« IA physique », Industrie 5.0 et robotique : l’Allemagne possède les meilleures opportunités et les prérequis les plus solides en matière d’IA physique.
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Publié le : 25 novembre 2025 / Mis à jour le : 25 novembre 2025 – Auteur : Konrad Wolfenstein
Intelligence artificielle physique, Industrie 5.0 et robotique : l’Allemagne possède les meilleures opportunités et les atouts les plus précieux en matière d’intelligence artificielle physique – Image : Xpert.Digital
L’Allemagne dispose d’une fenêtre d’opportunité de 24 mois – la transformation par l’IA doit réussir dans ce court laps de temps.
De la parole générée à l'acte exécuté : l'heure fatidique de l'Allemagne à l'ère de l'IA physique
Alors que le monde s'émerveille encore des capacités des modèles de langage génératifs, un bouleversement technologique bien plus profond se dessine déjà en coulisses. L'ère des algorithmes purement numériques cède la place à celle de l'« IA physique » : une intelligence artificielle incarnée qui ne se contente plus de composer des textes, mais perçoit, comprend et interagit activement avec le monde physique. Ce qui, de prime abord, semble relever de la science-fiction est en train de devenir le champ de bataille décisif de l'industrie mondiale, avec un marché dont la croissance devrait atteindre près de 68 milliards de dollars américains d'ici 2034.
Pour l'Allemagne, en tant que site industriel, cette évolution marque un tournant historique : alors que nous étions auparavant impuissants face à la Silicon Valley dans la course aux logiciels, la donne est en train de changer. L'IA physique exige non seulement une intelligence numérique, mais aussi une excellente mécatronique, une ingénierie mécanique de précision et une expertise pointue du domaine – autant de qualités qui constituent le socle de l'économie allemande.
Mais la concurrence internationale ne connaît pas de répit. Entre les États-Unis, moteurs d'innovation, et la Chine, spécialiste de la production de masse, une fenêtre d'opportunité cruciale d'environ 24 mois seulement s'ouvre pour l'Allemagne. Durant ce court laps de temps, la transformation doit réussir : passer de robots industriels rigides à des systèmes humanoïdes adaptatifs, soutenus par des infrastructures informatiques souveraines telles que le nouveau « Cloud d'IA industrielle » de Telekom et NVIDIA.
Cette analyse explique pourquoi l'Allemagne bénéficie d'un « avantage injuste » structurel dans le domaine de l'IA physique, comment des acteurs visionnaires de Munich et de Metzingen entendent lutter contre la pénurie de main-d'œuvre qualifiée grâce à la robotique humanoïde, et pourquoi les années 2024 à 2026 seront déterminantes pour savoir si nous serons réduits à un simple fournisseur de matériel ou si nous deviendrons le marché leader de la prochaine révolution industrielle.
Convient à:
Celui qui contrôle le monde physique contrôle l'avenir industriel
La convergence de l'intelligence artificielle et de l'exécution robotique marque un tournant majeur dans le paysage technologique mondial. Si la décennie passée a été marquée par la domination des plateformes numériques et des modèles de langage génératifs, la décennie à venir sera caractérisée par l'IA physique, cette intelligence artificielle incarnée qui ne se contente plus de générer du texte, mais perçoit, comprend et agit dans le monde réel. Le marché mondial de l'IA physique, qui représentait 3,78 milliards de dollars en 2024, devrait atteindre environ 67,91 milliards de dollars d'ici 2034, soit une multiplication par dix-huit. Cette évolution se déroule dans un contexte de forte concurrence géopolitique entre les États-Unis, la Chine et l'Europe, l'Allemagne pouvant jouer un rôle clé grâce à son tissu industriel unique et son expertise en mécatronique – un rôle qu'elle n'a jamais occupé dans le domaine de l'IA purement logicielle.
L'hypothèse centrale de cette analyse est que l'Allemagne possède un avantage structurel en intelligence artificielle physique, avantage qui lui fait défaut en intelligence artificielle générative. Tandis que la Silicon Valley domine les algorithmes et les grands modèles de langage, et que la Chine a perfectionné la production de masse de matériel informatique grand public, l'Allemagne bénéficie de plusieurs décennies d'expertise en mécatronique de précision, en génie mécanique et en production industrielle, ainsi que d'un accès aux données industrielles les plus précieuses au monde. La capacité à saisir cette opportunité se jouera durant une période cruciale, entre 2024 et 2026, qui s'ouvre actuellement et se refermera bientôt.
Convient à:
Le changement tectonique qui consiste à passer des algorithmes d'apprentissage aux machines agissantes
Le changement le plus fondamental dans le domaine de l'IA physique s'opère au niveau des modèles de base pour les robots. Les robots industriels traditionnels suivaient des séquences rigides et programmées, une logique « si-alors » qui devait être implémentée minutieusement par des ingénieurs spécialisés pour chaque nouvelle tâche. Cette ère touche à sa fin. Les modèles Vision-Langage-Action (VLA) prennent le relais. Ils représentent une nouvelle classe de modèles de base multimodaux qui combinent perception visuelle, compréhension du langage et actions physiques au sein d'un même système. Un tel modèle capture une image de l'environnement du robot, traite une instruction textuelle et génère directement des actions robotiques simples, exécutables pour accomplir la tâche. Ceci se fait sans programmation explicite des séquences de mouvements individuelles.
L'architecture technique de ces systèmes se compose généralement de deux éléments : un modèle vision-langage pré-entraîné, qui constitue le noyau de perception et de raisonnement et encode les images de la caméra ainsi que les instructions vocales en une représentation latente commune ; et un décodeur d'actions, qui traduit cette représentation en mouvements continus que le robot peut exécuter. Les modèles sont entraînés sur des ensembles de données contenant des démonstrations robotiques sous forme de paires : observation visuelle, instruction textuelle et trajectoire de mouvement. Ces démonstrations peuvent être générées par de véritables robots, par téléopération humaine ou synthétiquement dans des environnements de simulation.
Les implications de cette évolution sont considérables. Les robots n'ont plus besoin d'être programmés individuellement pour chaque tâche ; ils peuvent être transférés à de nouvelles tâches grâce à quelques démonstrations ou instructions en langage naturel. Le système Helix, développé pour les robots humanoïdes, illustre l'évolutivité de cette approche et a été entraîné pendant environ 500 heures en téléopération robotique à l'aide de descriptions textuelles générées automatiquement. L'architecture découplée, qui sépare la réflexion stratégique et la planification des tâches dans un module Système 2 de la réactivité rapide et de la précision motrice fine dans un module Système 1, permet à la fois une large généralisation et un contrôle rapide et intuitif.
Cela représente une opportunité stratégique pour l'Allemagne. Le matériel de précision nécessaire au fonctionnement optimal de ces modèles de base correspond parfaitement aux atouts de l'ingénierie allemande. Des entreprises comme NEURA Robotics, basée à Metzingen, et Agile Robots, basée à Munich, développent des systèmes qui ne sont plus optimisés pour une action unique, mais capables de résoudre des tâches de manière générique. La start-up GEN-0 a introduit une nouvelle génération de modèles de base incarnés, entraînés sur un corpus de 270 000 heures de trajectoires de manipulation réelles et capables de fonctionner avec différentes configurations robotiques, allant des systèmes à six et sept axes aux systèmes semi-humanoïdes à plus de 16 degrés de liberté.
L'architecture de l'infrastructure informatique souveraine en tant que fondement industriel
La question de la souveraineté technologique est passée d'un concept politique abstrait à une nécessité industrielle concrète. Le 5 novembre 2025, Deutsche Telekom et NVIDIA ont inauguré à Berlin le premier cloud d'IA industrielle au monde, une plateforme souveraine et prête à l'emploi pour les entreprises, dont la mise en service est prévue début 2026. Ce partenariat associe l'infrastructure et les opérations éprouvées de Deutsche Telekom aux plateformes d'IA et de jumeaux numériques Omniverse de NVIDIA et représente un investissement d'un milliard d'euros entièrement financé par le secteur privé.
La dimension technique de cette initiative est remarquable. Dans un centre de données rénové à Munich, plus d'un millier de systèmes NVIDIA DGX B200 et de serveurs RTX PRO sont actuellement installés, intégrant jusqu'à 10 000 GPU NVIDIA Blackwell. Cette capacité de calcul accroît d'environ 50 % la puissance de calcul dédiée à l'IA disponible en Allemagne. La plateforme exploite des solutions logicielles de pointe, notamment NVIDIA AI Enterprise et NVIDIA Omniverse, parfaitement intégrées à l'écosystème cloud et réseau de Deutsche Telekom.
L'importance stratégique réside dans la combinaison de la puissance de calcul et de la souveraineté des données. Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, a résumé sa vision ainsi : chaque entreprise manufacturière possédera à l'avenir deux usines, l'une pour le produit physique et l'autre pour l'IA qui le rend possible. Le Cloud d'IA industrielle fournit aux entreprises leaders des secteurs de la fabrication, de l'automobile, de la robotique, de la santé, de l'énergie et de la pharmacie la puissance de calcul nécessaire à l'entraînement, à la simulation et au déploiement à grande échelle de l'IA.
Un élément clé est la « Germany Stack », une infrastructure numérique sécurisée et souveraine développée conjointement par Deutsche Telekom et SAP. Telekom fournit l'infrastructure physique, tandis que SAP apporte la plateforme technologique d'entreprise et les applications basées sur l'intelligence artificielle. Cette combinaison garantit les plus hauts standards de protection, de sécurité et de fiabilité des données, conformément à la réglementation européenne. Ceci est primordial pour les PME allemandes qui détiennent des secrets de fabrication précieux, car leurs données de conception sensibles et leurs paramètres de production n'ont pas besoin d'être transférés vers des serveurs étrangers.
Les premiers clients et partenaires de cette nouvelle usine d'IA ont déjà été annoncés. Outre SAP et Deutsche Telekom, on compte parmi eux Mercedes-Benz et le groupe BMW, qui pourront réaliser des simulations très complexes grâce à des jumeaux numériques basés sur l'IA et accélérer considérablement le développement de leurs nouveaux véhicules. Des entreprises de robotique comme Agile Robots et Wandelbots ont également été citées comme partenaires, de même que le moteur de recherche basé sur l'IA Perplexity et le fabricant de drones Quantum Systems.
Le retour de l'homme-machine dans l'atelier de production
Le robot humanoïde, longtemps sujet de la science-fiction, entre dans la réalité industrielle. Le marché mondial des robots humanoïdes devrait atteindre 15 milliards de dollars d'ici 2030, avec un taux de croissance annuel de 39,2 %, et 51 milliards de dollars d'ici 2035, avec un taux de croissance annuel prévu de 55 %. Goldman Sachs prévoit que 50 000 à 100 000 unités humanoïdes seront livrées dans le monde en 2026, tandis que les coûts de fabrication devraient baisser pour se situer entre 15 000 et 20 000 dollars par unité grâce aux économies d'échelle. D'ici 2035, les livraisons annuelles pourraient se chiffrer en millions.
L'Allemagne se positionne sur ce marché en pleine croissance avec deux acteurs prometteurs. NEURA Robotics, fondée en 2019 par David Reger à Metzingen, près de Stuttgart, s'est imposée comme la seule entreprise au monde à développer et fabriquer en interne des robots intelligents et cognitifs. En janvier 2025, elle a levé 120 millions d'euros lors d'un tour de table de série B afin d'accélérer le développement de robots humanoïdes cognitifs en Europe pour divers secteurs. Le 4NE1, un robot humanoïde de 1,80 mètre de haut et pesant 80 kilogrammes, capable d'emporter une charge utile de 15 kilogrammes, est conçu pour être le premier robot humanoïde produit en série en Europe.
Le deuxième acteur majeur allemand est Agile Robots, fondée en 2018 par le Dr Zhaopeng Chen et d'autres experts du Centre aérospatial allemand (DLR). L'entreprise a dévoilé son premier robot humanoïde, l'Agile One, en novembre 2025 et prévoit de lancer la production en série début 2026 dans une nouvelle usine à Fürstenfeldbruck. En 2024, son chiffre d'affaires s'élevait à environ 200 millions d'euros et elle employait plus de 2 500 personnes en Allemagne, en Chine et en Inde. L'Agile One est spécifiquement conçu pour une utilisation en milieu industriel, où il travaillera en toute sécurité et efficacement aux côtés des humains et d'autres systèmes robotiques.
Les caractéristiques technologiques uniques d'Agile One incluent une main robotique de haute précision, présentée par l'entreprise comme la plus précise au monde, dotée de cinq doigts mobiles, de capteurs au bout des doigts et de capteurs de force et de couple dans les articulations. L'IA du robot a été entraînée à l'aide de l'un des plus grands ensembles de données industrielles d'Europe, ainsi que de données collectées par des humains. Son architecture repose sur une structure d'IA multicouche, chaque couche étant spécialisée dans un niveau spécifique de cognition et de contrôle, allant de la pensée stratégique et de la planification des tâches à la réactivité rapide et à la précision motrice fine.
Le contexte stratégique de ces évolutions réside dans la pénurie de main-d'œuvre qualifiée en Allemagne. Avec un déficit d'environ 387 000 travailleurs qualifiés en 2025 et une baisse projetée de la population en âge de travailler de 3,9 millions d'ici 2030, l'industrie allemande est confrontée à un défi démographique existentiel. L'Agence fédérale pour l'emploi recense 163 professions en situation de pénurie de main-d'œuvre qualifiée, soit environ une profession qualifiée sur huit. Les secteurs des soins infirmiers et de la santé, du bâtiment et des métiers spécialisés, ainsi que les chauffeurs et les professionnels de la petite enfance sont particulièrement touchés. L'institut ifo estime les pertes de capacité de production dues à cette pénurie à 49 milliards d'euros par an.
La virtualisation de l'usine comme terrain d'entraînement à l'intelligence artificielle
La prise de conscience que les systèmes d'IA physiques nécessitent des millions d'heures d'entraînement, un investissement trop coûteux pour être réalisé dans le monde réel, a conduit à un regain d'intérêt pour le concept de jumeau numérique. Avant de pouvoir opérer dans le monde réel, une IA physique doit s'entraîner dans le monde virtuel, et plus précisément dans des simulations photoréalistes où les lois de la physique s'appliquent. NVIDIA Omniverse s'est imposée comme la plateforme de référence pour cette stratégie axée sur la simulation, permettant la création de jumeaux numériques extrêmement détaillés dans lesquels les robots peuvent apprendre en quelques heures, grâce à l'apprentissage par renforcement, ce qui prendrait des années dans la réalité.
La plateforme repose sur NVIDIA Isaac Sim, un framework d'applications de référence basé sur NVIDIA Omniverse, qui permet aux développeurs de concevoir, d'entraîner, de tester et de valider des robots dotés d'IA. Elle prend en charge les capteurs LiDAR, les caméras RGB, les capteurs de profondeur et les masques de segmentation, et génère des données synthétiques pour l'entraînement de la vision et de la navigation autonome des robots. La parallélisation accélérée par GPU permet l'exécution simultanée de milliers de simulations de robots, ce qui accélère l'entraînement jusqu'à cent fois par rapport aux méthodes basées sur le CPU.
Le modèle NVIDIA Omniverse Blueprint offre un flux de travail de référence évolutif pour la simulation de flottes de robots multiples dans des jumeaux numériques industriels. Il permet aux entreprises de tester et d'entraîner des flottes de robots hétérogènes, incluant des robots mobiles, des assistants humanoïdes, des caméras intelligentes et des agents d'IA, dans les usines et les entrepôts. Cette approche, privilégiant la simulation, permet de valider la capacité des flottes de robots à agir de manière coordonnée et adaptative dans des environnements dynamiques avant leur déploiement physique.
L'Allemagne bénéficie d'un avantage structurel indéniable dans ce domaine. Siemens, leader mondial du marché des jumeaux numériques, a présenté des innovations majeures en intelligence artificielle industrielle et en jumeaux numériques au CES 2025. Siemens Industrial Copilot for Operations intègre l'intelligence artificielle industrielle directement au niveau de la production, permettant ainsi aux opérateurs et aux techniciens de maintenance de prendre des décisions rapides et en temps réel. En collaboration avec NVIDIA, Teamcenter Digital Reality Viewer a été annoncé ; cette solution intègre la visualisation physique à grande échelle directement dans le système de gestion du cycle de vie des produits.
L'application concrète de ces technologies au sein des entreprises allemandes progresse. Schaeffler a annoncé un partenariat technologique avec NVIDIA pour développer des jumeaux numériques pour plus de 100 usines. Grâce à des solutions basées sur l'IA, les employés peuvent simuler et optimiser plus rapidement les propriétés physiques des matériaux, les procédés et les flux de production. La plateforme permet également l'intégration flexible de technologies futures, telles que les robots humanoïdes, dans les environnements de production. T-Systems et Drees & Sommer collaborent à l'intégration de NVIDIA Omniverse pour la prochaine génération d'usines de production numériques, avec des projets initiaux concluants déjà mis en œuvre dans le secteur automobile.
Convient à:
La démocratisation de la robotique par la collaboration cognitive
La transformation des robots, de simples outils à partenaires cognitifs, s'opère grâce à l'intégration de capacités de perception, de communication et d'interaction sécurisée avec les humains. Les robots collaboratifs cognitifs, ou cobots, peuvent voir, entendre, sentir et interagir en toute sécurité avec les personnes. Le marché mondial des cobots devrait atteindre 10,32 milliards de dollars américains d'ici 2025, l'Allemagne anticipant un taux de croissance annuel d'environ 15 % au cours des cinq prochaines années. Plus de 71 000 cobots devraient être vendus en Allemagne d'ici 2025.
Le concept Neuraverse, plateforme robotique basée sur l'IA développée par NEURA Robotics, représente un changement de paradigme dans la manière dont les robots apprennent et partagent leurs compétences. La plateforme connecte tous les systèmes robotiques, de la synchronisation en temps réel à l'optimisation à grande échelle. Tous les robots sont connectés de manière sécurisée au jumeau numérique en temps réel et optimisés à grande échelle grâce à une surveillance, des analyses et un suivi des performances personnalisés. L'innovation majeure réside dans l'apprentissage collectif : les connaissances acquises par un robot sont immédiatement accessibles à tous les autres robots du même type dans le monde entier.
NEURA Robotics construit ses propres centres d'entraînement physique en IA, appelés NEURA Gyms, où sont générées des données issues de scénarios d'application réels. Combinées à des données synthétiques provenant du Neuraverse, ces données permettent de créer un modèle hautement complexe et transférable. Une fois une fonctionnalité entraînée avec succès, elle peut être appliquée à tous les autres robots. L'architecture d'IA multicouche intègre l'inférence de capteurs en temps réel, l'inférence et l'affinage locaux sur l'appareil, le calcul multi-agents distribué, une bibliothèque de modèles pour les modèles Foundation et une infrastructure d'entraînement basée sur le cloud.
La structure modulaire et sécurisée de Neuraverse permet aux entreprises, aux développeurs et aux partenaires d'applications d'innover ensemble sans compromettre leur propriété intellectuelle. Les partenaires peuvent développer des applications ou des compétences pour la plateforme, par exemple pour passer l'aspirateur, vider le lave-vaisselle, ranger les pièces ou pour des applications dans le domaine de la santé. Ces compétences peuvent être vendues à des utilisateurs intéressés dans différents secteurs, créant ainsi un moteur d'innovation démocratique pour la robotique.
Cette innovation répond directement au problème fondamental des PME allemandes : la production diversifiée en petites séries. Les entreprises allemandes fabriquent généralement une large gamme de variantes de produits en quantités relativement faibles, ce qui exige une grande flexibilité, une grande précision et une grande réactivité. L’automatisation traditionnelle, optimisée pour les grandes séries répétitives de produits standardisés, s’est souvent révélée non rentable pour ce modèle de production. L’« automatisation de l’automatisation », comme la décrit l’institut Fraunhofer IPA, utilise des solutions logicielles et des méthodes d’apprentissage automatique pour automatiser la programmation et la reconfiguration des variantes de composants et rendre l’utilisation des robots rentable même pour les petits lots.
Une nouvelle dimension de la transformation numérique avec l'intelligence artificielle (IA) - Plateforme et solution B2B | Xpert Consulting
Une nouvelle dimension de la transformation numérique avec l'intelligence artificielle (IA) – Plateforme et solution B2B | Xpert Consulting - Image : Xpert.Digital
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L'opportunité cruciale de l'Allemagne dans la course aux robots humanoïdes : comment la robotique sans code révolutionne les petites et moyennes entreprises (PME).
Surmonter la barrière de la complexité pour les PME industrielles
La démocratisation de l'IA physique n'atteindra son plein potentiel que lorsque ces systèmes seront aussi simples d'utilisation qu'un smartphone. Les plateformes de programmation robotique sans code et à faible code permettent aux opérateurs qualifiés, même sans connaissances en programmation, de configurer des systèmes robotiques pour des tâches telles que le prélèvement en vrac, le prélèvement et le placement, et la reconnaissance d'objets 3D, sans écrire une seule ligne de code. Selon Gartner, d'ici 2025, 70 % des nouvelles applications développées par les entreprises utiliseront des technologies à faible code ou sans code, contre moins de 25 % en 2020.
La commande des machines par langage naturel représente la prochaine étape de leur évolution. Les modèles vision-langage-action permettent de donner une tâche à un robot en langage naturel, laquelle est ensuite directement traduite en actions exécutables. Un opérateur qualifié peut ainsi indiquer au robot la tâche à accomplir, comme ramasser une pièce spécifique et la placer soigneusement dans une boîte, sans avoir besoin de comprendre la programmation sous-jacente. Cette évolution est essentielle à son adoption généralisée par les PME allemandes, qui possèdent une expertise pointue des processus mais peu de personnel informatique spécialisé.
Le taux d'adoption de l'IA dans les PME allemandes présente un tableau contrasté. Si 91 % des entreprises allemandes considèrent l'IA générative comme un élément important de leur modèle économique et de la création de valeur future (soit une hausse de 36 points de pourcentage par rapport à l'année précédente), son utilisation réelle reste nettement en deçà. Seules 19 % environ des PME allemandes utilisent des méthodes d'IA, un chiffre supérieur à la moyenne européenne, mais nettement inférieur à celui d'entreprises comparables au Danemark (26 %), en Suède (24 %) ou en Belgique (23 %). L'écart entre PME et grandes entreprises se creuse : alors qu'en Allemagne, seule une PME sur cinq environ utilise l'intelligence artificielle, près d'une grande entreprise sur deux y a recours.
Les obstacles à l'adoption de l'IA dans les petites et moyennes entreprises (PME) sont multiples. La pénurie de main-d'œuvre qualifiée constitue à elle seule l'un des principaux freins, le personnel compétent pour les projets de numérisation et d'IA faisant cruellement défaut. La complexité technologique des solutions d'IA dissuade de nombreuses PME : 29 % des entreprises interrogées la considèrent comme un obstacle majeur. L'intégration de nouveaux systèmes d'IA dans les infrastructures informatiques existantes représente un autre défi, tout comme la qualité et la disponibilité des données, souvent non structurées, distribuées ou dans des formats incompatibles. Les incertitudes réglementaires, notamment concernant les nouvelles législations telles que la directive européenne sur l'IA, engendrent une réticence à investir, et la crainte de perdre le contrôle des données sensibles de l'entreprise, en particulier en cas de recours à des fournisseurs de cloud ou d'IA étrangers, est largement répandue.
La plateforme Industrial AI Cloud de Deutsche Telekom répond directement à plusieurs de ces obstacles. En tant qu'infrastructure souveraine opérant selon les normes européennes de protection des données, elle atténue les inquiétudes concernant la sécurité des données. Son évolutivité permet même aux plus petites entreprises d'accéder à une capacité de calcul qu'elles ne pourraient autrement pas se permettre. L'intégration avec les systèmes SAP, déjà déployés dans de nombreuses entreprises allemandes, facilite l'intégration. Néanmoins, le défi demeure : la volonté d'investir dépasse la mise en œuvre effective. Si 82 % des entreprises prévoient d'augmenter leurs budgets IA au cours des douze prochains mois, dont plus de la moitié d'au moins 40 %, l'adoption à grande échelle reste souvent fragmentée.
La course mondiale à l'intelligence physique
La course au leadership en intelligence artificielle physique se joue dans un triangle entre les États-Unis, la Chine et l'Europe, chaque région apportant des atouts et des stratégies spécifiques. Les États-Unis dominent le développement des modèles fondamentaux et le financement des startups. Figure AI, fondée en 2022, a levé 1,5 milliard de dollars lors d'une levée de fonds qui la valorise à 39,5 milliards de dollars. Apptronik a bouclé une levée de fonds de série A de 350 millions de dollars en février 2025, avec la participation de Google, dont la division DeepMind collabore avec Apptronik au développement de modèles comportementaux pour les robots bipèdes. Tesla prévoit de produire 5 000 unités Optimus d'ici 2025 et vise une capacité de production annuelle d'un million de robots à long terme. Elon Musk affirme qu'Optimus pourrait générer 10 000 milliards de dollars de valeur.
La Chine met en œuvre une stratégie étatique coordonnée pour développer son industrie de la robotique humanoïde. Le ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information a publié une feuille de route visant à établir un écosystème complet de robots humanoïdes d'ici 2025. En novembre 2025, un comité de normalisation des robots humanoïdes composé de 65 membres a été créé, incluant des dirigeants d'Unitree Robotics, ZhiYuan Robotics, Huawei, ZTE et XPeng, ainsi que des chercheurs des universités Tsinghua et Jiao Tong de Shanghai. La Chine concentre plus de la moitié des entreprises de robotique humanoïde actives dans le monde, grâce au soutien des politiques gouvernementales et des incitations locales. Les ventes de robots humanoïdes en Chine devraient dépasser les 10 000 unités en 2025, soit une augmentation de 125 % par rapport à l'année précédente.
La structure des coûts des fournisseurs chinois représente un défi concurrentiel. Unitree Robotics propose le G1, un robot humanoïde d'entrée de gamme, pour environ 6 000 $, un prix nettement inférieur à celui de ses concurrents occidentaux. Bien que le robot Unitree, peu coûteux, soit moins sophistiqué que le Tesla Optimus, son arrivée précoce sur le marché à un prix abordable témoigne de l'avantage de la Chine en matière de composants, d'installations de production et de main-d'œuvre, autant d'atouts essentiels pour une mise sur le marché rapide et économique. Selon TrendForce, la dernière génération de Tesla Optimus surpasse largement les produits des principaux fabricants chinois en termes de polyvalence du corps et des mains, de capacité de charge utile et d'autonomie de la batterie, mais l'avantage du prix demeure un facteur déterminant pour une adoption massive.
L’Union européenne a présenté sa stratégie « Appliquer l’IA » en octobre 2025, un plan global visant à accélérer l’adoption de l’IA dans onze secteurs, tout en respectant l’autonomie stratégique. Cette stratégie souligne que garantir que les modèles européens dotés de capacités de pointe renforcent la souveraineté et la compétitivité de manière fiable et centrée sur l’humain est une priorité pour l’UE. La Commission a identifié des vulnérabilités dans l’infrastructure de l’IA, où des acteurs étatiques et non étatiques pourraient exploiter les dépendances externes, notamment l’infrastructure de cloud computing, les puces semi-conductrices et les cadres logiciels.
Une étude d'Accenture datant de novembre 2025 révèle que 62 % des organisations européennes recherchent des solutions souveraines en raison du contexte géopolitique actuel, ce chiffre atteignant 72 % en Allemagne. Cependant, 65 % d'entre elles admettent ne pas pouvoir rester compétitives sans recourir à des fournisseurs de technologies non européens. En moyenne, seulement 36 % des initiatives et des données liées à l'IA au sein des organisations européennes requièrent une approche souveraine, en raison d'obligations réglementaires ou de la sensibilité des données.
Les défis structurels auxquels l'Allemagne est confrontée en tant que site industriel
L'analyse de la position stratégique de l'Allemagne dans le domaine de l'IA physique doit tenir compte des faiblesses structurelles actuelles de son industrie. La Fédération des industries allemandes (BDI) prévoit un recul de la production industrielle de 0,5 % en 2025, soit la quatrième année consécutive de baisse après un repli de 4,8 % en 2024 et deux années précédentes marquées par une évolution négative. Comparée aux autres pays de l'UE, l'industrie allemande affiche des performances nettement inférieures depuis 2019.
L'institut ifo indique qu'en juillet 2025, environ une entreprise industrielle allemande sur quatre a constaté une baisse de sa compétitivité par rapport aux pays hors UE. La compétitivité n'a progressé dans aucun secteur industriel ces derniers temps. Le secteur de la construction mécanique a été particulièrement touché, la proportion d'entreprises confrontées à une baisse de compétitivité passant de 22,2 % à 31,9 %, un niveau record. Parmi les facteurs structurels en cause figurent le prix de l'énergie, la réglementation et les conditions d'investissement.
L'industrie automobile, pilier traditionnel de l'économie allemande, continue de perdre en compétitivité à l'échelle mondiale. Des acteurs jadis dominants comme Volkswagen, BMW et Mercedes-Benz ont progressivement perdu des parts de marché au profit des constructeurs américains et chinois. Selon Goldman Sachs, la Chine, autrefois principal marché d'exportation de l'Allemagne, est devenue son principal concurrent, notamment dans des secteurs comme celui des véhicules électriques, où les constructeurs automobiles allemands accusent un retard.
L'association allemande de robotique et d'automatisation (VDMA) prévoit une baisse de 9 % du chiffre d'affaires total du secteur en 2025, pour atteindre 13,8 milliards d'euros. Ces faiblesses structurelles étaient déjà visibles en 2024, avec une chute de 16 % de la demande intérieure par rapport à 2023. La croissance étrangère a également reculé de 2 %. Seules les exportations vers la zone euro ont enregistré une performance positive, avec une hausse impressionnante de 44 % des commandes en 2024.
L’Allemagne demeure néanmoins le premier marché de la robotique en Europe et se classe troisième au niveau mondial en termes de densité de robots, avec 415 robots industriels pour 10 000 employés, derrière la Corée du Sud et Singapour. Le nombre de robots industriels opérationnels a atteint un nouveau record de 269 427 unités en 2023. Entre 2019 et 2024, plus de 450 projets d’investissement direct étranger dans le domaine de l’automatisation et de la robotique ont été réalisés en Allemagne, la plaçant au premier rang en Europe et au deuxième rang mondial après les États-Unis.
Le paysage de la recherche comme fondement de la transformation industrielle
Le paysage de la recherche allemande en robotique basée sur l'IA est remarquablement dynamique. Avec plus de 1 200 publications scientifiques ces cinq dernières années, plus de 70 projets majeurs financés par la Fondation allemande pour la recherche (DFG) et neuf universités allemandes figurant parmi les 100 meilleures au monde en informatique et robotique, le pays est en excellente position. Une étude de tendances réalisée par le cabinet de conseil Capgemini révèle que la robotique basée sur l'IA et l'IA générative comptent parmi les cinq principales tendances technologiques mondiales en 2025. Près de la moitié des entreprises interrogées dans le monde développent actuellement des applications concrètes, et 89 % des investisseurs sont convaincus que la robotique basée sur l'IA figurera parmi les trois sujets technologiques les plus importants en 2025.
Le Centre aérospatial allemand (DLR), et plus particulièrement son Institut de robotique et de mécatronique, joue un rôle clé en tant que partenaire de recherche. L'institut a lancé un partenariat de recherche et développement ambitieux avec Siemens afin de développer conjointement des technologies innovantes pour la production de demain. Cette collaboration vise à explorer des solutions pionnières dans le domaine de la production intelligente basée sur l'IA, en mettant l'accent sur l'assistance robotique, l'interaction homme-robot et la robotique humanoïde.
Le robot humanoïde marcheur TORO, développé au Centre aérospatial allemand (DLR) depuis 2013, est passé d'un robot bipède à un robot humanoïde polyvalent mesurant 1,74 mètre. Ses articulations flexibles lui permettent d'interagir en toute sécurité avec les personnes, de marcher avec aisance et de monter les escaliers. Désormais, grâce à une méthode novatrice mise au point par l'institut, TORO peut également voir, ressentir et comprendre son environnement. Cette méthode lui permet d'interpréter intelligemment les données visuelles provenant de ses caméras et d'y réagir en conséquence.
La première Conférence allemande sur la robotique, organisée par l'Institut allemand de robotique, s'est tenue à Nuremberg du 13 au 15 mars 2025, mettant en lumière l'excellence de la robotique et de l'intelligence artificielle « made in Germany ». Plus de 200 chercheurs ont présenté les dernières tendances en robotique basée sur l'IA, notamment la conception de robots et les algorithmes d'apprentissage pour la perception et l'interaction robotiques. L'Institut de robotique et de mécatronique du DLR, partenaire de l'événement, est responsable du transfert de technologie et vise à accélérer la transformation des résultats de la recherche en applications industrielles innovantes.
La fenêtre temporelle critique et ses implications stratégiques
Les leaders du secteur s'accordent à dire que l'ère ChatGPT pour les robots humanoïdes est arrivée, et 2025 marquera le début de la production de masse. Ce terme fait référence au tournant culturel survenu fin 2022, lorsque ChatGPT d'OpenAI a déclenché une large acceptation des modèles de langage à grande échelle et la reconnaissance de leur potentiel. Wang Xingxing, fondateur d'Unitree Robotics, prédit que cette ère ChatGPT pour la robotique se produira d'ici un à cinq ans, lorsque des robots humanoïdes seront capables de tendre délicatement une bouteille d'eau à une personne dans une foule, dans un environnement inconnu, sur simple commande.
Les conditions technologiques nécessaires à cette avancée majeure sont de plus en plus réunies. L'amélioration de la motricité fine des mains et des bras des robots humanoïdes, les progrès en matière d'agilité, de meilleurs modèles du monde pour les environnements d'entraînement de données synthétiques, l'augmentation des financements alloués à la robotique et aux applications de défense, ainsi que l'émergence de robots à apprentissage rapide grâce aux avancées de l'IA physique, convergent vers un contexte d'innovation exceptionnel. L'entreprise chinoise Galbot a déjà déployé près de 1 000 robots auprès de différentes entreprises, une étape importante qui témoigne du passage de cette technologie du stade de prototype à des applications concrètes.
L'activité d'investissement suit cette dynamique. La valeur des transactions dans le domaine de la robotique humanoïde et de l'intelligence artificielle a atteint 7,3 milliards de dollars américains au premier semestre 2025, témoignant de la confiance des investisseurs. Les taux d'inflation en 2025 et 2026 détermineront quelles entreprises et quels pays prendront la tête du marché lors de la prochaine étape de l'évolution industrielle.
L'Allemagne bénéficie d'un avantage structurel dans cette compétition, souvent qualifié d'avantage déloyal. Si les États-Unis dominent le domaine des algorithmes et la Chine celui de la production à grande échelle de matériel grand public, l'Allemagne possède une expertise pointue en mécatronique et un accès aux données industrielles réelles. Le leadership mondial de Siemens sur le marché des jumeaux numériques, ses partenariats établis avec NVIDIA dans le domaine de l'IA industrielle dans le cloud, l'émergence de champions nationaux tels que NEURA Robotics et Agile Robots, ainsi qu'un environnement de recherche dynamique avec le Centre aérospatial allemand (DLR) et les instituts Fraunhofer, forment un écosystème unique.
Toutefois, ce potentiel risque de ne pas se concrétiser. Les PME allemandes accusent un retard en matière d'adoption de l'IA par rapport à leurs homologues. Des désavantages structurels liés aux prix de l'énergie, à la réglementation et aux conditions d'investissement pèsent sur l'industrie. L'évolution démographique ne cesse d'aggraver la pénurie de main-d'œuvre qualifiée. La réticence des entreprises à investir, motivée par la prudence face à l'incertitude, pourrait compromettre l'opportunité de devenir un acteur majeur du secteur.
L'enjeu stratégique est clair : investir dès maintenant dans les systèmes cyberphysiques garantira la suprématie du marché au cours de la prochaine décennie. Les hésitants risquent de devenir de simples fournisseurs de matériel pour les modèles d'IA américains ou des débouchés pour la production de masse chinoise. Le cloud d'IA industrielle de Deutsche Telekom, les robots humanoïdes de NEURA et d'Agile Robots, l'expertise de Siemens en matière de jumeaux numériques et l'excellence de la recherche au sein de la communauté scientifique allemande constituent les fondements d'une position de leader pour l'Allemagne dans la course mondiale à l'IA physique. La capacité de ces éléments à s'assembler en un tout cohérent se jouera dans les 18 à 24 prochains mois.
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