À l'intérieur de la révolution robotique de la Chine

Chen Liang, le fondateur de Guchi Robotics, une entreprise d'automatisation dont le siège est à Shanghai, est un homme grand et corpulent d'une quarantaine d'années, portant des lunettes à monture carrée. Son comportement quotidien est calme et discret, mais lorsqu'il est dans son élément – au plus près de la technologie qu'il construit, ou lors de réunions d'affaires discutant du remplacement imminent des travailleurs humains par des robots – il arbore un sourire exubérant qui rappelle un stagiaire à son premier jour à son emploi de rêve. Guchi fabrique les machines qui installent les roues, les tableaux de bord et les fenêtres pour de nombreuses grandes marques automobiles chinoises, dont BYD et Nio. Il a tiré son nom du mot chinois guzhi, « intelligence inébranlable », bien que le fait qu'il sonne comme une marque de luxe italienne n'ait pas été entièrement malvenu.
Pendant près de deux décennies, Chen a essayé de résoudre ce qui, pour lui, est un problème d'ingénierie : comment éliminer – ou, selon lui, libérer – autant de travailleurs que possible dans les usines automobiles, technologiquement parlant. À la fin de l'année dernière, je lui ai rendu visite au siège de Guchi, dans la banlieue ouest de Shanghai. À côté du siège social se trouvent plusieurs entrepôts où les ingénieurs de Guchi bricolent des robots pour répondre aux spécifications de leurs clients. Chen, ingénieur de formation, a fondé Guchi en 2019 dans le but de s'attaquer à la tâche d'automatisation la plus difficile dans une usine automobile : « l'assemblage final », la dernière étape de la production, lorsque toutes les pièces composites – le tableau de bord, les fenêtres, les roues et les coussins de siège – sont assemblées. À l'heure actuelle, ses robots peuvent monter les roues, les tableaux de bord et les fenêtres sur une voiture sans aucune intervention humaine, mais il estime que 80 % de l'assemblage final reste à automatiser. C'est sur cela que Chen a jeté son dévolu.
Comme dans une grande partie du monde, l'AI fait partie de la vie quotidienne en Chine. Mais ce qui enthousiasme le plus les politiciens et les industriels chinois, ce sont les progrès réalisés dans le domaine de la robotique, qui, combinés aux avancées de l'AI, pourraient révolutionner le monde du travail. La technologie derrière le boom actuel de la robotique en Chine est le deep learning, le moteur mathématique derrière les grands modèles linguistiques tels que ChatGPT, qui apprennent en discernant des modèles à partir d'énormes ensembles de données. De nombreux chercheurs pensent que les machines peuvent apprendre à naviguer dans le monde physique de la même manière que ChatGPT a appris à naviguer dans le langage : non pas en suivant des règles, mais en absorbant suffisamment de données pour qu'une dextérité semblable à celle de l'homme émerge. L'objectif, pour de nombreux technologues, est le développement de robots humanoïdes capables d'effectuer un travail en usine – un travail qui emploie des centaines de millions de personnes dans le monde.
Les ressources investies pour atteindre cet objectif sont stupéfiantes. En 2025, la Chine a annoncé un fonds de 100 milliards de livres sterling pour les technologies stratégiques, y compris l'informatique quantique, l'énergie propre et la robotique. Les grandes villes ont également investi leurs propres ressources dans des projets de robotique. Il existe actuellement environ 140 entreprises chinoises qui espèrent construire des humanoïdes. Certains des leaders ont fait leurs débuts en février, lors du gala du festival du Nouvel An lunaire, un spectacle chorégraphié par l'État, vaguement comparable au Super Bowl en termes de bombance et d'importance nationale. Des centaines de millions de personnes ont regardé des robots jouer des sketchs comiques et des routines d'arts martiaux. La vitesse des progrès a été stupéfiante. L'année dernière, les robots faisaient une routine de cheerleading synchronisée. Cette année, ils ont fait des roues et du parkour. Le message était clair : les robots arrivent, et la Chine sera la nation qui les construira.
Un monde dans lequel des robots humanoïdes alimentés par l'AI sont produits à grande échelle semble encore appartenir au domaine de la science-fiction. À la fin de l'année dernière, j'ai visité 11 entreprises de robotique en Chine, dans cinq villes, pour essayer de comprendre à quel point nous étions proches de l'avenir des robots. J'ai rencontré de nombreux entrepreneurs ambitieux, qui opéraient dans un environnement si profondément intégré aux gouvernements municipaux que la distinction entre le privé et le public perdait son sens. Tous étaient engagés, de différentes manières, dans la course à la construction et à la commercialisation de robots capables de remplacer les travailleurs humains – et certains d'entre eux ont déjà des acheteurs occidentaux enthousiastes.
À l'intérieur d'un des entrepôts de Guchi Robotics, une équipe d'employés de General Motors testait les machines d'installation de roues de Guchi avant un envoi au Canada. La coque d'un camion GM blanc occupait une plateforme surélevée au centre de la pièce. Le camion, entouré de quatre grands bras robotiques et d'une jungle de fils, se trouvait à l'intérieur d'une enceinte de sécurité jaune faite de barres d'acier. J'ai regardé sur le côté pendant qu'un ingénieur de GM barbu bricolait un panneau de contrôle à l'extérieur de la cage en acier.
L'ingénieur, un Américain que j'appellerai Jack, travaillait dans la division « optimisation de la fabrication » de GM. « Pour être franc, tout ce qui élimine des gens de la chaîne de production est essentiellement mon travail », m'a dit Jack. General Motors fixe chaque année des objectifs de réduction d'effectifs pour sa division, a-t-il dit, ce qui nécessite d'éliminer un certain nombre d'ouvriers d'usine dans toutes les usines d'Amérique du Nord. Son équipe a choisi Guchi plutôt qu'un concurrent basé en Allemagne – lui-même détenu à 95 % par une entreprise chinoise – parce que l'autre ne pouvait pas offrir une chaîne de montage mobile, a expliqué Jack. L'achat des machines Guchi, a-t-il dit, éliminerait 12 opérateurs d'assemblage sur la ligne dans une seule usine. (General Motors n'a pas confirmé les objectifs de réduction d'effectifs, mais un porte-parole a déclaré qu'elle mettait en œuvre des technologies pour améliorer la sécurité, l'efficacité et la qualité, « en particulier pour les tâches physiquement exigeantes ou répétitives ».)
Une ironie de la mission de l'administration Trump de relancer la production industrielle aux États-Unis est que bon nombre des machines nécessaires pour rendre l'Amérique à nouveau grande proviennent du pays qui a motivé le renouveau industriel de l'Amérique en premier lieu. La Chine représente désormais plus de la moitié des nouvelles installations de robots industriels dans le monde chaque année. « Il n'y a presque rien que les ingénieurs chinois ne puissent faire que les Américains ne puissent pas », m'a dit Chen. « C'est vraiment juste une question de coût et de vitesse, et de combien de personnes vous pouvez jeter sur un problème – nous pourrions avoir 1 000 personnes qui peuvent faire ce travail, et ils pourraient en avoir 100. »
Chen et moi avons marché jusqu'au bout de l'entrepôt, où nous avions maintenant une vue frontale du camion GM. Après avoir regardé Jack travailler un peu, Chen m'a montré les bras robotiques de chaque côté de la carrosserie de la voiture : « Vous voyez ça ? C'est le robot de vissage. Même si la fabrication revient en Amérique du Nord, ils ne mettront plus de travailleurs sur la ligne pour fixer des vis. Ils utiliseront des robots. »
Je n'étais pas si sûr. N'était-ce pas une des raisons pour lesquelles les Américains ont élu Trump parce qu'ils voulaient récupérer leurs emplois ouvriers ? Chen pensait que c'était une pure illusion. Le monde avait changé, et les jeunes aussi. Chen m'a dit de penser à la Chine, où la culture de l'usine est profondément ancrée, mais où les jeunes Chinois sont de plus en plus réticents à tolérer la monotonie. « C'est juste comme ça que les gens sont câblés maintenant. » Si même les Chinois ne veulent plus faire de travail en usine, disait Chen, pourquoi les Américains le voudraient-ils ?
Une semaine après ma visite au siège de Guchi, j'ai rencontré Chen dans le nord-ouest de Pékin, où se trouvent les meilleures universités de la ville. Il m'avait invité à une réunion au siège de Galbot, l'une des startups de robots humanoïdes les plus médiatisées de Chine. L'un de ses humanoïdes à roues est apparu dans un sketch lors du gala du Nouvel An lunaire de cette année, où il a tendu une bouteille d'eau à un acteur à partir d'une étagère et a plié du linge. Depuis sa création en 2023, Galbot a adopté une stratégie moins ostentatoire que nombre de ses concurrents : construire des robots capables d'effectuer des tâches banales comme ramasser des objets et les déposer ailleurs en toute sécurité et fiabilité. Le fondateur, Wang He, a récemment déclaré à un journaliste chinois que leurs robots étaient déjà déployés dans plusieurs usines automobiles chinoises, bien que des vidéos semblent les montrer dans des environnements très contrôlés.
Les robots « pick-and-place » de Galbot peuvent sembler beaucoup plus stupides que leurs rivaux qui font des saltos arrière, mais une différence cruciale est que les acrobates robotiques fonctionnent selon des instructions préprogrammées : ce sont des prouesses de contrôle de mouvement et d'équilibre, mais ils ne sortent pas du script. Le type de technologie développé chez Galbot est ce que les roboticistes appellent un modèle vision-langage-action (VLA), qui vise à permettre aux machines d'opérer dans des environnements inconnus et fluides, tout comme les humains. Pour l'instant, les robots de Galbot ne peuvent pas effectuer de manière fiable ce qui, pour les humains, serait des tâches triviales – disons, faire la vaisselle – mais Wang a déclaré aux journalistes chinois qu'il visait à avoir 10 000 robots gérant des tâches de vente au détail et d'usine de base d'ici trois ans. (Certains pionniers de l'AI, comme Yann LeCun, sont extrêmement sceptiques quant à la capacité du paradigme actuel du deep learning à produire les résultats espérés par des entreprises comme Galbot.)
Le but de la visite de Chen était de voir comment les robots de Galbot pourraient être déployés dans une usine de véhicules électriques, l'un des environnements de fabrication les plus complexes au monde. Un tel exploit nécessite d'entraîner les robots sur une multitude de scénarios d'usine, mais il n'existe pas de base de données prête à l'emploi à exploiter. Pour que Galbot ait une chance de déployer ses robots dans une usine, il faut un spécialiste ayant des décennies d'expérience en fabrication complexe qui puisse définir les bonnes tâches pour l'humanoïde, quelles données il doit apprendre, et même combler ce que le robot ne peut pas encore faire. C'est ce que Chen propose de faire.
Nous avons pris un ascenseur jusqu'au sommet d'une tour et sommes entrés dans une salle de réunion avec vue sur le campus verdoyant de l'Université de Pékin. Un ingénieur senior de Galbot est arrivé peu après et a commencé à présenter à Chen un aperçu des derniers développements de l'entreprise. Les robots Galbot avaient récemment été déployés dans 10 pharmacies à travers Pékin, a-t-il dit, distribuant des médicaments 24 heures sur 24. Alimentés par des puces Nvidia, ils coûtaient environ 700 000 yuans (76 000 £). À un moment donné, l'ingénieur s'est arrêté sur une diapositive discutant de la technologie derrière les humanoïdes de Galbot.
Avant l'essor du deep learning, a souligné l'ingénieur, les roboticistes industriels comme Chen entraînaient leurs machines à la main. Les programmeurs écrivaient des instructions explicites pour chaque mouvement. Lorsque quelque chose tournait mal, ils déboguait le code et ajoutaient une autre ligne pour gérer de nouveaux scénarios. Le deep learning promet de remplacer les instructions écrites à la main par le modèle VLA plus flexible. Un goulot d'étranglement majeur dans la création de tels modèles – une grande raison pour laquelle le « moment ChatGPT » pour les robots n'est pas encore arrivé – est la rareté des données.
Les chercheurs ont deux façons de collecter ces données. L'une est un processus manuel appelé téléopération, où les humains guident un robot pour effectuer une tâche précise, parfois des centaines de milliers de fois. Chaque tâche enregistre un paquet de données, y compris des informations visuelles, la position de la main, le couple, la profondeur, entre autres, appelé une « séquence d'action » qui sera plus tard utilisée pour entraîner le VLA. La méthode est laborieuse, c'est pourquoi Galbot préfère la seconde : construire des environnements virtuels. « C'est comme Avatar », nous a dit l'ingénieur, faisant référence au film à succès. « Je n'ai pas à mettre le pied sur le champ de bataille, je suis juste allongé dans ma capsule, et je peux tout simuler. »
L'ingénieur nous a montré des vidéos réelles de robots Galbot testés comme employés de magasin, compagnons de soins pour personnes âgées et chiens robots naviguant dans le trafic routier en direct pour des livraisons. Les robots de livraison, a affirmé l'ingénieur, pourraient être prêts « dans deux à trois ans » s'ils y consacraient suffisamment de ressources. (Ils n'avaient pas encore décidé.) Après avoir pris connaissance de toutes les possibilités, Chen pouvait à peine contenir son enthousiasme. Il a proposé un plan pour entraîner les humanoïdes de Galbot à visser une vis. Les travailleurs humains le font instinctivement, mais le décomposer pour un robot non scripté révèle de nombreuses micro-décisions – trouver le trou, aligner la vis, appliquer la bonne quantité de pression et de couple, et savoir quand s'arrêter. L'ingénieur a dit à Chen que les robots Galbot pouvaient déjà saisir et manipuler des outils comme un tournevis, mais il n'était pas encore sûr qu'il puisse aligner la vis ou savoir à quel point il fallait la tourner. « Définissons les responsabilités », l'a rassuré Chen. « Ce que vous pouvez gérer de manière fiable, et ce que je prendrai en charge. »
Les deux parties se sont mises d'accord sur un objectif : pour être viable en usine, l'humanoïde Galbot devrait fixer une vis en moins de huit secondes. L'ingénieur s'est penché en arrière, légèrement dépassé. « Vous avez une telle gamme d'expertise en ingénierie. »
« Des gènes différents », a répondu Chen avec assurance. « Nous pouvons résoudre les problèmes de l'industrie ensemble. »
Après la réunion, j'ai marché un pâté de maisons vers le nord jusqu'à un centre commercial voisin, où Galbot avait installé l'un de ses robots de vente au détail derrière un kiosque dans une exposition promotionnelle. Le modèle G1 est blanc et ressemble à un mannequin. Il y avait encore un employé humain à proximité, probablement au cas où quelque chose tournerait mal. J'ai commandé un Pocari Sweat, une boisson énergisante japonaise, sur une tablette. Le G1 s'est tourné vers l'étagère, ses bras mécaniques s'étendant sur les côtés comme des ailes, avant qu'une pince ne saisisse ma boisson et ne la ramasse. Il a déposé la bouteille sur le comptoir un peu trop haut, de sorte que la boisson, bien qu'elle ne soit pas tombée, a rebondi de quelques centimètres sur le côté.
Chen avait souligné, tout au long de notre temps passé ensemble, que cette technologie évoluait plus vite que je ne pouvais l'imaginer. Mais mon expérience avec le robot G1 – essentiellement une machine distributrice glorifiée et semi-compétente – m'a rendu sceptique. Deux mois plus tard, en février, j'ai regardé le gala du Nouvel An lunaire depuis mon appartement. Le robot de Galbot est apparu dans un segment pré-enregistré, et il avait l'air différent. Les pinces avaient disparu, remplacées par 10 doigts articulés. Les bras n'étaient plus volumineux mais agiles et anthropomorphes. Lorsque le robot a attrapé une bouteille d'eau sur l'étagère, il s'est déplacé beaucoup plus rapidement et plus assurément qu'auparavant. Je ne sais pas quelle part de cela a été montée ou mise en scène. Mais j'ai eu un avant-goût de ce que Chen ressentait.
Si vous avez vu un robot chinois danser ou faire du kung-fu, il y a de fortes chances qu'il ait été fabriqué par Unitree. L'année dernière, l'entreprise a expédié plus de 5 500 robots humanoïdes, plus que toute autre entreprise au monde. Récemment, une vidéo virale est apparue montrant un concert de la pop star chinoise Wang Leehom à Chengdu, où des robots Unitree servaient de danseurs de soutien. Elon Musk l'a repostée avec un seul mot : « Impressionnant ». Les performances virales servent de bonne publicité pour la Chine. Mais les principaux clients d'Unitree sont les laboratoires et les universités, y compris Oxford, Carnegie Mellon, UC San Diego et Boston Dynamics, qui achètent le robot et développent des logiciels pour les rendre plus intelligents. Un porte-parole m'a dit qu'Unitree souhaite que leurs robots entrent éventuellement dans les usines et les maisons afin qu'ils puissent « assumer le travail dangereux, répétitif et fastidieux pour les gens ».
Tard un soir, j'étais dans un taxi dans la ville de Ningbo, quand j'ai reçu un message d'un porte-parole d'Unitree. Nous avions prévu de nous rencontrer à leur siège à Hangzhou, à environ une heure de train, le lendemain matin, mais l'entreprise avait brusquement programmé un « événement important » pour demain qui fermerait toutes les routes près du bureau. Il n'y a pas beaucoup de choses en Chine qui peuvent arrêter la circulation et modifier les calendriers des entreprises. J'ai vérifié mon téléphone pour voir où se trouvait le président Xi Jinping : il y a deux jours, il avait assisté à un événement sportif à Guangzhou, mais on ne savait pas où il se dirigeait ensuite. Le s