En Chine, les robots quittent les démonstrations pour entrer dans les usines

Les démonstrations les plus parlantes étaient celles qui reliaient plusieurs étapes d’un même processus :

• UBTECH a présenté une chaîne logistique coordonnée avec environ 10 robots humanoïdes. Certains soulevaient et empilaient des cartons, tandis que d’autres triaient les marchandises et réapprovisionnaient les postes. L’ensemble illustrait la possibilité de répartir des tâches complémentaires entre plusieurs machines.
• Galaxea a montré un robot capable de localiser, récupérer puis emballer une bouteille commandée au moyen d’un QR code. L’entreprise affirme que l’opération prend un peu plus d’une minute et que son système fonctionne déjà à Pékin et dans d’autres villes. Il s’agit toutefois d’une déclaration de l’entreprise, et non d’une preuve indépendante d’un fonctionnement à grande échelle.
• D’autres stands mettaient en scène le tri de colis, l’emballage de téléphones, le soudage, le chargement de pièces, le réassort de rayons, la cuisine et certaines tâches ménagères. Ces usages testent plus directement la manipulation d’objets et l’intégration à un flux de travail que la danse ou la course.

Le salon couvrait également plusieurs domaines : industrie, restauration et commerce, santé et prise en charge des personnes âgées, ainsi que secours d’urgence. À court terme, les environnements structurés — usines, entrepôts et parcours d’inspection — semblent les plus propices au déploiement, car les tâches, les règles de sécurité et les conditions de fonctionnement peuvent y être précisément définies.

Les usines et les entrepôts, premiers bancs d’essai

Les constructeurs automobiles chinois figurent parmi les clients potentiels les plus importants. Selon Reuters, près d’une dizaine de grands constructeurs, dont BYD et SAIC, testent des systèmes d’« intelligence incarnée » pour la manutention de matériaux et le chargement de pièces sur les lignes de production. Unitree a également indiqué que ses robots étaient expérimentés sur des chaînes d’assemblage automobile et dans ses propres usines.

Ces applications constituent un test commercial plus révélateur qu’une démonstration ponctuelle devant un public. Dans une usine, un robot doit répéter une opération pendant de longues périodes, gérer ses erreurs, travailler à proximité d’équipements existants et justifier son prix d’achat ou son coût d’exploitation. Dans un entrepôt, il doit en plus reconnaître les objets de manière fiable, se déplacer sans danger et communiquer avec les systèmes de commande et de gestion des stocks.

La composition du WRC reflétait cette difficulté. Développeurs d’algorithmes, fournisseurs de vision 3D et de batteries, fabricants de robots et utilisateurs industriels étaient réunis sur un même marché. Cette proximité vise à raccourcir le chemin entre les composants, les données d’entraînement et les systèmes réellement déployables chez un client.

Des « écoles professionnelles » pour entraîner les robots

Un robot physique ne fonctionne pas simplement grâce à un grand modèle de langage et à un prototype bien présenté. Il a besoin de données issues de caméras, de capteurs de force et de démonstrations humaines, mais aussi d’un entraînement répété dans des environnements proches de ceux où il sera utilisé.

La Chine compte plus de 70 sites d’entraînement consacrés à l’intelligence incarnée ; 46 autres seraient en construction ou en projet. Ces infrastructures servent à recueillir des données de téléopération et de capteurs, puis à faire répéter aux robots des tâches pratiques. À Hangzhou, une base pilote nationale entraînerait ainsi plus de 140 robots dans plus de 40 scénarios professionnels, notamment des cuisines, des entrepôts, des exploitations agricoles et une galerie minière reconstituée.

Le principe repose sur une boucle d’amélioration continue : le robot tente une tâche, un opérateur corrige ses erreurs, les nouvelles données perfectionnent les modèles, puis le système est testé à nouveau. Cette organisation ne garantit pas l’autonomie générale, mais elle s’attaque à l’un des principaux obstacles de l’IA incarnée : le manque de données réelles de qualité, reliées à des résultats mesurables.

Pékin et les investisseurs poussent vers le déploiement

Les autorités chinoises ont fait de l’intelligence incarnée une priorité industrielle nationale. Le gouvernement l’a intégrée à son rapport de travail de 2025. Le 15e plan quinquennal, qui couvre la période 2026-2030, prévoit également de soutenir le développement de l’IA incarnée et de mettre en place des mécanismes de financement et de partage des risques pour les secteurs émergents.

Un plan d’action national consacré aux robots humanoïdes et à l’entraînement de l’IA incarnée dans des situations réelles vise à recenser plus de 100 scénarios d’application à forte valeur ajoutée. Les secteurs cités comprennent notamment l’industrie, les services publics et les tâches spécialisées de production, d’inspection et de maintenance.

Le marché progresse parallèlement à ce soutien public. Les revenus du secteur chinois de la robotique auraient dépassé 300 milliards de yuans en 2025, après une croissance annuelle moyenne supérieure à 20 % au cours des cinq années précédentes. Au premier semestre 2026, ils auraient atteint 165,5 milliards de yuans, en hausse de 24,5 % sur un an. Ces chiffres concernent l’ensemble du secteur de la robotique ; ils ne prouvent pas que les robots humanoïdes sont déjà rentables à grande échelle.

L’enthousiasme financier s’est particulièrement manifesté lors de l’introduction en Bourse d’Unitree sur le marché STAR de Shanghai, en août 2026. L’entreprise est devenue le premier fabricant chinois de robots humanoïdes coté sur le marché des actions A. Son titre a ouvert en hausse de 629,44 % par rapport au prix d’introduction, avant de terminer la séance à 460,34 % au-dessus de ce prix. Cette envolée montre l’appétit des investisseurs, mais une introduction réussie ne constitue pas une preuve de demande durable des clients ni de rentabilité opérationnelle.

Le « moment ChatGPT » reste à venir

L’objectif de long terme ne consiste pas seulement à faire réussir une tâche précise à un robot. Il s’agit de créer une machine capable d’entrer dans un environnement inconnu, de comprendre une consigne formulée en langage naturel et d’accomplir l’essentiel du travail sans programmation spécifique pour chaque situation.

Wang Xingxing, le fondateur d’Unitree, a décrit cette capacité comme l’équivalent, pour la robotique, d’un « moment ChatGPT ». Il évoque un scénario optimiste à deux ou trois ans, et un horizon maximal de cinq à dix ans. D’autres acteurs du secteur situent une étape comparable autour de la fin de 2028. Il s’agit toutefois de prévisions de dirigeants et d’experts du secteur, pas d’un consensus établi.

Le WRC 2026 permet donc de tirer une conclusion plus limitée, mais solide : la Chine avance rapidement des démonstrations techniques vers les projets pilotes et les déploiements dans des scénarios précis. En revanche, les éléments disponibles ne démontrent pas encore que des humanoïdes polyvalents puissent travailler de manière fiable et économique dans l’éventail ouvert des tâches humaines.

Les indicateurs à surveiller

La prochaine étape devra être jugée sur des données d’exploitation, et non sur la chorégraphie des robots. Les questions essentielles seront les suivantes :

1. Le robot peut-il travailler de façon répétée ? Il faudra rechercher des données publiées sur la disponibilité, le taux de réussite et la performance sur de longues périodes.
2. Quelle intervention humaine reste nécessaire ? Une machine qui dépend d’une téléopération continue n’est pas l’équivalent d’un travailleur autonome.
3. Sait-elle gérer les échecs ? Dans un véritable lieu de travail, les objets sont parfois mal placés, les configurations changent et des obstacles imprévus apparaissent.
4. Le modèle économique tient-il la route ? Le prix d’achat, la maintenance, l’énergie, la formation et la supervision déterminent tous la rentabilité.
5. Existe-t-il un client payant ? Une démonstration, un projet pilote et une commande commerciale renouvelée correspondent à trois niveaux d’adoption différents.

La transformation de la robotique chinoise est donc bien réelle, mais encore inachevée. Le WRC 2026 a montré un secteur qui construit les partenariats industriels, les infrastructures d’entraînement et les mécanismes publics nécessaires à un changement d’échelle. Le test décisif aura lieu lorsque les robots devront fournir un résultat fiable en dehors des halls d’exposition — et continuer à le faire une fois l’effet de nouveauté dissipé.