HumanoïdesInteresting Engineering 5 août 2026

Mitsubishi va produire 1 000 robots humanoïdes par mois sur une ligne de moteurs inutilisée

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Mitsubishi Motors va produire en série des robots humanoïdes dans son usine de Kyoto, en partenariat avec la startup tokyoïte Highlanders Inc. La production doit démarrer début 2027, sur une ligne de fabrication de moteurs thermiques actuellement à l'arrêt, reconvertie pour l'assemblage de robots, avec un objectif affiché de 1 000 unités par mois. Le robot, baptisé HL Human et dévoilé par Highlanders en 2025, dispose d'un corps à 19 degrés de liberté (DOF) et d'actionneurs électriques à haut rendement, conçu pour exécuter des tâches industrielles via perception, planification de mouvement et interaction en langage naturel pilotées par IA ; de futures versions doivent recevoir des mains à cinq doigts capables de saisir jusqu'à 3 kg. Dans un premier temps, les robots seront déployés sur les propres lignes moteur de Mitsubishi pour générer des données avant toute commercialisation. Mitsubishi a déjà investi au capital de Highlanders, spin-off de l'Université de Tokyo fondée en 2023, et prévoit d'autres investissements.

Cette annonce illustre un mouvement de fond : des constructeurs automobiles, confrontés à des pénuries de main-d'œuvre et déjà rompus aux chaînes de production standardisées, deviennent fabricants de robots humanoïdes plutôt que simples clients. En réutilisant une ligne moteur existante plutôt qu'en bâtissant une usine dédiée, Mitsubishi mise sur son savoir-faire de contrôle qualité automobile pour apporter une fiabilité "grade automobile" à une catégorie de produits restée largement expérimentale ailleurs dans le secteur. Le chiffre de 1 000 unités mensuelles, s'il est atteint, dépasserait les cadences généralement annoncées par les concurrents occidentaux et chinois, encore de l'ordre de quelques centaines d'exemplaires par an en présérie. Il faut toutefois garder à l'esprit qu'à ce stade, il s'agit d'un plan industriel et d'un partenariat capitalistique avec un démarrage prévu pour 2027, pas d'un déploiement chez des clients tiers ni de robots livrés : la distinction entre annonce et production réelle reste de mise.

Highlanders s'inscrit dans une vague de spin-offs universitaires japonaises misant sur l'IA physique, avec l'ambition de couvrir manufacture, logistique, inspection d'infrastructures et réponse aux catastrophes, des secteurs où le vieillissement démographique du Japon aggrave la pénurie de main-d'œuvre. La startup développe aussi un framework d'IA physique et un logiciel de simulation destinés à accélérer l'entraînement et le déploiement de ses robots. Le partenariat la place face à des acteurs mieux capitalisés et plus avancés en déploiement réel, comme Figure AI, Tesla avec Optimus, Agility Robotics ou 1X, ainsi que d'autres initiatives asiatiques telles que Hyundai via Boston Dynamics. Takao Kato, PDG de Mitsubishi Motors, présente ce partenariat comme un levier de croissance, tandis que Hiroya Masuoka, PDG de Highlanders, y voit une étape vers la production de masse de robots humanoïdes conçus au Japon, avant une commercialisation élargie à d'autres industriels.

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Figure Boston Dynamics Agility Robotics — Digit IA physique & VLA

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Tesla proche de produire 1 000 humanoïdes Optimus par semaine, mais les robots peinent sur certaines tâches

Tesla affirme avoir multiplié par dix sa cadence de production du robot humanoïde Optimus par rapport au deuxième trimestre 2026, et vise environ 1 000 unités par semaine d'ici la fin de l'année si la tendance se maintient. L'entreprise reconnaît toutefois que la production physique n'est plus le principal obstacle : ce sont les capacités cognitives d'Optimus qui limitent son utilité réelle. Le robot exécute correctement les tâches pour lesquelles il a été spécifiquement entraîné, mais se montre imprévisible face à des situations inédites, et l'apprentissage d'une tâche même simple peut prendre plusieurs jours. Tesla a constitué une bibliothèque de comportements élémentaires (saisir, soulever, marcher, poser, manipuler) destinée à être combinée par son "cerveau IA" en actions nouvelles, en s'appuyant sur plus de 500 000 heures de données d'entraînement, collectées notamment via des combinaisons de capture de mouvement et des opérateurs humains équipés de caméras. Côté matériel, la main d'Optimus, composée de plus de 100 pièces distinctes, reste un point faible : son assemblage est long et coûteux, et les capteurs tactiles manquent de durabilité. Tesla travaille sur un gant de capteurs remplaçable pour éviter de changer la main entière à chaque panne. Ce constat inverse le narratif dominant sur les humanoïdes industriels : la difficulté n'est plus de fabriquer des robots en série, mais de les rendre réellement autonomes et fiables sur la durée. Pour les intégrateurs et décideurs B2B, le signal est clair : un robot capable d'exécuter une tâche une fois n'a pas de valeur commerciale s'il ne peut pas la répéter des milliers, voire des millions de fois sans panne ni supervision. Cet aveu de Tesla, qui a longtemps mis en avant ses démonstrations d'Optimus en environnement contrôlé, confirme les doutes exprimés par une partie du secteur sur l'écart entre les vidéos promotionnelles et la réalité opérationnelle des modèles VLA (vision-language-action) déployés en usine. Il rappelle aussi que la généralisation, soit la capacité d'un robot à transposer un comportement appris à des variations mineures de son environnement, reste un problème non résolu à l'échelle industrielle, malgré les investissements massifs dans les données d'entraînement. Optimus a été présenté par Elon Musk comme un projet appelé à devenir, à terme, le principal moteur de valorisation de Tesla, davantage que ses véhicules électriques. L'entreprise a progressivement ajusté ses ambitions de calendrier au fil des versions successives du robot, tout en accélérant la montée en cadence de son usine. Elle évolue dans un secteur où la concurrence s'intensifie, entre acteurs américains spécialisés comme Figure AI ou Agility Robotics, groupes chinois tels qu'Unitree, et fournisseurs de modèles fondation pour la robotique comme NVIDIA ou Physical Intelligence, tous engagés dans la même course pour prouver qu'un robot humanoïde peut exécuter des tâches variées sans reprogrammation dédiée. La prochaine étape pour Tesla consistera à démontrer que sa bibliothèque de comportements et ses gants de capteurs remplaçables réduisent concrètement le temps d'apprentissage de nouvelles tâches et améliorent la fiabilité mécanique, avant d'envisager un déploiement à grande échelle chez des clients industriels.

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Xpeng active une ligne de production pour son robot humanoïde

Xpeng a mis en route une ligne de production automatisée dédiée a son robot humanoïde, avec ce que le constructeur chinois présente comme le premier robot humanoïde généraliste "de haut niveau" a avoir été assemble puis a être sorti de la chaine en marchant de manière autonome. Cette ligne, conçue pour la production de masse, affiche un taux d'automatisation supérieur a 80% sur ses processus clés. Xpeng vise le début de la production en volume d'ici fin 2026, avec des premières livraisons en Chine et sur les marches internationaux prévues en 2027. L'information, rapportée par le media chinois Yicai, ne précise ni le nom du modèle ni les spécifications techniques (charge utile, degrés de liberté, temps de cycle) du robot concerne. L'annonce marque une étape dans la transition d'Xpeng, jusqu'ici surtout connu comme constructeur de véhicules électriques et pour ses projets d'aéronefs urbains, vers la robotique humanoïde industrielle. Elle intervient alors que plusieurs acteurs chinois (Unitree, UBTech, Xiaomi) et américains (Tesla avec Optimus, Figure) se disputent le passage de la démonstration a la production de série, un cap que peu ont réellement franchi. La séquence "assemblage puis marche autonome hors de la chaine" reste une mise en scene contrôlée, typique des communiques du secteur, et le chiffre de 80% d'automatisation, donne sans détail sur son périmètre exact, doit être lu comme un indicateur industriel plutôt qu'une preuve de maturité du robot lui même. Il s'agit d'une mise en service de ligne, pas encore d'un déploiement commercial réel. Cette annonce s'inscrit dans la stratégie de diversification des grands groupes automobiles chinois vers la robotique, a l'image de BYD ou Xiaomi, portée par des chaines d'approvisionnement de composants déjà maîtrisées pour les véhicules électriques. Xpeng avait dévoile ses ambitions humanoïdes lors de précédents événements produits, dans un marche chinois déjà très compétitif sur ce segment. Les prochaines étapes annoncées restent la montée en volume fin 2026, puis l'ouverture des livraisons en Chine avant une extension aux marches internationaux en 2027.

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La NASA prépare des robots humanoïdes à des missions dangereuses sur la Lune et sur Mars

La NASA structure une approche de la robotique humanoïde pour l'exploration lunaire et martienne autour de la Dexterous Robotics Team du Johnson Space Center, à Houston. Cette équipe de 16 personnes, dirigée par Shaun Azimi, s'appuie sur l'héritage de Robonaut 2, resté sept ans à bord de la Station spatiale internationale, et de Valkyrie, premier humanoïde bipède de l'agence. Son banc d'essai principal est iMETRO (Integrated Mobile Evaluation Testbed for Robotics Operations), qui réunit des maquettes d'habitats, des outils de simulation et un « rock yard » extérieur, ouvert aux ingénieurs de la NASA comme aux partenaires privés. Deux essais sont cités. Le logiciel de PickNik Inc. a permis à un bras robotique de repérer l'écoutille d'un vaisseau, de tourner le loquet, d'ouvrir la lourde porte et d'y transférer du fret. Un stagiaire de la NASA a pour sa part écrit le code permettant à un bras commercial d'inspecter et d'entretenir un congélateur de stockage à froid de type station spatiale. L'article ne donne aucun chiffre de performance (taux de réussite, temps d'exécution, nombre d'essais), ni de calendrier de déploiement. L'enjeu est moins l'humanoïde en lui-même que l'autonomie qui le pilote. Avec un délai radio de quelques secondes vers la Lune et de plus de 20 minutes vers Mars, la téléopération directe est inopérante. Le modèle testé à iMETRO est donc semi-autonome : astronautes ou contrôle au sol donnent des ordres de haut niveau, et le robot gère seul la coordination œil-main. C'est la même logique que celle des modèles vision-langage-action (VLA) développés pour l'industrie terrestre, mais dans un cadre où l'erreur ne se rattrape pas. Le discours de la NASA est aussi à lire pour ce qu'il est : les démonstrations décrites sont des tâches isolées en environnement de test contrôlé, loin d'une qualification pour le vol. Elles montrent toutefois un effet de retour sur la conception : des poignées plus grandes ou un éclairage plus fort, utiles aux robots comme aux astronautes. Pour les concepteurs d'habitats et les intégrateurs, cela annonce des exigences de « robot-compatibilité » dans les cahiers des charges. Ce programme s'inscrit dans une lignée de plus de dix ans de robotique dextre à la NASA, de Robonaut 2 à Valkyrie, désormais prolongée par des collaborations avec le secteur privé, qui fournit logiciels et bras du commerce. L'objectif immédiat est le premier avant-poste lunaire, la « Moon Base », puis de futures missions habitées vers Mars. Le texte ne cite ni calendrier ni partenaire industriel d'humanoïdes, et ne situe pas ces travaux face aux acteurs commerciaux comme Figure, Tesla (Optimus) ou Apptronik, qui ont eux aussi des liens avec l'agence ou ses sous-traitants. La suite dépendra de la capacité de ces briques logicielles à passer des essais au sol à des démonstrations en orbite ou sur la surface lunaire, étape que la NASA n'a pas encore annoncée.

UEPas d\'impact direct sur la France/UE

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Un robot humanoïde utilise la vision et la mémoire pour trier des objets avec dextérité

Lors d'un événement baptisé "Dexterity Night" organisé par la startup sud-coréenne RLWRLD à l'Exploratorium de San Francisco, un robot humanoïde du japonais Enactic a exécuté un tri de chaussettes noires sur tapis roulant, parmi un flux mélangé de chaussettes noires et blanches. Le robot identifiait la couleur de chaque chaussette par caméra embarquée, saisissait l'objet avec des mains antropomorphes, puis le déposait dans le bon bac, tout en conservant en mémoire les couleurs précédemment détectées pour enchaîner les décisions sans recalibrage. D'autres robots étaient présents, WIRobotics (Corée du Sud) et Origami Robotics (États-Unis), tous pilotés par le même modèle de fondation RLDX-1 développé par RLWRLD. En parallèle, RLWRLD accélère la collecte de données réelles en filmant des travailleurs qualifiés (hôtellerie, logistique, commerce de proximité) via caméras et capteurs, pour constituer des datasets couvrant des gestes de pliage, préhension et organisation en conditions réelles. L'intérêt de la démonstration réside moins dans le tri de chaussettes en lui-même que dans l'architecture technique sous-jacente. RLDX-1 repose sur un Multi-Stream Action Transformer (MSAT) qui traite en flux parallèles les signaux visuels, de mouvement, de mémoire et de couple avant de les fusionner pour générer des actions coordonnées. Un module de cognition compresse les entrées perceptuelles en tokens mémoire, ce qui permet un suivi de tâche sur un horizon long, un point de friction récurrent dans les modèles de fondation robotiques actuels, que RLWRLD identifie explicitement comme sa cible. Pour enrichir la diversité d'apprentissage, le système combine motion capture de mains humaines et un moteur de données synthétiques. Les benchmarks annoncés sont décrits comme "state-of-the-art" en simulation et en conditions réelles, affirmation usuelle dans les communiqués de ce secteur, et qu'il faudra vérifier sur des déploiements documentés en production. RLWRLD s'inscrit dans une dynamique coréenne qui cherche à se différencier d'un marché humanoïde dominé à deux extrêmes: les États-Unis sur les modèles d'IA haute performance (Figure, Physical Intelligence avec Pi-0, Boston Dynamics, Tesla avec Optimus Gen 3), la Chine sur la compétitivité hardware. La stratégie coréenne misait sur la manipulation fine et la dextérité des doigts: Robotis développe des mains à entraînement direct (moteur relié directement aux articulations, sans câbles ni engrenages) et aurait reçu des précommandes de Google et Apple; Edin Robotics travaille sur des capteurs reproduisant la sensation tactile du bout des doigts. RLWRLD accélère désormais le déploiement de RLDX-1 sur plusieurs sites réels simultanément, une étape qui distingue un produit en test d'un produit opérationnel. La prochaine question concrète pour les intégrateurs industriels sera de connaître les taux de succès en conditions non contrôlées, les temps de cycle réels, et les coûts de déploiement.

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