Le 31 octobre 2025

Après les IA génératives, les IA agentiques - dont nous vous parlions dans une précédente newsletter -, focalisons-nous dans cette newsletter sur l’IA dite "physique". Comprendre : une IA capable de s’ancrer dans le monde réel, dotée d’une perception sensorielle couplée à une action mécanique… De quoi attiser notre curiosité.

A l’occasion d’une table-ronde co-organisée par Cap Digital avec Eclairion, chercheurs, industriels et décideurs publics ont dressé pour nous un état des lieux lucide de cette transformation, entre percées technologiques, contraintes industrielles et enjeux de souveraineté.

Penser l’IA physique est de plus en plus possible grâce aux progrès des IA, et à un certain nombre d’innovations, comme le passage, souligne Stéphane Canu, “des LLM aux SLM (small langage models), qui atteignent déjà des résultats extraordinaires en phase de recherche.” On voit en effet arriver sur le marché des modèles plus petits mais ultra-performants qui, couplés avec de nouvelles générations de puces taillées pour l’IA embarquée, comme le kit NVIDIA Jetson AGX Thor, répondent parfaitement aux enjeux et aux besoins de la robotique. Il y a pour lui “une vraie dynamique et action de recherche” autour de ce thème.

Mais cela n’est pas sans difficultés… Des tâches qui, pour les humains valides, semblent d’une banalité navrante deviennent, pour des robots, une série d’actions et réflexions multiples. Essuyer une tache, par exemple, c’est d’abord comprendre ce qu’est une tache, la situer sur une surface, savoir que l’on doit saisir avec son bras un chiffon, puis le frotter dessus, jusqu’à ce que la tache disparaisse. “Des actions comme celle-ci ou le simple fait de brancher un cordon demande une grande dextérité à un robot”, s’amuse Stéphane Canu.

Justin Carpentier, chercheur en robotique et membre de l’équipe-projet Willow d’Inria, maîtrise bien ce sujet. “Une cinquantaine de personnes travaillent sur ces thématiques chez nous. Et qui dit monde physique dit variabilité : il faut appréhender la complexité du monde à tous les niveaux pour pouvoir gérer l’interaction, la physique du contact. Pour l’instant, on est encore loin de l’avoir maîtrisée, même si des preuves de concept se déploient notamment dans les usines.” 

Pour le chercheur, ce n’est pas tant une rupture technologique qu’un continuum de progrès.

De gauche à droite et de haut en bas : Stéphane Canu (INSA Rouen & MESRI), Justin Carpentier (Willow - Inria), Laurent Duthoit (Groupe Renault), Jean-Louis Constanza (Wandercraft), Ludovic Valadier (Banque des Territoires)

Du côté industriel, Laurent Duthoit, chef du service innovation et standards du groupe Renault, confirme ce constat. Renault n’en est pas à son premier virage robotique : “Nous avons robotisé depuis les années 80 tout ce qui pouvait l’être de manière compétitive et rentable. Nous avons environ 10 000 robots dans l’entreprise, sur 65 types d’applications différentes.” Mais ces robots restent cantonnés à des environnements fermés. “Le robot est dans une cage, il ne perçoit pas son environnement et suit simplement des trajectoires. L’objectif, désormais, c’est de lui intégrer de la vision et de l’intelligence.”

Jean-Louis Constanza, cofondateur de Wandercraft qui a conclu cet été un partenariat stratégique avec le Groupe Renault, complète : “on pourra faire des robots capables de réaliser entre une et dix tâches dans un environnement contrôlé, stable et peu peuplé. C’est certainement l’avenir sous un à trois ans. Mais dans un milieu ouvert, le robot ne saura probablement pas comment bouger en sécurité.” La promesse de la généralisation semble lointaine. “Apprendre à un robot à déplacer une caisse ou visser une vis, cela prend du temps, et ce n’est qu’un seul cas d’usage. Mais on croit beaucoup aux petits incréments qui permettront de généraliser.”

Les spécialistes veulent d’autant plus y croire que cela pourrait aider le secteur industriel à diminuer la pénibilité de certains métiers. “Au montage, pour le moment, seules 20 % des opérations sont robotisées car elles sont complexes et nécessitent beaucoup d’opérateurs, illustre Laurent Duthoit. Nous cherchons d’abord à supprimer les tâches pénibles, celles où il faut garder les bras levés en permanence. Dès cette année, avec le robot Calvin, nous avons remplacé certaines opérations de mise en place des pneus sur la chaîne”.

Ludovic Valadier, directeur régional adjoint Île-de-France de la Banque des Territoires, replace, lui aussi, le débat dans une perspective économique et sociétale. “L’IA physique est déjà parmi nous, et il faut avoir confiance dans le fait que cela ne tuera pas l’emploi. Toutes les grandes révolutions technologiques n’ont pas conduit à du chômage de masse, mais à un déplacement des activités vers des tâches à plus forte valeur humaine.” 

Il y a également un enjeu de taille : celui de la souveraineté numérique. “La Chine représente environ 80 % du sourcing du matériel nécessaire pour les robots humanoïdes”, souligne ainsi Laurent Duthoit. “C’est une vraie complexité pour nous. Plus on est robotisé, plus on est compétitif, et plus on apporte de la valeur. On doit se mobiliser ensemble.” 

Pour la Banque des Territoires, la souveraineté numérique est un axe stratégique : “Nous investissons dans les infrastructures : foncier, bâti, réseaux, centres de calcul. En France, nous allons vers une distribution beaucoup plus territorialisée des datacenters et des services numériques”, indique Ludovic Valadier.

Justin Carpentier insiste quant à lui sur un autre investissement crucial pour permettre de rester dans la course : celui de la recherche scientifique et de l’accès aux compétences. “La simulation du monde physique est difficilement modélisable. On n’a pas vu arriver que le changement de paradigme ne viendrait pas des roboticiens, mais des chercheurs en IA, de l’apprentissage statistique et de la vision artificielle.” “Il y a un sous-investissement dans l’université et le milieu académique aujourd’hui. C’est en partie responsable d’un manque de formation des ingénieurs de demain. La thèse est une grande richesse et devrait être considérée à égalité avec les compétences d’ingénierie.”

Or, la question de la formation devient urgente. “Chez Renault, nous avons trois personnes dans le monde pour gérer nos 10 000 robots”, observe Duthoit. “Ces ingénieurs doivent désormais travailler avec des experts de l’IA. Or, il n’existe pas encore de vraie formation à l’IA dans la robotique. Il va falloir intégrer dans les écoles d’ingénieurs des cours sur la perception et créer un langage commun entre recherche et industrie.”

Enfin, l’enjeu énergétique et matériel s’invite dans le débat. “On ne pourra pas avoir un data center derrière chaque robot”, prévient Justin Carpentier. “Le défi, c’est de faire différemment, avec moins de données, de façon plus frugale.” 

De la recherche fondamentale à l’usine, du robot exosquelette au robot industriel, l’IA physique tisse peu à peu le lien entre intelligence et matière. Une transformation qui, à en croire les intervenants, se jouera donc autant sur le terrain des algorithmes que sur celui des coopérations entre chercheurs, industriels et institutions.

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