développer des machines capables d'effectuer des tâches physiques, la Chine émergeant comme un acteur majeur grâce au soutien important de son gouvernement.
Cette dynamique est alimentée par les progrès de la technologie des puces, qui ont permis la mise au point de modèles d'IA plus sophistiqués, capables de percevoir, de traiter et de réagir sans avoir besoin de serveurs distants.
« Avec Orin NX de Nvidia, nous avons pu mettre en place beaucoup plus de modèles d'IA en périphérie qu'auparavant », a déclaré Saurabh Chandra, PDG d'Ati Motors, en référence à la puce IA haute performance de Nvidia conçue pour exécuter plusieurs modèles d'apprentissage automatique directement sur des appareils périphériques tels que des robots, sans dépendre du cloud.
Basée à Bengaluru, la capitale technologique de l'Inde, Ati Motors fabrique des robots capables de tirer plus de 1 000 kg dans les usines et les sites industriels. Ati Motors a déployé des centaines de robots dans plus de 50 usines à travers le monde, notamment chez Hyundai, Forvia et Bosch, et son produit phare, le Sherpa Tug, a déjà parcouru plus de 500 000 km.
Dans le domaine de la santé, la société Diligent Robotics, basée à Austin, connaît un succès croissant avec Moxi, un robot qui effectue des tâches non destinées aux patients, telles que la livraison de fournitures, de médicaments et d'échantillons de laboratoire.
« Nous avons constaté qu'en résolvant un problème très spécifique dans un domaine où les besoins sont importants, comme les soins de santé, nous pouvons créer un modèle commercial durable », a déclaré Andrea Thomaz, PDG de Diligent Robotics, ajoutant que Moxi avait atteint la rentabilité au niveau du produit.
LES DÉFIS DES HUMANOÏDES
Cet intérêt survient à un moment où les humanoïdes polyvalents sont confrontés à des défis tels que l'apprentissage de la navigation dans des environnements imprévisibles et le développement de capacités de raisonnement sophistiquées.
Contrairement à l'IA générative, qui est entraînée à partir de vastes ensembles de données textuelles, visuelles et audio disponibles en ligne, les données disponibles pour développer des robots humanoïdes sont beaucoup plus limitées. Ces machines doivent apprendre en interagissant avec le monde physique et en s'entraînant sur des ensembles de données axés sur des tâches telles que l'empilement de boîtes.
Des entreprises telles que Figure AI, qui vise à commercialiser 100 000 robots humanoïdes au cours des quatre prochaines années, s'appuient sur une IA avancée pour traiter des données sensorielles en temps réel. Cela signifie que ces robots sont principalement confinés à des environnements contrôlés tels que les usines automobiles.
Le coût des humanoïdes est également beaucoup plus élevé que celui des robots spécialisés. Selon des dirigeants du secteur et une étude de marché réalisée par la start-up Standard Bots, des composants tels que les caméras et les capteurs lidar peuvent faire grimper le coût de fabrication des robots humanoïdes entre 50 000 et 200 000 dollars par unité, contre 5 000 à 100 000 dollars pour les machines spécialisées.
« Les robots à usage général (véritables) n'ont pas encore vraiment été inventés », a déclaré Marc Theermann, directeur de la stratégie chez Boston Dynamics, ajoutant que « si quelqu'un prétend avoir trouvé un robot à usage général commercialisable, il fait des promesses exagérées et ne tiendra pas ses engagements ».
Si le robot Atlas de la société a fait la une des journaux avec des vidéos virales le montrant en train de sauter, de faire des pirouettes et de danser, M. Theermann a déclaré que la valeur réside actuellement dans les conceptions ciblées. Son robot à quatre pattes, Spot, excelle dans les inspections industrielles dangereuses, un créneau étroit mais lucratif.
Era Ventures a soutenu ViaBot, dont les machines autonomes gèrent la collecte des déchets dans les parkings. Parkway Venture Capital a diversifié ses investissements entre l'automatisation des chariots élévateurs de Siera AI et les ambitions humanoïdes de Figure AI.
« Nous assisterons à une transition vers des robots conçus pour accomplir des tâches très utiles et très rentables », a déclaré Raja Ghawi, associé chez Era Ventures. « À mesure que ces robots s'amélioreront, les gens se rendront compte qu'il y a de bonnes raisons d'avoir des humanoïdes à part entière. »
