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Chine/AsiePandaily 

JD.com se lance dans l'IA incarnée : construction de la première usine de robots RoboBase à Guangzhou

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JD.com a posé la première pierre de son site "Robot Base" à Guangzhou, marquant l'entrée officielle du géant chinois du e-commerce dans l'IA incarnée (embodied AI). L'investissement, estimé à environ 1 milliard de RMB, doit être achevé en 2028 pour une pleine production visée en 2030, avec une valeur de production annuelle projetée à 1,75 milliard de RMB. Le site accueillera des acteurs de l'IA incarnée, de la robotique industrielle et de service, ainsi que des entreprises de la chaîne d'approvisionnement amont et aval. Le fondateur Richard Liu a annoncé un plan de plus de 80 sites RoboBase à travers le pays, tandis que la filiale JD Logistics prévoit d'acquérir 3 millions de robots, 1 million de véhicules autonomes et 100 000 drones sur cinq ans pour automatiser l'ensemble de sa chaîne logistique, de l'entreposage à la livraison du dernier kilomètre. Les partenaires du site de Guangzhou incluent Zhiyuan Robot, Leju Robot, Qingtong Vision et GAC Huilun Technology.

JD.com ne fabrique pas de robots lui-même mais se positionne comme orchestrateur de plateforme, un choix stratégique qui mérite d'être souligné plutôt que pris pour argent comptant. L'entreprise met en avant quatre leviers : l'intégration à son écosystème de distribution pour réduire les coûts et donner accès au marché, ses modèles open-source et centres de collecte de données à grande échelle, des terrains de test réels via ses magasins JD MALL, parcs logistiques et pharmacies, et enfin un accès au capital via ses fonds d'investissement et JD Finance. Ce modèle répond directement aux trois blocages classiques du secteur robotique identifiés par l'industrie : l'absence de scénarios de déploiement réels, l'absence de canaux de vente stables, et le manque de capital de développement soutenu. La déclaration selon laquelle Songyan Power aurait vendu plus de 500 robots en deux jours sur la plateforme JD reste toutefois un chiffre communiqué par JD lui-même, sans vérification indépendante, et JD vise 10 milliards de RMB de ventes de robots sur sa plateforme cette année, avec l'objectif de faire dépasser 1 milliard de RMB de ventes à une centaine de marques d'ici trois ans.

JD investit dans des startups de robotique incarnée depuis 2025, dont LimX Dynamics (locomotion humanoïde), Zhiyuan Robot (robots humanoïdes généralistes), Zhongqing Robot, Pasini et RoboScience. Le directeur des opérations de Zhiyuan Robot a confirmé que des robots de l'entreprise sont déjà déployés dans des stations de métro de Guangzhou, dans le cadre d'une coentreprise avec l'opérateur local. JD s'attaque aussi au service après-vente, un angle mort classique du secteur, en s'appuyant sur son réseau JD Service+ de plusieurs milliers de techniciens formés pour bâtir un maillage national de maintenance. Le 11 juillet, le gouvernement provincial du Guangdong a signé un accord stratégique global avec le groupe JD couvrant l'économie numérique, la logistique intelligente et la fabrication robotique, signe d'un soutien politique appuyé à ce modèle de plateforme au moment où le secteur robotique chinois cherche à transformer ses démonstrations technologiques en déploiements commerciaux réels.

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UEL'entrée d'Alibaba dans l'IA robotique intensifie la pression concurrentielle mondiale sur les fabricants et intégrateurs européens, mais aucun déploiement ni partenariat européen n'est annoncé à ce stade.

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Alibaba a publié mardi la suite Qwen-Robot, sa première famille de modèles d'IA incarnée, destinée à relier les grands modèles de langage à l'action robotique dans le monde physique. La suite comprend trois modèles : Qwen-RobotNav pour la navigation visuo-langagière, entraîné sur 15,6 millions d'échantillons en unifiant instruction following, navigation par cible et suivi d'objets ; Qwen-RobotManip pour la manipulation robotique via une architecture VLA (Visual Language Action) basée sur un backbone Qwen3.5-4B VL couplé à une tête de diffusion par flow matching, entraîné sur plus de 38 100 heures de données issues exclusivement de sources open source ; et Qwen-RobotWorld, un modèle de monde prédit des futurs physiquement cohérents pour la manipulation, la conduite et la navigation via une interface en langage naturel. La démonstration centrale met en scène un robot quadrupède Unitree Go2 sur hardware NVIDIA Jetson Thor, équipé d'une unique caméra basse résolution : sans cartographie préalable, il navigue dans un appartement inconnu en suivant des instructions verbales, avec une latence d'inférence de 196 millisecondes. Alibaba a également présenté Qwen-RobotClaw, un framework agent permettant aux modèles Qwen VLM d'appeler les outils Qwen-Robot pour gérer des tâches longues et la mémoire de contexte, et mis en open source Chat2Robot, une plateforme d'évaluation navigateur supportant Qwen-RobotManip sur 50 tâches via le dataset RoboTwin-Clean. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, deux points méritent attention. L'entraînement de Qwen-RobotManip exclusivement sur des données open source est un choix architectural significatif : il abaisse les barrières de reproduction et contourne le verrou des données propriétaires qui bloque nombre d'acteurs du secteur. La latence de 196 ms sur Jetson Thor illustre la viabilité de l'inférence embarquée pour la navigation, même si cette performance a été mesurée dans un environnement contrôlé et non en production industrielle. La robustesse à grande échelle reste à démontrer : les vidéos présentées constituent une preuve de concept, pas un déploiement validé. L'architecture Qwen-RobotClaw adresserait un problème concret si elle tient ses promesses en production : la gestion de tâches multi-étapes sans reprogrammation manuelle, qui reste le verrou central de l'adoption robotique en environnements non structurés. Alibaba entre tardivement dans l'espace des modèles de fondation robotiques face à des acteurs déjà positionnés : Physical Intelligence (pi0, levée de 400 M$ en 2024), Figure AI (Figure 03, partenariat BMW), Google DeepMind et NVIDIA avec GR00T N2. En Chine, Unitree (fournisseur du Go2 de la démo), Zhiyuan Robot et Agibot développent leurs propres stacks logicielles embarquées. En Europe, Enchanted Tools et Pollen Robotics avancent sur des plateformes collaboratives, mais sans modèle VLA de cette envergure à ce stade. Les prochaines étapes annoncées incluent l'extension de Chat2Robot à de nouvelles plateformes et tâches robotiques, ainsi qu'une intégration commerciale potentielle via Alibaba Cloud.

UEL'entrée d'Alibaba avec une suite VLA entraînée sur données open source creuse l'écart technologique avec les acteurs européens (Enchanted Tools, Pollen Robotics) qui ne disposent pas encore de modèles de fondation robotiques comparables, même si la stack open source pourrait leur servir de base de développement.

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UELa Chine prend une avance normative structurelle sur l'Europe en matière de traçabilité réglementaire des robots humanoïdes, créant un risque de leadership sur les standards internationaux avant que l'UE ne dispose d'un cadre équivalent.

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Ekans robotisés humanoïdes quittent le laboratoire pour entrer en production réelle, comme l'a rapporté China Central Television. Dans un atelier de fabrication de tablettes à Nanchang, huit robots humanoïdes ont été déployés comme inspecteurs qualité, chacun effectuant des cycles d'inspection en environ 20 secondes avec une précision de deux millimètres. Le directeur d'usine Zhang Long a souligné que si l'efficacité reste inférieure à celle des bras robotiques traditionnels et des ouvriers humains, l'avantage en flexibilité est net : contrairement aux bras fixes qui nécessitent des semaines de reconfiguration à chaque nouveau produit, les robots humanoïdes peuvent être réaffectés à d'autres postes en quelques heures. Le déploiement n'a pas été sans accroc, les robots déclenchaient accidentellement les boutons d'allumage des tablettes, provoquant des échecs d'inspection, jusqu'à ce que le chef de projet Yang Shukai développe des pinces ajustables permettant un réglage de cinq millimètres selon le modèle. Le robot n°3 a connu jusqu'à 31 blocages en une seule journée, nécessitant un réentraînement dédié. Depuis mars, les deux premiers robots totalisent 3 000 heures de fonctionnement stable et approchent d'un déploiement permanent ; l'usine prévoit 50 unités d'ici la fin de l'année, avec une adoption massive envisagée vers 2028. À Shenzhen, trois robots humanoïdes travaillent de nuit depuis six mois dans un centre logistique pour trier les colis destinés à la livraison le jour même. Ces déploiements illustrent un basculement significatif pour le secteur : le passage de la démonstration scénique au poste de travail réel, avec des métriques opérationnelles vérifiables plutôt que des vidéos soigneusement sélectionnées. Le cas du centre logistique de Shenzhen est particulièrement parlant sur l'écart entre promesse et réalité initiale : les robots ne triaient au départ que 100 colis par heure contre 500 à 600 pour un ouvrier humain, avec un taux d'erreur élevé et une incapacité à manipuler les gros colis. L'équipe a identifié la cause racine, un manque de données d'entraînement, et déployé deux correctifs : des collecteurs de données dédiés enregistrant diverses actions de saisie et de retournement de colis, et une refonte des postes de tri avec des surfaces inclinées réduisant les mouvements de rotation et de flexion des robots. Résultat après six mois d'apprentissage intensif : l'efficacité de tri est passée de 100 à 900 colis par heure, soit 85% de la performance humaine. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, ces chiffres suggèrent que l'écart sim-to-real et le problème des données d'entraînement en conditions réelles, souvent pointés comme obstacles majeurs à la commercialisation des VLA (vision-language-action), peuvent être résolus par itération sur site plutôt que par une percée algorithmique unique. Ce mouvement s'inscrit dans une compétition mondiale intense où la Chine pousse fortement le déploiement industriel de robots humanoïdes, aux côtés d'acteurs comme Figure AI (Figure 03), Tesla (Optimus Gen 3) ou Physical Intelligence (Pi-0) aux États-Unis, et NVIDIA avec sa plateforme GR00T N2 fournissant des briques logicielles à plusieurs fabricants. Plus de dix centres logistiques chinois testent actuellement des robots humanoïdes en formation sur le terrain, affinant leurs compétences en conditions réelles plutôt qu'en environnement contrôlé. Aucun acteur français ou européen (Wandercraft, Exotec, Pollen Robotics, Enchanted Tools) n'est mentionné dans ces déploiements chinois, signe que la course à l'industrialisation du robot humanoïde reste pour l'instant dominée par les écosystèmes chinois et américain. Les prochaines étapes annoncées, passage à 50 unités chez le fabricant de tablettes d'ici fin 2026 et généralisation attendue vers 2028, donneront une indication concrète de la vitesse réelle de cette transition, entre promesse marketing et adoption industrielle durable.

UEAucun acteur français ou européen n'est mentionné dans ces déploiements industriels, ce qui souligne le risque de retard concurrentiel pour l'écosystème robotique européen face à l'avance prise par la Chine et les États-Unis dans l'industrialisation des robots humanoïdes.

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