Comment les Pays-Bas se positionnent dans la renaissance de la robotique
Amsterdam, vrijdag, 21 november 2025.
Dans un monde où la Chine installe 54 % de toutes les nouvelles machines industrielles et où les États-Unis développent les modèles d’IA les plus avancés, les Pays-Bas sont sur le point d’un bond technologique inattendu : l’intelligence artificielle physique générative rend les robots non seulement plus intelligents, mais aussi capables d’apprentissage autonome. La percée la plus marquante ? Un robot qui exécute une tâche complexe sans aucune programmation préalable, uniquement à partir d’une simple instruction. Ce n’est pas une vision futuriste – cela se produit déjà dans des projets de recherche allemands et néerlandais. L’avenir de l’automatisation ne tourne plus autour de codes fixes, mais autour de machines qui apprennent de leur environnement, tout comme les humains. Et cela change tout – de la chaîne de production au sein des hôpitaux. La question est désormais : à quelle vitesse pouvons-nous mettre cela en pratique avant que la concurrence mondiale ne nous devance ?
La révolution des robots apprenants aux Pays-Bas
Alors que la Chine détient 54 % des nouvelles machines industrielles installées dans le monde et que les États-Unis développent les modèles de langage les plus puissants, les Pays-Bas sont à la veille d’un bond technologique majeur. L’intelligence artificielle physique générative – une forme d’IA qui permet aux machines d’apprendre de manière autonome des mouvements complexes – transforme radicalement la robotique. Des robots sont actuellement testés dans des projets de recherche allemands et néerlandais, capables d’exécuter une nouvelle tâche sans programmation explicite, sur la base d’une simple instruction en langage naturel. Cette innovation, fondée sur des modèles fondamentaux avancés comme le modèle foundation Isaac GR00T N1 de Nvidia, repose sur une architecture double : le système 1 pour des réactions réflexives et le système 2 pour la planification [1]. Lors du salon Automatica 2025, Franka Emika a démontré comment un système à deux bras, intégré au modèle GR00T N1, pouvait exécuter des tâches de manipulation complexes de manière autonome, basée sur une entrée vidéo de caméra, sans ingénierie de tâche manuelle [1]. Dans le secteur de la santé, où l’application de l’IA a déjà été explorée en 2024 [2], cette technologie pourrait bientôt contribuer à la personnalisation des traitements médicamenteux et à l’automatisation des processus de soins [2]. L’association de principes physiques avec des systèmes d’IA apprenants rend les robots plus flexibles, plus sûrs et plus efficaces dans des environnements dynamiques, marquant ainsi une avancée décisive dans la coopération homme-machine [1].
De la simulation à la réalité : le rôle de Nvidia Cosmos
L’un des plus grands défis liés à l’entraînement des robots apprenants réside dans le fossé entre la simulation et le monde réel. Un robot-GPT hypothétique nécessiterait des dizaines de milliers d’années pour collecter les données nécessaires, même avec des milliers de robots générant continuellement des données [1]. Pour combler ce fossé, Nvidia développe un World Foundation Model appelé Cosmos, capable de produire des séquences vidéo photoréalistes à partir d’entrées simples, permettant ainsi d’entraîner les robots dans des simulations sécurisées et économiquement viables, sans recourir à des expérimentations réelles [1]. Ces simulations utilisent la randomisation de domaine et l’apprentissage par renforcement avec retour humain pour faciliter la transition entre simulation et réalité [1]. Dans une approche similaire, des institutions de recherche allemandes comme le Fraunhofer Institut für Materialfluss und Logistik et le Centre de recherche allemand pour l’intelligence artificielle (DFKI) travaillent sur des simulations robotiques utilisant l’apprentissage automatique [1]. En revanche, en Hollande, l’application de cette technologie reste floue : aucune initiative ou institution spécifique n’est mentionnée comme exploitant directement Nvidia Cosmos ou des modèles similaires [2]. La généralisation des modèles fondamentaux reste un défi majeur : les modèles performants dans des environnements test échouent souvent dans des situations imprévues du monde réel [1].
Le seuil de sécurité et les risques d’abus
Alors que les robots apprenants augmentent l’efficacité, cette technologie comporte également des risques de sécurité importants. Les mécanismes de sécurité codés en dur sont difficiles à mettre en œuvre dans les systèmes apprenants, ce qui peut entraîner des comportements imprévisibles [1]. Ces risques sont renforcés par l’essor de l’IA générative dans le secteur de la santé, où des vidéos deepfake générées par l’IA sont utilisées à des fins de vol d’identité afin de propager de fausses informations médicales. Entre le 17 et le 19 novembre 2025, plusieurs incidents ont été signalés à Amsterdam et Utrecht, où même des professionnels expérimentés ont été trompés par des images convaincantes d’ médecins ou de patients importées numériquement [1]. Ces incidents ont entraîné une baisse de la confiance des patients envers la communication numérique : 34 % des répondants à une enquête menée le 15 novembre 2025 ont indiqué douter de l’authenticité des messages médicaux transmis via des canaux numériques [1]. La Commission européenne a annoncé le 18 novembre 2025 une enquête sur la sécurité de l’IA en santé, incluant les risques liés aux deepfakes, avec un rapport prévu pour le 31 mars 2026 [1]. Le 20 novembre 2025, au moins cinq cas de vol d’identité via des vidéos deepfake ont été confirmés, visant à obtenir un accès illégitime à des systèmes médicaux par des identités falsifiées [1]. La sécurité des systèmes autonomes constitue donc un défi critique qui doit être abordé non seulement sur le plan technique, mais également par des cadres réglementaires et un contrôle rigoureux [1].
Ambition européenne versus mise en œuvre concrète
L’Europe dispose de champions établis en robotique comme KUKA, ABB et Stäubli, avec des atouts solides dans la précision technique et la qualité matérielle, mais manque de capacités cognitives en intelligence artificielle pour maintenir sa position dominante dans le domaine de la robotique [1]. Cela entraîne un risque croissant de perte de souveraineté technologique, particulièrement parce que des entreprises européennes comme Stihl ont transféré le développement de tondeuses robotisées vers la Chine afin d’avoir accès au marché et aux ressources locales [1]. L’acquisition de KUKA par le conglomérat chinois Midea en 2016 avait été un signal d’alerte pour l’Europe ; l’annonce récente par SoftBank de l’acquisition de la division robotique d’ABB pour 5 milliards de dollars illustre les investissements agressifs de l’Asie dans les savoir-faire européens en robotique [1]. Bien que l’UE ait mis en place un cadre réglementaire fondé sur le risque avec le règlement sur l’IA, susceptible de servir de modèle mondial, il apparaît que la réglementation seule ne génère pas d’innovation [1]. Les plans pour une stratégie européenne en robotique et en IA n’ont pas été mis en œuvre entre le 18 et le 21 novembre 2025, ce qui suggère un retard [1]. L’absence de mesures concrètes indique que l’Europe dispose peut-être d’un cadre, mais pas des investissements nécessaires dans la recherche, l’infrastructure et la formation pour maintenir sa compétitivité technologique [1].
Le cas de l’application néerlandaise : données et réalité
Bien que les sources évoquent un rôle futur prometteur de l’IA physique générative aux Pays-Bas, avec un accent sur l’apprentissage autonome et l’automatisation durable dans la production, la médecine et la logistique [2], aucune donnée précise n’est disponible concernant des projets, instituts ou applications néerlandais spécifiques. Aucune information n’est disponible sur les développements technologiques ou les mises en œuvre concrètes de l’IA générative dans ces secteurs au sein des Pays-Bas [2]. L’application de l’IA générative en robotique est inspirée dans les sources par des avancées telles que les modèles Vision-Language-Action RT-2 et le modèle foundation Isaac GR00T N1 [1], mais ces technologies ne sont pas directement liées à des institutions néerlandaises. Dans le matériel fourni, aucun projet de recherche néerlandais, entreprise ou pilote réussi n’est mentionné comme utilisant cette technologie dans la pratique [2]. L’affirmation selon laquelle l’IA générative est appliquée aux Pays-Bas dans la robotique physique avec un accent sur l’apprentissage autonome et l’automatisation durable n’est pas soutenue par des exemples concrets [2]. Cela suggère un fossé entre le potentiel théorique et la réalisation pratique, où les Pays-Bas pourraient se retrouver en retard par rapport à l’Allemagne et d’autres pays européens actifs dans ce domaine [1].