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Elsa Estager Bergerou
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Deux tiers des organisations considèrent l’IA physique comme une priorité majeure pour les trois à cinq prochaines années
- 79 % des organisations sont actives dans l’IA physique1, dont 27 % sont déjà en train de la déployer ou de passer à l’échelle
- 60 % des dirigeants estiment que l’IA physique permettra l’adoption de la robotique dans des domaines auparavant inaccessibles ou impraticables
- 43 % des dirigeants s’intéressent à l’IA physique comme levier de relocalisation de production à grande échelle
Paris, le 16 avril 2026 - Le Capgemini Research Institute publie aujourd’hui un rapport intitulé ‘Physical AI: Taking human-robot collaboration to the next level‘ (« IA physique : faire monter d’un cran la collaboration homme‑robot ») qui analyse l’impact de l’IA physique sur la robotique et la valeur qu’elle pourrait créer pour les entreprises. L’IA physique marque une transition dans le domaine de la robotique, passant de l’automatisation vers l’action autonome dans le monde réel. L’opportunité qu’elle représente est largement reconnue par les dirigeants, tous secteurs confondus, de la high-tech (93 %) au stockage et à la logistique (69 %), en passant par l’agriculture (59 %), et ce à l’échelle mondiale. En effet, ce constat est partagé par près des trois quarts des dirigeants aux États‑Unis, et environ deux tiers en Europe et en Asie‑Pacifique.
Passer de l’expérimentation à l’impact business
L’IA physique se trouve à un point d’inflexion, alors que les avancées technologiques et les dynamiques de marché convergent pour accélérer les déploiements à grande échelle dans le monde réel. Les progrès des modèles de fondation dotent les robots de l’intelligence nécessaire pour opérer de manière autonome dans des environnements complexes, tandis que les technologies de simulation raccourcissent les cycles d’entraînement en permettant un apprentissage à grande échelle.
Un cercle vertueux émergent entre l’IA, la robotique et les données vient renforcer cette dynamique, les systèmes déployés générant des données en conditions réelles qui améliorent en continu les performances et la généralisation. Ces avancées sont amplifiées par les progrès de l’edge computing2 et des batteries, la baisse des coûts matériels, l’émergence de nouveaux modèles économiques tels que la robotique « as a service » (RaaS), ainsi que des avancées en matière de connectivité, notamment la 5G privée et le positionnement sans fil de haute précision.
L’optimisme est largement partagé : 60 % des dirigeants déclarent que l’IA physique permettra des applications robotiques dans des domaines auparavant inaccessibles ou impraticables. Les cas d’usage couvrent les opérations dangereuses, la micro‑logistique, le pick‑and‑place et l’inspection sur le terrain, ainsi que des applications sectorielles telles que l’assemblage dynamique dans l’industrie manufacturière, l’assistance aux soins de santé et aux personnes âgées dans le secteur public, ou encore l’évaluation des dommages après sinistre dans l’assurance.
Soutenir la réindustrialisation et la résilience opérationnelle
À mesure que les efforts de réindustrialisation s’accélèrent en Europe et aux États‑Unis, l’IA physique s’impose comme un levier clé de cette transition. En effet, 43 % des dirigeants déclarent que la relocalisation de la production et la réindustrialisation rendent l’IA physique de plus en plus intéressante pour soutenir une production de proximité à grande échelle, tandis que deux tiers des organisations classent désormais l’IA physique parmi les priorités majeures de leur feuille de route en matière d’automatisation pour les trois à cinq prochaines années. Plus de la moitié des dirigeants citent les robots mobiles autonomes, les bras robotisés industriels et les cobots comme les types de robots appelés à connaître la plus forte croissance dans leur organisation au cours des trois à cinq prochaines années, loin devant les humanoïdes3.
Les contraintes en matière de main‑d’œuvre constituent un facteur clé de l’intérêt croissant pour l’IA physique. Plus que les coûts de main‑d’œuvre, c’est le manque de main d’œuvre qui est le principal facteur d’investissement dans l’IA physique, en particulier dans les secteurs de l’agriculture, du commerce de détail, de la high‑tech, du stockage et de la logistique, ainsi que de l’automobile. Sur le plan géographique, le Japon se distingue en accordant la plus grande priorité à l’IA physique dans ses stratégies d’automatisation (plus de trois quarts des dirigeants la considérant comme une priorité sur les trois à cinq prochaines années), devant les États‑Unis.
L’IA physique soutient également l’agilité nécessaire pour rendre la réindustrialisation viable sur le long terme. Près de la moitié des dirigeants identifient l’amélioration de la flexibilité comme un bénéfice clé, ce qui souligne la capacité qu’elle apporte à reconfigurer les systèmes de production et les flux de travail plus rapidement qu’avec la robotique traditionnelle ou l’automatisation fixe. Par ailleurs, plus de la moitié des dirigeants mettent en avant des améliorations en matière de sécurité et une réduction de la pénibilité physique.
« L’IA physique marque le passage de systèmes descriptifs à des systèmes capables d’agir dans le monde réel. Toutefois, la robotique n’a pas toujours tenu ses promesses, car les premières avancées ont suscité des attentes que la technologie ne pouvait pas encore satisfaire, explique Pascal Brier, Directeur de l’Innovation de Capgemini et membre du Comité Exécutif du Groupe. Ce qui change aujourd’hui, ce n’est pas l’engouement, mais la convergence de la maturité de l’IA, des données et de l’ingénierie. L’opportunité est réelle, à condition de se concentrer sur ce qui est viable à l’échelle. Déployer l’IA physique de manière responsable, sûre et progressive sera essentiel pour instaurer la confiance, avec une sécurité intégrée dès la conception, la transparence et la supervision humaine au cœur d’une collaboration durable entre humains et robots. »
Réussir le passage à l’échelle de l’IA physique et des robots humanoïdes malgré des freins persistants
Près des deux tiers des dirigeants s’attendent à ce que l’IA physique passe de projets pilotes à des déploiements à grande échelle au cours des cinq prochaines années, bien que seuls 4 % déclarent déjà opérer à l’échelle. En réalité, ce passage à l’échelle reste un défi pour près de huit dirigeants sur dix, principalement en raison d’un manque de maturité technologique et opérationnelle.
La croissance à court terme sera portée par des types de robots bien établis. Les robots humanoïdes, malgré un fort intérêt, font encore face à des obstacles majeurs et demeurent un pari de plus long terme : 72 % des dirigeants citent une immaturité technique, notamment en matière de fiabilité et de dextérité, 63 % sont freinés par les coûts élevés et 58 % par les difficultés d’entraînement. Par ailleurs, plus de six dirigeants sur dix déclarent ne pas encore avoir une vision claire du retour sur investissement de l’adoption des humanoïdes.
L’acceptation sociétale constitue également un enjeu. Plus de six dirigeants sur dix estiment que la résistance du public sera un obstacle critique à l’adoption des robots humanoïdes. La perception varie selon les régions : 68 % des dirigeants en France citent la résistance du public comme un frein, contre 56 % en Espagne.
Pour accéder au rapport complet : https://www.capgemini.com/insights/research-library/ai-in-robotics/
Méthodologie du rapport
En janvier et février 2026, le Capgemini Research Institute a mené une enquête mondiale auprès de 1 678 dirigeants d’organisations réalisant un chiffre d’affaires annuel supérieur à 1 milliard de dollars, dans 16 pays d’Amérique du Nord, d’Europe et de la zone Asie‑Pacifique, couvrant 15 secteurs d’activité. Pour les secteurs de l’aéronautique et de la défense ainsi que pour les administrations publiques et les services publics, le seuil s’élevait à 500 millions de dollars. Les dirigeants interrogés occupaient des fonctions de niveau directeur et au‑delà.
A propos de Capgemini
Partenaire mondial de la transformation business et technologique, Capgemini intègre la puissance de l’IA pour créer de la valeur pour ses clients. Nous imaginons le futur des organisations et le rendons réel grâce à l’IA, à la technologie et à nos talents. Depuis près de 60 ans, nous sommes un groupe responsable et multiculturel, avec plus de 420 000 collaborateurs dans plus de 50 pays. Capgemini propose des services et des solutions de bout en bout, en mobilisant son expertise sectorielle, son écosystème de partenaires et ses compétences de pointe en stratégie, technologie, design, ingénierie et opérations. Le Groupe a réalisé un chiffre d’affaires mondial de 22,5 milliards d’euros en 2025.
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*Rendre possible, de l’idée à la réalisation
À propos du Capgemini Research Institute
Le Capgemini Research Institute est le groupe de réflexion interne de Capgemini sur tout ce qui touche au numérique. L’Institut publie des recherches sur l’impact des technologies numériques sur les grandes entreprises traditionnelles. L’équipe s’appuie sur le réseau mondial d’experts de Capgemini et travaille en étroite collaboration avec des partenaires universitaires et technologiques. L’Institut dispose de centres de recherche dédiés à Paris, en Inde, au Royaume-Uni, à Singapour et aux États-Unis. Il était récemment classé n°1 au monde pour la qualité de ses recherches par des analystes indépendants six années consécutives – une première.
Pour plus d’informations : https://www.capgemini.com/researchinstitute/
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1 L’IA physique représente la prochaine grande étape d’évolution de l’IA : une IA capable d’agir dans le monde physique. La robotique figure parmi ses applications les plus significatives.
2 L’edge computing désigne le traitement des données à l’endroit où elles sont générées, par exemple directement sur un robot, plutôt que de les envoyer vers un centre de données distant.
3 Dans ce rapport, les humanoïdes désignent des robots présentant une morphologie humanoïde, incluant à la fois des robots humanoïdes complets (avec un torse, une tête, deux bras et deux jambes) et des robots de type humanoïde partageant certaines caractéristiques humaines, mais pouvant différer dans leur structure (par exemple, des roues à la place des jambes, un nombre réduit de membres ou une architecture corporelle simplifiée).
Pièce jointe
