L’IA physique : le prochain marché que surveille déjà Wall Street

NexCOBOT évoque les obstacles du marché de l'IA physique et son accélération

NexCOBOT, fournisseur taïwanais de contrôleurs pour la robotique basé à New Taipei City, a présenté sa gamme de contrôleurs de mouvement lors du Robotics Summit & Expo. Sa directrice générale, Jenny Shern, a détaillé l'évolution du marché de l'IA physique dans un entretien avec The Robot Report. Elle cite trois rachats survenus cette année : Mobileye a acquis Mentee Robotics pour 900 millions de dollars en janvier, Amazon a racheté Fauna Robotics en mars, et Meta a absorbé Assured Robot Intelligence en mai. Depuis 2025, NexCOBOT reçoit un afflux de demandes de la part de fabricants de robots à pattes, quadrupèdes et humanoïdes, ainsi que de manipulateurs mobiles, cherchant des contrôleurs adaptés à ces nouvelles architectures. L'entreprise, issue en 2018 d'une scission de l'unité IoT Automation Solutions du groupe NEXCOM, fournit des contrôleurs de mouvement, des contrôleurs de sécurité fonctionnelle, des composants périphériques et des services de conseil en vérification de conception. Shern indique que NexCOBOT reste dans une position financière stable, sans divulguer de chiffres précis, et concentre ses efforts sur le passage à la production de masse pour honorer un carnet de commandes mondial important. Ces rachats par les géants technologiques illustrent une stratégie claire : acheter l'expertise en apprentissage robotique, perception et contrôle autonome plutôt que la développer en interne, pour accélérer l'accès à ce que Shern qualifie de prochaine phase des systèmes intelligents. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, ce mouvement de consolidation coïncide avec un resserrement du capital-risque en amorçage : si les levées géantes se multiplient, le financement des jeunes pousses en phase précoce a reculé aux Etats-Unis, ce qui impose une pression accrue pour démontrer rapidement un modèle économique viable. Shern anticipe davantage de collaborations entre startups, industriels et grandes entreprises technologiques pour compenser ce resserrement. Elle introduit aussi la notion de robots natifs IA, conçus dès l'origine pour percevoir, décider et s'adapter à leur environnement plutôt que suivre des instructions figées, à la différence des robots industriels traditionnels. Si les progrès en perception, planification de mouvement et interaction homme-robot sont rapides, elle souligne que la fiabilité et la sécurité restent les conditions déterminantes avant une adoption industrielle à grande échelle, l'intégration se faisant par étapes plutôt que par bascule immédiate. Ce positionnement s'inscrit dans l'histoire de NexCOBOT, née en 2018 d'une séparation de l'activité IoT Automation Solutions de NEXCOM Group, et construite comme fournisseur neutre de contrôleurs aussi bien pour la robotique traditionnelle que pour les nouvelles générations de machines à pattes ou mobiles. Sans citer de partenariat ni de pilote nommé, Shern situe son entreprise en position d'infrastructure plutôt qu'en concurrente directe des fabricants de robots humanoïdes eux-mêmes rachetés par Mobileye, Amazon ou Meta, un marché qui reste ici dominé par des acteurs nord-américains sans mention d'acteur français ou européen. La suite annoncée par NexCOBOT relève de l'exécution plutôt que du produit nouveau : honorer un carnet de commandes mondial déjà constitué et basculer vers la production de masse de ses contrôleurs de sécurité fonctionnelle ouverts, signe que, selon elle, la demande dépasse déjà la phase de prototypage chez les intégrateurs de robotique de nouvelle génération.

Comment de meilleures pinces peuvent libérer le potentiel de l'IA physique

OnRobot, fabricant danois d'outillage pour bras robotiques et cobots, publie une analyse sur le rôle des préhenseurs dans le développement de la "physical AI", cette approche où des modèles d'IA entraînés sur de vastes jeux de données permettent aux robots de percevoir, d'agir et de s'adapter avec moins d'ingénierie spécifique à chaque tâche. Le texte identifie trois exigences critiques pour l'outillage en bout de bras, ou end-of-arm tooling (EOAT) : la capacité à absorber la variabilité réelle des pièces en taille, forme, matériau et positionnement, une couche d'exécution fiable capable de confirmer par retour de force qu'une prise a bien été réalisée, et l'importance de données riches en contact, force, friction, glissement, déformation, que la simulation et la vision seules ne peuvent reproduire. En exemple, OnRobot cite son propre préhenseur RG2-FT, déjà à son catalogue, qui combine une pince avec des capteurs de force/couple et de proximité intégrés au bout des doigts, utilisé pour la manipulation délicate, les transferts de pièces, l'insertion et l'alignement en conditions incertaines. L'argument central est que l'intelligence d'un modèle ne vaut que ce que vaut le matériel qui l'exécute : un système peut inférer qu'un objet doit être saisi, mais c'est le préhenseur physique qui doit établir le contact, appliquer la bonne force et détecter un échec de prise, à chaque cycle. Venant d'un fabricant de grippers, cette prise de position vise à recentrer un débat souvent focalisé sur les modèles fondation et les architectures VLA, à l'image de Pi-0, GR00T N2 ou Helix, vers une couche d'exécution mécanique trop souvent négligée. Elle pointe un angle mort réel du secteur : simulation et vision, sur lesquelles repose l'essentiel de l'entraînement actuel des politiques robotiques, ne capturent pas la dynamique de contact, ce qui explique une partie de l'écart persistant entre démonstrations en laboratoire et fiabilité en production. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, le message revient à dire que le choix du gripper et de ses capteurs pèse autant que celui du modèle embarqué. OnRobot évolue sur le marché des cobots aux côtés d'acteurs comme Schunk, Robotiq ou Zimmer Group, et ce texte s'inscrit dans une opération de communication autour du salon nord-américain RoboBusiness 2026. Contrairement aux annonces de déploiement de robots humanoïdes complets telles que Figure 03 ou Optimus Gen 3 de Tesla, il ne s'agit ici ni d'un nouveau produit ni d'une date de lancement, mais d'un contenu de positionnement destiné à faire valoir l'expertise historique d'OnRobot en préhension face à des startups de physical AI davantage centrées sur le logiciel. Aucun acteur français ou européen, tel Wandercraft, Exotec, Pollen Robotics ou Enchanted Tools, n'est mentionné dans cet article.

L'IA physique est la véritable révolution de l'industrie manufacturière

Pour Steve Ricketts, vice-président du développement commercial chez Fictiv, 2026 marque le basculement de l'IA conversationnelle vers ce qu'il nomme l'"IA physique" : la convergence entre réseaux de neurones et systèmes mécaniques embarqués. Sur le terrain, cette transition se manifeste dans trois segments concrets : les robots mobiles autonomes (AMR) capables d'interagir avec les rayonnages en bout de ligne, les cobots équipés de perception haptique pour l'assemblage électronique aux côtés d'opérateurs humains, et les bras robotisés dotés de vision IA pour le contrôle qualité, capables selon Fictiv de détecter des microfissures dans des aubes de turbines invisibles à l'oeil nu. L'article ne fournit pas de chiffres de déploiement précis et s'appuie sur des cas génériques. Sur le plan industriel, MISUMI, distributeur japonais de composants coté en bourse, a acquis Fictiv, marketplace de fabrication à la demande (CNC, injection, impression 3D). La combinaison des deux a permis à un client entreprise non nommé de rapatrier sa production aux États-Unis, en consolidant flux matière et production multi-régions pour accélérer le ramp-up. Ce qui distingue cette vague des précédentes est le raccourcissement de la boucle de développement via les pipelines "sim-to-real" : des agents IA s'entraînent dans des jumeaux numériques photoréalistes, exécutant des millions d'itérations en quelques heures avant tout déploiement physique. Cette approche permet de traiter des tâches à haute variabilité, comme le tri de ferraille non structurée ou la navigation en couloir hospitalier, jusqu'ici impossibles à automatiser de façon fiable. Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, le signal opérationnel est double : le rôle du développeur bascule de "programmeur" à "entraîneur", et le critère de sélection des plateformes se déplace vers la capacité à absorber des feedbacks terrain en production réelle. Le vrai goulot d'étranglement identifié pour 2026 n'est plus algorithmique mais physique : la "scaling wall", soit la capacité à fabriquer des milliers d'unités de hardware en qualité constante dans une supply chain mondiale sous tension. Il faut noter que cet article est signé par le VP de Fictiv lui-même, lui conférant une tonalité promotionnelle assumée plutôt qu'analytique indépendante. Dans le paysage concurrentiel, Amazon déploie déjà des humanoïdes Digit d'Agility Robotics dans ses entrepôts, tandis que Boston Dynamics, Figure et 1X intensifient leurs pipelines commerciaux. Du côté européen, des acteurs comme Enchanted Tools ou Wandercraft avancent sur des niches spécifiques (robotique hospitalière, exosquelettes), mais restent absents de cette analyse orientée marché nord-américain. Le prochain jalon annoncé est la conférence Robotics Summit & Expo de Boston, en mai 2026, où Ricketts interviendra sur le thème "Emergent Robotics : AI at the Edge of Hardware Innovation".

L'avenir de l'IA physique n'est pas humanoïde : il est spécialisé et rentable

Hailo, fabricant israélien de processeurs IA dédiés au traitement embarqué (edge computing), publie une analyse positionnant l'IA physique comme la prochaine rupture technologique après les phases perception, génératif et agentique. La thèse centrale: les systèmes robotiques autonomes ne peuvent pas dépendre du cloud pour leur boucle de contrôle en temps réel. L'argument est illustré par un cas concret et délibérément banal: un robot d'entretien qui rencontre une chaussette sur le sol. Les systèmes actuels à base de règles prédéfinies la heurtent et se bloquent, nécessitant une intervention humaine. Les architectures alimentées par vision IA l'évitent. Mais la vraie autonomie, selon Hailo, consiste à identifier l'objet, le ramasser et le déposer à sa place, soit une boucle complète perception-raisonnement-action exécutée localement, sans appel réseau. L'article ne fournit pas de métriques de performance ni de benchmarks chiffrés: c'est un positionnement stratégique, pas une publication technique. L'argument pour l'edge est structurellement solide, même si sa source est directement intéressée. La latence introduite par un aller-retour cloud dans une boucle de contrôle robotique représente un risque opérationnel réel: une coupure réseau ou un pic de latence imprévisible dans un contexte de manipulation physique peut provoquer des accidents ou des arrêts de ligne. Le modèle hybride proposé, entraînement dans le cloud, inférence à la périphérie, correspond à ce que déploient déjà des acteurs comme Boston Dynamics (Spot avec traitement embarqué) ou les AMR d'Exotec en logistique. Pour un COO industriel ou un intégrateur, cela se traduit concrètement: les architectures sans dépendance réseau sont une exigence de sécurité fonctionnelle, pas seulement un choix de performance. L'article contredit implicitement la narrative selon laquelle le cloud suffit pour les robots opérationnels, et rejoint les conclusions de plusieurs déploiements terrain où la connectivité intermittente reste le premier point de défaillance. Hailo, fondé en 2017 à Tel Aviv et introduit en bourse en 2024, commercialise les puces Hailo-8 et Hailo-15 destinées à l'inférence embarquée sur caméras, robots et véhicules. Ses concurrents directs sur ce segment sont NVIDIA avec la gamme Jetson Orin, Qualcomm avec ses plateformes Robotics RB-series, et Intel avec les Myriad X. L'article est publié à l'approche du Robotics Summit and Expo de Boston, prévu début juin 2026, où Hailo sera probablement présent. Sur la question humanoïde, le texte est interrompu avant de développer son argument, mais l'amorce est claire: la course au robot polyvalent anthropomorphe (Figure, 1X, Agility Robotics, Unitree) est freinée non par l'IA, mais par les contraintes mécaniques, énergétiques et de coût du hardware. Un signal que les prochains déploiements industriels à grande échelle passeront probablement par des robots à tâche unique, moins coûteux et plus fiables, plutôt que par des humanoïdes généraux.

💬 La chaussette sur le sol, c'est le meilleur exemple que j'ai lu depuis longtemps pour expliquer pourquoi l'edge est non-négociable. Que Hailo ait un intérêt commercial dans l'affaire, peu importe: une boucle perception-action qui dépend du cloud, c'est un point de défaillance que personne ne veut en prod. Et les humanoïdes polyvalents, c'est bien pour les keynotes, les robots à tâche unique qui tournent vraiment, c'est là que les déploiements industriels se passent aujourd'hui.