InfrastructureRobotics Business Review 22 septembre 2026

Intel évoque l'infrastructure nécessaire au passage à l'échelle de l'IA physique lors de RoboBusiness

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Intel annoncera lors de RoboBusiness 2026, qui se tiendra les 20 et 21 octobre à Santa Clara, en Californie, une intervention consacrée à l'infrastructure nécessaire pour déployer l'IA physique à grande échelle. Nagesh Puppala, directeur général de l'activité IA physique et robotique chez Intel, donnera la conférence "From Models to Machines: Building the Open Infrastructure for Physical AI" le premier jour de l'événement, à 13h15 heure du Pacifique. La session portera sur les briques nécessaires pour faire passer l'IA physique du prototype à la production réelle : architectures ouvertes et orientées "edge", intégration de la perception, de la fusion de capteurs, de la planification de mouvement, du contrôle déterministe et de l'IA temps réel sur des environnements matériels et logiciels hétérogènes. Intel met en avant sa Robotics AI Suite, une plateforme de développement ouverte pour l'IA physique fonctionnant sur ses processeurs Intel Core et Core Ultra. Puppala, fort de plus de 25 ans d'expérience, a précédemment dirigé l'activité média d'Intel avant de rejoindre le segment Physical AI & Robotics au sein du Client Computing and Physical AI Group ; il est titulaire d'un MBA de NYU Stern, d'un master en informatique et d'un diplôme d'ingénieur mécanique. RoboBusiness fêtera à cette occasion ses 20 ans.

Il s'agit ici d'une annonce de conférence et non d'un lancement produit ou d'un déploiement chiffré : aucun robot, aucun volume, aucun prix n'est associé à cette intervention. Le message d'Intel est néanmoins révélateur d'un basculement de discours dans le secteur : après une vague de démonstrations de modèles vision-langage-action (les VLA comme Pi-0, GR00T N2 ou Helix, et de robots comme Figure 03 ou Optimus Gen 3), l'accent se déplace vers l'ingénierie d'intégration, la fiabilité, la sécurité et le passage à l'échelle réelle. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, cela confirme que la performance d'un modèle isolé ne suffit pas à garantir un déploiement robuste en usine ou en logistique, et que la bataille se joue aussi au niveau du calcul embarqué et des couches logicielles d'interopérabilité.

Cette prise de parole s'inscrit dans la stratégie d'Intel visant à exister sur le segment du calcul robotique, un terrain aujourd'hui dominé par Nvidia avec ses plateformes Jetson et Isaac, et de plus en plus disputé par Qualcomm côté puces edge. En misant sur une approche ouverte autour de ses processeurs x86, Intel cherche à se positionner comme fournisseur d'infrastructure neutre pour les fabricants de robots humanoïdes, d'AMR et de systèmes autonomes, plutôt que comme concepteur de modèles. Aucun acteur français ou européen n'est mentionné dans cette annonce. La prochaine étape concrète reste la tenue de la session le 20 octobre 2026, sans calendrier de déploiement commercial associé à ce stade.

Dans nos dossiers

Figure Tesla Optimus IA physique & VLA NVIDIA GR00T

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1Robotics Business Review

Arm va aborder le passage à l'échelle de l'IA physique lors de RoboBusiness

Arm annonce que Dermot O'Driscoll, vice-président go-to-market pour l'IA physique du fabricant britannique de semi-conducteurs, interviendra à RoboBusiness, les 20 et 21 octobre 2026 à Santa Clara, en Californie, pour la 20e édition de l'événement organisé par The Robot Report. Sa présentation, intitulée « Building Physical AI that Scales », portera sur les principes d'architecture matérielle jugés nécessaires pour faire passer les robots autonomes du prototype à des déploiements fiables en production : répartition du calcul entre cloud et edge, coordination entre comportements appris et comportements déterministes, et dimensionnement des plateformes de calcul pour concilier réactivité temps réel, efficacité énergétique et sûreté. O'Driscoll totalise plus de vingt ans chez Arm, avec des postes d'ingénierie et de direction en IT, en conception assistée par ordinateur (EDA) et en conception de puces CPU et SoC ; il est diplômé en électronique et titulaire d'un master en microélectronique de l'université d'Édimbourg. L'intervention fait suite au lancement par Arm de son programme Total Design, qui fédère des partenaires de la chaîne technologique pour réduire la complexité d'intégration des systèmes autonomes. Aucun produit, puce ni chiffre de performance n'est dévoilé : il s'agit d'une annonce de conférence, non d'un lancement produit. Ce choix de sujet illustre un déplacement de l'attention du secteur, des démonstrations de modèles fondation et de systèmes vision-langage-action vers les questions d'architecture système et de confiance en production. Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, le message est concret : la capacité d'un robot à raisonner grâce à l'IA générative ne suffit pas si l'infrastructure de calcul embarquée ne garantit pas un comportement prévisible et sûr au-delà des vidéos de démonstration, un rappel qui rejoint les doutes récurrents du secteur sur l'écart entre démonstration et réalité opérationnelle. En se positionnant comme fournisseur d'architecture de référence plutôt que simple concepteur de puces, Arm cherche à s'imposer dans la couche silicium de la robotique physique, un terrain où Nvidia, avec ses plateformes Jetson et ses modèles de fondation robotique, et Qualcomm renforcent également leur présence. Cette prise de parole s'inscrit dans la stratégie d'Arm visant à se positionner comme brique d'infrastructure horizontale pour l'IA physique, alors que les fabricants de robots, des bras industriels aux humanoïdes, cherchent à passer du prototype à des déploiements de série. Le programme Total Design, présenté comme une réponse à la fragmentation de l'écosystème robotique, mise sur la mutualisation de briques technologiques certifiées entre partenaires pour raccourcir les cycles de développement. RoboBusiness 2026, qui célèbre ses vingt ans, proposera par ailleurs des interventions sur la fabrication, la santé, l'agriculture et la logistique, avec des tarifs réduits pour le monde académique. Ni date de disponibilité commerciale, ni partenaire robotique nommé, ni pilote client ne sont précisés à ce stade, et l'article ne cite aucun acteur robotique français ou européen : l'événement fonctionne avant tout comme une vitrine de positionnement pour Arm face à une concurrence croissante sur le calcul embarqué robotique.

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2Pandaily

Hesai dévoile sa stratégie et de nouveaux produits pour redéfinir l'infrastructure d'IA physique, de l'automobile à la robotique

Le 17 avril 2026, Hesai Technology (NASDAQ: HSAI, HKEX: 2525) a tenu son Technology Open Day annuel pour dévoiler le Picasso SPAD-SoC, présenté comme le premier chip LiDAR 6D full-color au monde. Ce circuit intègre à la fois la détection couleur RGB et la mesure de distance par temps de vol (TOF) au niveau pixel, générant directement des nuages de points colorés sans post-traitement. Le LiDAR traditionnel se limite aux trois dimensions spatiales XYZ ; le Picasso ajoute la teinte (RGB), portant à six les dimensions de perception simultanée. Son efficacité de détection photonique (PDE) dépasse 40 %, ce qui permet de détecter des objets plus lointains et de mieux performer en faible luminosité. Ce chip alimente la série ETX, plateforme LiDAR full-color dépassant 1 000 lignes, disponible en configurations 1 080, 2 160 et 4 320 lignes. En version haute résolution, le ETX affiche une portée jusqu'à 600 mètres, 400 mètres à 10 % de réflectivité, et est capable d'identifier une barrière de chantier à 300 mètres, un petit animal à 280 mètres, ou un bloc de bois à 150 mètres. La mise en production de masse est prévue pour le second semestre 2026, avec un déploiement sur des modèles phares attendu entre 2027 et 2028. L'annonce repositionne Hesai sur un marché en pleine redéfinition : le passage de la voiture autonome de niveau 2+ vers le L3 exige que le LiDAR passe du statut de composant optionnel à celui de système de sécurité critique. Les architectures véhicules basculent vers des configurations multi-LiDAR (typiquement 3 à 6 capteurs pour une couverture 360°), ce qui démultiplie les volumes par véhicule. Le fait que Hesai soit aujourd'hui le seul fabricant de LiDAR à développer en interne l'intégralité de ses sept composants clés, lasers, détecteurs, drivers, TIA, ADC, DSP et contrôleurs, lui confère une autonomie verticale rare dans un secteur très dépendant des fournisseurs asiatiques de semi-conducteurs. Avec 21 puces certifiées AEC-Q, 230 millions d'unités livrées cumulées et des commandes constructeurs dépassant les 6 millions d'unités pour les seuls produits basés sur le Fermi C500 (lancé en novembre 2025 sur architecture RISC-V), Hesai présente des métriques de commercialisation réels, pas seulement des démonstrations de laboratoire. Fondée à Shanghai, Hesai a construit son écosystème chip en cinq générations de R&D. La dénomination "Picasso", référence au peintre cubiste et à sa maîtrise de la représentation multidimensionnelle, marque symboliquement le pivot stratégique de l'entreprise vers ce qu'elle appelle l'"intelligence spatiale", matérialisé par le nouveau produit Kosmo (hardware IA spatial) et une direction inédite autour de modules d'alimentation pour la robotique. Sur ce dernier segment, Hesai entre en compétition directe avec des acteurs comme Ouster (désormais Ouster-Velodyne fusionné avec Sense Photonics), Luminar, ou encore RoboSense, qui ciblent tous la robotique humanoïde et les AMR industriels. Hesai prévoit que ses livraisons cumulées dépasseront 300 millions d'unités d'ici fin 2026. Les prochaines étapes attendues concernent les homologations L3 par les constructeurs partenaires et les premières intégrations Kosmo dans des environnements de test physique AI, mais aucun client ni calendrier précis n'a été communiqué sur ces deux points.

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3Robotics & Automation News

Lightwheel annonce 100 millions de dollars de commandes au premier trimestre pour son infrastructure de robotique à IA physique

Lightwheel, startup américaine spécialisée dans l'infrastructure pour robots physiques, annonce avoir enregistré environ 100 millions de dollars de commandes au cours du seul premier trimestre 2026. La société développe des briques logicielles dédiées à la simulation, à la génération de données synthétiques, à l'évaluation de modèles et au déploiement à l'échelle de robots pilotés par de l'intelligence artificielle physique. Le communiqué ne précise ni les clients ni les volumes unitaires concernés, ce qui limite la portée des chiffres annoncés. Ce résultat, s'il se confirme, illustre un changement de phase dans le secteur : les industriels cessent d'expérimenter et commencent à chercher des solutions d'infrastructure clé-en-main pour passer des prototypes au déploiement réel. L'infrastructure de formation, simulation haute fidélité, pipelines de données synthétiques, évaluation en boucle fermée, émerge comme un marché autonome, distinct de la fabrication des robots eux-mêmes. Pour les intégrateurs et les équipes d'automatisation, cela signifie que la question n'est plus seulement "quel robot acheter ?" mais "quelle stack d'entraînement et de qualification choisir ?". Lightwheel s'inscrit dans l'écosystème dit de la "physical AI", terme popularisé par NVIDIA avec sa plateforme Isaac et ses partenaires comme Agility Robotics, Boston Dynamics ou Figure. Ses concurrents directs sur le segment données-simulation incluent Scale AI, Synthesis AI et les stacks propriétaires que développent en interne les fabricants de robots humanoïdes. La prochaine étape à surveiller : des références clients nommées et des métriques de déploiement réel, seuls indicateurs capables de valider que la demande annoncée se traduit en robots effectivement opérationnels en production.

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4Robotics Business Review

5 plateformes d'infrastructure pour l'IA physique qui façonnent la robotique en 2026

NVIDIA reste l'acteur le plus fondamental de l'infrastructure IA physique, avec sa suite Isaac qui couvre simulation, apprentissage robotique, modèles de fondation et évaluation de politiques : Isaac Sim pour la simulation physique, Isaac Lab pour l'entraînement de modèles de fondation, Isaac GR00T pour le développement humanoïde généraliste, et Isaac Lab-Arena pour l'évaluation de politiques à grande échelle accélérée par GPU. Au niveau physique, le moteur Newton, développé avec Google DeepMind et Disney Research et géré par la Linux Foundation, est un moteur open source accéléré par GPU couvrant contacts, friction, dynamique des corps rigides et souples, actionneurs et capteurs. Deuxième acteur cité, Applied Intuition, né pendant l'ère des véhicules autonomes, propose désormais une plateforme d'ingénierie de validation pour machines autonomes couvrant automobile, défense, poids lourds, mines, construction et agriculture. Cette montée en puissance illustre un basculement structurel : l'infrastructure de l'IA physique ne se résume plus au calcul brut comme pour les grands modèles de langage, mais devient un empilement de couches interdépendantes, allant des démonstrations réelles à la simulation physique en passant par les données synthétiques et l'entraînement de politiques. Pour un robot, entraîner un modèle ne suffit pas : il faut prouver qu'il tiendra dans des conditions réelles coûteuses, dangereuses ou impossibles à reproduire physiquement à répétition, ce qui explique l'émergence de la validation comme discipline d'ingénierie à part entière, distincte du simple entraînement de modèles. L'avantage stratégique de NVIDIA ne tient pas à un produit isolé mais à sa capacité à relier calcul, génération de mondes virtuels, physique, données synthétiques, entraînement et déploiement embarqué au sein d'un même écosystème, ce qui en fait le substrat de développement le plus proche d'un standard commun pour le secteur. Reste une question ouverte : l'entreprise gardera-t-elle cet écosystème ouvert, ou l'orientera-t-elle davantage vers son propre matériel et ses propres logiciels, au risque de devenir une plateforme verticalement intégrée plutôt qu'un substrat neutre. Sur le plan historique, NVIDIA a construit sa position en remontant progressivement de l'accélération matérielle vers la simulation, les modèles de fondation et l'évaluation, tandis qu'Applied Intuition a capitalisé sur son expertise acquise durant l'essor des véhicules autonomes pour l'étendre à l'ensemble des machines autonomes physiques. Ces deux plateformes ne représentent que deux des cinq points de contrôle identifiés dans la chaîne émergente de l'IA physique, les trois autres couvrant les opérations sur les données, l'outillage open source et l'apprentissage continu, des segments que la course à l'humanoïde et à l'automatisation industrielle devrait faire converger dans les prochains mois.

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