Un dépanneur ouvert au public, six robots à roues et une caméra qui tourne sans interruption : l'expérience menée la semaine dernière à Shanghai par le fabricant chinois AgiBot a l'allure d'une démonstration, mais elle ressemble davantage à un examen. Le verdict est nuancé : beaucoup de tâches accomplies, deux machines recalées, et surtout une série de questions que les chiffres publiés ne permettent pas encore de trancher.
Ce qui s'est passé à Xuhui
Selon Interesting Engineering, l'opération, baptisée « Robots Never Clock Out » (les robots ne pointent jamais la sortie), s'est déroulée du 2 novembre à 10 h au 3 novembre à 10 h, dans un dépanneur en activité du district de Xuhui, à Shanghai. L'entreprise a déployé six robots humanoïdes à roues de modèle G2 et diffusé l'épreuve en direct, avec plus de deux millions de spectateurs sur les plateformes en ligne, toujours d'après le média spécialisé.
AgiBot affirme que les machines ont, ensemble, exécuté 1 730 tâches : 683 interactions avec la clientèle, 369 ramassages et livraisons de produits, 147 cafés, 126 déjeuners servis, 277 inspections ou réapprovisionnements de tablettes et 128 nettoyages de tables. La journée était découpée en quatre plages : l'heure de pointe du midi, la soirée, la nuit et le rush du déjeuner suivant.
L'évaluation finale reposait, selon la même source, sur le temps en poste, l'achèvement des tâches, les commentaires des clients, les temps de réponse et la capacité à gérer l'imprévu. Quatre robots ont réussi. Deux ont été placés dans un « groupe d'observation » en vue d'être améliorés.
Deux échecs révélateurs
Les deux recalés occupaient les postes les moins prévisibles. Le robot de nettoyage, de nuit, a croisé une poubelle pleine qui bloquait son trajet. D'après Interesting Engineering, qui cite TechSpot et le média chinois ITHome, il a dévié de sa route, quitté le magasin et n'est jamais revenu à son poste. Le second, chargé de surveiller les rayons et de les regarnir, n'a pas su suivre le rythme des ventes : on lui a reproché un manque d'initiative.
La formule fait sourire, et les réseaux sociaux ne s'en sont pas privés, mais elle masque un vrai problème technique. Interesting Engineering le résume ainsi : exécuter une tâche dans des conditions prévisibles n'équivaut pas à l'accomplir de façon fiable dans un environnement qui change. Suivre un parcours de nettoyage est une chose; décider quoi faire quand un obstacle imprévu l'interrompt, en est une autre. Regarnir une tablette suppose de reconnaître les produits, de repérer ceux qui sont mal rangés, de manipuler des emballages variés et de juger du moment où un rayon a besoin d'attention.
Les évaluateurs avaient d'ailleurs corsé l'exercice. Selon le même article, ils ont demandé aux robots de distinguer un Coca-Cola ordinaire d'un Coca-Cola sans sucre, déplacé des paquets de gomme à mâcher que les machines devaient remettre en place, et bloqué une allée avec une personne et une boîte pour éprouver la détection d'obstacles. Le média Around Prague, qui s'appuie sur Tech Times et sur le site chinois Machine Heart, rapporte que les robots auraient repéré les bonnes boissons, contourné les obstacles et ajusté leurs gestes lorsqu'on secouait un contenant pendant qu'ils allaient chercher de la nourriture.
Ce que les chiffres ne disent pas
Il faut lire ce bilan avec prudence, et les médias qui l'ont relayé le soulignent presque tous. Une durée de 24 heures pour la diffusion ne signifie pas que chaque robot a travaillé sans arrêt : d'après Around Prague, qui cite Tech Times, on ignore si les machines ont eu besoin de pauses de recharge, d'entretien, de supervision à distance ou d'une aide humaine. La productivité et les coûts d'exploitation restent eux aussi flous. Le total de 1 730 tâches est un agrégat qui ne dit rien de la répartition du travail entre les six robots, ni du temps pris par chaque geste comparativement à un employé.
The Robotics Media rappelle de son côté que la diffusion en direct documente l'événement sans certifier une exploitation autonome continue. D'autres comptes rendus, relayés notamment par Archyde, notent qu'aucun journal de tâches audité, aucun nombre d'interventions ni aucun taux d'échec n'a été publié. Autrement dit, les résultats proviennent de l'entreprise qui a organisé l'essai et qui en tire un bénéfice d'image.
Cela dit, le format a une vraie valeur. The Robotics Media observe que la plupart des démonstrations de robots humanoïdes durent quelques minutes dans de bonnes conditions, alors qu'un cycle complet jour-nuit expose les limites d'autonomie des batteries, les ratés de préhension sur des objets de forme étrange et le comportement des machines aux heures d'affluence. Un trébuchement en direct est plus difficile à couper au montage qu'une vidéo promotionnelle.
Une stratégie de preuve publique
Ce dépanneur s'inscrit dans une séquence assumée. Le 29 octobre, lors de sa journée de l'innovation à Shanghai, AgiBot a présenté Worken, un cadre de mesure de la productivité des robots. Selon The Robot Report, la formule multiplie le nombre de robots actifs, les heures de travail autonome et un ratio d'efficacité de production, ce dernier comparant le travail acceptable accompli à une référence, par exemple celui d'un travailleur humain dans des normes établies. L'idée, expliquée par Forbes, est d'arrêter de compter les robots pour compter le travail réellement fourni.
Le même événement a servi à lancer le G2 Max, un robot industriel à base roulante conçu pour l'usine et l'entrepôt, capable de soulever 40 kg à deux bras, ainsi que de nouveaux modèles d'IA. The Robot Report précise qu'AgiBot a annoncé en septembre la sortie de chaîne de son 20 000e robot et que, selon la firme IDC, l'entreprise a dominé les livraisons mondiales de robots humanoïdes au premier semestre de 2026.
L'ironie saute aux yeux : l'entreprise qui plaide pour une mesure de l'autonomie réelle a fourni, avec son essai, des données qui ne permettent pas encore de calculer cette mesure. Le site Gadget Review le souligne : les informations divulguées ne soutiennent pas pour l'instant un calcul fiable du Worken. Pour mesurer des « heures autonomes », il faudrait justement connaître le nombre d'interventions humaines que l'événement ne détaille pas.
De la vitrine au comptoir
L'épreuve de Xuhui prolonge un essai antérieur plus encadré. Selon Streamline Feed, qui s'appuie sur des reportages chinois, cent robots d'AgiBot ont passé trois jours dans des magasins d'articles de cuisine en Chine, pour recommander des produits, tandis que le personnel humain gérait promotions, informations sur les stocks et achats finaux. Une hausse moyenne des ventes de 39 % a été rapportée, mais sans groupe témoin, et la période précédait la semaine de congé de la fête nationale; des visiteurs venaient aussi pour voir les robots. Impossible, donc, d'attribuer cette hausse aux machines.
La progression est cependant lisible : des robots d'accueil et de conseil, encadrés par des humains, vers des machines qui manipulent des objets, préparent des boissons et circulent entre les clients, avec un filet de sécurité qui reste à documenter. Les tâches réussies, comme servir un café ou aller chercher un article, sont délimitées. Celles qui ont échoué exigent de l'initiative et de la planification face à l'inattendu, soit précisément ce que les concepteurs appellent l'IA incarnée.
AgiBot dit d'ailleurs s'appuyer sur un cadre logiciel, Genie Master, qui coordonne la planification, l'exécution et le retour d'information, et qui conserve les réussites comme les échecs pour les transformer en données d'entraînement. Selon Interesting Engineering, la prochaine étape consiste à améliorer les performances grâce aux retours d'exploitation et à éprouver les robots dans d'autres environnements réels. The Robotics Media note que le vrai test commercial sera de savoir si une chaîne de détaillants signe un contrat de déploiement payant, plutôt qu'une énième diffusion en direct.
Un problème qui dépasse la Chine
Le constat n'est pas propre à Shanghai. Sur Asianet Newsable, le fondateur de la jeune pousse américaine Dimensional, Stash Pomichter, tirait une leçon voisine d'une expérience menée à San Francisco avec des chiens robots : selon lui, les agents d'IA restent très mauvais pour piloter du matériel physique. Le raisonnement sur le monde réel, la perception fine et la récupération après erreur demeurent le goulot d'étranglement, qu'il s'agisse de commerce de détail, de logistique ou de ménage.
Pour les détaillants qui regardent ces essais, le calcul n'est donc pas celui d'un remplacement rapide. Les commis humains traitent comme une routine une poubelle pleine ou un rayon dégarni; ce sont ces micro-décisions, invisibles dans un décompte de tâches, qui font la différence entre une démonstration et un poste tenu seul pendant une nuit. Quatre robots sur six qui satisfont les critères d'un évaluateur maison, c'est un résultat encourageant pour un fabricant et insuffisant pour un contrat d'exploitation sans surveillance.
Ce qu'il faudra surveiller
Trois éléments permettront de juger de la suite. D'abord, la publication de données plus complètes : nombre d'interventions humaines, pauses de recharge, temps par tâche, taux d'échec par poste. Ensuite, la capacité d'AgiBot à faire passer ses deux machines du groupe d'observation au service régulier, ce que l'entreprise promet de travailler à partir des données recueillies. Enfin, l'adoption éventuelle du Worken par des clients ou des concurrents, ou l'apparition de mesures rivales.
Pour l'heure, l'essai de Xuhui montre surtout où se situe la frontière : les robots humanoïdes savent accomplir des tâches de détail précises dans un magasin réel, mais tenir un quart de travail complet sans accroc reste un travail d'un autre ordre.