Des « usines de données » entraînent les robots. Des centres nationaux répètent des gestes humains pour leur apprendre la vie réelle.
Face à la pénurie de données d’apprentissage pour robots, la Chine mise sur des centres spécialisés. Dans ces « usines de données », des humains exécutent des gestes simples encore et encore. Leur mission est d’enseigner à des robots humanoïdes comment bouger, manipuler et interagir. Cette stratégie ambitieuse s’inscrit dans une volonté nationale d’IA incarnée.
Des centres de formation multiplient les données humaines
En Chine, les gouvernements locaux ont financé plus de 40 centres de collecte de données robotiques. Ces structures sont notamment construites sur des milliers de mètres carrés et équipées de nombreuses machines humaines et humanoïdes, destinées à apprendre des mouvements précis. Dans un bureau lumineux de Shanghai, un jeune formateur exécute notamment l’action d’ouvrir une porte de micro‑ondes des centaines de fois, vêtu d’un casque de réalité virtuelle et d’exosquelettes sensoriels sur les bras.
Ces mouvements sont capturés pour transformer le comportement humain en données exploitables par les robots. D’ailleurs, les gestes quotidiens comme plier des vêtements ou empiler des blocs sont répétés sans cesse pour fournir des ensembles de données de haute qualité. Et tandis que certains doutent de l’efficacité de cette approche, la collecte de données humaines demeure une étape vitale pour entraîner les modèles physiques.
Une stratégie nationale d’intelligence incarnée
L’IA physique, priorité nationale
En début 2025, le gouvernement chinois a désigné l’intelligence incarnée comme priorité stratégique. Cette directive a ainsi déclenché une vague d’investissements massifs dans le développement des robots intelligents. De plus, le raisonnement repose en l’IA qui opère dans le monde réel, capable d’exécuter des tâches physiques variées. Effectivement, cela peut renforcer la productivité nationale tout en répondant à la pénurie de main‑d’œuvre. En conséquence, des centres d’enseignement de robotique ont été établis dans des villes et provinces du pays. Cela vise à soutenir des entreprises locales dans ce domaine technologique critique.
Centres types et scénarios d’usage
À Beijing, un centre de formation robotique de 10 000 m² simule divers environnements, tels que des lignes d’assemblage automobile, des maisons intelligentes ou des centres de soins pour personnes âgées. Ces scénarios permettent aux humanoïdes d’apprendre des mouvements adaptés à différents contextes du monde réel. L’approche est comparée à l’apprentissage de la marche chez un enfant : il faut beaucoup de pratique répétée pour développer des réflexes fiables.
Les conditions de travail des formateurs humains
Inlassablement, des centaines de formateurs comme Kim, un étudiant en informatique de 20 ans, exécutent des gestes quotidiens pour générer des données robotisées. Il se décrit comme un « cyber‑travailleur répétant des gestes humains ». Ceci en exécutant des mouvements répétitifs chaque jour. Bien que monotone, ce travail est indispensable dans la démarche actuelle. Il souligne combien la collecte de données dans la robotique est laborieuse, malgré les avancées technologiques.
Dans une autre province comme Hubei, près de 100 robots humanoïdes, contrôlés par des opérateurs humains, s’entraînent à plier des vêtements, repasser et essuyer des surfaces plusieurs centaines de fois par jour. Cette cadence intense vise à produire suffisamment de données motrices fiables. Les experts rappellent toutefois que cette méthode requiert beaucoup de temps et de ressources pour aboutir à des résultats significatifs.
Un marché des robots humanoïdes en croissance rapide
Le marché mondial des robots humanoïdes connaît une croissance spectaculaire. Selon une estimation de Goldman Sachs, il pourrait atteindre 38 milliards de dollars d’ici 2035 et compter 250 000 unités expédiées dès 2030. Chine et États‑Unis figurent en tête de cette course technologique, avec des entreprises comme Unitree Technology, Galbot ou AgiBot en forte expansion.
Cependant, cette prolifération de centres de données pose des risques d’excès surcapacité industrielle en robotique. Plus de 150 entreprises de robots humanoïdes opèrent aujourd’hui en Chine, et certaines infrastructures pourraient dépasser les besoins du marché. Cela rappelle la bulle éventuelle qui a accompagné le soutien massif aux véhicules électriques dans les années 2000.
Le rôle des politiques publiques et des incitations locales
Les gouvernements locaux chinois multiplient les incitations à l’IA incarnée. Outre les centres de collecte de données, on assiste à la création de fonds publics dédiés à l’intelligence physique, à des subventions pour l’accès à des ressources de calcul et à l’introduction de cours spécialisés dans les universités. Ces mesures visent à renforcer la compétitivité des entreprises locales. En outre, elles encouragent l’intégration de robots dans les services publics.
Des commandes massives ont récemment été passées par des entités publiques auprès de leaders robotiques chinois. UBTech Robotics, Unitree et AgiBot ont été sollicités pour livrer des humanoïdes destinés à des centres de formation. Cette dynamique positionne la Chine comme moteur mondial de la robotique IA dans les années à venir.
Un débat scientifique persistant sur la collecte de données
Malgré les efforts considérables, la communauté scientifique reste divisée sur les méthodes d’entraînement des robots. Certains chercheurs suggèrent que la collecte manuelle de mouvements humains est trop coûteuse pour être durable à long terme. Ils explorent des alternatives comme la simulation numérique ou la collecte de données sur robots en activité réelle.
Dans tous les cas, l’objectif reste d’atteindre une autonomie robotique adaptée aux environnements humains. Le défi est de permettre aux robots de comprendre, anticiper et interagir efficacement avec leur environnement, malgré la complexité des situations. La Chine, par son approche centralisée, teste à grande échelle la capacité des robots à apprendre des humains dans de réelles conditions structurées.
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