La Silicon Valley rêve d'humains électriques

Pourquoi les robots humanoïdes ne vont pas vous remplacer (de si tôt).

Depuis qu’Elon Musk a lancé Tesla dans la course aux robots humanoïdes, la Silicon Valley rêve plus que jamais d’humains électriques. Les capital-risqueurs investissent des dizaines de milliards de dollars dans la robotique, tandis que la banque d’affaires Morgan Stanley prévoit un marché de 5000 milliards de dollars d’ici 2050. Plus modestes, Goldman Sachs et Bank of America évoquent le chiffre de 38 milliards de dollars et un million de robots vendus d’ici 2035 (respectivement). Elon Musk promet que ses Optimus généreront un chiffre d’affaires supérieur au PIB américain. Dans la même veine, Jensen Huang, le PDG de NVDIA, affirme que les robots humanoïdes représentent un marché de 40 000 milliards. Pour lui, les androïdes seront dotés de capacités humaines “d’ici la fin de l’année”.

Si ces prédictions vous paraissent osées, la profusion de vidéos circulant sur internet pour montrer les prouesses de divers robots humanoïdes contribue à imposer l’idée d’un progrès fulgurant et de l’inévitabilité du scénario décrit par Elon Musk. Même la Chine, a priori immunisée contre les pires travers de la hype techno-capitaliste, mise gros sur cette technologie.

Sur le papier, l’argument peut paraitre séduisant. Des androïdes dotés d’une dextérité similaire aux humains et pilotés par une IA générative, reposant sur un large modèle de langage comme Claude ou GPT, seront capables de nous remplacer dans tout un tas de tâches dangereuses et laborieuses. Contrairement aux robots actuels, cantonnés à des tâches spécifiques, les humanoïdes seront multifonctionnels (“general purpose humanoid robot”.) Elon Musk ne promet rien de moins que “la fin du travail”, “l’éradication de la pauvreté” et un monde d’abondance où les plus pauvres d’entre nous bénéficieront d’un revenu universel pour subvenir à nos besoins. Une fois chaque humain doté d’un ou de plusieurs robots capables de travailler, effectuer les tâches ménagères et, pourquoi pas, sortir le chien et s’occuper des enfants, nous jouirons d’un temps libre illimité. Les robots ne se fatiguent pas, ne dorment pas et ne se syndiquent pas, ce qui en fait un substitut idéal aux ouvriers des usines Tesla. Certains y voient même une solution contre l’immigration : plus besoin d’importer de la main-d’œuvre étrangère pour pallier le vieillissement de la population, les robots grand-remplaceront les travailleurs immigrés !

L’envers de la médaille peut prendre des airs dystopiques. Le cout écologique nécessaire à la production d’une telle quantité d’androïdes est, selon mes estimations, de l’ordre de cent à mille fois celui de la production de l’industrie des smartphones. Comme tout produit électronique et mécanique, ces robots auront tendance à tomber en panne, à s’user, à se casser, à subir l’obsolescence programmée et les piratages en tout genre. Ils nécessiteront des charges de batteries gourmandes en énergie et le remplacement de nombreuses pièces.

Du point de vue du consommateur, laisser des robots vivre chez soi présente d’innombrables risques, que ce soit en termes de piratage informatique, de disparition de toute intimité ou plus trivialement, d’exposition au danger qu’un robot de 80 kg se prenant les pieds dans le tapis vous tombe dessus par inadvertance.

De même, l’hypothétique disparition de tout type de travail n’est pas nécessairement une bonne chose. Historiquement, l’automatisation dépouille les travailleurs du sens de leur métier, de leur qualification et de leur pouvoir pour détériorer les conditions de travail et comprimer les salaires, comme le raconte très bien un documentaire de Blast.

Elon Musk avançait que son Optimus pourrait servir à combattre le crime en surveillant les délinquants et criminels H24, sept jours sur sept. Une idée aux accents totalitaires quelque peu inquiétants, qui s’inscrit dans une vision autoritaire bien documentée. Le milliardaire avait insisté pour que ses primes en actions Tesla lui permettent d’exercer un plus grand contrôle sur l’entreprise en déclarant qu’il souhaitait garder la main sur “l’armée de robot” que l’entreprise s’engageait à produire.

Ce futurisme pose des questions évidentes en termes de contrôle démocratique et de lutte contre les inégalités sociales. Souhaite-t-on vraiment contribuer à l’isolement des personnes en mettant un androïde derrière chaque individu requérant une assistance personnelle ? Veut-on fabriquer des armées de robots destinées à paupériser les travailleurs tout en concentrant la création de valeur dans les mains d’une poignée de capitalistes ?

Au lieu de susciter du débat, cet avenir se dessine sans nous. Comme pour les voitures autonomes, qui tuent des dizaines de personnes et aggravent les conditions de circulation, ou comme pour l’IA générative imposée partout malgré les conséquences désastreuses. Nous vivrons bientôt dans un monde peuplé de robots humanoïdes contrôlés par des IA surpuissantes conçues par et pour des milliardaires ouvertement fascistes.

À moins que.

Photo by Lyman Hansel Gerona on Unsplash

Cette “utopie” est-elle inévitable et imminente ? Où bien est-on en présence d’une nouvelle “Fake Tech”, comme le suggère la présentation du robot ménager humanoïde Néo, que nous avions déjà analysée ?

C’est ce que je vous propose d’examiner à travers ce long format.

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1. Les arguments en faveur des robots humanoïdes

Si on met de côté les visions futuristes, il existe trois grands arguments technico-commerciaux en faveur des robots humanoïdes. Le premier repose sur l’idée que nous vivons dans un monde de plus en plus complexe et conçu pour les humains. Même s’il est plus efficace de concevoir un robot se mouvant à l’aide de roues ou de chenilles que de pieds et de jambes, notre monde est rempli d’escaliers, de trottoirs, d’ascenseurs, d’espaces étroits et d’objets conçus pour les humains... Les androïdes seraient plus efficaces pour automatiser de multiples tâches. Trier des colis à la chaine, faire une prise de sang, changer le siphon d’un lavabo, découper des carottes, pousser le fauteuil roulant d’un convalescent, passer l’aspirateur… On peut imaginer un robot spécifique pour chacune de ses tâches, mais il semble plus logique d’avoir un seul androïde capable de tout faire.

Le second argument repose sur l’acceptabilité. Un robot humanoïde encourage les interactions, alors qu’une grosse caisse montée sur des roues pour passer la serpillère dans un supermarché apparait immédiatement hostile ou gênante. De même, on aura plus de facilité à laisser un androïde souriant et doté de parole prendre notre température qu’une machine cubique munie d’un bras télescopique.

Enfin, le développement des robots humanoïdes présente de nombreuses synergies avec la recherche en Intelligence artificielle.

En effet, les IA génératives les plus avancées continuent de présenter de sévères limitations. Non seulement elles sont incapables de réaliser des tâches aussi triviales que d’aller acheter une baguette de pain ou ouvrir les volets de votre chambre, mais elles manquent également cruellement de sens commun et de compréhension du monde. Les erreurs de traductions de Fable 5, le modèle le plus avancé d’Anthropic, montrent bien que ces IA n’ont aucune compréhension de ce qu’elles font.

C’est une des raisons qui poussent un nombre croissant d’experts, parmi lesquels les principaux “pères” du deep learning et des IA conversationnelles type ChatGPT, à reconnaitre que ces programmes ne seront jamais capables de parvenir au niveau d’une IA “générale” supérieure à l’Homme.

Une des voies explorées pour réaliser un nouveau bon technologique en matière d’IA consiste à travailler sur des programmes dotés d’une représentation du monde, un “world model”, conformément à l’approche neurosymbolique. Yann Lecun, ancien directeur de la recherche en IA de Facebook et lauréat du prestigieux prix Turing pour son travail sur les réseaux de neurones artificiels, a fondé une start-up spécialisée dans ces “modèles monde”. Or, cette approche s’intègre bien aux développements de la robotique.

D’un côté, les avancées en matière d’intelligence artificielle reposant sur l’apprentissage profond permettent d’accélérer le développement des androïdes multitâches, de l’autre le développement de ces robots pourrait produire de nouveaux sauts qualitatifs pour aboutir à des IA générales supérieures à l’Homme.

En attendant, les promesses d’androïdes pouvant faire le ménage ou travailler en usine se multiplient. Au point de donner l’impression que cette technologie est déjà là. Sur France Cinq, l’économiste qui pondait des études bidon payées par Uber pour influencer les législateurs français, monsieur Olivier Babeau, regrettait : « l’Europe a loupé tous les tournants technologiques, les robots humanoïdes, c’est déjà perdu”. Sur les réseaux sociaux, divers influenceurs reprennent les vidéos de démonstration des fabricants les plus célèbres (Boston Dynamics, Figure AI, Tesla, Apptronik, Unitree…) en clamant “we’re cooked !” (nous sommes cuits !). Les humains sont foutus, nous allons tous être mis au chômage par des armées d’androïdes.

Faut-il commencer à paniquer ?

2. L’utilité des robots humanoïdes n’a rien d’évident

En réalité, produire des robots humanoïdes n’a rien d’évident. Les doter d’une main suffisamment agile et d’une bipédie qui fonctionne sur tout type de terrain et sous toutes conditions représente un défi technique majeur, qui est loin d’être résolu. L’addition d’une tête et l’impératif d’une taille humaine représentent des contraintes supplémentaires, quasi uniquement justifiées par des considérations esthétiques. La puissance de calcul, la quantité de capteurs et de pièces mécaniques découlant de ces choix entrainent une augmentation du poids de la machine et de sa consommation énergétique. Ce qui impose des limites en termes d’autonomie des batteries, tout en renchérissant le cout de production et d’utilisation.

Il est a priori plus efficace de concevoir des robots dédiés à des applications précises. Un robot chargé d’empaqueter des colis n’a pas besoin d’être bipède ni d’avoir une tête dotée de parole. C’est la fameuse allégorie du lave-vaisselle rappelée par le journaliste James Vincent. Si vous deviez concevoir un robot capable de faire la plonge, commenceriez-vous par créer un androïde doté d’une dextérité supérieure à celle d’un enfant de 7 ans afin qu’il puisse laver les assiettes en porcelaine, ou bien réaliseriez-vous une boite étanche remplie de jet d’eau à haute pression dans laquelle empiler les couverts ?

À ce titre, il est intéressant de noter que le robot ménager qui fait le plus parler de lui actuellement n’est pas à proprement parler un androïde, mais plutôt une sorte de Rombas amélioré, ressemblant à un porte-manteau articulé. Hello Robot, la start-up derrière ce produit, revendique le fait de ne pas compter sur les derniers modèles d’IA pour contrôler sa machine…

Hello Robot, une start-up plus pragmmatique…

La question du cout est tout aussi importante. Un commis de cuisine fait la plonge et épluche des patates (à l’aide de robots appelés lave-vaisselle et éplucheur industriel) pour un SMIC, lorsqu’il n’est pas payé au black. Il est polyvalent et peut travailler huit ou douze heures de suite avec un nombre de pauses minimum. Un androïde doit avoir la dextérité et l’intelligence nécessaire pour faire face à toutes les conditions et requêtes survenant en cuisine (baisse le feu sous la poêle ! va me chercher de l’huile dans la réserve ! …) et bosser tous les jours 8 à 16 heures (voire 24, en usine). Si les travailleurs humains se blessent, tombent malades, démissionnent ou se mettent en grève, les machines tombent en panne, nécessitent maintenance et mises à jour, consomment de l’électricité, s’usent...

Il n’est pas nécessairement moins cher et plus pratique d’employer un robot polyvalent pour faire des taches répétitives que de compter sur un travailleur humain . Cela ne veut pas dire qu’on doit continuer d’exploiter ces derniers comme le fait Amazon (au hasard), mais ceux qui s’imaginent vendre des centaines de millions d’androïdes devront aussi le faire aux usines opérant dans les pays à très faible cout de main-d’œuvre.

De la même manière que les taxis autonomes de Google (Waymo) coutent davantage que des chauffeurs Uber, les androïdes risquent de se retrouver face à des défis économiques et financiers. On pourrait également citer l’exemple de l’aspirateur autonome Rombas, qui a fait faillite en dépit de la réussite technologique. Il semblerait que les usagers préfèrent passer eux-mêmes l’aspirateur à l’aide d’un modèle moins cher et plus puissant. Ou confier la tâche à un employé de ménage…

Même si une demande existait aux échelles promises, des choses aussi triviales que la chaine d’approvisionnement nécessaire à la production de masse restent à mettre en place. Les batteries, capteurs, actionneurs et autres composants clés ne sont pas produits à grande échelle. Or, un robot humanoïde est une machine plus complexe qu’une voiture électrique, qui requiert un assemblage précis et un nombre de composants élevés. Comme le notait le cabinet de conseil McKinsey dans son dernier rapport, “la chaine d’approvisionnement est la plus sous-estimée des contraintes pesant sur l’industrie des androïdes”.

Enfin, le nombre de robots tous types confondus actuellement en service dans l’industrie se porte à 5 millions, avec un taux de robots par 10 000 travailleurs humains allant de 1000 en Corée du Sud à 200 en Europe. Malgré les progrès significatifs dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatisé, le taux de croissance du déploiement de robots reste relativement modeste, avec environ 500 000 nouvelles unités installées en 2025, dont seulement 14 000 robots de type “humanoïde” (au sens très large). Ces chiffres montrent les limites du marché à conquérir, bien que le taux de robotisation puisse être amené à évoluer. Comme le concédait Melonee Wise, ancienne directrice technique chez Agility Robotics, “le principal défi est le manque de demande. Personne n’a trouvé d’application permettant de justifier le déploiement de milliers de robots par usine ”. Avouez que c’est gênant.

Ce ne serait pas la première fois que les pontes de la Silicon Valley se lancent dans de mauvaises idées (Cf. l’Hyperloop et le Cybertruck de Musk, les innombrables flops d’Apple, Facebook et ses 40 à 80 milliards de dollars brûlés dans le Métaverse, les NFP,… et toutes les Fake Tech répertoriées ici).

3. L’illusion des vidéos (mensongères) de démonstration

Ce que nous venons de voir vous a peut-être convaincu du caractère irréaliste des prédictions de la Silicon Valley. Mais voilà que surgit une énième vidéo montrant les prouesses d’un robot humanoïde réalisant avec précisions des tâches de grande complexité : courir un marathon (tiens, la batterie ne pose plus de problème ?), faire la cuisine (tiens, l’enjeu de dextérité est déjà résolu), effectuer une chorégraphie complexe (tiens, la bipédie est maitrisée). Et vous voilà de nouveau séduit par la frénésie ou assailli de visions dystopiques. Nous sommes sur le point d’être remplacés par une armée de droïdes contrôlés par Elon Musk !

En réalité, les vidéos qui circulent sur internet et dans les reportages exagèrent largement les capacités des robots. Elles sont souvent diffusées en accéléré et nécessitent plusieurs prises, les ratés étant coupés au montage. Certains robots sont pilotés par des téléopérateurs humains (zut !). D’autres séquences sont réalisées par des robots programmés uniquement pour effectuer la tâche filmée. Parfois, des effets spéciaux sont ajoutés. Souvent, le test prend place dans un environnement contrôlé au sein duquel le robot a été entrainé pendant des milliers d’heures. Les vidéos ne disent généralement rien de l’autonomie du robot, des éventuels problèmes de surchauffe et, plus important, de sa fiabilité (réussit-il l’opération 99.9 fois sur 100, comme l’exigent les standards industriels ?). Ni de sa capacité à réaliser la même tâche dans un environnement non contrôlé (que se passe-t-il si on présente à un Optimus, entrainé à plier un type de chemise, un modèle différent ou un polo ?).

Tesla a grandi en mentant continuellement sur les capacités de ses voitures. Les premières démos avaient été effectuées avec des prototypes refroidis derrière un rideau. En 2016 une vidéo montrant les prouesses de l’autopilote avait nécessité des centaines de prises mises bout à bout pour donner l’illusion de conduite autonome. Il en va de même avec les démos d’androïdes. Tesla a prétendu que ses Optimus pouvaient servir des bières, avant de reconnaitre que les androïdes étaient contrôlés à distance. Figure AI est soupçonné de tricher lors de ses démos et aurait menti à plusieurs reprises, notamment en exagérant la portée de son partenariat avec BMW. Pour combattre le soupçon, l’entreprise 1-X derrière Neo a choisi ce nom pour marquer son engagement à diffuser ses vidéos de démonstration en vitesse normale (1-X, comprenez-vous ?). De même, les robots du chinois Unitree, connus pour leurs prouesses en kung-fu, n’ont pas la dextérité ni l’autonomie nécessaire pour travailler en milieu industriel, comme le notait Susane Biellier, représentante d’un lobby robotique.

Même la démonstration coup de poing de Figure AI, qui a filmé en direct et pendant 200 heures cinq de ses robots se relayant pour retourner des colis sur un tapis roulant, laisse beaucoup à désirer. La tâche est bien plus simple que ce que doivent faire des travailleurs humains dans de vrais centres de tri, les robots jettent plusieurs paquets au sol, ne retournent pas correctement de nombreux colis, arrêtent parfois pendant de longues minutes le tapis roulant… Certains signes laissent penser que les robots étaient télécommandés par des humains à distance. On est très loin d’un robot commercialisable, malgré le fait que ce test ait été effectués dans les locaux de Figure AI, à sa propre initiative. L’entreprise contrôlait les conditions d’opération et a pu entrainer ses robots sur cette tâche précise pendant des jours.

L’excellent documentaire de Bolchegeek montre bien à quel point, depuis plus de deux siècles, la robotique et les automates sont fréquemment associés à la prestidigitation et aux illusions manipulatoires. C’est encore vrai aujourd’hui, par nécessité d’impressionner les investisseurs confrontés au fossé séparant les capacités actuelles des fonctionnalités envisagées.

4. Les fabricants d’androïdes face à des défis techniques colossaux

Nous avons déjà examiné les défis d’ordre commerciaux. Côté technique, les choses ne sont guère plus reluisantes.

L’autonomie des batteries, qui progresse lentement, est un facteur particulièrement limitant. Les prototypes les plus en vue n’excèdent pas les quatre heures d’autonomies, sans plus de précision quant aux tâches effectuées dans ce laps de temps. On est très loin des huit à 12 heures requises pour un déploiement commercial. Et plus le robot se complexifie, plus sa demande en énergie augmente.

La maitrise de la bipédie est loin d’être confirmée. Il existe a un fossé entre la capacité à faire marcher un robot quelques centaines de mètres sur un terrain balisé ou effectuer une chorégraphie préprogrammée et lui permettre d’évoluer dans le monde réel, où les “edges cases” (cas particuliers) sont virtuellement infinis. Les problèmes rencontrés par les voitures autonomes et robotaxis se démultiplient avec les robots bipèdes. La complexité de la bipédie, qui nécessite une phase où le robot perd l’équilibre avant de se récupérer sur une seconde jambe, explique pourquoi de nombreux fabricants préfèrent revenir à des systèmes hybrides reposant sur des roues. Car derrière la question de la bipédie se cache l’enjeu de la sécurité : les robots actuels sont susceptibles de tomber de tout leur poids sur les objets les entourant ou les personnes évoluant autour d’eux.

La sécurité et la fiabilité sont les deux principaux enjeux cités par de nombreuses organisations représentant l’industrie de la robotique. Quand bien même un prototype parviendrait à atteindre une autonomie, une dextérité et une maitrise de la bipédie satisfaisante, un déploiement commercial resterait hypothétique. Les robotaxis Waymo ont progressivement été mis en service après avoir démontré leur capacité à l’autopilotage sans intervention humaine sur des millions de kilomètres (et des itinéraires balisés). Et, comme on le verra, c’est encore loin d’être un succès indiscutable.

Un robot humanoïde qui commettrait une erreur une fois sur cent serait inacceptable du point de vue d’un industriel cherchant à équiper une usine, ou d’un particulier souhaitant employer un robot ménager sans mettre son intégrité physique en danger. Mettre à l’arrêt une chaine de montage pour quelques heures peut rapidement couter des millions d’euros, et personne n’a envie de voir un androïde verser une bouilloire d’eau bouillante sur la main d’un enfant demandant innocemment du thé en tendant sa tasse de dinette.

Enfin, la dextérité reste un défi majeur. Non seulement parce que la main humaine dispose de 27 degrés de liberté difficilement reproductible par des systèmes mécaniques, mais également par ce qu’elle est extrêmement sensible pour mesurer la pression et appréhender les surfaces via le toucher.

Dans un poste de blog passionnant, le directeur technique de la société qui produisait le Rombas Roodney Brooks illustre la complexité du problème en citant une expérience.

Des chercheurs ont filmé un humain chargé de saisir une allumette dans une boite puis de l’allumer. D’abord en condition normale, puis après avoir pratiqué une anesthésie locale des doigts afin d’atténuer le sens du toucher. Privé de cette sensation, la personne a un mal fou à effectuer la tâche.

Or, pour être polyvalent, un androïde ne peut pas se contenter du type de précision actuellement possible (~1 cm). Il faut passer à un ou deux ordres supérieurs, ce qui représente un gouffre selon Aron Ames, professeur de robotique au California Institue of Technology.

Pour lui, s’imaginer qu’on va observer un “moment ChatGPT” avec les robots humanoïdes est illusoire, car l’entrainement des androïdes est infiniment plus complexe que celui des LLM derrière les programmes d’IA générative.

5. Con comme un balai : les problèmes logiciels restent conséquents

Les algorithmes reposant sur des réseaux profonds de neurones artificiels permettant de mettre au point des techniques d’apprentissage par renforcement ont considérablement amélioré la reconnaissance d’image (image → texte), la reconnaissance vocale (son → texte) et la génération de texte (texte → texte).

Avant ces avancées, la robotique reposait majoritairement sur ce que le professeur à l’Université de Berkeley, Ken Goldberg, appelle “la bonne vieille ingénierie” (good old fashion engineering). Le robot était programmé suivant des lignes d’instructions détaillées reposant sur des boucles logiques et des paramètres discrétionnaires. Avec l’apprentissage profond, on peut théoriquement balancer en entrée une large base de données de mouvements et en sortie espérer que le robot reproduise les gestes, sans avoir besoin de programmer chaque instruction ni comprendre exactement comment le programme fonctionne.

Cette école, qui semble avoir de nombreux adeptes au sein de la Silicon Valley, postule qu’on peut parvenir à programmer des robots dotés de capacités humaines simplement en les entrainant à partir d’une large quantité de données spatiales. Pour parvenir à cette fin, diverses méthodes de collecte de données sont déployées : les simulations dans des espaces virtuels, les vidéos d’humains effectuant diverses tâches et les paramètres récoltés en demandant à des téléopérateurs de réaliser des tâches en pilotant un robot. À chaque fois, les données brutes (vidéos ou autres) sont converties en données représentant les trajectoires spatiales nécessaires à la réalisation d’un mouvement.

À ce titre, on voit réapparaitre les problématiques d’exploitation inhumaine de travailleurs rencontrées pour l’entrainement des IA génératives. De nombreuses personnes sont employées pour se filmer effectuant des tâches répétitives et rébarbatives, parfois équipées de capteurs de réalité virtuelle ou de commandes de téléopérations de robots. Quant à la société 1-X commercialisant le robot Néo, elle a trouvé une manière encore plus perverse de récolter ces données : demander à ses propres clients d’entrainer leur robot (un peu comme Musk qui utilisait les conducteurs de Tesla comme cobayes pour améliorer son logiciel autopilot, au prix de nombreuses vies et pour des résultats décevants).

Une anecdote illustre parfaitement ce problème. The Bot company, start-up fondée par des anciens de Tesla (sic), est attaquée en justice par des propriétaires d’Air Bnb, qui l’accusent d’avoir loué leurs appartements pour entrainer leurs androïdes ménagers. Le principal problème étant qu’ils ont massivement endommagé les logements.

Face à ce mur technologique, une seconde école affirme que les données de mouvements ne seront pas suffisantes pour permettre aux robots d’atteindre une dextérité humaine sur des tâches variées. Ken Goldberg parle d’un fossé de 100 000 ans dans les données d’entrainement. Il explique qu’un humain aurait besoin de 100 000 années pour lire la totalité des textes utilisés pour entrainer les LLM derrière des programmes comme ChatGPT. En comparaison, le corpus de données disponibles pour entrainer un robot avec autre chose que de la vidéo représente une année d’expérience humaine. D’où ce gouffre qui lui fait douter d’un “moment ChatGPT” pour la robotique.

Il y a des raisons très mathématiques. Comme l’expliquent Brooks, Ames et Goldberg, les données permettant d’entrainer des algorithmes à la génération de texte ou la reconnaissance d’image présentent une à deux dimensions, alors que les données télémétriques nécessitent au minimum six dimensions. Les premières sont déjà disponibles en quantité phénoménale (textes sur internet, banque d’images numérisées et étiquetées), tandis que les données de télémétrie doivent être générées laborieusement. La simple conception de gants contenant les capteurs permettant d’évaluer les pressions appliquées par un humain représente des défis techniques, et ne dit rien des tensions appliquées par le poignet et autres muscles.

C’est ce que reconnait Daniela Rus, chercheuse au MIT et figure majeure de la robotique. Pour elle aussi, les progrès passent nécessairement par l’utilisation de données physiques (pression, tension, couple et autres forces exercées par un humain). Ainsi qu’une IA capable de comprendre les lois de la physique, et donc dotée d’un “world model” efficace, pour piloter le robot. L’excellent reportage du journaliste James Vincent cite de nombreux industriels et ingénieurs donnant plus ou moins raison à Daniela Rus. Je l’ai contacté pour lui demander si des progrès significatifs avaient été réalisés depuis son enquête, publiée en décembre 2025. “Aucune avancée majeure n’a eu lieu ces six derniers mois, autant que je sache”, m’a-t-il répondu.

La dextérité reste un problème majeur. La vidéo la plus prometteuse que j’ai pu voir sur le sujet a été produite par une start-up comptant Daniela Rus parmi les investisseurs (oui, tous les universitaires cités plus haut sont également partie prenante dans diverses entreprises du secteur…). L’approche de la start-up s’inspire de la seconde école. Si la vidéo contient tous les travers classiques (montage, condition de laboratoire, taches spécifiques, manque de transparence…) on peut noter que la dextérité obtenue n’est pas encore au niveau d’un humain. Du reste, la firme reconnait être encore bien loin d’une application commerciale, contrairement à Figure AI, 1-X et Tesla…

6. En attendant les robots

Certains rapports cités plus haut estiment qu’une partie des difficultés que nous venons de décrire seront résolues d’ici trois ans. Musk et ses pairs parlent de la fin de l’année 2026. Les experts de la seconde école comptent plutôt en décennies. La vérité est qu’il est difficile d’anticiper les progrès futurs. Ce qu’on peut constater, c’est l’existence de nombreuses barrières au déploiement rapide d’androïdes réellement efficaces.

Les déboires rencontrés par les robots livreurs et les robotaxis me laissent perplexe quant aux capacités des androïdes à évoluer de manière autonome dans nos maisons, nos hôpitaux ou nos usines.

Rendre une voiture autonome représente un défi bien plus accessible. La circulation obéit à un certain nombre de règles et demeure un espace mieux balisé que le reste du monde réel. Or, dans ce domaine, les deux principales firmes rencontrent encore de sérieuses difficultés.

Le programme de robotaxis Tesla est au point mort. Au lieu des 1000 véhicules promis, la flotte déployée se limite à 59 voitures placées sous supervision humaine. La qualité du service est déplorable et le taux d’accident trois fois supérieur à celui du conducteur humain, alors que la flotte n’opère que dans une partie de la ville d’Austin, conçue autour de la voiture (contrairement à Boston ou Paris).

Pour obtenir l’autorisation de déploiement de son assistant à la conduite “autopilote” au sein des voitures privées vendues en Europe, Tesla a maquillé ses données de sécurité routière lors du dépôt de dossier devant les autorités néerlandaises et suédoises. Ce qui ne donne pas franchement confiance dans le système, connu pour les centaines d’accidents et dizaines de morts provoqués.

Waymo a suivi une approche plus prudente que Tesla. Pourtant, l’entreprise vient de subir divers revers. La ville de New York a obtenu le retrait de la demande d’autorisation de déploiement, suite à l’opposition des habitants et des syndicats de taxis. Et Waymo vient de rappeler une grande partie de sa flotte suite à des problèmes persistant où ses taxis roulaient dans les zones en travaux présentes sur les autoroutes…

Je serais donc plutôt enclin à affirmer que les androïdes multifonctions ne sont pas pour demain. Ce qui ne veut pas dire qu’ils ne vont pas commencer à envahir notre quotidien. On voit à quel point le modèle commercial et industriel issu de la Silicon Valley pousse les start-up à déployer des technologies pas encore au point, quitte à faire payer les conséquences à la société dans son ensemble. Les industriels semblent aussi convaincus, pour citer BMW, qu’il vaut mieux introduire ces technologies dans les usines trop tôt plutôt que trop tard. Au-delà des exemples sidérants livrés par 1-X et The Bot company, nous ne sommes pas à l’abri de l’irruption d’infirmières robotiques et de surveillants d’école androïdes, au mépris de tout sens commun.

7. Des robots humanistes sont-ils possibles ?

Au-delà du “comment”, du “quoi” et du “quand”, questions liées aux aspects techniques et financiers, la véritable interrogation demeure pourquoi ? Pourquoi diable déployer des androïdes dans notre monde en surchauffe ?

Comme me le faisait remarquer le journaliste Thibaut Prévost, il faut souligner à quel point l’imaginaire des robots humanoïdes prend racine dans l’esclavage. Le terme même vient de robota, qui désignait un cerf ou un esclave en langue tchèque. Disposer d’une “armée” d’androïdes obéissants et corvéables à merci fascine le patronat et les financiers de la Silicon Valley. Pour Musk, faire pivoter Tesla vers les androïdes était une manière d’enclencher un nouveau récit susceptible de maintenir la survalorisation délirante de l’entreprise, dont dépendait sa solvabilité personnelle, après l’échec patent de l’autopilot, des robotaxis et du Cybertruck.

Pour la chine, investir dans la robotique n’est pas seulement un moyen de pallier le vieillissement catastrophique de la population engendré par la politique criminelle de l’enfant unique. C’est aussi un formidable outil de soft power, utilisé à cet effet.

Pour le reste, les androïdes s’inscrivent dans un imaginaire issu de la science-fiction prise au premier degré par des pontes de la Silicon Valley avides de pouvoir. S’ils ont l’oreille d’une classe capitaliste en mal de rentabilité, leur projet se situe à des années-lumière d’un monde où le commun des mortels bénéficierait du déploiement de ces robots.

Comme l’analysait récemment Romaric Godin, l’intelligence artificielle générative “a été développée et financée pour permettre un rebond des gains de productivité, notamment par l’automatisation des services et par l’accélération de l’automatisation de l’industrie”. Autrement dit, pour servir les détenteurs de capitaux. Il cite le cout social, écologique et anthropologique de cette technologie, avant de conclure “En voyant l’IA comme un progrès humain alors qu’il n’est qu’un progrès du capital, on refuse de voir l’essentiel : le prix de la production de richesse capitaliste est désormais celui de la destruction. Et on ne régule pas la destruction, on la combat”.

Les androïdes ne sont qu’une extrapolation du même phénomène, reposant sur de fausses promesses humanistes pour entretenir la hype afin d’attirer investisseurs et clients. Le PDG de Figure AI ne cachait pas son but : constituer un monopole, comme Elon Musk, pour s’accaparer la plus-value espérée. Sans surprise, OpenAI, NVDIA, Intel, Amazon, Google et Microsoft comptent parmis les principaux investisseurs derrière cette frénésie robotique.

Tout n’est pas à jeter. Des personnes en situation de handicap peuvent bénéficier de certaines avancées, si elles ne se substituent pas à une prise en charge humaine. Mais la technologie n’est jamais neutre. Les robots humanoides sont conçus par et pour des intérêts opposés aux nôtres. Il ne tient qu’à nous de nous organiser pour les refuser.

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