Les robots humanoïdes pourraient devenir un marché de 138 milliards de dollars d’ici 2035

Goldman Sachs revoit nettement à la hausse ses ambitions pour les robots humanoïdes. Dans une étude de 80 pages consacrée à l’« IA physique », publiée auprès de ses clients le 1er septembre 2026, la banque porterait sa prévision de référence à 75 000 unités en 2026, 890 000 en 2030 et environ 6,5 millions d’unités par an en 2035. Cette dernière estimation correspondrait à un marché annuel d’environ 138 milliards de dollars. 245

Ces chiffres sont des prévisions, et non des commandes ou des engagements de livraison déjà confirmés. La couverture publique du rapport destiné aux clients repose en grande partie sur des sources secondaires : les éléments les plus détaillés doivent donc être considérés comme des estimations rapportées, et non comme un substitut au document complet de Goldman Sachs.

Une révision spectaculaire des prévisions

Les nouvelles estimations sont très supérieures au scénario de référence précédent :

• 2026 : 75 000 unités, contre 51 000 auparavant ;
• 2030 : 890 000 unités, contre 256 000 ;
• 2035 : environ 6,5 millions d’unités, contre 1,38 million.

La correction est particulièrement marquée à l’horizon 2035 : la nouvelle projection est plus de quatre fois supérieure à l’ancienne. Selon les éléments rapportés, Goldman Sachs justifie cette révision par les progrès de l’IA physique et par le passage progressif des fabricants à une production commerciale à grande échelle. 256

Pourquoi l’« IA physique » pourrait accélérer le mouvement

L’IA physique désigne des systèmes capables de percevoir leur environnement, de raisonner sur des tâches concrètes et d’agir dans le monde réel. Pour un robot humanoïde, l’enjeu est de dépasser l’automatisation fixe et répétitive afin d’effectuer une gamme plus large de tâches dans une usine ou un entrepôt.

Le scénario de Goldman Sachs repose principalement sur trois évolutions :

1. Une intelligence embarquée plus performante. Des modèles plus avancés pourraient réduire la quantité d’ingénierie nécessaire pour programmer chaque mouvement ou chaque tâche.
2. Une baisse des coûts de production. Les hypothèses rapportées tablent sur une diminution moyenne du coût des composants d’environ 7 % par an et sur une baisse moyenne du prix de vente d’environ 6 % par an entre 2025 et 2035.
3. Une fabrication à l’échelle industrielle. L’augmentation des volumes pourrait rendre ces machines plus abordables et plus compétitives face au coût du travail humain pour certaines applications.

Dans ce scénario, le prix de vente moyen d’un robot humanoïde passerait d’environ 41 800 dollars en 2025 à près de 21 300 dollars en 2035. 36

Cela ne signifie pas que toutes les tâches deviendront immédiatement rentables. L’analyse rapportée cite encore plusieurs obstacles majeurs : le manque de données issues du monde réel, une autonomie générale encore insuffisante, des problèmes de fiabilité et des coûts élevés. Contrairement aux modèles de langage, les systèmes robotiques doivent apprendre à partir d’interactions physiques — forces, mouvements, couples et objets — dont la collecte à grande échelle est beaucoup plus difficile que celle de textes ou d’images. 318

Les entrepôts devraient ouvrir la voie

Goldman Sachs considère l’entreposage lié au commerce en ligne et la logistique comme les premiers domaines susceptibles d’adopter massivement les robots humanoïdes. L’industrie automobile arriverait ensuite. Les entrepôts offrent un environnement relativement contrôlé, tout en présentant assez de variété pour que des machines polyvalentes puissent y accomplir plusieurs tâches. 25

Amazon et Walmart sont les deux noms les plus souvent associés à cette première vague d’adoption. Leurs infrastructures d’automatisation, leurs données opérationnelles et l’enjeu économique de la productivité pourraient leur permettre de tester des robots plus généralistes aux côtés de machines spécialisées.

Goldman Sachs estimerait que les efforts d’automatisation d’Amazon pourraient générer environ 72 milliards de dollars d’économies cumulées sur les coûts de services entre 2026 et 2030. Dans un scénario favorable, cette amélioration pourrait augmenter la marge d’exploitation — l’EBIT — d’environ 240 points de base, soit un effet de levier équivalent à environ 5,6 % des coûts totaux de services. Il s’agit d’une estimation de scénario, et non d’une prévision communiquée par Amazon. 33335

L’automobile, prochain grand champ de bataille

Les usines automobiles sont considérées comme le deuxième grand terrain d’adoption possible. Les constructeurs disposent déjà de chaînes de production à grande échelle, d’une solide expertise en robotique et en ingénierie industrielle, ainsi que de réseaux d’approvisionnement adaptés à l’intégration de nouvelles machines.

Les entreprises citées dans les synthèses publiques comprennent Tesla, Hyundai, Toyota, Honda et Mitsubishi Motors. Le secteur pourrait également jouer un double rôle : client de robots humanoïdes, mais aussi fabricant potentiel.

Goldman Sachs estimerait ainsi que Toyota pourrait produire entre 190 000 et 540 000 robots humanoïdes en 2035. Rapporté au marché mondial annuel projeté de 6,5 millions d’unités, cela représenterait environ 3 % à 8 % des volumes mondiaux. 38

Cette estimation décrit une capacité de production potentielle ; elle ne constitue pas un engagement confirmé de Toyota à fabriquer ce nombre de robots.

Jusqu’à plus de 6 000 dollars de puces par robot

Les fabricants de robots ne seraient pas les seuls à profiter de cette évolution. Goldman Sachs estimerait que chaque robot humanoïde pourrait intégrer entre 3 000 et plus de 6 000 dollars de composants électroniques. Cette valeur couvrirait notamment les modules de calcul haute performance, les semi-conducteurs analogiques et mixtes, ainsi que le stockage en périphérie. 17

Cette demande découle directement des exigences de l’IA physique : le robot doit disposer de capacités de calcul pour l’inférence, de capteurs et de systèmes de contrôle pour percevoir et se déplacer, ainsi que de mémoire et de connectivité pour coordonner ses actions dans un environnement réel.

Le montant exact dépendra toutefois de la conception, du niveau de compétence et du modèle de production de chaque machine. Il faut donc le considérer comme une estimation du contenu adressable en semi-conducteurs, et non comme une nomenclature universelle valable pour tous les robots.

Vers des usines davantage pilotées par logiciel

L’étude rapportée évoque également une transition possible des automates programmables industriels — les PLC, ou automates industriels — vers des architectures de PLC virtuels et définis par logiciel, appelés vPLC. Si le contrôle des usines devient davantage logiciel, une partie de la valeur pourrait se déplacer vers l’orchestration flexible, les modèles d’IA et le calcul généraliste, au détriment des solutions propriétaires combinant matériel et logiciel. 17

Les synthèses publiques disponibles ne permettent toutefois pas de quantifier de manière suffisamment fiable la croissance du marché des vPLC ni d’établir une liste définitive des entreprises que Goldman Sachs considérerait comme menacées. L’implication la plus solide est plus générale : les fournisseurs historiques d’automatisation industrielle et de contrôle des usines pourraient subir une pression accrue si les clients privilégient des systèmes interopérables et définis par logiciel.

Ce que pensent les dirigeants

L’enquête « Executive Perspectives » de Goldman Sachs aurait révélé qu’environ 40 % des dirigeants interrogés s’attendent à ce qu’au moins 10 % des flux de travail soient automatisés par des robots généralistes au cours des trois à cinq prochaines années. 35

Ce résultat témoigne d’un intérêt réel des entreprises, mais ne garantit pas que les déploiements envisagés auront lieu dans les délais annoncés. L’adoption dépendra de la capacité des robots à effectuer certaines tâches de manière sûre, fiable et à un coût inférieur à celui de la main-d’œuvre ou des solutions d’automatisation existantes.

Le vrai test reste économique

La nouvelle projection de Goldman Sachs doit surtout être lue comme un argument plus convaincant en faveur des robots humanoïdes industriels, et non comme la preuve que ces machines sont déjà prêtes à remplacer les travailleurs dans tous les environnements.

La séquence envisagée est néanmoins claire : la logistique et les entrepôts en premier, l’automobile ensuite, avec des retombées potentielles pour les fabricants de semi-conducteurs et les éditeurs de logiciels industriels.

Le principal défi sera de transformer des prototypes toujours plus capables en machines fiables, suffisamment habiles et réellement rentables dans le monde physique. Tant que les problèmes de données, de dextérité, de fiabilité et de coût ne seront pas résolus, la prévision de 6,5 millions d’unités en 2035 restera un scénario ambitieux, et non une issue acquise. 318