Selon Neura, la startup allemande née à Metzingen fait tourner aujourd’hui à Munich un « robogym » où jusqu’à 100 robots humanoïdes s’exercent à manipuler des pièces automobiles, des cartons et des objets fragiles. L’entreprise dit aussi avoir levé jusqu’à 1,4 milliard auprès d’investisseurs parmi lesquels figurent Nvidia et Amazon, sur la base d’une valorisation estimée autour de 7 milliards. Son objectif est d’ouvrir cinq centres de ce type dans le monde d’ici la fin de l’année prochaine. Neura a déjà un site à Hangzhou, en Chine.
Le point de blocage, pour les humanoïdes, n’est pas d’abord mécanique. Il tient aux données. Ces machines manquent de données tirées du monde physique. Les grands modèles de langage ont pu avaler des masses de textes et d’images déjà disponibles en ligne. Les robots, eux, doivent apprendre à composer avec des objets, des surfaces, des outils et des environnements bien réels.
Du coup, les fabricants doivent produire ces données eux-mêmes. Dans le centre de Neura, les robots répètent donc une série de tâches, saisir une pièce, empiler des boîtes, manipuler un objet délicat, souvent avec l’appui d’opérateurs humains qui interviennent à distance.
Chaque essai, chaque succès, chaque erreur vient ensuite nourrir leurs systèmes de commande et d’apprentissage. C’est ce qui explique l’apparition de véritables « usines à données » pour robots. Neura affirme qu’on trouve déjà des installations comparables en Chine, aux Émirats arabes unis et en Italie. À Pékin, un centre mobiliserait, toujours d’après l’entreprise, près de 200 instructeurs humains pour entraîner une centaine de robots et produire des millions d’enregistrements par an.
Sur ce terrain, la Chine a pour l’instant une vraie longueur d’avance. D’après Interact Analysis, le pays compte plus de 90 centres de collecte de données pour humanoïdes, contre une dizaine environ en Europe.
Et cet écart pèse lourd. Dans ce secteur, avoir plus de sites d’entraînement peut vouloir dire des robots déployés plus vite, et mieux préparés à des situations variées. Les différences de réglementation peuvent aussi compter pour la suite. En Occident, les règles sont souvent plus strictes sur la sécurité, la responsabilité ou la protection de la vie privée.
L’idée, pour les humanoïdes, est de sortir du simple rôle de machine spécialisée. Les robots industriels classiques sont programmés pour une tâche fixe. Les humanoïdes visent autre chose, des usages plus polyvalents, plus proches de ceux d’un employé humain.
Les premiers tests se multiplient déjà. Selon Neura, BMW essaie des robots sur ses chaînes d’assemblage, pendant que Japan Airlines expérimente des robots manutentionnaires pour les bagages à l’aéroport de Haneda. En parallèle, la concurrence monte avec Boston Dynamics, Figure AI et Agility Robotics. Certaines projections parlent, toujours selon Neura, d’un marché à mille milliards d’ici 2050, porté par la baisse du coût du matériel, les progrès logiciels et les pénuries de main-d’œuvre.
C’est évidemment une excellente nouvelle pour le secteur. Mais il faut garder quelques réserves en tête: l’impact sur l’emploi, la sécurité au travail, la responsabilité en cas d’incident, la protection des données captées sur le terrain et le partage des gains économiques restent des sujets sensibles. Pour l’instant, les humanoïdes n’envahissent ni les entrepôts, ni les usines, ni les aéroports. Ils passent d’abord par la salle d’entraînement.
Author: Jesús Pina
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"de-DE": "Jesús Pina verfolgt, was künstliche Intelligenz an der Software wirklich verändert, die wir täglich benutzen — und trennt dabei, was schon funktioniert, von dem, was bisher nur eine Ankündigung ist. Ihn interessiert die praktische Wirkung: welches Werkzeug echte Zeit spart, welches auf halbem Weg stehen bleibt und welches man sich vor der Installation zweimal ansehen sollte. Er arbeitet täglich mit KI-Modellen mitten im redaktionellen Prozess von Softonic und kennt deren Grenzen deshalb recht genau.",
"en-US": "Jesús Pina follows what artificial intelligence is actually changing in the software people use every day, telling apart what already works from what is still only an announcement. What interests him is the practical effect: which tool saves real time, which one stops halfway and which one deserves a second look before you install it. He works daily with AI models inside Softonic's own editorial process, so he knows their limits fairly well.",
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