L’intelligence artificielle (IA) remodèle les secteurs des services sous nos yeux. En l’espace de quelques années, la technologie est passée d’une vision futuriste à un partenaire commercial vital dans un vaste éventail de fonctions diverses : analyser les données des clients pour obtenir des perspectives marketing, surfer sur les marchés de devises avec une agilité sans précédent ou encore équilibrer la logistique de l’offre et de la demande avec une prévoyance troublante.

Mais qu’implique l’IA, un outil numérique auquel nous accédons généralement lorsque nous sommes assis à nos bureaux, pour les tâches industrielles et de fabrication plus tangibles ? Les types de tâches qui se déroulent habituellement dans les usines, les ateliers d’ingénierie ou les installations de production ?

Grâce aux technologies émergentes fondées sur l’IA, nous sommes à la veille d’assister à une révolution similaire au niveau des processus physiques, avec un impact sur toutes les fonctions, de l’assemblage complexe à la maintenance en passant par l’inspection, l’emballage, etc.

Les récentes avancées en robotique et en apprentissage automatique rendent possible l’émergence d’une nouvelle génération de matériel capable de voir, d’interpréter, d’interagir et de réagir. Cette convergence technologique pourrait changer la donne dans les usines et sur les lignes de production du monde entier.

Il ne s’agit pas d’une perspective théorique, ni même d’un scénario pour un proche avenir. Cela se passe dès maintenant, tout autour de nous, et affecte déjà les résultats. Le détaillant Amazon, par exemple, a réduit ses délais de livraison d’un quart grâce à l’exploitation de la plus grande flotte robotique au monde dans ses entrepôts.[1] Le fabricant d’électronique taïwanais Foxconn a quant à lui réalisé 15 % d’économies en recourant à des robots dotés d’IA pour effectuer des tâches de précision telles que le serrage des vis, qui étaient autrefois réservés aux êtres humains ayant des capacités de motricité fine.

Quelles autres industries manufacturières ressentent l’impact de l’IA, et dans quelle mesure les investisseurs et les travailleurs sont-ils prêts à s’adapter à ce nouveau monde dynamique ?

Les robots tactiles sont-ils l’avenir de la fabrication ?

Que se passe-t-il quand l’IA, qui se manifeste généralement à l’échelle de l’électron, est fusionnée avec un appareil physique et peut commencer à interagir avec le monde qui l’entoure ? La réponse ouvre une nouvelle ère passionnante dans la robotique et une période d’incertitude profonde pour les fabricants traditionnels.

Les avancées technologiques impliquent que des tâches auparavant considérées comme trop nuancées, intuitives ou complexes pour l’automatisation sont désormais à la portée des machines pilotées par l’IA. Cette transformation est due à la maturation de logiciels essentiels, tels que des algorithmes d’apprentissage sophistiqués et des programmes d’analyse d’images haute définition.

Pourtant, aucun de ces éléments n’aurait de conséquences dans le monde réel en l’absence d’avancées parallèles dans la dimension physique : un pas en avant a été franchi avec une nouvelle génération de composants polyvalents, tels que des capteurs tactiles et des pinces ultra-souples, qui permettent aux appendices robotiques d’interagir avec les objets du quotidien.

Il s’agit d’un marché passionnant en pleine croissance que les leaders du secteur sont désireux d’explorer. En 2024, le nombre de robots industriels déployés dans les usines du monde entier a pour la première fois dépassé 4 millions d’unités, enregistrant une croissance de 10 % en glissement annuel.[2] Bien que la tendance soit mondiale, des pionniers régionaux émergent. Environ 70 % de tous les robots nouvellement installés en 2023 se trouvaient dans les centres névralgiques de fabrication d’Asie, notamment en Chine et au Japon, tandis que 17 % supplémentaires apparaissaient en Europe et 10 % en Amérique.

Quelles sont précisément les grandes technologies qui sous-tendent des progrès aussi rapides dans l’IA pour l’industrie ?

  • Perception : Les robots dans les ateliers des usines peuvent « voir » mieux que jamais. Les caméras haute résolution, associées à un kit détection et localisation par la lumière (LiDAR d’après l’anglais), créent des entrées visuelles précises pour évaluer les environnements complexes. Les robots sont désormais capables de reconnaître des objets, calculer leur position dans l’espace et comprendre leurs utilisations possibles : un ensemble de compétences diversifiées.
  • Autonomie : Les robots conventionnels sont limités à une gamme d’actions restreinte. En revanche, les robots dotés d’IA sont programmés pour l’intelligence, l’interprétation et l’innovation. Ils peuvent « apprendre » dans des environnements simulés et transférer directement ces compétences à la chaîne de production, en faisant face à des obstacles imprévus avec l’imagination et l’improvisation d’un esprit humain. Ces capacités sont déjà plus avancées que beaucoup de gens ne le croient. Gemini Robotics de Google DeepMind et Isaac GR00T de Nvidia fusionnent déjà vision, langage et action pour déterminer eux-mêmes des flux de travail cohérents et atteindre des objectifs fixés avec un minimum d’interférence humaine.
  • Manipulation : Un logiciel de contrôle piloté par l’IA permet des ajustements microscopiques de la préhension/des moteurs de force, ce qui permet aux robots de saisir des objets délicats en toute sécurité et d’interagir avec eux adroitement. Des capteurs tactiles de pointe, capables de détecter la pression et le glissement, peuvent simuler un « toucher » presque semblable à l’humain, ce qui élargit massivement leur potentiel de déploiement.

La fusion de ces technologies marque le début de l’ère de la « robotique contextuelle », dans laquelle les robots peuvent effectuer des tâches de manière entièrement autonome sans formation spécifique à un scénario. C’est ce que l’on appelle un « apprentissage sans exemple » ou « zéro-shot ».

Nous en sommes encore aux débuts de notre parcours dans l’IA, mais il est déjà évident que peu de secteurs sont à l’abri de changements radicaux. La robotique intelligente émerge dans tous les domaines de la fabrication, alors que les pionniers tirent déjà profit d’applications dans le monde réel.

Les robots remplaceront-ils les humains à l’usine ?

Dans des usines du monde entier, les robots dotés d’IA effectuent déjà un certain nombre de tâches qui nécessitaient traditionnellement une intervention humaine.

  • Matériaux : De plus en plus, les robots traitent des composants neufs. Ils maîtrisent un certain nombre de techniques artisanales, notamment le soudage adaptatif (ajustement continu de la tension, du courant et de la vitesse de déplacement pour maintenir la cohérence des soudures), ainsi que le traitement de surface de précision grâce à une vision améliorée par l’IA.
  • Construction : L’IA s’avère capable d’assembler des unités complexes à partir de pièces variables et de manipuler des modules avec des bras sensibles à la résistance pour atteindre une précision extrême.
  • Post-assemblage : L’IA peut éviter le gaspillage en produisant des tailles d’emballage sur mesure et en organisant les articles à l’intérieur pour maximiser l’efficacité spatiale.
  • Soutien et logistique : Les robots jouent également des rôles supplémentaires : ils sélectionnent des matières premières privilégiées, détectent des défauts ou prennent en charge des tâches de maintenance de routine. En fusionnant les technologies du troisième millénaire avec la plus historique des inventions, la roue, nous obtenons des robots mobiles conçus pour déplacer des pièces dans les usines de façon à rationaliser la logistique.

Comme nous le verrons, l’IA s’avère déjà un collègue indispensable dans de nombreux scénarios industriels du monde réel.

Quelles entreprises sont à l’avant-garde de l’IA mécanique ?

Amazon, la deuxième plus grande société au monde en termes de chiffre d’affaires[3], a conçu une multitude de technologies basées sur l’IA pour ses centres d’exécution afin d’améliorer l’efficacité opérationnelle.

Ces innovations comprennent « Sparrow », un bras robotique doté d’une technologie de vision et de mouvement par IA capable de reconnaître, de sélectionner et de trier 60 % de l’inventaire d’Amazon. « Proteus » est tout aussi impressionnant : un robot mobile pour les marchandises emballées en cartons plats qui peut se faufiler en toute sécurité aux côtés de ses homologues humains sans nécessiter de zones de sécurité séparées.

Robots IA « Sparrow » (G) et « Proteus » (D) d’Amazon. Crédit image © Amazon.

Les résultats sont quantifiables. Le déploiement de l’IA par Amazon dans son dépôt de Louisiane, aux États-Unis, a permis des économies de 25 % et une hausse de 30 % des emplois plus qualifiés en interne.[4]

L’entreprise Foxconn, de Taïwan, utilise la plateforme d’IA de Nvidia et un arsenal de bras robotiques pour automatiser des tâches, telles que l’insertion de câbles, qui nécessitaient jusqu’à présent des doigts agiles. Pour obtenir la précision nécessaire, Foxconn combine la technologie de retour d’effort à contrôle de précision avec des simulations de « jumeaux numériques » (répliques virtuelles d’objets réels avec des données issues de capteurs placés sur l’homologue physique). Des études internes ont montré que l’IA a réduit les taux de produits défectueux de 25 % tout en faisant baisser les coûts d’exploitation de 15 %.[5]

Le système d’IA Car2X de BMW permet aux véhicules de devenir des participants actifs de leur propre assemblage. Ce système basé sur le cloud permet l’échange de messages en direct entre la voiture et l’équipe de production, ainsi que l’émission en continu de rapports de statut et d’alertes d’erreur. L’IA Car2X peut signaler tout défaut physique, tel que des connexions défectueuses, pour une réparation rapide ou encore émettre des alertes pour indiquer des composants manquants. Un deuxième système dénommé AIQX (Artificial Intelligence Quality Next) gère les systèmes de caméra et les capteurs tout au long du processus du convoyeur à bande. Depuis leur lancement, Car2X et AIQX auraient réduit les défauts des véhicules de 60 %.[6]

Volvo Cars, un constructeur automobile rival, utilise également l’IA pour améliorer la fiabilité. Ses unités d’IA équipées de vision utilisent un logiciel de reconnaissance des formes pour prolonger la durée de vie des produits en inspectant les bandes de roulement sur les pneus et en détectant les fissures sur les sous-cadres.

Le géant allemand de l’ingénierie multinationale Bosch déploie l’IA le long de sa ligne de production pour des tâches multiples. L’une des premières à adopter l’IA, Bosch a déposé plus de 1 500 brevets dans ce domaine et, d’ici 2027, la société aura investi 3 milliards d’USD supplémentaires dans l’innovation en IA.[7] Bosch utilise un réseau d’« IA agentique » (systèmes parallèles autonomes fonctionnant avec une intervention humaine minimale) dans ses entrepôts de fabrication d’appareils électroménagers. Des images générées synthétiquement contribuent à l’inspection des fils de cuivre dans les moteurs électriques et fournissent une assurance qualité pour les pompes haute pression. De plus, la capacité de l’entreprise en matière d’IA générative a réduit la période de déploiement de nouvelles applications d’IA dans ses usines d’un semestre à quelques semaines seulement, avec des économies pouvant atteindre jusqu’à sept chiffres pour chaque site.[8]

ADNOC, la société d’énergie publique d’Abou Dabi, utilise des outils de maintenance prédictive basés sur l’IA dans ses installations pétrolières et gazières. Cela combine une surveillance en direct avec une analyse des données historiques des composants, de façon à intervenir avant que les pannes ne se produisent. ADNOC utilise l’IA sur plus de 2 500 pièces d’équipement lourd, des turbines et moteurs aux pompes centrifuges et compresseurs.[9]

Alors que l’espace d’entrepôt est précieux, l’IA commence également à montrer ses prouesses pour optimiser les niveaux de stock en estimant la demande, les coûts de stockage et les délais d’exécution. La société américaine de technologies énergétiques Baker Hughes a introduit le logiciel C3.ai pour harmoniser son inventaire. Cela lui a permis de réduire les stocks de pièces, de matières premières et de produits finis de 10 à 35 % tout en provoquant une baisse de 5 à 15 % des coûts d’expédition.[10]

Le fabricant d’articles de sport Adidas, quant à lui, a adopté l’IA comme moyen d’encourager la personnalisation. Les plateformes de personnalisation numérique permettent aux clients potentiels de définir leurs propres combinaisons de couleurs, textes, matériaux et motifs. L’IA alimente les lignes de production automatisées avec ces entrées, en optimisant par groupes pour rationaliser le flux de travail et réduire les temps d’arrêt des machines. Grâce à ces outils, Adidas a pu augmenter ses revenus par utilisateur de 18,5 % en un mois seulement.[11]

Ces concepts se fusionneront de plus en plus sous la forme d’« usines intelligentes », avec des lignes de production largement automatisées et des logiciels d’IA qui feront correspondre les matières premières aux décisions d’offre et de demande fondées sur les données.

De quelle façon les usines intelligentes mènent-elles la transformation vers l’industrie 4.0 ?

La Metaplant de Hyundai, située en Géorgie, aux États-Unis, est l’une des plus grandes « usines intelligentes » au monde.

Décrite comme assistée par robot, mais centrée sur l’homme, cette usine construit plus de 500 000 véhicules par an. Elle s’appuie sur plus de 850 robots et près de 300 véhicules à guidage automatique (VGA) pour effectuer des travaux d’assemblage et déplacer des pièces dans l’usine.

Afin d’augmenter encore la productivité sur le site de 1 170 hectares, Hyundai prévoit de commander des milliers d’unités robotiques supplémentaires auprès du concepteur leader, Boston Dynamics. Les principaux modèles comprennent le Spot de Boston Dynamics, une machine d’inspiration canine capable d’effectuer des inspections de véhicules, et l’Atlas, un robot humanoïde doté d’une gamme complète d’outils de manipulation dynamique.[12]

Avec un tel étalage de potentiel, il n’est pas surprenant que nous entrions dans l’ère des « cobots », des robots collaboratifs conçus pour travailler en toute sécurité aux côtés d’opérateurs humains dans un espace de travail partagé.

Le D-Bot polyvalent de Delta, par exemple, peut déjà jongler avec plusieurs tâches, du soudage à l’emballage en passant par le contrôle qualité. Une seule unité D-Bot peut être assemblée en une heure et gérer des charges utiles jusqu’à 30 kg.

Les générations futures de robots intelligents devraient pouvoir apprendre de leurs propres erreurs, comprendre la parole humaine et même générer de manière synthétique leur propre forme de communication verbale.

Tous ces éléments sont caractéristiques de l’Industrie 4.0 ou Quatrième révolution industrielle – la fusion de la fabrication intelligente et des usines connectées.

Tandis que la feuille de route vers une adoption plus large est jonchée de défis, les leaders de l’industrie doivent commencer dès aujourd’hui à préparer leurs entreprises à l’ère de l’IA.

Qu’est-ce qui pourrait faire dérailler la révolution robotique ?

Les premiers signes suggèrent que l’adoption de l’IA peut contribuer à promouvoir la rentabilité des industries, en réduisant les coûts de plus de 60 % et en augmentant la productivité de plus de moitié.[13] Pourtant, une série de défis guettent et risquent de compromettre l’adoption rapide.

L’IA physique, comme les grands modèles de langage, a besoin de quantités massives de données à partir desquelles apprendre et affiner les performances. Mais les données robotiques sont coûteuses et rares, car elles sont accumulées dans le monde réel plutôt que dans le monde numérique.

Une solution possible réside dans les « données synthétiques » : des données artificielles créées par l’IA générative qui copient les modèles et la structure des données du monde réel. Le rendu photoréaliste, avec des niveaux de luminosité et des textures variables, est déjà utilisé pour former les robots à la manipulation d’objets physiques.

Le fonctionnement dans des environnements réels, en particulier aux côtés de collègues de chair et d’os, présente des défis supplémentaires. La sécurité est une priorité absolue, mais la conscience de l’espace reste problématique pour l’IA industrielle, tout comme pour les voitures autonomes. Les modèles prometteurs Vision-Langage-Action (VLA) commencent à apparaître sur le marché, capables de perception, de raisonnement et de contrôle. Ces programmes annoncent des facultés de conscience de l’espace sans précédent pour les robots dans les usines et les entrepôts, même dans des environnements non structurés avec des interactions humaines imprévisibles.

La perception spatiale en 3D, essentielle pour améliorer la dextérité manuelle, est actuellement limitée par des contraintes mécaniques et sensorielles. Cependant, il s’agit probablement d’un handicap temporaire. À mesure que les ordinateurs acquièrent une meilleure compréhension des variables impliquées par l’interaction dans le monde physique (telles que la géométrie et les angles des objets), ils parviendront à fonctionner avec beaucoup plus de fluidité, en maîtrisant progressivement plus de tâches au-delà de leurs attributions actuelles.

Compte tenu de ces défis, l’optimisation du potentiel de l’IA en mécanique pour en faire une opportunité économique révolutionnaire exigera des stratégies techniques et organisationnelles complémentaires de la part des secteurs public et privé.

Quels sont les avantages sociaux de l’IA industrielle ?

Le Forum économique mondial met en lumière une série d’étapes prioritaires pour contribuer à préparer les industries et les économies à la vague imminente d’IA physique :

  • Intégration de la technologie de l’IA dans la « chaîne d’outils » industrielle actuelle (outils de développement utilisés pour concevoir et construire des logiciels) ;
  • Développement de partenariats entre la robotique, l’IA et la fabrication pour assurer l’évolutivité et la compatibilité à mesure que la technologie évolue ;
  • Amélioration des compétences de la main-d’œuvre pour garantir une collaboration homme-machine efficace et pourvoir de nouveaux métiers tels que les entraîneurs d’IA et les optimiseurs de systèmes.

Le soutien législatif sera également essentiel, mais nous voyons ici des signes de progrès encourageants. Les États-Unis mènent des programmes fédéraux ciblés tels que l’institut Manufacturing USA du NIST, spécifiquement axé sur l’amélioration de l’IA en faveur de la fabrication. De même, l’initiative Advanced Manufacturing Technology (MFGTech) vise à promouvoir l’automatisation et la sécurité sur les lignes de production. Au Moyen-Orient, la Stratégie nationale pour les données et l’intelligence artificielle de l’Arabie saoudite destine un investissement de 20 milliards d’USD pour établir 200 startups d’IA et former plus de 20 000 spécialistes des données et de l’IA.[14]

Quelle que soit la manière dont nous évaluons le marché manufacturier actuel, il est clair que le changement induit par l’IA est proche. Des études montrent un fort appétit pour l’injection d’IA dans les opérations industrielles. Neuf entreprises sur dix à travers l’Asie, l’Europe et l’Amérique prévoient d’introduire l’IA dans leurs processus de production au cours des trois prochaines années.[15] Les premiers utilisateurs constatent des avantages tangibles en termes de production, avec des économies moyennes de 14 % sur les coûts de fabrication traditionnels.

La technologie, quant à elle, continue de se développer avec un élan incessant. En août 2025, Google DeepMind a réalisé une percée historique en matière d’IA en remportant une médaille d’or pour avoir résolu un problème complexe dans le monde réel lors de la finale mondiale du célèbre Collegiate Programming Contest (ICPC) en Azerbaïdjan. Le modèle d’IA Gemini 2.5 de Google a mis moins d’une heure à envisager un nombre infini de possibilités et à distribuer un liquide à travers un ensemble de conduits aussi rapidement que possible, en surpassant au passage des programmeurs humains chevronnés. Google a salué cette réussite comme « un moment historique vers l’intelligence générale artificielle ».[16]

Dans un secteur en mutation rapide, l’IA offre aux fabricants un moyen de rester compétitifs et rentables. Si elle est soutenue par des investissements ambitieux, l’IA pourrait devenir aussi transformatrice pour l’industrie manufacturière que pour les secteurs des services.

Les récompenses peuvent être sociales autant que financières. Les percées technologiques ouvrent la voie à une plus grande efficacité tout en libérant les personnes pour qu’elles se concentrent sur des défis plus productifs, gratifiants et incontestablement humains sur le lieu de travail.

[1] https://shorturl.at/r3T0l

[2] https://ifr.org/ifr-press-releases/news/record-of-4-million-robots-working-in-factories-worldwide

[3] https://fortune.com/ranking/global500/

[4] https://reports.weforum.org/docs/WEF_Physical_AI_Powering_the_New_Age_of_Industrial_Operations_2025.pdf

[5] https://reports.weforum.org/docs/WEF_Physical_AI_Powering_the_New_Age_of_Industrial_Operations_2025.pdf

[6] https://www.chiefaiofficer.com/post/bmw-ai-quality-control-60-percent-defect-reduction-manufacturing

[7] https://metrology.news/bosch-set-to-revolutionizing-manufacturing-with-agentic-ai-in-industrial-technology/

[8] https://www.bosch-presse.de/pressportal/de/en/bosch-to-use-generative-ai-in-manufacturing-260806.html

[9] https://adnoc.ae/en/news-and-media/press-releases/2019/adnoc-embarks-on-one-of-the-largest-predictive-maintenance-projects

[10] https://www.bakerhughes.com/bhc3

[11] https://useinsider.com/case-studies/adidas/

[12] https://www.newsweek.com/hyundai-motor-group-boston-dynamics-robots-manufacturing-2060286

[13] https://www.strategyand.pwc.com/de/en/functions/digital/ai-across-industries.html

[14] https://www.kearney.com/service/operations-performance/article/ai-in-manufacturing-how-the-technology-is-poised-to-revolutionize-the-industry-and-its-players

[15] https://www.bcg.com/about/partner-ecosystem/world-economic-forum/ai-project-survey

[16] https://www.theguardian.com/technology/2025/sep/17/google-deepmind-claims-historic-ai-breakthrough-in-problem-solving