Robots humanoïdes : 40 secondes par cycle contre 15 pour un humain
Xiaomi a annoncé lors de la World Internet Conference 2026 que son robot humanoïde avait tenté un poste de huit heures pour trier des caches latéraux de console centrale, sans confirmer qu'il l'avait terminé. Un essai publié dans une usine chinoise de pièces automobiles situe les humanoïdes à environ 40 secondes par cycle, contre 15 secondes pour une personne.

Xiaomi a indiqué pendant la World Internet Conference 2026 que son robot humanoïde avait tenté un poste d'usine de huit heures pour trier des caches latéraux de console centrale. L'entreprise n'a pas confirmé que la machine avait terminé ce poste. Un essai publié dans une usine chinoise de pièces automobiles place les humanoïdes à environ 40 secondes par cycle, contre 15 secondes pour un ouvrier.
Pour les responsables d'usine, l'écart est désormais un chiffre public : 40 secondes par cycle robotique contre 15 pour une personne, avec un taux de réussite de 98%. C'est ce qui décide si les humanoïdes prennent des postes ou restent en phase pilote. L'argent arrive bien avant les données de performance. Agility Robotics attend environ 465 millions de dollars de son SPAC. Personne n'a publié de taux d'achèvement sur un poste complet, de coût d'erreur ni de délai de rentabilité.
Le poste de huit heures de Xiaomi, sans le résultat
Le robot a travaillé à une station de tri de caches latéraux de console centrale. L'essai comprenait la correction des problèmes et la coordination avec les systèmes de la ligne de production. Aucun temps de cycle pour la station de tri n'a été communiqué.
La même annonce portait sur un système domestique construit sur le modèle Xiaomi-Robotics-1. Il a commencé des opérations d'essai dans les logements jeunes de Xiaomi. Il a accompli plus de 50 tâches dans trois pièces, selon une séquence de plus de 30 minutes. Xiaomi a précisé que le modèle avait été préentraîné sur 100 000 heures de trajectoires d'opérations réelles. Xiaomi a déclaré qu'il s'était classé premier aux classements RoboCasa 365 et RoboDojo en juillet. Ce sont des affirmations sur l'entraînement et les benchmarks, pas sur la production en usine. Un poste de huit heures est l'unité qui compte pour un responsable de site. Il englobe les redémarrages, les erreurs de position et les petites défaillances qui s'accumulent une fois la démonstration terminée.
40 secondes contre 15
Dans une usine de pièces automobiles de la province du Zhejiang, 15 robots Leju Kuavo ont identifié, saisi, transporté et posé des composants métalliques sur la ligne de production. Un ouvrier a besoin d'environ 15 secondes pour la même tâche. Les robots sont donc environ 2,7 fois plus lents.
Le système a traité 60 000 composants. Environ 2% des opérations ont été jugées insatisfaisantes. Ce taux d'erreur résiduel est le chiffre qu'un planificateur de production pèserait le plus lourdement. Une ligne qui tourne à plein régime a toujours besoin de quelqu'un pour rattraper les échecs. Leju a fait fonctionner les robots environ 1 000 heures en conditions réelles pour collecter des données et entraîner l'IA. Les robots ajustent leurs mouvements quand la position des composants change. Cela réduit les interventions manuelles. L'essai visait autant à collecter des données qu'à déplacer des pièces. La vitesse est la partie qui n'a pas encore bougé.
Le capital court devant les temps de cycle
Plus de 84% des votes exprimés lors de l'assemblée extraordinaire de Churchill Capital Corp XI, le 2 novembre, ont soutenu le rapprochement avec Agility Robotics. Le SPAC doit être finalisé le 4 novembre. La société combinée doit être cotée au Nasdaq à partir du 5 novembre sous le ticker AGLT.
L'opération doit apporter à Agility environ 465 millions de dollars de capital brut. C'est moins que les plus de 620 millions de dollars attendus lors de l'annonce de la fusion en juin. Le total se décompose en environ 164 millions de dollars issus du compte fiduciaire de Churchill, environ 201 millions de dollars d'un PIPE mené par Foxconn et 100 millions de dollars d'actions reçues par Agility après l'annonce. La transaction initiale valorisait Agility à 2 500 000 000 de dollars de valeur des fonds propres avant apport. Face à cela, l'entreprise a déclaré 1 800 000 de dollars de ventes nettes en 2025 dans un document S-4 de septembre. Des robots Digit travaillaient dans 9 environnements clients. Agility revendique plus de 300 millions de dollars de commandes pluriannuelles engagées pour Digit 5. Son usine RoboFab de Salem, dans l'Oregon, est conçue pour une capacité de production annuelle allant jusqu'à 10 000 robots.
Des commandes engagées ne sont pas du chiffre d'affaires. La valeur pluriannuelle dépend de jalons contractuels, de fonctionnalités et de spécifications produit, et de la prise de livraison par les clients.
Les constructeurs testent, sans publier de chiffres
Audi teste les humanoïdes Agile One d'Agile Robots à son Ingolstadt Production Lab. Les robots prélèvent des composants dans des conteneurs et les disposent dans le bon ordre pour l'assemblage. Le projet a été annoncé le 21 octobre au NVIDIA GTC Berlin. Il associe Dassault Systèmes et NVIDIA. L'approvisionnement matière d'Audi représente environ un million de prélèvements par jour. Ce chiffre décrit le flux existant, pas la performance des robots. Le projet n'a communiqué ni résultats de performance chiffrés ni calendrier pour un déploiement plus large en usine.
Gerd Walker est membre du directoire d'Audi en charge de la production et de la logistique. Il a déclaré que le prélèvement dans le processus de séquençage restait l'un des défis d'automatisation les plus difficiles de la logistique automobile.
AGCO a signé un accord commercial pour tester le Digit d'Agility à son usine de Hesston, au Kansas, à partir de 2027. Le pilote commence par le tri et l'empilement de pièces et la mise en place de bacs pour le stockage. Agility indique que le robot sera jugé sur la sécurité, la précision, la disponibilité, le débit et le retour sur investissement. Le pilote n'a pas commencé. Le rapport World Robotics 2026 de la Fédération internationale de robotique indique que près de 7 000 humanoïdes de taille réelle ont été vendus dans le monde en 2025. C'est la base sur laquelle reposent les pilotes actuels.
Prévisions revues à la baisse, paris publics plus gros
Daiwa a abaissé ses prévisions mondiales de livraisons d'humanoïdes à 54 000 unités en 2026 et 112 000 en 2027. La banque a maintenu sa recommandation d'achat et son objectif de cours de 175 dollars de Hong Kong sur Ubtech Robotics. Les articles de presse cités dans cette analyse évoquent des livraisons d'Ubtech U1 inférieures aux objectifs précédents. Ils mentionnent aussi des pertes persistantes et un flux de trésorerie opérationnel négatif.
Les gouvernements, eux, ne réduisent pas la voilure. Le Korea Institute of Machinery and Materials et l'Electronics and Telecommunications Research Institute de Corée du Sud ont ouvert l'AI Humanoid Data Factory le 3 novembre. Le site fait tourner 12 humanoïdes sur environ 1 000 mètres carrés, avec un projet d'extension à 25. Les chercheurs ont piloté les machines par télécommande lors de l'ouverture. Ils ont enregistré des mouvements destinés à entraîner des modèles vision-langage-action. Ces systèmes transforment ce qu'un robot voit et ce qu'on lui dit en mouvement. Le ministère de la Planification et du Budget a réservé 2 300 000 000 000 de wons (1 700 000 000 de dollars) jusqu'en 2030 pour l'industrie des humanoïdes. Cela comprend l'achat de 1 080 humanoïdes nationaux et la hausse de la part locale des composants essentiels à 80%, contre environ 45%. LG Electronics vise environ 500 000 heures cumulées de données d'entraînement robotique d'ici l'an prochain. C'est cinq fois son objectif de 100 000 heures d'ici la fin de cette année.
Ce sont les données, pas le matériel, qui absorbent une grande partie de l'argent public. Reste à savoir si elles combleront l'écart de temps de cycle : personne ne l'a testé.
Sources
28- 01Xiaomi Humanoid Robot Attempts Eight-Hour Factory Work ChallengeEN
- 02Audi tests mobile humanoid robots that could take over parts sorting in car factoriesEN
- 03Churchill Capital XI shareholders approve $2.5B Agility Robotics humanoid SPACEN
- 04Fifteen Chinese humanoid robots are 2.7 times slower than human workersEN
- 05Digit Humanoid Robot to Hit the Production Line in KansasEN
- 06K-Moonshot: How South Korea intends to dominate humanoid marketEN
- 07Ubtech Robotics: Factory Bottlenecks Take Centre Stage as Daiwa Trims Market ForecastsEN
- 08Inside AGCO's Humanoid Robot Pilot with Agility RoboticsEN
- 09LG Electronics Declares Entry into Home Humanoid Robots by 2030EN
- 10Humanoid developer Agility now expects to raise $465M in SPAC dealEN
- 11Mitsubishi to enlist humanoid robots for its factory rosters - 朝日新聞EN
- 12heise+ | Humanoide Roboter in Deutschland: Modelle, Preise und VerfügbarkeitEN
- 13 Robot cube explores the International Space Station | Space photo of the day for Nov. 3, 2026 EN
- 14EPA throws in the towel on policing air pollution from factory farmsEN
- 15New ISO interoperability standard covers collaboration among mobile robots from multiple vendorsEN
- 16Maximo milestone: friendly robot robot has completed 300,000 tasksEN
- 17Solid-state batteries for Xpeng's Iron humanoid robot enter small-batch productionEN
- 18Tutor Intelligence raises Series B to scale model training, robot deploymentsEN
- 19Coming in 2027: Apple’s $1,000 home robot for FaceTime and switching on lightsEN
- 20Gentherm designs ThermAffyx to secure, heat patients during robotic surgeriesEN
- 21Top 10 robotics developments of October 2026EN
- 22The French robotics startup promising to deploy industrial humanoids after just 20 minutes of trainingEN
- 23Can humanoid robots become factory colleagues?EN
- 2428 Zero-Day Findings in Less Than Two Days: What AI-Speed Discovery Means for RoboticsEN
- 25Solving the Interconnect Challenge in Modern Robotics: How 3M Is Engineering for Motion, Density, and UptimeEN
- 26VW’s EV Factory Is Now Taking Cars Apart. There’s Money In ItEN
- 27Trump declares robot imports a national security threatEN
- 28AI to the Edge: Generative Intelligence for Robotics and Autonomous SystemsEN
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