Développement technique et maturité du marché des systèmes de robots humanoïdes aux États-Unis

Aperçu du marché et pertinence de la robotique humanoïde

Le marché du travail américain est confronté à un paradoxe structurel : alors que la demande de main-d’œuvre physique augmente dans des secteurs comme la logistique, l’industrie et les services à la personne, l’offre de main-d’œuvre disponible pour les tâches répétitives et physiquement exigeantes diminue. Dans ce contexte de tension macroéconomique, le développement des robots humanoïdes, initialement axé sur la recherche, s’est transformé en une course aux parts de marché nécessitant d’importants investissements. La pertinence de comparer les principaux systèmes américains – Tesla (Optimus), Figure AI, Agility Robotics (Digit), Boston Dynamics (Atlas), Apptronik (Apollo) et Sanctuary AI (Phoenix) – tient non seulement à leurs approches technologiques différentes, mais aussi à leur potentiel d’automatisation des infrastructures existantes conçues pour les humains, sans modifications coûteuses.

Contrairement aux robots industriels spécialisés opérant dans des enceintes de sécurité, ces systèmes humanoïdes visent une coexistence directe avec les travailleurs humains. Les années 2024 et 2025 ont marqué un tournant : l’intégration des modèles vision-langage-action (VLA) et des réseaux neuronaux avancés a étendu le contrôle moteur à une dimension sémantique. Les robots ne sont plus conçus pour simplement suivre des trajectoires programmées, mais pour comprendre des instructions et réagir aux obstacles imprévus. Cependant, l’analyse de ces six concurrents révèle que la voie vers le robot universel à usage général est loin d’être uniforme. Au contraire, des philosophies radicalement différentes émergent concernant les actionneurs, la cognition et les stratégies de commercialisation.

Convient à:

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Convergence technologique et quête de l'intelligence universelle

Malgré les différences technologiques propres à ces six entreprises, des points communs fondamentaux se dégagent et définissent l'esprit actuel de la robotique. Tous les systèmes étudiés reposent sur le principe de la locomotion bipède. Ce choix de conception n'est pas motivé par des raisons esthétiques, mais par la nécessité pragmatique de se déplacer dans des environnements organisés verticalement, avec des escaliers, des allées étroites et des étagères.

Un autre élément de convergence est le passage de règles rigides à des approches d'apprentissage basées sur les données. Que ce soit par téléopération (contrôle à distance par des humains pour collecter des données d'entraînement) ou par simulation dans des environnements virtuels (comme NVIDIA Isaac Lab), tous les fabricants tentent de résoudre le « paradoxe de Moravec », selon lequel les tâches cognitives très complexes sont souvent plus faciles pour l'IA que les compétences motrices simples d'un jeune enfant.

De plus, tous les systèmes partagent des contraintes énergétiques similaires. La technologie actuelle des batteries limite généralement l'autonomie à quatre ou cinq heures en charge mixte, ce qui complexifie la logistique du travail posté en milieu industriel. La résolution de ce problème énergétique par la recharge rapide ou l'interchangeabilité des systèmes constitue un axe de recherche commun essentiel. En définitive, l'objectif global est identique : créer un système dont les coûts marginaux tendent à se réduire aux coûts de l'électricité et qui considère le travail comme une « application logicielle » pouvant être téléchargée à volonté sur le matériel.

Évaluation systématique : architecture, cognition et physique

Afin de comparer objectivement les six systèmes, une subdivision en critères techniques clés est nécessaire : actionneurs, manipulation, architecture cognitive et concept énergétique.

Concernant les actionneurs, une nette tendance à l'électrification se dessine. Si Boston Dynamics a longtemps utilisé l'hydraulique, le nouvel Atlas marque la transition vers des entraînements entièrement électriques, plus silencieux, plus propres et plus économes en énergie. Tesla, Apptronik, Figure et Agility suivent également cette voie. Sanctuary AI fait exception, continuant d'utiliser des systèmes hydrauliques miniaturisés dans ses manipulateurs (mains) afin d'atteindre une densité de puissance et une vitesse supérieures, performances que les moteurs électriques ne peuvent souvent pas encore offrir dans ce type d'installation.

En matière de manipulation (mains), une nette distinction s'impose entre les spécialistes de la logistique et les généralistes. Agility Robotics évite délibérément les mains à cinq articulations sur son robot Digit, privilégiant des supports de préhension optimisés pour les caisses. Cela permet de réduire la complexité et les coûts. À l'inverse, Tesla, Figure et Sanctuary investissent massivement dans des mains dextres offrant jusqu'à 22 degrés de liberté afin d'imiter la motricité fine humaine.

L'architecture cognitive est sans doute le facteur de différenciation le plus important. Tesla mise sur une approche radicale de bout en bout, où les données vidéo sont directement traduites en commandes, entraînées grâce à son immense flotte de véhicules et à la téléopération. Figure AI et Boston Dynamics, quant à eux, collaborent étroitement avec des partenaires externes en IA (OpenAI et son propre institut d'IA, respectivement, ainsi que NVIDIA) pour intégrer la compréhension du langage naturel et la planification. Sanctuary AI privilégie l'acquisition de données par téléopération (« Carbon AI ») afin d'apprendre au robot des tâches complexes par démonstration humaine.

Analyse du profil : Tesla (Optimus)

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Le principal atout de Tesla ne réside pas dans la robotique elle-même, mais dans son intégration verticale et son expertise en production. En accédant aux technologies automobiles – des cellules de batterie (4680) aux puces d'inférence (ordinateurs FSD) – Tesla peut réduire ses coûts de manière plus drastique que n'importe quel concurrent. Le robot Optimus bénéficie directement des progrès réalisés dans le domaine des logiciels de conduite entièrement autonome, notamment en matière de navigation visuelle sans LiDAR. Autre argument de vente unique : le volume considérable de formation. Tesla prévoit de déployer des milliers d'unités dans ses propres usines (Gigafactories), créant ainsi un système de données en boucle fermée (un cercle vertueux de données) que les start-ups auront du mal à reproduire. Le robot de dernière génération (Gen 3), doté de 22 degrés de liberté, est conçu pour manipuler la quasi-totalité des outils utilisés par un humain.

Affaiblir

Le principal défaut réside dans le décalage entre les annonces et la réalité. Les délais ne sont pas respectés et les démonstrations publiques se déroulent souvent dans des conditions contrôlées qui ne reflètent pas l'imprévisibilité d'un environnement industriel réel. De plus, le système est un « écosystème fermé » : les clients sont entièrement dépendants du logiciel de Tesla. Les critiques soulignent également que l'approche purement visuelle (sans capteurs de profondeur comme le LiDAR) pourrait atteindre ses limites physiques dans des environnements industriels à faible contraste ou mal éclairés, ce que Tesla dément.

Analyse du profil : Figure AI (Figure 02)

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Figure AI s'est distinguée par son rythme d'itération extrêmement rapide et ses partenariats prestigieux. La collaboration avec OpenAI permet au robot Figure 02 d'effectuer un traitement vocal et un raisonnement à la pointe du marché. Ce robot peut parler et écouter en temps réel, facilitant ainsi l'interaction. Sa conception matérielle, d'une grande pureté, est optimisée pour la production de masse, avec un câblage intégré et une structure de type exosquelette qui lui confère une grande robustesse. Par ailleurs, le projet pilote mené chez BMW à Spartanburg démontre une validation précoce dans le secteur de la fabrication automobile, un environnement particulièrement exigeant pour la précision.

Affaiblir

Jeune entreprise, Figure ne bénéficie pas de l'expertise en mécatronique de plusieurs décennies de concurrents comme Boston Dynamics. La durabilité à long terme du matériel sous charge continue reste à démontrer. De plus, le recours à des modèles d'IA externes (OpenAI) représente un risque stratégique : toute modification de l'API, des coûts ou de la disponibilité de ces modèles pourrait impacter directement le fonctionnement de la flotte de robots. L'équilibre entre les performances impressionnantes des démonstrations et la réalité exigeante d'une fiabilité de 99,9 % en fonctionnement continu n'est pas encore pleinement atteint.

Analyse de profil : Agility Robotics (Digit)

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Agility Robotics privilégie l'approche la plus pragmatique du secteur. Le Digit n'est pas un robot humanoïde, mais un outil spécialisé dans la gestion des flux de marchandises. Ses pattes, inclinées vers l'arrière comme celles d'un oiseau, lui permettent de se replier au besoin et d'atteindre plus efficacement les étagères. Grâce à son partenariat avec Amazon et à la création du « RoboFab », Agility a pris une longueur d'avance en matière de commercialisation et de déploiement à grande échelle. La conception axée sur le levage et le transport de conteneurs standardisés (bacs) simplifie considérablement la complexité technique, puisqu'aucune manipulation complexe n'est requise. Le Digit est ainsi sans doute le système le plus fiable actuellement disponible pour les applications logistiques.

Affaiblir

Cette spécialisation constitue également sa plus grande faiblesse. Le Digit est difficilement capable d'effectuer des tâches hors logistique exigeant de la dextérité, comme l'assemblage ou l'utilisation d'outils. Si le marché évolue vers des robots universels capables de passer aisément de l'entreposage à l'assemblage, la conception d'Agility pourrait devenir obsolète. De plus, en raison de l'architecture de ses jambes, ses mouvements paraissent souvent moins intuitifs pour les humains que ceux des systèmes anthropomorphes, ce qui pourrait nuire à son intégration au sein d'équipes mixtes.

Analyse de profil : Boston Dynamics (Atlas)

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Avec le passage d'une motorisation hydraulique à une motorisation électrique pour le nouvel Atlas, Boston Dynamics a transformé son leadership de plusieurs décennies en théorie du contrôle en une solution commercialement viable. Le nouvel Atlas est doté d'articulations dont l'amplitude de mouvement surpasse celle de la physiologie humaine (par exemple, des rotations à 360 degrés du torse et des articulations). Ceci permet des mouvements plus efficaces que ceux des humains, car le robot n'a pas besoin de faire demi-tour, mais simplement de changer d'orientation. L'intégration au sein du groupe Hyundai garantit non seulement des financements, mais offre également un terrain d'expérimentation idéal. Le logiciel de gestion de flotte « Orbit » a déjà fait ses preuves sur le marché grâce aux robots Spot.

Affaiblir

Malgré son excellence technique, Boston Dynamics a toujours peiné à transformer ses projets de recherche en produits rentables. Son passage tardif à une plateforme électrique explique l'absence de données concrètes et à long terme, contrairement à Agility, dont elle dispose chez ses clients. De plus, l'entreprise doit rapidement rattraper son retard en matière d'IA de haut niveau (compréhension sémantique), car elle s'est longtemps concentrée sur le contrôle de bas niveau (équilibre, dynamique). Les partenariats avec le Toyota Research Institute et NVIDIA visent à combler cette lacune, mais le processus d'intégration s'avère complexe.

Analyse du profil : Apptronik (Apollo)

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Apptronik positionne l'Apollo comme l'équivalent de l'iPhone dans le monde de la robotique, en mettant l'accent sur la sécurité et la modularité. Son système de batterie interchangeable constitue un atout majeur. Alors que d'autres robots nécessitent des heures de charge, l'Apollo peut théoriquement fonctionner 24 h/24 et 7 j/7 grâce à un simple changement de batterie manuel. Son design est pensé pour être inoffensif et convivial, favorisant ainsi son acceptation lors des interactions humaines. De plus, sa modularité permet de fixer le haut du corps de l'Apollo sur une base fixe, le rendant idéal pour les tâches sur les chaînes de montage où les jambes ne sont pas nécessaires. Cela permet aux clients de réduire leurs coûts d'investissement.

Affaiblir

Comparée aux ressources de Tesla ou à la valorisation de Figure AI, Apptronik affiche une stratégie financière moins agressive. Sur un marché où les économies d'échelle déterminent les prix, cela pourrait constituer un désavantage. Sa capacité de charge d'environ 25 kg est appréciable, mais limitée par rapport aux appareils de levage spécialisés. Se positionner « entre » les robots logistiques classiques et les robots d'IA de pointe comporte le risque de ne pas dominer de niche (« coincé au milieu »).

Analyse de profil : Sanctuary AI (Phoenix)

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Sanctuary AI se distingue par son approche résolument axée sur la main humaine. Le principe fondamental est que l'intelligence d'un robot se manifeste avant tout dans sa capacité à interagir avec le monde. Grâce à l'utilisation de l'hydraulique dans ses mains, Phoenix atteint une dextérité et un contrôle de la force souvent supérieurs à ceux des mains purement électriques. Le système de contrôle « Carbon AI » est conçu pour apprendre et automatiser progressivement n'importe quelle tâche imaginable par téléopération. Cela fait de Phoenix le robot potentiellement le plus polyvalent pour les tâches d'assemblage complexes (tri de petites pièces, soudure, travaux de laboratoire, etc.) que ses concurrents moins habiles ne peuvent réaliser.

Affaiblir

L'hydraulique, même miniaturisée, présente un risque de fuites et exige une maintenance accrue. Son exploitation propre en salle blanche ou en bureau représente un véritable défi technique. De plus, la téléopération est extrêmement gourmande en données. On ignore combien de millions d'heures de démonstration humaine sont nécessaires pour atteindre une autonomie complète. Tant qu'une intervention humaine est requise (assistance du pilote), le modèle économique est difficilement viable, car il faut prendre en compte le salaire du pilote et le coût du robot. Miser sur une autonomie totale par imitation est risqué et chronophage.

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Scénarios de déploiement : spécialisation vs généralisation

Le choix de l'un de ces systèmes dépend en grande partie du « cas d'utilisation » spécifique.

Pour l'intralogistique et l'entreposage, où l'objectif principal est le transport de conteneurs standard d'un point A à un point B, Agility Robotics (Digit) est actuellement la solution la plus performante. Son intégration avec les systèmes de planification des ressources de l'entreprise (ERP) est bien développée et le système est spécifiquement conçu à cet effet. Apptronik (Apollo) constitue une alternative intéressante lorsque le travail posté nécessite des changements fréquents de batterie ou lorsque le robot doit également effectuer des tâches stationnaires sur la chaîne de montage.

Dans le secteur de la fabrication automobile et des processus d'assemblage complexes, où il est nécessaire de maintenir des tôles, d'insérer des vis ou de poser des câbles, Tesla (Optimus), Figure AI et Boston Dynamics (Atlas) dominent le marché. Dans ce contexte, la mobilité globale de la carrosserie et son intégration dans l'usine numérique sont cruciales. L'avantage tarifaire de Tesla pourrait s'avérer décisif, tandis qu'Atlas peut se distinguer par son agilité exceptionnelle dans les espaces restreints.

Sanctuary AI (Phoenix) est parfaitement adapté aux manipulations fines et aux tâches de laboratoire exigeant un retour tactile et une grande dextérité. Les scénarios impliquant la manipulation d'objets de dureté, de texture ou de fragilité variables (par exemple, le tri des déchets recyclables ou le traitement textile) tirent profit de la précision hydraulique des mains.

Convient à:

• Intelligence artificielle physique générative et modèles de base pour les robots : la transformation de la robotique par les systèmes d’apprentissage

La voie vers la mise à l'échelle

L'analyse comparative montre que le concept d'un robot universel préparant le café le matin et soudant des voitures l'après-midi relève encore du futur. Le marché actuel est en pleine divergence : les fabricants optimisent leurs systèmes pour des marchés verticaux spécifiques (logistique ou production) afin de générer un retour sur investissement (ROI) pour leurs clients le plus rapidement possible.

Sur le plan technologique, la bataille entre actionneurs hydrauliques et électriques a largement tourné à l'avantage de ces derniers, à l'exception notable des mains robotisées de haute performance. Le véritable goulot d'étranglement se déplace désormais du matériel (de plus en plus considéré comme « suffisant ») vers la qualité des données pour l'IA. Sur ce point, Tesla, avec sa stratégie de flotte, et Figure/Sanctuary, avec leurs solutions de simulation et de téléopération, ont opté pour des stratégies différentes.

Pour les décideurs, cela signifie qu'il n'existe pas de robot « idéal ». Il n'existe que le système le plus adapté à un processus donné. Investir aujourd'hui, c'est moins acquérir un produit fini que bénéficier d'un accès à une plateforme logicielle en constante évolution. Les années à venir verront une consolidation du secteur, et les fournisseurs qui survivront seront probablement ceux qui, même s'ils ne maîtrisent pas les prouesses techniques, savent gérer le transport de marchandises le plus routinier de manière fiable et économique.

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