Taille et part du marché des modèles de fondation en robotique - Tendances de croissance et prévisions (2026 - 2031)

Tendances et perspectives mondiales du marché des modèles de fondation en robotique

Automatisation industrielle et pénuries de main-d'œuvre

Les employeurs du secteur de la fabrication et de la logistique augmentent leurs investissements dans l'automatisation, car les pénuries affectent désormais des tâches que les équipements fixes ne peuvent pas facilement accomplir. Les installations de robots industriels aux États-Unis ont augmenté de 11 % pour atteindre 38 000 unités en 2025, tandis que la densité robotique a atteint 307 unités opérationnelles pour 10 000 employés dans le secteur manufacturier.^{[1]Fédération internationale de robotique, « L'industrie robotique américaine retrouve une croissance à deux chiffres », communiqué de presse de l'IFR, ifr.org} Ces conditions favorisent les robots capables d'interpréter l'évolution des dispositions de produits, des formes d'emballage et des instructions de travail. Les modèles de fondation peuvent soutenir le réapprovisionnement, la manipulation d'articles mixtes et d'autres tâches pour lesquelles les robots conventionnels nécessitent une reprogrammation extensive. Les installations mondiales de robots industriels ont atteint 621 000 unités en 2025, et l'Asie représentait 79 % des installations, ce qui montre que la dynamique d'automatisation s'étend au-delà de l'Amérique du Nord. Le marché des modèles de fondation en robotique bénéficie donc de la recherche par les employeurs d'une capacité flexible plutôt que d'une machine étroitement programmée qui doit être reconfigurée lorsque les tâches locales, les profils de stocks ou les conditions de produits changent.

Demande d'intelligence robotique à usage général

Les entreprises disposant de robots dédiés à des tâches spécifiques supportent souvent de nouveaux coûts d'intégration lorsque les gammes de produits ou les agencements d'installations changent. Ce problème a accru l'intérêt pour les systèmes capables de transférer des compétences acquises entre différentes tâches et types de robots. Physical Intelligence a indiqué que son modèle π0.7 combinait des compétences apprises à partir de jeux de données distincts pour réaliser de nouvelles séquences de manipulation sans entraînement spécifique à la tâche.^{[2]Physical Intelligence, « π0.7 : un modèle de fondation robotique généraliste pilotable avec des capacités émergentes », arXiv, arxiv.org} Ce résultat pointe vers une proposition de valeur pratique pour l'intelligence robotique à usage général, notamment dans les opérations automobiles, électroniques et logistiques soumises à de fréquentes variations. Une politique robotique plus large peut réduire la nécessité de maintenir des systèmes distincts pour chaque tâche de manutention ou d'assemblage. Cette opportunité soutient le marché des modèles de fondation en robotique, car les entreprises considèrent de plus en plus l'accès aux modèles et les mises à jour continues comme une infrastructure d'automatisation essentielle pour les installations où l'évolution des tâches augmente autrement l'effort d'intégration et retarde les retours opérationnels.

Expansion des modèles multimodaux vision-langage-action

Les modèles vision-langage-action, ou VLA, combinent des entrées visuelles, des instructions en langage naturel et des informations sur l'état du robot au sein d'un seul système de contrôle. Cela peut réduire la charge d'intégration associée à des composants distincts de perception, de planification et d'action. NVIDIA a indiqué que GR00T N1.7 a été entraîné à partir de 32 000 heures de démonstrations réelles et de données humaines égocentrées, ainsi que de 8 000 heures de simulations. Un modèle commun peut être post-entraîné pour la manutention de matériaux, l'emballage et l'inspection, réduisant le nombre de configurations qu'une entreprise doit maintenir. Dans le domaine de la santé, NVIDIA-Medtech a indiqué que GR00T-H-N1.7 a atteint 25 % de succès complet de suture de bout en bout sur le benchmark SutureBot. Ces développements élargissent le marché des modèles de fondation en robotique au-delà de l'automatisation industrielle traditionnelle, tout en renforçant l'importance de l'évaluation de la sécurité dans les environnements où le comportement des robots affecte les travailleurs, les patients et les clients.

Modèles de robotique ouverts abaissant les barrières au développement

Les modèles open source et à poids ouverts modifient la structure des coûts du développement de logiciels robotiques. OpenVLA a utilisé 970 000 épisodes robotiques issus du jeu de données Open X-Embodiment et a surpassé RT-2-X de 16,5 % en termes de succès absolu sur 29 tâches d'évaluation tout en utilisant moins de paramètres. Ces résultats indiquent que les performances en robotique peuvent s'améliorer grâce à de meilleures données d'entraînement et à une meilleure conception de modèle plutôt qu'au seul nombre de paramètres. Xiaomi a publié Xiaomi-Robotics-0 avec les poids, le code d'inférence et les outils d'évaluation, puis a publié le code de post-entraînement pour le déploiement sur robot réel. À mesure que l'accès aux modèles de base s'améliore, les intégrateurs peuvent se concentrer sur le déploiement, la collecte de données et la validation spécifique aux clients. Le marché des modèles de fondation en robotique pourrait donc connaître une participation plus rapide des intégrateurs de taille moyenne, bien que les fournisseurs de modèles doivent protéger leurs avantages de performance grâce aux données et à l'expérience opérationnelle accumulées dans des environnements clients réels et des conditions physiques variées.

Coût élevé et rareté des données robotiques réelles

Les démonstrations robotiques réelles nécessitent des données visuelles, de force, de mouvement et de langage synchronisées, dont la collecte à l'échelle commerciale est coûteuse. La contrainte est la plus évidente dans la manipulation de vêtements, les interventions chirurgicales et l'assemblage complexe, où la variation physique limite la valeur des seules données synthétiques. NVIDIA-Medtech a publié Open-H-Embodiment en 2026 avec 770 heures de données de robots chirurgicaux provenant de 50 institutions ou plus sur 20 plateformes robotiques.^{[3]NVIDIA-Medtech, « Open-H-Embodiment : un jeu de données à grande échelle pour permettre les modèles de fondation en robotique médicale », arXiv, arxiv.org} L'ampleur de ce jeu de données coordonné illustre également le travail opérationnel nécessaire pour standardiser les actions et les flux de données entre les institutions. Universal Robots et Scale AI ont introduit UR AI Trainer pour capturer des données synchronisées de mouvement, de force et de vision à partir de robots de production pour l'entraînement VLA industriel. Le marché des modèles de fondation en robotique reste avantageux pour les entreprises disposant de flottes déployées, même si la simulation, l'entraînement multi-incarnation et les jeux de données partagés améliorent l'accès pour les entreprises sans grandes flottes opérationnelles ni équipes de données spécialisées.

Incertitude en matière de certification de sécurité et de responsabilité

Les règles de sécurité pour le comportement robotique basé sur l'apprentissage n'ont pas progressé aussi rapidement que le déploiement des modèles. Les normes ISO 10218-1:2025 et ISO 10218-2:2025 établissent des exigences de sécurité pour les robots industriels, y compris des exigences relatives à la conception et à l'utilisation. La norme ANSI/A3 R15.06-2025 a également mis à jour les exigences de sécurité des robots industriels en matière de sécurité fonctionnelle, d'évaluation des risques, d'effecteurs terminaux et de cybersécurité. Ces normes sont importantes, mais n'établissent pas de méthodes d'évaluation complètes pour les politiques d'action basées sur des réseaux de neurones confrontés à des conditions inédites. La responsabilité peut rester floue entre le développeur du modèle, le fabricant du robot, l'intégrateur de systèmes et l'opérateur si un robot cause des dommages ou des blessures. Cette incertitude peut retarder l'utilisation dans les domaines de la santé, de la défense et des espaces publics, limitant la demande à court terme là où les opérateurs ont besoin de preuves prévisibles avant d'autoriser les robots à travailler aux côtés des personnes sur le marché des modèles de fondation en robotique.

*Nos prévisions considèrent les impacts des moteurs et des contraintes comme directionnels et non additifs. Les prévisions d'impact reflètent la croissance de référence, les effets de composition et les interactions entre variables.

Analyse des segments

Par architecture de modèle : les modèles VLA en tête tandis que les architectures de raisonnement étendent les capacités

Les modèles vision-langage-action détenaient 54,67 % de la part du marché des modèles de fondation en robotique en 2025. Leur avance reflète la capacité à traiter des images, des descriptions de tâches en langage naturel et des données sur l'état du robot dans un seul réseau principal. Cette conception prend en charge le comportement de suivi d'instructions sans liens complexes entre des composants distincts de perception, de planification et d'action. NVIDIA a décrit GR00T N1.7 comme un VLA ouvert, sous licence commerciale, pour les compétences générales des robots humanoïdes, et a identifié des partenaires d'entraînement, notamment Unitree Robotics et Agile Robots.^{[4]NVIDIA-Medtech, « GR00T-H-N1.7 », Hugging Face, huggingface.co} La base installée industrielle offre aux modèles VLA une voie commerciale claire dans les environnements industriels établis avec des travaux de manutention et d'assemblage répétables sur le marché des modèles de fondation en robotique.

Les modèles du monde occupent une position de revenus plus modeste mais restent importants car ils représentent des environnements physiques pour la planification et les tests. NVIDIA-Medtech a indiqué que Cosmos-H-Surgical-Simulator a généré des vidéos chirurgicales réalistes à partir de la cinématique robotique sur neuf plateformes chirurgicales, ce qui peut soutenir la validation avant le déploiement physique. Les modèles de raisonnement incarné devraient se développer à un CAGR de 46,53 % jusqu'en 2031, le taux le plus rapide au sein du segment d'architecture. Physical Intelligence a indiqué que π0.7 a égalé les systèmes spécifiques aux tâches pour la préparation du café, le pliage du linge et l'assemblage de boîtes sans données d'entraînement spécifiques à la tâche. Les modèles de politique comportementale, de contrôle multi-incarnation et d'orchestration d'outils répondent à des besoins plus étroits à mesure que les cadres de développement améliorent l'accès pour les intégrateurs de plus petite taille qui ont besoin de points de départ abordables et de politiques de contrôle adaptables sur le marché des modèles de fondation en robotique.

Par mode de déploiement : les systèmes cloud soutiennent l'amélioration continue des modèles

Le déploiement basé sur le cloud représentait 57,26 % des revenus en 2025. Les entreprises utilisent les systèmes cloud pour les mises à jour centralisées des modèles, le calcul partagé et l'agrégation des données robotiques entre les sites. Universal Robots et Scale AI ont indiqué que UR AI Trainer capture les données de mouvement, de force et de vision en production pour soutenir l'apprentissage par imitation du laboratoire à l'usine. Ce modèle relie les données de déploiement à l'affinement des politiques et abaisse les barrières d'infrastructure pour les entreprises de taille moyenne. Le canal cloud devrait se développer à un CAGR de 43,61 % jusqu'en 2031, ce qui en fait le mode de déploiement le plus rapide sur le marché des modèles de fondation en robotique.

Le déploiement sur site reste important là où les opérations nécessitent un contrôle des données, une faible latence ou un fonctionnement local fiable. Les sites de défense, les salles blanches pharmaceutiques et les opérations minières éloignées peuvent ne pas accepter de dépendre de connexions cloud externes. NVIDIA a positionné Jetson Thor pour l'inférence et le contrôle robotique en temps réel en périphérie, aidant les installations à conserver leurs données opérationnelles sensibles. Les règles européennes de résidence des données et les exigences de sécurité sectorielles soutiennent également le déploiement local là où l'utilisation du cloud est restreinte. La coexistence de l'apprentissage cloud et du contrôle en périphérie restera pertinente à mesure que les clients équilibrent l'amélioration des modèles avec le contrôle opérationnel, la résilience locale et les obligations de protection des données sur le marché des modèles de fondation en robotique.

Par application : l'utilisation en entrepôt en tête tandis que l'utilisation à domicile s'accélère

Le prélèvement et le tri en entrepôt représentaient 23,16 % des revenus en 2025. Les entrepôts exigent que les robots gèrent des unités de gestion des stocks variées, des colis irréguliers, des bacs de poids mixtes et des schémas de stockage changeants. Ces tâches sont mal adaptées à l'automatisation rigide car elles nécessitent une reconnaissance contextuelle et une préhension flexible. Les modèles de fondation peuvent réduire la reprogrammation manuelle lorsque les emballages ou les gammes de produits changent. L'expansion continue du commerce électronique et des opérations de distribution offre au marché des modèles de fondation en robotique une base commerciale fiable dans l'automatisation des entrepôts.

L'assemblage industriel, la manutention de matériaux, l'emballage et l'inspection mobile restent également des domaines d'application significatifs. Les systèmes guidés par des modèles peuvent s'adapter à de nouvelles formes de pièces et à des changements de production qui nécessitaient auparavant une intervention manuelle. L'inspection et la navigation mobiles peuvent réduire l'exposition humaine dans les sites énergétiques et manufacturiers présentant des conditions dangereuses. L'exécution de services à domicile devrait se développer à un CAGR de 46,32 % jusqu'en 2031, soutenue par la baisse des coûts du matériel humanoïde et une capacité de modèle à usage général plus forte. Les environnements domestiques non structurés restent plus difficiles que les usines car les robots doivent travailler autour d'occupants vulnérables, d'objets divers et d'une structure lisible par machine limitée, de sorte que l'utilisation généralisée reste une opportunité commerciale à plus long terme pour le marché des modèles de fondation en robotique, les exigences de fiabilité et de sécurité restant élevées.

Par utilisateur final : les fabricants assurent le volume tandis que les prestataires de soins de santé progressent le plus rapidement

Les fabricants détenaient 35,21 % des revenus en 2025 et sont restés le plus grand groupe d'utilisateurs finaux. Les constructeurs automobiles, les assembleurs d'électronique et les transformateurs alimentaires ont besoin d'une automatisation adaptable car la variation des produits et les séries de production plus courtes rendent la programmation fixe moins efficace. Les modèles de fondation offrent une plus grande flexibilité, et pas seulement des coûts de main-d'œuvre réduits, dans des conditions d'exploitation changeantes. Les déploiements commerciaux de systèmes humanoïdes et à usage général montrent que ces technologies dépassent les phases pilotes dans la fabrication et la logistique. Les prestataires de logistique et d'entreposage représentent le prochain groupe d'utilisateurs majeur car le travail de distribution est à forte intensité de main-d'œuvre et les objectifs de service sont stricts, créant une demande de systèmes capables de s'adapter à l'évolution des charges de travail sans longs cycles de reprogrammation.

Les prestataires de soins de santé devraient se développer à un CAGR de 47,27 % jusqu'en 2031, le taux le plus rapide parmi les utilisateurs finaux. La robotique chirurgicale et la logistique hospitalière peuvent étendre la capacité clinique et améliorer les flux de travail opérationnels lorsque les exigences de sécurité et de validation sont satisfaites. NVIDIA-Medtech a présenté GR00T-H-N1.7 comme un modèle sous licence commerciale pour la robotique chirurgicale et de santé utilisant des données provenant de 50 institutions ou plus et de 20 plateformes robotiques. L'entreprise a rapporté 25 % de succès complet de suture de bout en bout sur le benchmark SutureBot. La validation clinique et la conformité aux dispositifs médicaux influenceront le calendrier d'adoption, notamment dans les environnements chirurgicaux européens, où le déploiement doit s'aligner sur la validation clinique et les processus établis de dispositifs médicaux sur le marché des modèles de fondation en robotique.

Analyse géographique

L'Amérique du Nord détenait 45,74 % de la part du marché des modèles de fondation en robotique en 2025. La région combine des développeurs de modèles de pointe, une infrastructure cloud et des dépenses d'entreprise en matière d'automatisation. Les installations de robots industriels aux États-Unis ont augmenté de 11 % pour atteindre 38 000 unités en 2025, tandis que la densité robotique a atteint 307 unités pour 10 000 employés dans le secteur manufacturier, soutenant les déploiements dans la fabrication, la logistique et les services connexes. La norme ANSI/A3 R15.06-2025 établit des exigences de sécurité industrielle mises à jour qui s'alignent sur l'ISO 10218 et créent une référence de validation plus claire pour les déployeurs. 

L'Asie-Pacifique devrait se développer à un CAGR de 46,84 % jusqu'en 2031, représentant l'opportunité régionale à la croissance la plus rapide. L'Association japonaise de l'industrie robotique a indiqué que les commandes de robots en 2025 ont augmenté de 25,7 % pour atteindre 1 045,6 milliards JPY (6,97 milliards USD), et a prévu des commandes de 1 220 milliards JPY (8,13 milliards USD) pour 2026.^{[5]Association japonaise de l'industrie robotique, « Communiqué de presse statistique : commandes et production de robots en 2025 », Association japonaise de l'industrie robotique, jara.jp} Le Japon coordonne la collecte de données et le développement partagé de modèles de fondation par le biais du Consortium de technologie de fondation pour les robots IA. La Corée du Sud avait une densité robotique de 1 220 unités pour 10 000 employés dans le secteur manufacturier, créant une large base installée pour les modernisations dans la production d'électronique et de semi-conducteurs. L'Asie-Pacifique peut développer le marché des modèles de fondation en robotique grâce à de nouveaux déploiements et à des mises à niveau des installations automatisées existantes.

L'Europe avait une densité robotique de 267 unités pour 10 000 employés dans le secteur manufacturier en 2024, le niveau régional le plus élevé signalé par la Fédération internationale de robotique. Cette base d'automatisation installée soutient l'adoption, bien que des exigences de conformité détaillées et des investissements plus lents dans les modèles de pointe puissent limiter le rythme par rapport à l'Amérique du Nord et à l'Asie-Pacifique. L'Amérique du Sud, le Moyen-Orient et l'Afrique occupaient une position modeste mais émergente sur le marché des modèles de fondation en robotique. Le Brésil offre une demande provenant de l'assemblage automobile et de la transformation alimentaire, tandis que l'Afrique du Sud offre un cas d'usage pertinent dans l'inspection minière et la navigation en environnement dangereux. Une adoption plus large dépendra de l'infrastructure cloud, des initiatives de fabrication intelligente et de logistique dans les pays du Golfe, ainsi que de données localisées reflétant les langues régionales, les environnements de travail et les conditions d'exploitation sur le marché des modèles de fondation en robotique.