Robots IA : pourquoi le « cerveau » reste le maillon faible

Les fabricants chinois de robots humanoïdes l'admettent eux-mêmes : leurs machines manquent de données réelles et d'une intelligence embarquée suffisamment puissante pour interagir avec le monde physique. Un constat qui dépasse largement les frontières de la Chine — et interpelle directement les dirigeants français qui misent sur la robotique industrielle.

À la World Artificial Intelligence Conference (WAIC) qui s'est tenue à Shanghai jusqu'au 21 juillet 2026, les acteurs les plus en vue de la robotique chinoise ont brisé un tabou : leurs robots ne sont pas encore à la hauteur des ambitions affichées. Non par manque de matériel, mais par manque de cerveau et de données. Selon South China Morning Post (Chine), Wang Xiaogang, cofondateur de SenseTime et président d'Ace Robotics, a résumé le problème en une formule lapidaire : le défi central est de « relier le matériel, les données, les modèles et les scénarios réels dans un système itératif en boucle fermée ». En clair, les différentes briques technologiques existent, mais elles ne se parlent pas encore correctement.

Le grand modèle de langage (LLM) a été nourri de textes en quantités astronomiques — des milliards de pages issues d'internet, de livres, de code. Le robot humanoïde, lui, doit apprendre à saisir un verre, ouvrir une porte, éviter un obstacle en mouvement. Ces gestes exigent des données multimodales — visuelles, haptiques, proprioceptives — issues du monde physique. Or, selon South China Morning Post (Chine), Yao Maoqing, associé et vice-président senior d'AgiBot (fabricant shanghaïen de robots humanoïdes), affirme que le volume de données multimodales disponibles sur le monde physique est « loin d'être adéquat » comparé à celui utilisé pour entraîner les grands modèles de langage.