Lundi, le fondateur et PDG d'Unitree Robotics, Wang Xingxing, a lancé une prédiction que le South China Morning Post a rapportée : les récentes avancées d'OpenAI en intelligence artificielle, et en particulier son modèle GPT-6, pourraient constituer un « point de bascule » pour l'industrie robotique, avec une percée possible dès l'an prochain. Venue du patron de l'un des plus gros fabricants chinois de robots, la déclaration mérite qu'on s'y arrête, autant pour ce qu'elle dit que pour ce qu'elle laisse en suspens.
Ce que dit réellement le fondateur d'Unitree
Selon le quotidien hongkongais, Wang Xingxing, qui dirige l'entreprise établie à Hangzhou, estime que la sortie récente du GPT-6 a fait naître des attentes : une avancée majeure pourrait survenir à très court terme dans les robots. Il s'agit d'une anticipation, pas d'une démonstration. Aucun robot capable de réaliser, grâce à ce modèle, des tâches générales dans le monde réel n'est présenté en preuve. Le propos relève de l'intuition d'un industriel qui observe l'évolution des capacités des grands modèles de langage et de leur effet sur sa propre discipline.
Il faut aussi rappeler qui parle. Unitree est connue pour ses robots quadrupèdes et ses humanoïdes à coût relativement bas, et elle a tout intérêt à nourrir l'enthousiasme autour de la robotique. Cela ne rend pas son analyse fausse, mais cela invite à la lire comme la voix d'un acteur du secteur, non comme un arbitre neutre.
Pourquoi les modèles de langage intéressent tant les roboticiens
Le raisonnement qui sous-tend cette attente est connu des spécialistes. Pendant des décennies, la robotique a buté sur un problème : programmer une machine pour qu'elle réussisse une tâche précise dans un décor contrôlé est faisable; lui faire accomplir des tâches variées dans un environnement imprévisible l'est beaucoup moins. Les grands modèles, entraînés sur d'immenses quantités de textes, d'images et de vidéos, offrent une forme de compréhension générale du monde qui peut servir de « cerveau » à une machine : interpréter une consigne en langage courant, décomposer une tâche en étapes, s'adapter à une situation inédite.
Le défi demeure toutefois de relier ce raisonnement abstrait à des gestes physiques fiables. Un modèle peut très bien savoir comment plier du linge et pourtant échouer à le faire avec des doigts mécaniques. C'est ce qu'illustre un texte publié par Robohub, signé Wai-keung Fung, de l'Université métropolitaine de Cardiff. À l'occasion des World Humanoid Robot Games 2026, à Pékin, des robots ont couru, boxé, joué au football et accompli des tâches inspirées d'usines, de restaurants et de situations d'urgence. Le robot Tiangong Ultra a même bouclé le 100 mètres en 8,64 secondes, soit mieux que le record du monde d'Usain Bolt (9,58 secondes). Mais, souligne l'auteur, le véritable test sera de réussir des tâches domestiques banales comme la lessive, où la dextérité et l'adaptation comptent davantage que la vitesse de pointe.
Une course mondiale à l'« IA incarnée »
La déclaration de Wang Xingxing s'inscrit dans un mouvement de fond, particulièrement visible en Chine. Selon Quartz, DeepSeek s'apprêterait à mener une ronde de financement initial de 400 millions de dollars américains pour Winverse AI, une jeune pousse discrète fondée par un ancien scientifique de Tencent. Le laboratoire d'IA de Hangzhou s'y engagerait dans le cadre d'une poussée plus large vers l'intelligence incarnée, c'est-à-dire des systèmes d'IA dotés d'un corps. Il s'agit de renseignements rapportés par Quartz, à prendre avec la prudence qui s'impose tant qu'aucune confirmation officielle n'existe.
La vitrine commerciale suit la même pente. Selon le South China Morning Post, plus de 120 robots, dont des humanoïdes conçus pour le travail en usine et les soins aux aînés, seront présentés dans deux grands salons d'électronique de Hong Kong, le Hong Kong Electronics Fair (édition d'automne) et electronicAsia. Des fabricants de Chine continentale y cherchent à élargir les usages commerciaux de l'IA et à conquérir des marchés étrangers.
À l'autre bout du spectre, les États-Unis misent sur la logistique. Ars Technica décrit comment Amazon, deuxième employeur privé en importance, a fait un pari massif sur les robots pour soutenir sa croissance, avec à la clé des questions sur l'avenir du travail humain dans ses entrepôts. Et selon le Jerusalem Post, la société serait en pourparlers pour acquérir Decart, une jeune pousse israélienne dont le modèle d'IA peut modifier des vidéos en direct. Decart a aussi mis au point Oasis, un modèle qui génère des environnements simulés pour entraîner et tester des systèmes de robotique et de conduite autonome. La simulation est ici un maillon important : plus on peut entraîner de robots dans des mondes virtuels réalistes, moins on dépend d'essais coûteux et lents dans le monde physique.
Les verrous qui restent à lever
Prédire une percée « dès l'an prochain » est une chose; la réaliser en est une autre. Trois obstacles reviennent dans les analyses du secteur.
Le premier est celui des données. Contrairement aux textes, abondants sur Internet, les données de manipulation physique (comment une main saisit un objet fragile, comment un bras compense un glissement) sont rares et coûteuses à produire. TechRadar relève que les robots génèrent d'énormes volumes de données, mais que la connectivité limite leur apprentissage partagé : l'idée séduisante selon laquelle « quand un robot apprend, tous les robots savent » suppose des réseaux capables de faire circuler l'information entre machines, ce qui est loin d'être acquis partout.
Le deuxième est l'écart entre la simulation et la réalité. Un robot entraîné dans un monde virtuel se comporte souvent différemment une fois confronté à des frottements, à des poids et à des imprévus bien réels. C'est la raison pour laquelle l'industrie investit autant dans des outils de simulation plus fidèles.
Le troisième est la fiabilité et la sécurité. Un assistant conversationnel qui se trompe produit une erreur de texte; un robot de plusieurs dizaines de kilos qui se trompe peut blesser quelqu'un. Plus les robots sortent des cages industrielles pour entrer dans les espaces publics et domestiques, plus la question de la responsabilité se pose avec acuité.
Ce qu'il faut retenir de cette « percée » annoncée
La phrase de Wang Xingxing a le mérite de pointer une dynamique réelle : les progrès des modèles d'IA généralistes et la maturité croissante du matériel convergent, et l'argent suit, de Hangzhou à la Silicon Valley. Mais le mot « percée » reste flou. S'agit-il de robots capables d'exécuter des consignes en langage naturel dans une usine, ou de machines réellement polyvalentes à la maison? Les deux horizons sont très éloignés, et rien, dans ce que rapporte le South China Morning Post, ne permet de trancher.
Une lecture prudente consiste à distinguer trois temps. À court terme, on peut s'attendre à des gains concrets mais ciblés : robots d'entrepôt plus adaptables, humanoïdes d'usine mieux guidés par des modèles de langage, démonstrations spectaculaires dans les salons. À moyen terme, l'enjeu sera de prouver que ces gains tiennent hors des conditions de démonstration. Quant au robot domestique généraliste, celui qui fait la lessive sans supervision, il reste, selon l'analyse de Robohub, le vrai juge de paix.
En attendant, l'annonce vaut surtout comme indicateur d'état d'esprit : les dirigeants de la robotique chinoise considèrent désormais les progrès d'OpenAI non comme une menace lointaine, mais comme un carburant pour leur propre industrie. Reste à voir, d'ici la fin de 2027, si les robots suivront les promesses.