La prochaine frontière de l’IA

Par Anjali Bastianpillai, Senior Client Portfolio Manager

L’IA transforme le monde physique

L’IA a déjà transformé l’économie numérique. Sa prochaine frontière est plus tangible. Cette technologie va être intégrée dans un nombre croissant de machines capables de sentir, de se déplacer et d’opérer dans un espace physique.

L’IA physique combine des modèles informatiques avancés avec du matériel sophistiqué: capteurs, actionneurs (qui convertissent les signaux électriques en mouvement physique), processeurs et vision artificielle. Ensemble, ils créent des robots et des systèmes autonomes qui peuvent fonctionner de manière sûre et productive dans des environnements réels.

Les robots humanoïdes et les véhicules autonomes sont les exemples les plus visibles de cette technologie en action. Le marché des véhicules autonomes (y compris les transports publics) devrait atteindre 1’200 milliards de dollars d’ici 2040, grâce à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 44%(1). Alors que la technologie continue de mûrir, le taux d’adoption s’accélère: aux États-Unis, la proportion de kilomètres parcourus en autopartage avec des robotaxis devrait passer de 0,4% en 2025 à 7,5% en 2030. Nous nous attendons également à voir des camions et des transports publics autonomes, ainsi que des véhicules utilisés dans l’industrie, la livraison, l’exploitation minière, la défense, l’agriculture et la logistique. Cela, à son tour, stimulera la croissance de secteurs connexes tels que la mobilité en tant que service (MaaS), les licences logicielles et la gestion de flotte.

Applications d’IA physique: les robots dans la santé et l’industrie

Et ce n’est que le début de la transformation que nous envisageons. De nombreuses autres applications de cette technologie sont déjà sur le marché avec un fort potentiel de changement d’échelle. Selon le cabinet de conseil PwC, les robots humanoïdes et la conduite autonome ne représenteront que la moitié du marché mondial de l’IA physique d’ici 2030(2).

Dans le secteur de la santé, les systèmes de chirurgie robotique illustrent comment la robotique basée sur l’IA peut fournir précision, cohérence et améliorer à grande échelle les résultats pour les patients. Les robots fabriqués par Intuitive Surgical, l’une des entreprises leaders dans ce domaine, ont soigné plus de 3,1 millions de personnes dans le monde en 2025. Grâce à ses systèmes da Vinci, les chirurgiens peuvent utiliser la vision 3D et un grossissement pour contrôler les ciseaux, scalpels ou pinces dans les mains robotisées et effectuer des procédures mini-invasives dans des domaines tels que l’urologie.

Les applications dans les environnements industriels sont par nature souvent moins délicates, mais elles ont tout autant d’impact. Des entreprises comme Teradyne favorisent l’adoption de robots collaboratifs ou cobots dans les usines, qui peuvent travailler en toute sécurité aux côtés des humains, et étendent également l’IA à des tâches telles que l’assemblage, la manutention des matériaux et les tests. Les cobots exécutent sans se plaindre des tâches dangereuses, sales ou tout simplement ennuyeuses. Comme ils n’ont pas besoin de lumière ou de chaleur, ils peuvent également contribuer à réduire la consommation d’énergie.

Par ailleurs, dans l’automatisation industrielle avancée, la vision industrielle est un aspect particulièrement puissant de l’IA physique. Des fournisseurs tels que Cognex et Keyence fournissent la couche «vision et perception» qui permet aux robots de comprendre et de naviguer dans des environnements complexes. Grâce à leur vision 2D et 3D basée sur l’IA, ils reconnaissent et localisent des pièces spécifiques, inspectent la qualité et effectuent des tâches de prélèvement et d’assemblage dans la logistique, les entrepôts ou les usines.

L’IA physique a des atouts: main-d’œuvre, relocalisation et productivité

Ces avancées en matière d’IA physique arrivent au bon moment. De fait, de nombreuses industries sont confrontées à des pénuries de main-d’œuvre croissantes en raison de dynamiques démographiques profondes telles que le vieillissement de la population. Aux États-Unis, par exemple, 2 millions de travailleurs environ manqueront d’ici la fin de cette décennie(3). 

Alors que les effectifs vieillissent et que les taux de participation des travailleurs se stabilisent, la demande d’automatisation augmente, la densité des robots s’accroissant déjà rapidement dans des pays comme la Chine. Là-bas, les usines «emploient» désormais plus de 2 millions de robots, soit deux fois plus qu’en 2021(4). 

Du point de vue économique, l’augmentation des coûts de la main-d’œuvre depuis le début des années 2000, en particulier en Chine, fait pencher la balance vers les robots collaboratifs et humanoïdes, qui peuvent offrir une productivité plus élevée et des coûts unitaires plus bas à long terme. Sur les marchés confrontés à une stagnation de la croissance de la productivité, l’IA physique représente un levier crédible de relance.

Parallèlement, la robotique peut soutenir le relocalisation et la régionalisation des chaînes d’approvisionnement en réponse aux tensions géopolitiques et au désir de résilience.

Compte tenu de cette demande croissante, il est fort heureux que, outre l’amélioration des robots eux-mêmes, l’IA ait également raccourcit le cycle de développement. Les modèles de pointe améliorent l’analyse, la simulation et le contrôle des données, ce qui permet une conception, des tests et un déploiement plus rapides de systèmes robotisés complexes.

Essor de la robotique: opportunités et freins

Le développement de l’IA physique n’est pas sans obstacles. Deux freins se profilent: la technologie et la réglementation.

Les régulateurs et le public doivent être convaincus que ces systèmes sont rentables et répondent à des normes de sécurité strictes.

Le matériel et les logiciels doivent devenir moins chers, plus fiables et plus sûrs pour encourager un déploiement à grande échelle, en particulier dans les applications critiques pour la sécurité telles que les voitures sans chauffeur ou la santé.

Pour que le progrès se poursuive, l’industrie a également besoin d’un approvisionnement abondant en semi-conducteurs. Ce goulot d’étranglement potentiel est également une excellente opportunité d’innovation et de croissance.

La construction de véhicules plus autonomes nécessite en effet des puces de plus en plus puissantes et efficaces afin de traiter de vastes flux de données fournis par les capteurs et prendre des décisions en temps réel. Nous pensons que le marché des semi-conducteurs pour l’automobile pourra représenter des centaines de milliards de dollars au cours des prochaines décennies.

Les semi-conducteurs analogiques et de puissance de leaders du secteur comme Infineon et Microchip fournissent la gestion de l’alimentation, le contrôle du moteur, la détection ainsi que des puces d’IA de pointe. Ces fonctionnalités sont essentielles pour que les robots humanoïdes et les machines autonomes exécutent des mouvements en temps réel, soient sans danger et perçoivent leur entourage.

Malgré tous ces défis, l’avenir est clair: tant que les facteurs structurels de pénurie de main-d’œuvre, de relocalisation et de hausse des coûts persisteront, la demande de solutions d’IA physique devrait continuer à croître.

Infos investissement

L’IA physique se situe à l’intersection de l’intelligence numérique et du monde physique. Ses progrès seront mesurés non seulement par des démonstrations spectaculaires d’humanoïdes ou des services de robotaxi pilotes, mais aussi par l’adoption constante et croissante de machines intelligentes dans les usines, les hôpitaux, les entrepôts et les villes. Pour les investisseurs désireux d’ignorer la volatilité à court terme et de se concentrer sur les facteurs de ce changement, le thème offre à la fois diversification et exposition à l’une des formes les plus tangibles de l’impact de l’IA sur le monde physique.

• Le marché de l’IA physique reste à ses balbutiements, avec relativement peu d’entreprises cotées en bourse. C’est en particulier le cas dans le domaine des robots humanoïdes où de nombreux leaders sont encore privés ou génèrent des revenus minimes.
• Les gestionnaires de la stratégie Robotics de Pictet estiment que le meilleur moyen d’aborder l’investissement dans l’IA physique est de s’intéresser à la partie la plus innovante de la chaîne de valeur plutôt qu’aux fabricants de produits finis.
• Aujourd’hui, les opportunités les plus attrayantes se situent souvent dans les composants, les semi-conducteurs, les systèmes de perception et les logiciels destinés à plusieurs marchés finaux: robots collaboratifs, robotaxis, automatisation industrielle, technologie médicale et vision industrielle. Souvent, ces entreprises ne font pas que de l’IA physique, mais leur exposition augmente à mesure que le matériel basé sur l’IA prend une place prépondérante dans leur activité.

Cet article a été publié à l’origine dans Portfolio Adviser.

1. Bank of America
2. https://www.strategyand.pwc.com/de/en/industries/telecommunication-media-and-technology/physical-AI.html
3. OCDE, Deloitte, FRED, Goldman Sachs Research
4. World Robotics 2025, https://ifr.org/downloads/press_docs/25/09/2025-IFR_press_release_China_in_English.pdf