Pourquoi l’arrivée des robots humanoïdes sur le marché sera plus rapide que prévu

Publié le 17 décembre 2025 à 16h12

Audun Wickstrand Iversen    Temps de lecture 4 minutes

Les technologies disponibles permettent désormais de disposer de machines autonomes capables d’évoluer de manière fiable dans des environnements imprévisibles. L’ère de la « Physical AI » ne fait que commencer.

Début novembre, l’entreprise norvégo-américaine 1X Technologies a dévoilé son robot humanoïde domestique Neo et ouvert les précommandes. Les premières livraisons sont prévues pour 2026. Cette annonce a suscité beaucoup d’attention et est considérée comme le véritable coup d’envoi d’un futur où des robots humanoïdes feront leur entrée dans les foyers privés. Chez DNB Asset Management, nous avons d’ailleurs déjà passé commande. Sur le site de 1X Technologies, on peut acheter le robot pour 20 000 dollars ou opter pour un abonnement à 499 dollars par mois. Nous avons choisi la formule par abonnement.

Les robots traditionnels fonctionnent selon des programmes prédéfinis et ne sont efficaces que dans des environnements contrôlés. L’IA « classique » reste, quant à elle, entièrement numérique. La Physical AI combine ces deux approches et transforme les machines en acteurs autonomes dans le monde réel. C’est l’alliance entre logiciels, capteurs et mécanique qui permet pour la première fois à des machines d’évoluer de manière fiable dans des environnements imprévisibles. Cette évolution est rendue possible par la baisse du coût de la puissance de calcul, l’amélioration des capteurs, de meilleures batteries et des outils de simulation plus réalistes.

Le robot doit être installé dans les locaux de DNB Asset Management à Bjørvika et pourrait, en théorie, aller chercher le café pour les autres gérants de fonds de DNB. L’intérêt pour un robot humanoïde capable d’entrer chez les gens et d’accomplir à leur place des tâches dont ils préfèrent se passer est immense. Nous avons commandé Neo pour mieux comprendre cette technologie de l’intérieur. Nous avons été surpris par la précocité de son lancement commercial : nous tablions initialement sur 2027. Il faut comprendre que ces entreprises de robotique ont besoin de davantage de données issues du monde réel. Le lancement constitue en réalité une manière d’obtenir cet accès essentiel pour entraîner les robots. Une fois un modèle d’apprentissage suffisamment développé, les progrès peuvent alors s’accélérer de manière spectaculaire.

Avec ce lancement anticipé, 1X Technologies place la barre très haut. Il faudra quelques années pour savoir si cette stratégie était judicieuse. Mais en tant que premier acteur à commercialiser un tel robot, l’entreprise pourrait se doter d’un avantage d’apprentissage déterminant.

Des opportunités d’investissement tout au long de la chaîne de valeur

Cette technologie est déjà présente dans de nombreux secteurs : en logistique, des robots autonomes déplacent des marchandises aux côtés des travailleurs humains ; en médecine, des systèmes robotisés assistent les chirurgiens avec une précision remarquable. Dans l’agriculture, des machines exploitent des données pour travailler de manière plus durable, tandis que dans les usines, des robots collaboratifs prennent en charge des tâches répétitives. Aux États-Unis, les véhicules autonomes et les taxis-robots sont déjà en service.

Pour les investisseurs, la chaîne de valeur entière offre un vaste champ d’opportunités. Dans les domaines des capteurs et de l’automatisation, on retrouve des acteurs comme Ambarella, Symbotic ou Trimble, tandis que RBC Bearings, Moog et Teradyne fournissent des composants essentiels et des systèmes de test. En technologie médicale, Intuitive Surgical et Procept Biorobotics font figure de pionniers de la chirurgie robotisée. NVIDIA apporte, de son côté, la puissance de calcul nécessaire à l’entraînement de l’IA et aux simulations. Des entreprises comme Joby Aviation, Kraken Robotics ou Ondas Holdings développent quant à elles des solutions pour la mobilité autonome et la technologie des drones.

La Physical AI est coûteuse et complexe, mais lorsqu’elle atteint une certaine échelle, elle génère des avantages concurrentiels durables. Des systèmes capables de se spécialiser et d’apprendre créent une valeur pérenne. Il s’agit d’une évolution majeure, qui nous fait passer de la machine « qui pense » à la machine « qui agit ». Et ce mouvement ne fait que commencer.

Audun Wickstrand Iversen gérant de portefeuille du fonds DNB Disruptive Opportunities ,  DNB Asset Management
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