HumanoïdesInteresting Engineering 26 septembre 2026

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

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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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Figure Unitree Agility Robotics — Digit Physical Intelligence — π0

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

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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Tesla lance la production du robot Optimus, Musk vise 20 000 unités par semaine d'ici 2027

Tesla a lancé la fabrication de ses robots humanoïdes Optimus sur des lignes de production à Fremont, en Californie, dans une usine qui assemblait auparavant des véhicules électriques et dont l'espace a été reconverti. L'information figure dans la lettre aux actionnaires du troisième trimestre 2026, publiée le 21 octobre. Il s'agit de la première série d'Optimus fabriquée selon des standards de production, et non plus en atelier pilote. Elon Musk vise 20 000 robots par semaine d'ici la fin 2027, soit environ un million d'unités par an si la cadence était tenue. Lors de l'appel sur les résultats, il a qualifié la phase actuelle de production initiale et prévenu que la montée en cadence serait lente et jalonnée de revers, Optimus étant une catégorie de produit entièrement nouvelle pour le groupe. Tesla indique avoir défini un procédé de fabrication jugé adapté à un produit commercial, tout en prévoyant de l'ajuster, côté matériel comme côté méthodes. L'article ne donne ni le volume de cette première série, ni le prix, ni les spécifications de la version produite, ni de client ou de date de mise en vente. Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, la nouvelle est un jalon de fabrication, pas une preuve de capacité. Musk reconnaît lui-même deux verrous. Le premier est la fiabilité : le robot doit fonctionner longtemps sans pannes fréquentes ni défaillances de composants, ce qui impose de retravailler la conception. Le second est logiciel : Optimus doit gérer de façon fiable des tâches inconnues, et beaucoup de travail reste avant qu'il réalise seul un large éventail d'activités. Autrement dit, l'écart entre démonstration et déploiement n'est pas comblé, et Tesla n'a pas fixé de date de disponibilité commerciale à grande échelle. L'objectif de 20 000 unités par semaine suppose une chaîne d'approvisionnement entière à construire pour les actionneurs, les capteurs et les batteries. Il reste donc à considérer comme une ambition, d'autant que les calendriers annoncés par Musk ont souvent glissé par le passé. Ce jalon s'inscrit dans un effort d'infrastructure plus large. Tesla prévoit d'atteindre 400 mégawatts de capacité de calcul d'entraînement fin 2026, pour ses logiciels de conduite autonome comme pour Optimus. La construction de son usine d'Austin se poursuit, avec une mise en service des équipements attendue en 2027. Le constructeur reconnaît aussi que la disponibilité des batteries freine toujours sa production mondiale de véhicules. Il étend donc ses capacités : assemblage de packs à Berlin, production de matériaux cathodiques et raffinage de lithium au Texas, cellules LFP au Nevada. Les premiers Megapack équipés exclusivement de cellules LFP maison ont déjà été livrés, et la production de cellules 4680 augmente. Tesla affronte une concurrence croissante dans l'humanoïde, de Figure et son modèle Figure 03 à Agility Robotics, en passant par les acteurs chinois et les initiatives européennes comme Wandercraft ou Enchanted Tools. La plupart d'entre eux communiquent sur des pilotes en conditions réelles. Tesla, elle, met en avant sa capacité industrielle, tandis que la démonstration de la valeur d'usage du robot reste à faire.

UEImpact indirect : l'objectif de production de masse d'Optimus accroît la pression concurrentielle sur Wandercraft et Enchanted Tools, sans déploiement annoncé en Europe.

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Les humanoïdes IRON de XPeng sortent de la chaîne de production, tandis que l'Optimus de Tesla accuse du retard

Le constructeur automobile chinois XPeng a lancé la production de son robot humanoïde IRON dans une usine dédiée à Guangzhou, où un exemplaire a quitté la chaîne de manière autonome après assemblage, selon un communiqué de l'entreprise début septembre 2026. XPeng dit automatiser plus de 80% des processus clés de cette ligne. IRON combine une structure en treillis flexible entièrement carénée, 76 degrés de liberté (DOF) pour le corps et 21 DOF par main. Trois puces Turing AI maison lui donnent une puissance de calcul annoncée de 2 250 TOPS, suffisante pour exécuter son modèle de fondation "Physical AI" directement à bord, sans téléopération ni calcul déporté. He Xiaopeng, PDG de XPeng, veut faire d'IRON "un compagnon dans la vie quotidienne des gens". L'annonce survient alors que Tesla retarde de nouveau Optimus: la production, initialement prévue cet été avec des ventes dès fin 2026, est désormais attendue "dans les prochains mois", pour une commercialisation visée au second semestre 2027. Le robot "sortant seul" de la chaîne reste une démonstration mise en scène illustrant l'intégration de la robotique et de l'IA en usine, pas une preuve de volumes réels ni de fiabilité en conditions de production. XPeng dispose toutefois d'un atout rare parmi les acteurs de l'humanoïde: une expertise industrielle automobile directement transposée à la fabrication de robots, comparable à celle de Tesla mais absente chez la plupart des start-up pures. Pour les intégrateurs et décideurs B2B, l'enjeu se déplace du prototype vers la fabrication en série, terrain désormais plus décisif que les démonstrations de marche ou de préhension. Faire tourner l'inférence en local plutôt qu'en téléopération conforte l'hypothèse d'architectures vision-langage-action (VLA) embarquées à faible latence comme condition d'une autonomie réelle, à l'inverse des glissements répétés du calendrier d'Optimus, qui rappellent l'écart persistant entre annonces et industrialisation effective dans ce secteur. IRON s'inscrit dans la stratégie "Physical AI" de XPeng, qui transpose son savoir-faire de constructeur de véhicules électriques et l'automatisation de ses usines à la robotique humanoïde généraliste, un segment où la Chine aligne aussi Unitree, Fourier ou UBTech face aux acteurs américains. Le robot est présenté comme une plateforme généraliste censée s'améliorer par auto-renforcement à partir d'expériences réelles, au-delà d'une tâche industrielle unique. Tesla reste la référence occidentale la plus scrutée avec Optimus, dont le dévoilement officiel est attendu près du lancement de production et dont la génération suivante dépendra des retours de terrain, tandis que XPeng n'a communiqué ni cadence de montée en volume ni client ou site pilote identifié pour IRON au-delà de cette première sortie de chaîne.

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Les robots humanoïdes sprintent et boxent, mais le vrai test reste de faire la lessive

Lors des World Humanoid Robot Games 2026 à Pékin, des robots humanoïdes ont couru, boxé, joué au football et accompli des tâches inspirées des usines, des restaurants et des situations d'urgence. Tiangong Ultra a bouclé le 100 mètres en 8,64 secondes, soit moins que le record du monde d'Usain Bolt (9,58 secondes). Dans une tribune, Wai-keung Fung, de l'université Cardiff Metropolitan, juge pourtant que le vrai test est ailleurs : la lessive. Aucun système robotique ne sait aujourd'hui traiter de façon fiable toute la chaîne. Elle comprend porter le panier, trier selon les programmes, sortir le linge, le suspendre, le plier et le repasser. Même le pliage reste difficile, car les vêtements varient en forme, taille, matière et degré de froissement. Un t-shirt peut être retourné, une manche coincée sous une autre pièce, un pantalon enroulé autour d'une serviette. L'enjeu dépasse la lessive. Un sprint est un problème de coordination d'articulations et d'équilibre, mais la piste est prévisible et la ligne d'arrivée ne change pas de forme. Un tissu déformable change d'état dès qu'on en saisit un coin, et le robot doit détecter le glissement d'une prise et s'adapter. Pour les décideurs B2B, cela relativise les records athlétiques, qui prouvent la puissance de la locomotion plus que l'intelligence manipulatoire. Le chiffre de 8,64 secondes, par ailleurs, est un résultat de compétition sans équivalence de conditions avec un record humain homologué. Une ligne de production peut être organisée pour présenter les pièces à des positions connues. Un foyer, où les objets, les enfants et les animaux bougent sans cesse, ne le permet pas, ce qui éloigne les robots domestiques ou d'aide à la personne de ce que laissent croire les démonstrations. L'auteur souligne aussi qu'une compétence acquise par un robot ne se copie pas comme une application. Un bras fixe à caméras en surplomb et pinces dédiées au textile n'a pas les contraintes d'un humanoïde, qui possède des caméras dans la tête, des mains à cinq doigts, d'autres articulations, et doit parfois bouger hanches et jambes pour rester stable en se penchant sur une table. Les capteurs diffèrent aussi, entre toucher fin dans les doigts et vision seule. Seule une partie du savoir se transfère : l'apparence d'une chemise, la position probable des épaules, ce qu'est un bon pli. Le robot récepteur doit ensuite l'exécuter avec son propre corps. Les projets de recherche comme Open X-Embodiment explorent ce problème en mettant en commun plus d'un million de trajectoires réelles issues de 22 types de robots, avec l'espoir de rendre l'expérience partageable entre morphologies. C'est la même logique que celle des modèles généralistes vision-langage-action (VLA) développés par les acteurs du secteur. Le texte fourni s'interrompt avant la conclusion de l'auteur sur ces résultats, et il ne cite ni pilote ni calendrier de déploiement.

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