Vers quoi les investisseurs devraient-ils se tourner aujourd’hui pour tirer parti de l’essor des robots humanoïdes ?
Alors que les robots humanoïdes approchent d’un point d’inflexion technologique favorisé par les progrès de l’IA, le Gérant Richard Clode discute du paysage actuel et de la manière dont les investisseurs peuvent tirer parti de la croissance de cette révolution émergente.
![Richard Clode, CFA](https://www.janushenderson.com/wp-content/uploads/sites/4/Headshot-thumbnail_Richard-Clode.png?w=150")
7 minutes de lecture
Principaux points à retenir :
- Les progrès rapides de l’IA générative et de la robotique favorisent le développement de robots humanoïdes. Cependant, leur commercialisation ne se fera pas avant plusieurs années, compte tenu des multiples obstacles.
- Bien que l’investissement direct dans les humanoïdes soit actuellement limité, il existe des opportunités dans l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement, des logiciels aux semi-conducteurs, en passant par les connecteurs et les batteries, qui pourraient s’avérer enrichissantes à mesure que le marché mûrit.
- Les investisseurs doivent continuer à naviguer dans le cycle d’engouement pour les nouvelles technologies comme les robots humanoïdes pour identifier les gagnants étant donné leur vaste potentiel pour relever les défis mondiaux tels que le vieillissement de la population.
« Nous avons tendance à surestimer l’effet d’une technologie à court terme et à sous-estimer son effet à long terme. »
Roy Amara, futurologue
Elon Musk aurait déclaré : « Je pense que d’ici 2040, il y aura probablement plus de robots humanoïdes que d’humains. » Même si cela semble être une prédiction audacieuse, les analystes prévoient que ces robots pourraient faire partie de notre vie quotidienne au cours de la prochaine décennie. Selon Morgan Stanley, 13 millions de robots humanoïdes seront parmi nous d’ici 2035, et ce chiffre passera à un milliard d’ici 2050, tandis que Goldman Sachs prévoit que le marché pourrait atteindre une valeur de 38 milliards de dollars d’ici 2035 .
Nous en sommes encore au début du développement des robots humanoïdes, mais nous considérons cette technologie comme un élément essentiel de la vague plus large de l’IA. Alors que les copilotes et les agents d’IA existent uniquement dans les logiciels, les robots humanoïdes et les véhicules autonomes (VA) témoignent de l’évolution de l’IA et de l’avènement de l’IA physique.
Le lancement du robot humanoïde Optimus de Tesla et de ChatGPT à quelques mois d’intervalle est révélateur des synergies que le développement plus large de l’IA générative et le recours aux grands modèles de langage (LLM) auront sur les humanoïdes. Ce volant d’inertie de l’IA crée une plus grande confiance dans la voie du développement des robots humanoïdes, qui se fera probablement désormais à un rythme bien plus rapide, même si le déploiement de masse n’est pas prévu avant de nombreuses années.
En fin de compte, nous pensons que cela résout les problèmes liés au défi démographique majeur de notre génération : une population vieillissante et une main-d’œuvre en diminution dans une grande partie du monde développé, ainsi qu’en Chine. Les robots humanoïdes constitueront une solution technologique nécessaire pour faire face à un nombre décroissant d’humains disponibles pour travailler dans les usines. Ils peuvent également améliorer la sécurité et l’efficacité sur le lieu de travail, ainsi qu’augmenter la productivité et la précision des tâches répétitives, ou subvenir aux besoins d’une population croissante de personnes âgées, parmi de nombreux autres exemples.
État des lieux
À l’heure actuelle, nous n’avons vu que les premiers types de robots humanoïdes travailler dans des usines et des entrepôts, et pas encore sur nos lieux de travail ou à la maison. Cependant, l’IA générative contribue à accélérer la courbe de développement pour résoudre les principaux défis actuels liés aux robots humanoïdes. Parmi ces compétences figurent l’apprentissage par imitation de haute qualité des humains pour faciliter les mouvements fluides, ainsi que l’intelligence pour planifier et exécuter des tâches d’utilité supérieure. Cela ressort clairement des récentes mises à jour de Tesla, d’Unitree et d’Helix qui ont démontré des fonctions de changement progressif en termes de capacité, notamment la combinaison d’articulations linéaires et d’articulations rotatives utilisées par Tesla. Dans le domaine des logiciels, des progrès significatifs ont été réalisés dans le développement de cerveaux humanoïdes ces dernières années avec l’avènement des modèles ChatGPT, DeepSeek et Vision-Language-Action (VLA).
Les robots humanoïdes se rapprochent d’un point d’inflexion, comme nous l’avons également constaté avec les véhicules autonomes. Waymo, propriété d’Alphabet, accélère désormais le déploiement de ses véhicules entièrement autonomes aux États-Unis et effectue des tests à Tokyo, tandis que les robotaxis de Tesla ont été lancés à Austin, au Texas. Cela s’ajoute aux déploiements au Moyen-Orient et aux déploiements accélérés en Chine.
Obstacles à l’avancement des robots humanoïdes
Cependant, des défis subsistent pour le développement et l’adoption commerciale des robots humanoïdes :
- Développement du cerveau humanoïde
Des progrès supplémentaires s’avèrent nécessaires en termes de systèmes de perception visuelle, auditive et autres. Les robots humanoïdes produisent généralement une réponse lente et commettent souvent des erreurs lorsqu’ils effectuent plusieurs tâches à la fois ou lorsqu’ils sont placés dans un environnement dynamique, par exemple lorsque l’éclairage change ou qu’ils doivent se déplacer sur différents terrains.
- Coût
La grande majorité du coût d’un robot humanoïde réside dans les actionneurs (qui convertissent l’énergie en mouvement physique ou en force) et dans le matériel plus large de la conception, où il s’avère plus difficile de réaliser des réductions de coûts spectaculaires. De plus, d’autres composants essentiels des robots humanoïdes, tels que les moteurs de haute précision, les vis à billes/à rouleaux et les capteurs, dépendent tous de processus de fabrication de haute précision, tandis que la maintenance et les mises à niveau logicielles doivent toutes être prises en compte.
- Autonomie de la batterie
La durée de vie de la batterie des robots humanoïdes entièrement mobiles et autonomes reste un défi majeur, en termes de poids de la batterie et de temps de fonctionnement limité à quelques heures actuellement.
- Règlement
Comme nous l’avons vu avec les véhicules autonomes, la réglementation constitue un obstacle majeur à l’adoption massive. Il n’existe pas encore de lois ni de réglementations spécifiques en vigueur. Il faut déterminer la responsabilité de la commercialisation, d’autres préoccupations concernant le déplacement de certains emplois par des robots humanoïdes, la sécurité des données et la confidentialité.
Comment participer aujourd’hui au vaste potentiel de croissance des robots humanoïdes de demain ?
Des entreprises comme Uber et DoorDash ont expérimenté des véhicules autonomes et des robots humanoïdes pour réduire les coûts de main-d’œuvre humaine à long terme, tout comme Amazon du côté de la logistique. En parallèle, Intuitive Surgical propose des capacités humanoïdes dans le domaine de la chirurgie robotique.
Bien que l’exposition directe aux robots humanoïdes reste aujourd’hui limitée, il existe de multiples opportunités tout au long de la chaîne d’approvisionnement :
- Logiciels
L’IA générative a débloqué des logiciels d’IA à valeur ajoutée. Cela inclut DeepMind de Google, Cosmos de NVIDIA, ainsi qu’Amazon et Microsoft, à la fois en termes d’investissements directs en robotique (par exemple Figure AI et Sanctuary AI) que les entreprises ont réalisés pour maintenir leurs activités, et pour les clients externes en termes d’offres de calcul et d’IA qu’ils fournissent via leurs plateformes cloud hyperscaler. Tesla dispose également d’une solide franchise dans le domaine des robots humanoïdes compte tenu de son intégration verticale et de son échelle.
- Matériel
Des marques telles que Lattice Semiconductor peuvent être considérées comme étant à la pointe de l’IA et font intervenir les robots humanoïdes en tant qu’application, sans oublier Monolithic Power, qui fournit une gestion de l’alimentation haute performance pour les applications de nouvelle génération, y compris les robots humanoïdes. Des entreprises telles qu’Amphenol et TE Connectivity ont également une exposition limitée mais croissante à la chaîne d’approvisionnement des robots humanoïdes. De même, Qualcomm dispose d’une plateforme robotique solide, et les robots humanoïdes seraient une autre application d’IA de pointe pour elle, bien qu’ils ne représentent qu’une petite partie de son activité aujourd’hui.
Dans d’autres domaines du matériel, les principaux acteurs incluent des marques de robotique existants comme Harmonic Drive (actionneurs) et NSK (actionneurs et roulements à billes qui permettent le mouvement des articulations et des membres). Ces entreprises ont la capacité de bénéficier des exigences croissantes en matière de dextérité des robots humanoïdes.
Risques et opportunités pour les entreprises
Bien qu’il ne fasse aucun doute que des opportunités enthousiasmantes se présentent à nous, nous pensons qu’il existe un risque important à mesure que la courbe de développement de l’IA des robots humanoïdes s’accélère. La valeur ajoutée des robots humanoïdes est fortement concentrée sur la couche logicielle, ce qui signifie que les entreprises de robotique traditionnelles pourraient être laissées pour compte ou désintermédiées. Nombre de ces entreprises sont actuellement principalement exposées au cycle industriel, qui est en berne depuis deux ans et qui montrait les premiers signes d’une reprise cyclique avant la récente incertitude tarifaire.
Nous continuons à rechercher des opportunités dans ce domaine pour posséder des franchises de haute qualité bénéficiant d’une reprise cyclique, et à considérer ce qui pourrait arriver à mesure que le développement et le déploiement des robots humanoïdes progressent. Il existe également d’importants financements en capital-risque qui affluent vers une pléthore de startups de fabrication de robots humanoïdes à travers le monde, notamment aux États-Unis et en Chine. Ainsi, citons OpenAI, qui est bien positionnée, mais aussi de nouveaux entrants comme Skild.ai. Ces deux entreprises ciblent la couche logicielle, plutôt que d’essayer de rivaliser sur le marché final des robots humanoïdes, lequel semble déjà encombré à mesure que les startups, les fabricants de véhicules électriques, les sociétés de robotique et les sociétés technologiques se mobilisent pour rejoindre la révolution humanoïde.
Un autre cycle d’engouement auquel faire face
Nous pensons qu’il faudra de nombreuses années avant que les robots humanoïdes soient déployés en dehors des environnements contrôlés, compte tenu des dangers inhérents, des problèmes de sécurité et de responsabilité impliqués. Nous devons donc continuer à naviguer dans le cycle d’engouement suscité par ces nouvelles technologies pour identifier les gagnants et éviter les perdants. Cependant, les robots humanoïdes restent une tendance technologique importante à suivre, étant donné le vaste marché potentiel acessible en tant que substitut au travail et, en fin de compte, en tant que solution au dilemme du vieillissement de la population mondiale.
1 Forbes : 10 robots humanoïdes étonnants qui se trouvent déjà parmi nous aujourd’hui, 15 juillet 2025. Goldman Sachs Research : Le marché mondial des robots humanoïdes pourrait atteindre 38 milliards de dollars d’ici 2035, 27 février 2024.
Actionneur : partie d’un appareil ou d’une machine qui l’aide à réaliser des mouvements physiques en convertissant l’énergie, souvent électrique, aérienne ou hydraulique, en force mécanique. En termes simples, il s’agit du composant de toute machine qui permet le mouvement.
IA générative : fait référence aux modèles d'apprentissage profond qui s'entraînent sur de grands volumes de données brutes pour générer du « nouveau contenu », notamment du texte, des images, de l'audio et de la vidéo.
Hyperscalers : entreprises qui fournissent des infrastructures pour les services de cloud, de réseau et d'internet à grande échelle. Citons par exemple Google Cloud, Microsoft Azure, Facebook Infrastructure, Alibaba Cloud et Amazon Web Services.
LLM : un grand modèle de langage est un type spécialisé d’intelligence artificielle qui a été formé sur de grandes quantités de texte pour comprendre le contenu existant et générer du contenu original.
Naviguer dans le cycle d’engouement : le cycle du engouement reflète un modèle cyclique et volatil d’optimisme excessif, suivi de désillusion, lorsqu’une nouvelle technologie ou tendance d’investissement gagne en popularité. Les marchés surestiment généralement le potentiel à court terme d’une nouvelle technologie ou d’une innovation et sous-estiment son potentiel à long terme, créant des mouvements volatils à la hausse comme à la baisse pour les actions sous-jacentes exposées à ces technologies. Grâce à la gestion active, les gérants de fonds s’appuient sur leur expertise et leur expérience en matière d’investissement acquises au cours des cycles d’engouement précédents dans le but d’obtenir de meilleurs résultats d’investissement.
IA physique : l’intégration d’algorithmes d’IA sophistiqués dans des systèmes tangibles et interactifs, permettant aux machines autonomes dotées d’un raisonnement cognitif et de connaissances spatiales d’apprendre de leurs interactions et de réagir en temps réel. Parmi ses exemples figurent les véhicules autonomes et les robots chirurgicaux et humanoïdes.
Modèle vision-langage-action : les modèles VLA agissent comme un cerveau humain en intégrant la perception visuelle, la compréhension du langage naturel et les actions du monde réel, permettant aux robots de comprendre et d’interagir avec leur environnement.
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- Si le Fonds détient des actifs dans des devises autres que la devise de référence du Fonds ou si vous investissez dans une catégorie d’actions/de parts d’une devise différente de celle du Fonds (sauf si elle est « couverte »), la valeur de votre investissement peut être soumise aux variations des taux de change.
- Lorsque le Fonds, ou une catégorie d’actions/de parts couverte, vise à atténuer les fluctuations de change d’une devise par rapport à la devise de référence, la stratégie elle-même peut créer un impact positif ou négatif relativement à la valeur du Fonds en raison des différences de taux d’intérêt à court terme entre les devises.
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- Le Fonds peut perdre de l’argent si une contrepartie avec laquelle le Fonds négocié ne veut ou ne peut plus honorer ses obligations, ou en raison d’un échec ou d’un retard dans les processus opérationnels ou de la défaillance d’un fournisseur tiers.
Risques spécifiques
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