Tesla augmente la production d’Optimus à des centaines par semaine, mais les robots ne peuvent pas généraliser.
D’après un nouveau rapport, Tesla fabrique actuellement plusieurs centaines de robots humanoïdes Optimus par semaine à Fremont, soit environ 10 fois plus que sa production au deuxième trimestre. Cependant, ces robots ne sont pas encore capables de gérer des tâches variées, ce qui limite leur utilité.
Le rapport décrit également des mains fragiles, des pièces mal alignées sur la chaîne de montage, ainsi que des fournisseurs incapables de maintenir une qualité constante à grande échelle. Ce sont ces deux problèmes – la capacité de généralisation et la fiabilité – qui déterminent si les robots humanoïdes peuvent être rentables.
Des centaines de robots, principalement pour Tesla
L’article paru ce matin (accès payant) indique que Tesla est passée de quelques dizaines d’unités Optimus par semaine lors des tests en petites séries au deuxième trimestre à plusieurs centaines par semaine en août. Selon certaines sources, les dirigeants visent une chaîne de production automatisée continue capable de produire plus de 1 000 robots par semaine d’ici la fin de l’année, avec pour objectif ultime d’en atteindre environ 20 000 par semaine.
Cette chaîne de production se trouve à l’endroit où étaient auparavant assemblés les Modèles S et X. Tesla a mis fin à la production de ces deux véhicules phares début mai et a transformé la chaîne de Fremont pour y produire des Optimus, en transférant des ouvriers et des ingénieurs provenant de la production des S/X, ainsi que des dizaines d’autres provenant du Model Y, vers ce projet de robots.
Où vont donc tous ces robots ? Principalement nulle part. Selon le rapport, la plupart des unités sont utilisées en interne pour des tests, de la formation et la collecte de données. Ceux qui fonctionnent dans les usines Tesla se trouvent dans des zones strictement contrôlées et supervisées, et ils sont programmés pour des tâches spécifiques plutôt que d’opérer en tant que machines polyvalentes.
De plus, les robots V3 que Tesla développe actuellement ne correspondent même pas à la version qu’elle prévoit de commercialiser. Celle-ci doit encore respecter des critères de durabilité et de fiabilité plus stricts.
Les mains, la partie la plus difficile
Musk a promis une dextérité au niveau humain pour Optimus. Y parvenir à grande échelle s’avère difficile.
D’après ces informations, la main et le avant-bras contiennent plus de 100 vis et petits composants que les ouvriers assemblent encore à la main. Les dispositifs présents dans plusieurs postes de travail, notamment ceux destinés aux mains, aux articulations et au test électronique, ne parviennent pas à aligner de manière fiable des pièces bien plus petites et exigeant des tolérances plus strictes que celles utilisées dans les voitures. En conséquence, davantage de robots nécessitent des réparations après avoir quitté la chaîne de production.
La durabilité constitue un autre problème. Certains capteurs de toucher de la main présentent des problèmes de fiabilité, et la solution proposée par Tesla est un « gant sensoriel » remplaçable qu’elle compte intégrer l’année prochaine afin d’éviter de devoir remplacer toute la main.
Puis il y a la chaîne d’approvisionnement. Tesla compte sur des fournisseurs externes, dont beaucoup en Chine, pour les moteurs et les engrenages de précision qui actionnent les articulations. Certains d’entre eux parviennent à fabriquer de bonnes pièces en petite série, mais ont du mal à maintenir une qualité constante à plus grande échelle.
Jours nécessaires pour apprendre une tâche de base
Le problème majeur réside dans le cerveau du robot. Trois personnes au courant du système ont indiqué à The Information que l’IA d’Optimus ne parvient pas encore à gérer de manière fiable une grande variété de tâches, et que son comportement peut être imprévisible dans des situations pour lesquelles il n’a pas été entraîné.
Tesla tente de créer une bibliothèque de mouvements de base que le robot peut recombiner pour effectuer de nouvelles tâches. Cependant, il faudrait encore plusieurs jours à Optimus pour apprendre même des tâches simples, selon les rapports.
Afin d’alimenter les modèles, Tesla dispose de plus de 500 000 heures de données d’entraînement et souhaite doubler cette quantité d’ici la fin de l’année. Elle a transféré une grande partie de son équipe d’annotation des données de conduite autonome vers Optimus, a embauché des collecteurs de données spécialisés portant des casques équipés de caméras et des combinaisons de capture de mouvement, et a mis en place des centres d’entraînement au Colorado, en Arizona et en Floride.
Le plan pour les clients suit la même logique. Tesla a l’intention, selon certaines sources, de louer les Optimus plutôt que de les vendre à une courte liste d’entreprises dont les usines et entrepôts ressemblent aux siens, afin que les robots puissent s’adapter plus facilement, et d’utiliser les données issues de ces déploiements pour améliorer l’intelligence artificielle. Telle est la stratégie de FSD : livrer le matériel, collecter les données relatives aux flottes, et promettre que le logiciel rattrapera bientôt.
Cela est également très éloigné de ce que Musk disait l’année dernière. En janvier 2025, il affirmait que Tesla produirait environ 10 000 robots Optimus en 2025 et que « plusieurs milliers » d’entre eux effectueraient déjà des tâches utiles d’ici la fin de l’année. Un an plus tard, il a admis qu’aucun robot Optimus ne réalisait de tâches utiles chez Tesla. Il avait également promis une présentation de la version V3 d’ici le milieu de 2026. Nous sommes maintenant à la fin du mois de septembre, et cette démonstration n’a toujours pas eu lieu.
Et les concurrents n’attendent pas. XPeng a mis en service ce mois-ci une ligne de production automatisée de robots humanoïdes IRON à Guangzhou, en visant des ventes commerciales en 2027.
Le point de vue d’Electrek
Nous pensons que les robots humanoïdes deviendront une nouvelle catégorie majeure de robots. Mais nous estimons également qu’ils ne représenteront qu’une petite partie du secteur de la robotique dans son ensemble. Pour la plupart des tâches, un robot conçu spécifiquement pour cette tâche, comme un bras robotique sur une ligne de production ou un robot à roues pour entrepôt, sera plusieurs fois plus efficace qu’un robot ayant l’apparence d’un être humain. L’avantage réel des robots humanoïdes est qu’ils peuvent, en théorie, effectuer n’importe quelle tâche dans un espace conçu pour les humains.
Cette avantage n’existe que si deux conditions sont remplies. Premièrement, l’IA doit pouvoir généraliser. Un robot humanoïde qui nécessite des jours d’entraînement pour chaque tâche et doit être maintenu dans une zone fermée n’est rien de plus qu’un robot spécialisé coûteux et moins efficace. Personne n’a encore réussi à résoudre le problème de la généralisation, et il est extrêmement difficile de prédire quand cela arrivera. Deuxièmement, le robot doit être suffisamment fiable au fil des années d’utilisation pour se rembourser. Des capteurs tactiles défaillants et plus de 100 pièces assemblées à la main par bras ne constituent pas un bon départ.
D’après ce rapport, Tesla rencontre des problèmes dans les deux domaines.
Mais ce ne serait pas la première fois que Tesla prend de grandes décisions concernant ses produits en se basant sur des avancées en intelligence artificielle qui n’ont pas encore eu lieu. En 2016, elle a commencé à affirmer que chaque voiture qu’elle fabriquait disposait du matériel nécessaire pour une conduite autonome complète. Elle a depuis admis que les voitures HW3 nécessiteraient une mise à niveau, et que la « conduite autonome complète » nécessite encore une supervision près d’une décennie plus tard. Aujourd’hui, Tesla a abandonné les modèles S et X pour développer un robot dont l’intelligence artificielle est incapable de faire ce que le produit exige d’elle.
Peut-être y parviendra-t-elle. Mais l’entreprise mise à nouveau ses lignes de production sur un calendrier logiciel qu’elle ne peut pas prédire. Combien de fois cela doit-il se produire avant que les investisseurs ne commencent à en tenir compte dans leurs calculs ?