« Des dizaines de milliards de robots d’ici 10 à 20 ans » : la prédiction folle de Nvidia

Le Japon veut déployer 10 millions de robots d’ici 2040, et le plan est déjà lancé

Le Japon a dévoilé un plan gouvernemental visant à déployer environ 10 millions de robots humanoïdes sur son territoire d'ici 2040, dans le cadre d'une stratégie baptisée « intelligence artificielle physique ». Le programme cible 18 secteurs d'activité, avec une priorité donnée aux soins aux personnes âgées, à l'agroalimentaire, à la gestion des catastrophes et à plusieurs pans de l'industrie. Pour piloter ce chantier, le gouvernement s'appuie sur Noetra, une coentreprise réunissant SoftBank, NEC, Sony Group et Honda, quatre poids lourds industriels et technologiques japonais. Des centres d'excellence dédiés à la robotique et à l'IA doivent également être créés afin de former les talents nécessaires et d'accompagner les entreprises dans cette transition. Il ne s'agit donc pas d'une simple déclaration d'intention : les acteurs industriels sont déjà désignés et des investissements en recherche, formation et intégration sont prévus. Cette ambition répond à un problème démographique aigu. Le Japon fait face depuis plusieurs années à un vieillissement accéléré de sa population et à une pénurie de main-d'œuvre qui fragilise plusieurs secteurs, notamment les soins aux personnes âgées et l'industrie. En misant sur des robots dotés d'un corps capable d'agir dans le monde physique, plutôt que sur de simples chatbots conversationnels, Tokyo cherche à maintenir son activité économique malgré la baisse de sa population active. Pour les entreprises japonaises, c'est aussi l'occasion de consolider une avance technologique dans la robotique humanoïde, un secteur jugé stratégique pour l'avenir industriel du pays. Si le plan se concrétise, il pourrait transformer en profondeur des métiers physiques jusqu'ici peu automatisés, des maisons de retraite aux chaînes de production agroalimentaires. Le Japon n'est cependant pas seul dans cette course mondiale aux robots humanoïdes. La Chine ambitionne de mettre en service 10 000 robots à usage commercial dès fin 2026, dans la logistique, la fabrication et l'accompagnement des personnes âgées, et a déjà exporté plus de 10 millions de robots entre janvier et mai 2026 pour une valeur d'environ 20 milliards de yuans, selon les douanes chinoises, même si les robots humanoïdes ne représentent encore que 8 000 unités sur ce total, largement dominé par les robots de nettoyage. En Corée du Sud, Hyundai Motor Group prévoit de déployer des robots humanoïdes dans certaines usines américaines à partir de 2028. Singapour, les Émirats arabes unis et l'Allemagne financent eux aussi des projets d'automatisation physique. Cette compétition internationale illustre un basculement plus large de l'IA : après des années centrées sur le langage et les chatbots, les investissements se tournent désormais vers des machines capables d'agir concrètement dans le monde réel.

L'Extrémité au manque de main-d'œuvre au Japon : un modèle d'IA pour 10 millions de robots

Le Japon a transformé son projet de robots dotés d'intelligence artificielle en stratégie nationale officielle cette semaine. Le gouvernement a confirmé les chiffres qui circulaient depuis des mois : 10 millions de robots équipés d'IA déployés dans 18 secteurs d'ici 2040, avec un financement public pouvant atteindre mille milliards de yens, soit environ 6,1 milliards de dollars, sur cinq ans. Le ministère de l'Industrie (METI) et l'agence pour l'innovation NEDO ont officiellement confié à l'entreprise Noetra et au laboratoire national AIST le développement d'un modèle d'IA physique multimodal, capable de traiter simultanément langage, images, vidéo et données de capteurs, pour que les robots interprètent réellement leur environnement au lieu d'exécuter des mouvements préprogrammés. Une première version doit sortir dès cette année fiscale, avec des mises à jour annuelles ensuite. Le budget de l'année en cours s'élève à environ 2,3 milliards de dollars, prélevés sur une enveloppe de 387,3 milliards de yens financée par des obligations de transition économique GX. Seules les deux premières années sont garanties, le reste étant soumis à un examen annuel par étapes qui permet à Tokyo de suspendre les fonds si les objectifs ne sont pas atteints. Noetra est détenue majoritairement par SoftBank, NEC, Sony Group et Honda, tandis que Fujitsu et Rakuten étudieraient la possibilité de les rejoindre. Le ministre de l'Industrie Ryosei Akazawa a justifié cette initiative par la volonté de généraliser l'usage des robots dans la restauration, l'agroalimentaire et le secteur médical. Derrière cette annonce se cache un marché du travail exsangue : le vieillissement démographique du Japon, combiné à une politique migratoire restrictive, prive de nombreux pans de l'économie de main-d'œuvre sans solution rapide en vue. Pour les entreprises japonaises du secteur, notamment celles qui fabriquent déjà le matériel nécessaire, de la robotique de Honda aux capteurs d'imagerie de Sony, ce financement public accélère directement leurs plans industriels. Le Japon ne part pas de zéro : le pays a accumulé une expertise en robotique dans les soins aux personnes âgées, la gestion de catastrophes, l'industrie manufacturière et jusqu'au nettoyage du site de Fukushima Daiichi. Ce projet vise à transformer cette expérience en produit exportable. Le timing n'est pas anodin non plus : la Corée du Sud a annoncé sa propre stratégie robotique à peine un jour après celle de Tokyo, signe que les deux pays voient désormais l'IA physique comme le prochain front d'une compétition technologique jusqu'ici dominée par les chatbots et le cloud. Le véritable test arrivera lors du premier examen d'étape : si Noetra livre un modèle exploitable cette année, la liste des investisseurs devrait s'élargir rapidement.

💬 Bon, on savait que la démographie japonaise allait finir par pousser vers le tout-robot, mais là c'est officialisé avec un budget d'État de six milliards de dollars, pas juste un plan sur PowerPoint. Le pari, c'est un vrai modèle d'IA physique multimodale, pas des bras préprogrammés qui répètent un geste : si Noetra livre un truc qui marche cette année, tu vas voir SoftBank, Sony et Honda accélérer très vite. Retiens ça : le Japon vient de faire de la robotique dotée d'IA une politique industrielle d'État, exactement comme la Chine l'a fait pour les semi-conducteurs, et l'Europe regarde le train passer sans même être sur le quai.

NVIDIA Research fait progresser la robotique de la simulation au monde réel

À l'occasion de l'International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026, NVIDIA Research a présenté huit articles scientifiques parmi les 28 acceptés, tous centrés sur le transfert simulation-vers-réel en robotique. Les travaux couvrent l'ensemble de la chaîne de développement : coordination de bras multiples, navigation sur des morphologies de robots variées, préhension d'objets inconnus et manipulation de matières déformables. Parmi les systèmes présentés, ScheduleStream exploite les GPU pour planifier les mouvements de plusieurs bras robotiques en parallèle, atteignant une accélération de 3x par rapport aux approches séquentielles classiques, et tourne notamment sur la plateforme embarquée Jetson de NVIDIA. COMPASS, un cadre de politique de navigation, combine apprentissage par imitation et apprentissage par renforcement résiduel dans le simulateur Isaac Lab pour généraliser à des robots de morphologies très différentes, sans jamais utiliser de données réelles lors de l'entraînement. Résultat : un taux de succès moyen 4,5 fois supérieur à la référence, et environ 80 % de réussite sur 20 essais réels avec des robots mobiles autonomes et des humanoïdes. Grasp-MPC, de son côté, a été entraîné sur 2 millions de trajectoires simulées issues de 8 000 objets différents, apprenant à saisir des objets inédits dans des environnements encombrés avec un taux de succès de 75 %, contre 41 % pour la méthode de référence. L'importance de ces résultats tient à ce qu'ils résolvent des verrous concrets qui bloquaient l'industrialisation de la robotique. Former un robot à naviguer dans un environnement et devoir tout recommencer dès qu'on change de plateforme physique est un frein majeur au déploiement à grande échelle. COMPASS supprime ce problème en apprenant des compétences transférables entre corps mécaniques différents, ouvrant la voie à des flottes hétérogènes d'agents robotiques dans des entrepôts, des hôpitaux ou des usines. Grasp-MPC, lui, corrige en temps réel la trajectoire d'approche du robot dans les derniers centimètres, là où les systèmes à plan fixe échouent le plus souvent. Ces avancées signifient qu'il devient possible de déployer des robots capables de traiter des tâches non scriptées dans des environnements désordonnés et imprévisibles, sans recalibration permanente. Ces recherches s'inscrivent dans une mutation profonde du secteur : la robotique sort de l'ère des démos contrôlées pour entrer dans celle de l'autonomie généralisable. NVIDIA joue un rôle structurant dans cette transition en fournissant à la fois les outils de simulation (Isaac Lab, Omniverse NuRec pour les jumeaux numériques), les bibliothèques de calcul (cuRobo, GraspGen) et le matériel embarqué (Jetson). Le fait que COMPASS et Grasp-MPC atteignent des performances robustes sans aucune donnée réelle lors de l'entraînement est une preuve de maturité du sim-to-real. La prochaine étape sera l'intégration de modèles vision-langage-action capables de raisonner avant d'agir, plusieurs des papiers ICRA ouvrant déjà cette direction.

Semaine nationale de la robotique : dernières avancées en IA physique et ressources

À l'occasion de la Semaine nationale de la robotique aux États-Unis, NVIDIA met en avant ses avancées dans le domaine de l'intelligence artificielle physique, c'est-à-dire l'IA appliquée à des robots capables d'agir dans le monde réel. L'entreprise présente cette semaine une série de technologies couvrant la simulation, la génération de données synthétiques et l'apprentissage automatique pour robots, destinées aux développeurs qui souhaitent concevoir des machines autonomes opérationnelles dans des environnements complexes. L'enjeu est considérable : ces outils permettent de réduire drastiquement le temps nécessaire pour passer de l'entraînement en environnement virtuel au déploiement sur le terrain. Concrètement, un robot peut aujourd'hui apprendre à naviguer, saisir des objets ou réagir à des imprévus dans un simulateur NVIDIA avant d'être testé dans une usine, une serre agricole ou une centrale énergétique. Ce raccourci entre simulation et réalité est l'un des verrous techniques les plus critiques de la robotique industrielle. NVIDIA se positionne comme la colonne vertébrale de cette transition, en proposant des plateformes intégrées qui couvrent l'ensemble de la chaîne de développement robotique. La compétition dans ce secteur s'intensifie, avec des acteurs comme Boston Dynamics, Figure AI ou Agility Robotics qui cherchent eux aussi à industrialiser leurs solutions. La Semaine de la robotique sert ici de vitrine stratégique pour NVIDIA, qui entend s'imposer comme fournisseur incontournable d'infrastructure IA pour la prochaine génération de robots autonomes dans l'industrie, l'agriculture et l'énergie.

💬 Le vrai sujet ici, c'est pas la Semaine de la robotique, c'est NVIDIA qui s'impose discrètement comme le AWS de la robotique industrielle. La réduction du gap sim-to-real, c'est le verrou qui bloquait tout depuis des années, et là ils ont une vraie réponse technique. Reste à voir si les industriels européens vont jouer le jeu ou rester dépendants d'une stack américaine de plus.