Les usines de robots humanoïdes montent en puissance, mais les données restent à gagner

Le dernier élément de la pile des usines de robots humanoïdes n'est pas un robot. C'est un laboratoire. Innodata a annoncé le 30 septembre l'ouverture d'un site destiné à capturer des données de mouvement en 3D directement sur des corps humains et mécaniques. Objectif : alimenter les modèles qui pilotent les humanoïdes et les robots industriels. L'entreprise de Ridgefield Park, dans le New Jersey, fondée en 1988, présente cette décision comme la réponse à une pénurie que toutes les équipes de robotique rencontrent, selon elle.

D'après The Robot Report, Innodata affirme que la plupart des fournisseurs de données déduisent le mouvement 3D à partir de vidéos 2D, alors que ses capteurs enregistrent le mouvement de chaque articulation. Franklin Tanner, vice-président en charge de la robotique et de l'IA physique de l'entreprise, a déclaré au média qu'une grille 2D de pixels introduit inévitablement des erreurs. Il a aussi donné un chiffre pour mesurer l'enjeu : un humanoïde peut peser près de 200 lb (90,7 kg), les mesures ne peuvent donc pas se contenter d'un ordre de grandeur approximatif. Le laboratoire validera aussi les chiffres de performance que les robots produisent en interne. C'est un point plus discret mais plus tranchant. À mesure que les usines d'humanoïdes se multiplient, les chiffres qui leur sont associés, temps de cycle, taux de réussite, débit, sont de plus en plus déclarés par les entreprises qui vendent les machines.

Usines, commandes et un procès au Texas

Le jour même, deux histoires de financement et de justice ont montré comment se constitue la chaîne d'approvisionnement autour de ces usines. L'usine solaire prévue par Tesla au Texas a été entraînée dans un procès américain pour brevets entre deux fabricants chinois d'équipements, rapporte Electrek le 30 septembre. Linton Crystal Technologies, société de Rochester, dans l'État de New York, entièrement détenue par le chinois Dalian Linton, a poursuivi Zhejiang Jingsheng devant le tribunal fédéral du district est du Texas le 22 septembre. Elle invoque deux brevets couvrant une partie d'un tireur Czochralski. Jingsheng, valorisée environ 53 milliards de yuans, a informé ses investisseurs de la plainte le 24 septembre. L'entreprise affirme que ses produits utilisent des « solutions techniques entièrement différentes » de celles des brevets. Elle indique aussi ne pas avoir été formellement notifiée et ne pas s'attendre à un impact significatif. Des rapports de l'industrie chinoise affirment que Jingsheng a remporté plus tôt cette année une commande Tesla d'environ 3 milliards de yuans (environ 420 millions de dollars) pour des tireurs de cristaux, ce que ni Tesla ni Jingsheng n'ont confirmé. Tesla n'est pas partie à l'affaire. Linton réclame des dommages-intérêts, des dommages-intérêts triplés et une injonction permanente.

La demande d'injonction est l'élément qui compte pour Tesla. Le constructeur a déposé en août une demande pour une usine « Project Crystal Sun » de 10,1 milliards de dollars dans le comté de Fort Bend, avec une production prévue début 2029. Le tirage des lingots est la première étape de cette chaîne. Pas de tireurs, pas de plaquettes, pas de cellules.

En Europe, la société parisienne Inbolt a levé 11 millions d'euros pour pousser ses logiciels de vision et de contrôle en temps réel dans les robots industriels. Tech.eu rapporte le 30 septembre que le tour a été mené par Shift4Good, avec Bridges Climate Transition Partners et les investisseurs déjà présents BNP Paribas Développement et Ora Global. Le financement total atteint désormais 30 millions d'euros. Inbolt affirme que son système équipe plus de 200 robots dans plus de 100 usines sur trois continents, avec parmi ses clients Bosch, Beko, Flex, Ford, Stellantis et Toyota.

Le problème de la vitesse

La vitesse est l'autre mur. MindOn a publié le 30 septembre un article technique présentant Mind-1, un modèle d'IA physique qui, selon l'entreprise, réduit la latence d'inférence dans la manipulation robotique de 82 ms à 32 ms. L'entreprise soutient que de nombreux systèmes incarnés savent accomplir des tâches complexes, mais à une fraction de la vitesse humaine, ce qui complique leur intégration dans des flux de travail réels. Son article nomme précisément la contrainte : à une vitesse de 3 mètres par seconde en bout d'effecteur, 10 ms de latence équivalent à environ 3 cm de déplacement. De quoi gâcher une prise ou une insertion précise. MindOn met aussi en cause les données d'entraînement, dont une grande partie provient d'une téléopération plus lente que le mouvement humain naturel, ce qui enseigne aux modèles un tempo prudent.

Une évaluation indépendante suggère que l'écart ne se comble pas de façon homogène. Fig Inc. a publié le 30 septembre des résultats tâche par tâche sur des benchmarks web et physiques, dont VLABench, Bench2Drive, IndEgo et Assembly101. Sa conclusion est directe : dans chaque paire de modèles testée, le modèle le moins bien noté a réussi au moins une tâche que le mieux noté a échouée. Une moyenne de benchmark, écrivent les auteurs, masque à quel point la réussite d'un modèle varie selon les tâches. Cela compte pour quiconque achète un humanoïde pour une ligne d'usine. Un score global unique ne dit pas à un responsable de site quelles tâches la machine va rater.

Ce qui est réellement livré

Destro AI est sortie de la discrétion le 30 septembre avec un tour d'amorçage de 8 millions de dollars. Son argument sert de contrepoint utile au récit des usines d'humanoïdes. TechCrunch rapporte que la startup ne fabrique pas de robots. Elle construit une couche d'intelligence qui pilote ensemble robots et travailleurs humains dans des environnements logistiques, à l'aide de trois robots porte-chariots de Miva Robotics dans un site de Yusen Logistics dans le nord-ouest des États-Unis. Richard Brunelle, de Yusen, a déclaré à TechCrunch avoir demandé à Destro d'adapter son outil de prélèvement et d'emballage au cross-docking, une tâche que personne, selon lui, ne traitait. Manthan Pawar, fondateur de Destro, a indiqué au média que l'entreprise est sur la voie d'un flux de trésorerie positif d'ici la fin de cette année.

Il y a ensuite les preuves plus dures du côté des fabricants. Rongzhong Li, dans un texte publié sur Hackster le 30 septembre, indique que Petoi a livré plus de 30 000 quadrupèdes depuis sa campagne Nybble de 2018, et que son troisième produit, Quaddle, est sur Kickstarter à partir de 99 dollars. Son récit de dix ans de production de robots rappelle que le volume en robotique vient jusqu'ici de petites machines bon marché et limitées, pas de bipèdes.

KIDZ AI, société cotée au Nasdaq valant environ 2,4 millions de dollars, a annoncé le 30 septembre avoir envoyé à Tesla une demande d'achat pour 500 Robotaxis. Electrek note que cette demande n'est pas une commande ferme et que le projet en est à une phase préliminaire. Le média calcule aussi que 500 Cybercabs au prix cible d'Elon Musk, « moins de 30 000 dollars », coûteraient environ 15 millions de dollars, soit environ six fois la valeur boursière de l'entreprise. Son action a perdu environ 6 % après l'ouverture.

Lus ensemble, les événements du 30 septembre dessinent une montée en puissance des usines bien réelle mais déséquilibrée. Les robots arrivent. Les données, la vitesse et les chiffres honnêtes se négocient encore.