Les robots humanoïdes savent déjà danser, faire du kick-boxing et attirer les foules.
Le PDG de Unitree, Wang Xingxing, estime que le secteur approche de son « moment ChatGPT », celui où les robots pourront entrer dans un logement inconnu, recevoir une simple commande vocale ou textuelle et réussir la plupart des tâches.
Lors de la World Robot Conference à Pékin, Wang a chiffré cette étape : environ 80 % de réussite dans l’exécution des tâches au sein d’environnements inconnus. Atteindre ce niveau pourrait faire sortir les robots humanoïdes des laboratoires de recherche et des démonstrations soigneusement préparées pour les amener vers un usage domestique et industriel plus large, même si Wang a averti que les logiciels nécessaires pourraient encore se faire attendre plusieurs années.
Pour l’instant, le matériel est en avance sur les logiciels, et c’est cet écart qui freine les robots humanoïdes.
Ce que Wang entend par « moment ChatGPT »
« Nous avançons vers un “moment ChatGPT” de l’intelligence incarnée », a déclaré Wang lors de la conférence, selon Reuters. Il a expliqué que le secteur se dirigeait vers un stade où les robots pourraient entrer dans des environnements inconnus et accomplir la plupart des tâches à partir de simples instructions vocales ou textuelles.
Wang a indiqué que Unitree espérait qu’un robot puisse un jour entrer dans un logement qu’il n’aurait jamais vu auparavant. The Next Web a rapporté qu’il avait précédemment décrit l’objectif comme la réalisation de 80 % des tâches dans 80 % des environnements inconnus, sans entraînement spécifique à la scène.
Wang He, fondateur de la start-up chinoise de robotique Galbot, a proposé une référence similaire. Il estime que le secteur atteindra son « moment ChatGPT » vers 2028, lorsque les robots pourront effectuer environ 70 % à 80 % des tâches quotidiennes sans entraînement spécialisé.
Les logiciels restent le principal obstacle
Wang s’est montré plus prudent quant au moment où cette avancée pourrait se produire. Il a déclaré qu’un bond en avant majeur dans les logiciels robotiques pourrait survenir d’ici deux à trois ans dans le scénario le plus optimiste, ou prendre au plus cinq à dix ans.
Unitree consacre son investissement le plus important en capitaux et en effectifs aux modèles du monde, des systèmes conçus pour aider les robots à comprendre les environnements physiques et à s’y déplacer. Wang a également reconnu que l’entreprise était « à la traîne » dans les applications concrètes des modèles d’IA physique.
Les humanoïdes actuels ne sont pas suffisamment performants pour un déploiement à grande échelle, a-t-il déclaré, désignant les modèles d’IA responsables de la prise de décision et des interactions des robots comme le principal obstacle du secteur.
The Next Web a souligné le même écart entre le développement rapide du matériel et l’autonomie pratique. Les universités et les instituts de recherche constituent encore une grande partie de la clientèle de Unitree, tandis que les robots domestiques décrits par Wang restent un objectif plutôt qu’un produit largement disponible.
L’échelle de la Chine fait monter les enjeux
La Chine a expédié plus de 40 000 robots humanoïdes au premier semestre 2026 et représentait 97 % des expéditions mondiales, selon l’organisme chinois du secteur cité par CNA.
Les humanoïdes apparaissent progressivement dans les usines et les entrepôts logistiques, même s’ils restent moins efficaces que les travailleurs humains dans la plupart des applications.
L’entrée en Bourse de Unitree a également montré l’attention que les investisseurs portent déjà au secteur. Son cours a presque sextuplé à Shanghai avant de chuter de 11 % le lendemain.
Le test le plus important se déroulera en dehors des scènes de conférence et des démonstrations contrôlées. Si les robots peuvent transposer de manière fiable ce qu’ils ont appris dans des logements et lieux de travail inconnus, la comparaison de Wang avec le « moment ChatGPT » pourrait commencer à tenir la route. Pour l’instant, son propre calendrier montre clairement que cette avancée reste un objectif, pas encore une réalité.
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