Web3 habilitation de l'économie robotique : de l'outil industriel au système autonome

Cadre d’amélioration en quatre dimensions de l’industrie robotique

L’industrie robotique se trouve à un double point critique — avancée technologique et innovation des modèles commerciaux se produisent simultanément. Dans la conception traditionnelle, le robot est considéré comme un “outil” sous centralisation, manquant de capacité autonome de collaboration et de statut d’acteur économique. Mais avec l’intégration de nouvelles technologies telles que l’Agent IA, le paiement sur la chaîne, l’économie Machine, l’écosystème robotique évolue d’une compétition unidimensionnelle vers un système multi-couches “hardware-intelligence-paiement-organisation”.

Ce potentiel a déjà été valorisé par les marchés financiers mondiaux. JPMorgan prévoit qu’en 2050, la taille du marché des robots humanoïdes pourrait atteindre 5 000 milliards de dollars, stimulant la croissance des industries connexes telles que la chaîne d’approvisionnement, l’exploitation et les services. À ce moment-là, le nombre de robots humanoïdes en service pourrait dépasser 1 milliard, et les robots évolueront de simples équipements industriels à de “grands acteurs sociaux”.

En comprenant cette trajectoire évolutive, on peut décomposer l’ensemble de l’écosystème en quatre niveaux progressifs :

Premier niveau : Couche physique — Robots humanoïdes, bras mécaniques, drones, stations de recharge, etc. Tous ces systèmes incarnés. Ce niveau résout les capacités fondamentales de mouvement et d’opération (marcher, saisir, fiabilité, coût), mais les machines restent au stade “sans statut d’acteur économique”, incapables d’effectuer autonomement des actions telles que facturation, paiement ou achat.

Deuxième niveau : Couche de perception et de contrôle — De la contrôle classique, SLAM, reconnaissance visuelle à l’LLM+Agent actuel et aux systèmes de planification adaptative comme ROS. Ce niveau permet aux machines de “comprendre, voir, exécuter”, mais le paiement, les contrats, l’authentification d’identité nécessitent encore un traitement manuel en arrière-plan.

Troisième niveau : Couche de l’économie Machine — Le lieu de transformations fondamentales. Les machines disposent de portefeuilles, d’identités numériques, de systèmes de crédibilité, et peuvent payer directement pour la puissance de calcul, les données, l’énergie, la priorité de passage via x402, la compensation sur la chaîne, etc. Elles peuvent aussi facturer de manière autonome, gérer des fonds en dépôt, lancer des paiements à la livraison des résultats. Les machines passent du statut d’“actif d’entreprise” à celui de “participant au marché”.

Quatrième niveau : Couche de coordination machine — Un grand nombre de machines autonomes avec paiement et identité peuvent s’organiser en flottes et réseaux (groupes de drones, réseaux de machines de nettoyage, réseaux électriques, etc.), ajustant automatiquement les prix, planifiant, enchérissant pour des tâches, répartissant les profits, voire formant des entités économiques autonomes sous forme de DAO.

Cette architecture révèle une vérité clé : l’avenir de l’écosystème robotique ne sera pas seulement une révolution hardware, mais une refonte systémique “physique + intelligence + finance + organisation”, redéfinissant les frontières des capacités machines et les modes de capture de valeur.

Pourquoi l’industrie robotique explosera-t-elle en 2025 ?

Au cours des décennies passées, la technologie robotique était confinée aux laboratoires, halls d’exposition et scénarios industriels spécifiques. Mais après 2025, cette barrière commence à tomber. Du marché financier à la maturité technologique, en passant par des observateurs comme Huang Renxun, CEO de Nvidia, tous envoient le même signal : “Le moment ChatGPT pour les robots généralistes est proche.”

Ce n’est pas une opération marketing, mais une synthèse de trois signaux industriels clés :

Signal 1 : Infrastructure de puissance de calcul, modèles, simulation, contrôle perceptif en maturation simultanée

Les puces haute performance, l’ingénierie de grands modèles, les environnements de simulation haute fidélité (Isaac, Rosie), et les nouveaux algorithmes de contrôle (RT-X, stratégies de diffusion) progressent de concert. Ces anciens goulots d’étranglement sont désormais sur le point de fournir une base d’ingénierie utilisable.

Signal 2 : L’intelligence robotique évolue d’un contrôle en boucle fermée vers une prise de décision ouverte pilotée par LLM/Agent

La perception multimodale et de nouveaux modèles de contrôle donnent aux robots une capacité de base proche de l’intelligence générale — évoluant de “simple exécution d’instructions préprogrammées” à “compréhension, décomposition de tâches, raisonnement par vision et tactilité”.

Signal 3 : Capacité d’un seul robot à une capacité systémique

Les robots évoluent de “capables d’agir” à “capables de collaborer, comprendre, participer à l’économie” dans une boucle fermée complète.

Huang Renxun prévoit que dans 5 ans, les robots humanoïdes entreront dans une large utilisation commerciale, ce qui résonne fortement avec le comportement du marché financier et le déploiement industriel en 2025.

Double moteur : capital et technologie

Validation par le capital : densité de financement record

Entre 2024 et 2025, la taille et la fréquence des financements dans l’industrie robotique atteignent des sommets historiques. En 2025, une seule levée de fonds dépasse plusieurs fois 500 millions de dollars. Ces financements ont en commun :

• Pas de “financement conceptuel”, mais axés sur la production, la chaîne d’approvisionnement, l’intelligence générale et le déploiement commercial
• Pas de projets dispersés, mais une architecture intégrée hardware-software, une plateforme complète, un cycle de vie de service entier

Les capitaux ne seront pas investis sans raison ; derrière, la confirmation de la maturité de l’industrie.

Percée technologique : convergence de multiples avancées

Les avancées en Agent IA et grands modèles transforment les robots de “dispositifs manipulables” en “agents intelligents compréhensifs”. La perception multimodale combinée à de nouveaux algorithmes de contrôle confère aux robots une capacité de base proche de l’intelligence générale.

La maturité des techniques de simulation et de transfert réduit considérablement l’écart entre virtuel et réel. Les environnements de simulation haute fidélité permettent un entraînement à grande échelle à faible coût dans le virtuel, puis une migration fiable vers le réel. Cela résout le problème fondamental de la lenteur d’apprentissage, du coût des données, et des risques en environnement réel.

Côté hardware, les coûts des moteurs à couple, modules articulés, capteurs, etc., continuent de baisser grâce à l’industrialisation. La montée en puissance de la chaîne d’approvisionnement chinoise dans le secteur robotique augmente encore la capacité de production. Plusieurs entreprises annoncent des plans de production en série, rendant la base industrielle “reproductible, déployable à grande échelle”.

L’amélioration de la fiabilité et de la consommation énergétique permet aux robots d’atteindre le seuil minimal d’application commerciale — meilleure commande des moteurs, systèmes de sécurité redondants, systèmes d’exploitation en temps réel — pour une opération stable à long terme dans des scénarios d’entreprise.

Globalement, l’industrie robotique dispose pour la première fois de toutes les conditions pour passer de “démonstrations en laboratoire” à “déploiement réel à grande échelle”.

Clarté du chemin vers la commercialisation

2025 marque la première année où la voie commerciale robotique se concrétise. Des leaders comme Apptronik, Figure, Tesla Optimus annoncent leurs plans de production en série, marquant la transition du prototype à une industrialisation reproductible.

Parallèlement, les déploiements pilotes dans la logistique, l’automatisation d’usine, etc., valident l’efficacité et la fiabilité des robots en environnement réel.

Avec l’augmentation de la capacité de production hardware, le modèle Operation-as-a-Service (OaaS) commence à faire ses preuves sur le marché. Les entreprises n’ont plus à supporter des coûts d’achat élevés, peuvent souscrire à des services robotisés mensuellement, optimisant ainsi le ROI. Ce modèle commercial innovant devient un levier clé pour la large adoption des robots.

Simultanément, les réseaux de maintenance, la fourniture de pièces détachées, la surveillance à distance, les plateformes d’exploitation et de maintenance, qui manquaient jusqu’ici, se développent rapidement. Avec la maturation de ces capacités, les robots disposent des conditions complètes pour une opération continue et un cycle commercial fermé.

Web3 dans l’écosystème robotique : une triple dimension d’autonomisation

Avec l’explosion de l’industrie robotique, la technologie blockchain trouve une place claire, complétant trois dimensions clés :

Première dimension : Couche de données — Incitations distribuées pour l’entraînement multi-source du Physical AI

Le principal obstacle à la formation du modèle Physical AI réside dans la quantité, la couverture des scénarios et la rareté de données interactives de haute qualité dans le monde réel. La nouvelle approche DePIN/DePAI via Web3 offre une solution : qui contribue des données, comment inciter à la contribution.

Mais l’essentiel est : bien que la donnée distribuée soit plus volumineuse et variée, sa qualité n’est pas automatiquement équivalente à celle nécessaire pour un entraînement de haute qualité. Le moteur de traitement en arrière-plan doit encore effectuer filtrage, nettoyage, contrôle des biais pour que ces données soient réellement utilisables pour l’entraînement de grands modèles.

Web3 résout le “problème de motivation”, pas directement le “problème de qualité”.

Les données d’entraînement traditionnelles des robots proviennent principalement de laboratoires, de petites flottes ou de collecte interne à l’entreprise, insuffisantes. La nouvelle approche DePIN/DePAI avec tokens incite les utilisateurs ordinaires, opérateurs d’équipements, téléopérateurs à contribuer, élargissant considérablement la volume et la diversité des sources de données.

Exemples de projets typiques :

• NATIX Network : transforme de nombreux véhicules en nœuds de collecte de données mobiles, recueillant vidéos, géolocalisation, données environnementales
• PrismaX : collecte via contrôle à distance des données d’interaction robotique de haute qualité (prises, classification, déplacement d’objets)
• BitRobot Network : fait exécuter des tâches vérifiables par des robots, générant des données réelles de navigation, de collaboration, de comportement opérationnel

Les études montrent que le crowdsourcing/les données distribuées présentent souvent des problèmes de “précision insuffisante, bruit élevé, biais important”. Les données doivent suivre un processus complet : collecte → contrôle de qualité → alignement redondant → augmentation des données → complétion de longue traîne → correction de cohérence des étiquettes, plutôt que “prise immédiate”.

Ainsi, le réseau de données Web3 offre une source de données plus large, mais la question de “peut-on en faire directement des données d’entraînement” dépend du traitement en aval. La véritable valeur de DePIN est de fournir une base de données “continue, évolutive, à faible coût” pour le Physical AI, et non de résoudre immédiatement la précision.

Deuxième dimension : Couche de coordination — OS unifié et identité distribuée pour la collaboration inter-dispositifs

L’industrie robotique évolue d’une intelligence isolée vers une collaboration de groupe, mais un obstacle clé persiste : les robots de différentes marques, formes, stacks technologiques ne peuvent pas partager d’informations, ni communiquer entre eux, faute d’un médium de communication unifié. Cela limite la collaboration multi-robots à des systèmes propriétaires, freinant la déployabilité à grande échelle.

Récemment, des systèmes comme OpenMind proposent une nouvelle solution : des systèmes d’exploitation robotique (Robot OS Layer) transversaux, qui ne sont pas de simples logiciels de contrôle, mais des OS intelligents multi-plateformes, à l’image d’Android dans le mobile, fournissant une infrastructure commune pour la communication, la cognition, la compréhension et la collaboration entre robots.

Dans l’architecture traditionnelle, chaque machine a ses capteurs, contrôleurs, modules de raisonnement isolés, sans partage sémantique entre dispositifs. La couche OS universelle via des interfaces de perception unifiées, des formats de décision, des méthodes de planification permet aux robots de disposer pour la première fois de :

• Une description abstraite du monde (vision/son/tactile → événements sémantiques structurés)
• Une compréhension unifiée des instructions (langage naturel → planification d’action)
• Une expression partagée d’états multimodaux

Ce qui revient à doter les robots d’une capacité cognitive de base. Ils ne sont plus de simples “exécutants isolés”, mais disposent d’une interface sémantique unifiée, pouvant s’intégrer dans un réseau de collaboration plus vaste.

Le plus grand progrès de l’OS universel est la “compatibilité inter-marques” — pour la première fois, des robots de différentes marques et formes peuvent “dialoguer avec un même langage”. Tous types de robots peuvent se connecter via un OS commun à un bus de données et une interface de contrôle unifiés.

Cela permet à l’industrie de discuter pour la première fois de collaboration multi-robots, de mise en concurrence et de planification de tâches, de partage perceptif, d’exécution conjointe dans un espace commun.

Dans un système de collaboration inter-dispositifs, peaq représente une autre infrastructure clé : un protocole de base fournissant une identité vérifiable, des incitations économiques, une coordination réseau pour les machines.

Ses éléments clés comprennent :

1. Identité machine (Machine Identity) : peaq fournit un enregistrement décentralisé d’identité pour robots, dispositifs, capteurs, leur permettant d’accéder à tout réseau, de participer à la distribution de confiance et au système de crédibilité, étape préalable à leur statut de “nœud réseau”.

2. Comptes économiques autonomes (Autonomous Economic Accounts) : les machines disposent d’une autonomie économique. Grâce à la prise en charge native des paiements en stablecoins et à une logique de réconciliation automatique, elles peuvent effectuer des règlements sans intervention humaine, notamment :

• Règlement à la consommation de données de capteurs
• Paiement à l’usage pour puissance de calcul et inférence de modèles
• Règlement immédiat après prestation de services (transport, livraison, inspection)
• Appels à infrastructure autonome (recharge, location d’espace)

Les machines peuvent aussi utiliser des paiements conditionnels : paiement automatique à la fin de la tâche, ou gel/refund en cas d’échec. Cela rend la collaboration machine fiable, vérifiable, avec arbitrage automatique, clé pour le déploiement commercial à grande échelle.

Les revenus issus des services et ressources fournis par les machines peuvent être tokenisés et mappés sur la chaîne, sous une forme transparente, traçable, échangeable, programmable, pour représenter la valeur et le flux de trésorerie.

3. Coordination multi-dispositifs (Multi-device Task Coordination) : peaq offre un cadre permettant aux machines de partager leur état et disponibilité, de participer à la mise en concurrence et à la correspondance des tâches, à la planification des ressources (puissance, mobilité, perception). Les machines peuvent collaborer comme des nœuds réseau, plutôt que fonctionner isolément.

Une fois la langue et l’interface unifiées, les machines peuvent réellement entrer dans un réseau de collaboration, plutôt que d’être enfermées dans leurs propres écosystèmes. Les standards comme OpenMind pour la couche OS transversale normalisent la “compréhension du monde et des instructions” ; peaq et d’autres réseaux de coordination Web3 explorent la voie pour que différents dispositifs acquièrent une capacité de collaboration vérifiable dans un réseau plus vaste.

Troisième dimension : Couche économique — Paiements sur la chaîne et règlements vérifiables pour faire des machines des acteurs économiques

Si la couche OS inter-dispositifs résout “comment les machines communiquent”, et le réseau de coordination “comment elles collaborent”, alors le réseau Machine Economy consiste à transformer la productivité robotique en flux de capital durable, permettant aux machines de s’auto-gérer et de former une boucle fermée.

Ce qui manque depuis longtemps à l’industrie robotique, c’est la “capacité économique autonome”. Les robots traditionnels ne peuvent que suivre des instructions préprogrammées, sans pouvoir gérer de façon indépendante des ressources externes, fixer leurs prix ou effectuer des règlements pour leurs services. En scénarios complexes, ils dépendent encore d’un traitement manuel en arrière-plan, ce qui freine fortement la collaboration et complique le déploiement à grande échelle.

x402 : Donner aux machines le statut d’acteur économique

En tant que norme de paiement Agent de nouvelle génération, x402 comble cette lacune fondamentale. Les machines peuvent directement initier des paiements via HTTP, utilisant USDC ou d’autres stablecoins programmables pour des règlements atomiques. Cela signifie que les machines peuvent non seulement réaliser des tâches, mais aussi acheter de façon autonome toutes les ressources nécessaires :

• Appels de puissance de calcul (inférence LLM, inférence de modèles de contrôle)
• Accès à des environnements ou location d’équipements
• Services fournis par d’autres machines

Dès lors, les machines peuvent agir comme des acteurs économiques autonomes, consommant et produisant de façon indépendante.

Ces dernières années, des collaborations entre fabricants de robots et infrastructures cryptographiques ont commencé à émerger, marquant la transition du concept à la mise en œuvre concrète du Machine Economy.

OpenMind × Circle : donner aux machines la capacité native de paiement en stablecoin

OpenMind intègre son OS robotique multi-dispositifs avec Circle et USDC, permettant aux machines d’utiliser directement la stablecoin dans la chaîne d’exécution des tâches pour paiement et règlement. Deux avancées majeures :

1. La chaîne d’exécution des tâches robotisées peut accéder nativement aux règlements financiers, sans dépendre d’un système backend
2. Les machines peuvent réaliser des paiements “sans frontières” dans un environnement multi-plateforme et multi-marques

Pour la collaboration machine, c’est une étape vers la constitution d’entités économiques autonomes.

Kite AI : infrastructure blockchain native pour le Machine Economy

Kite AI perfectionne l’architecture sous-jacente du Machine Economy : une blockchain conçue pour les Agent IA, avec identités, portefeuilles composables, systèmes de paiement automatique, permettant aux Agents d’effectuer de façon autonome des transactions sur la chaîne. Elle fournit un environnement complet pour que les robots participent de façon autonome au marché.

Ses modules clés comprennent :

1. Identité Agent/Machine (Kite Passport) : délivre une identité cryptographique et une gestion multi-clés pour chaque Agent IA (qui pourra à terme être mappé à un robot spécifique), permettant un contrôle précis de “qui dépense” et “qui représente”, avec possibilité de révocation et de responsabilisation. C’est la condition pour faire de l’Agent un acteur économique indépendant.

2. Stablecoins natifs + primitives x402 intégrées : Kite intègre la norme x402 pour les paiements sur la chaîne, utilisant par défaut USDC ou autres stablecoins, permettant à l’Agent d’autoriser des envois et réconciliations selon des intentions standardisées. Optimisé pour des paiements M2M à haute fréquence, petits montants (confirmation en sous-seconde, faibles coûts, auditabilité).

3. Contrôles programmables et gouvernance : via des stratégies en chaîne, il est possible de fixer des plafonds de paiement, de définir des listes blanches de partenaires ou contrats, de contrôler les risques, de tracer les opérations, lors de la “dotation” du portefeuille de la machine, équilibrant sécurité et autonomie.

En résumé, si l’OS d’OpenMind permet aux machines de “comprendre le monde et de collaborer”, Kite AI fournit l’infrastructure blockchain permettant aux machines de “vivre dans un système économique”.

Grâce à ces technologies, le réseau Machine Economy établit une boucle d’incitation à la collaboration et de valeur, permettant non seulement aux machines de “payer”, mais surtout :

• de générer des revenus en fonction de leur performance (paiement à la performance)
• d’acheter des ressources à la demande (structure de coûts autonome)
• de participer au marché avec une crédibilité vérifiable (exécution vérifiable)

Ce qui permet aux machines de participer pour la première fois à un système complet d’incitations économiques : travailler → gagner de l’argent → dépenser → optimiser leur comportement de façon autonome.

Perspectives et défis

Futures de l’intégration écologique

En examinant ces trois dimensions, le rôle de Web3 dans l’industrie robotique devient de plus en plus clair :

• Dimension des données : fournir une incitation scalable, multi-source, pour améliorer la couverture des scénarios longue traîne
• Dimension de la collaboration : introduire une identité unifiée, une interconnexion, des mécanismes de gouvernance pour la collaboration inter-dispositifs
• Dimension économique : offrir un cadre programmable d’incitations économiques via paiements sur la chaîne et règlements vérifiables

Ces capacités posent les bases d’un prototype d’Internet Machine, permettant aux machines de collaborer et d’opérer dans un environnement technologique plus ouvert et vérifiable.

Incertitudes restantes

Bien que l’écosystème robotique connaisse une percée rare en 2025, le chemin de la “faisabilité technique” à la “mise à l’échelle et durabilité” comporte encore de multiples incertitudes — non pas dues à un seul goulot d’étranglement technologique, mais à la complexité de l’ingénierie, de l’économie, du marché et des cadres réglementaires.

La viabilité commerciale est-elle réellement assurée ?

Les robots ont réalisé des avancées en perception, contrôle, intelligence, mais leur déploiement à grande échelle dépend encore de la demande commerciale réelle et de la rentabilité économique. La majorité des robots humanoïdes et généralistes sont encore en phase pilote ou de validation, manquant de données à long terme pour que les entreprises soient prêtes à payer durablement pour leurs services. Le modèle OaaS/RaaS doit encore prouver sa stabilité dans différents secteurs. Par ailleurs, la rentabilité dans des environnements non structurés et complexes n’est pas encore totalement établie. Dans beaucoup de scénarios, l’automatisation traditionnelle ou la main-d’œuvre humaine restent plus économiques et fiables.

Cela signifie que la faisabilité technologique ne garantit pas forcément la rentabilité économique, et que l’incertitude sur la commercialisation influencera directement la vitesse d’expansion de l’industrie.

Défis systémiques de fiabilité et de complexité opérationnelle

Le plus grand défi pratique pour l’industrie robotique n’est pas “pouvoir accomplir la tâche”, mais “pouvoir opérer de façon fiable, stable, à faible coût sur le long terme”. La défaillance matérielle, le coût de maintenance, les mises à jour logicielles, la gestion énergétique, la sécurité et la responsabilité peuvent rapidement devenir des risques systémiques en déploiement massif.

Même si le modèle OaaS réduit les investissements initiaux, les coûts cachés liés à l’exploitation, l’assurance, la responsabilité, la conformité peuvent éroder la rentabilité globale. Si la fiabilité ne dépasse pas le seuil minimal pour une opération commerciale, la vision d’un réseau de robots et d’une économie Machine sera difficile à réaliser.

Coopération écologique, convergence des standards, adaptation réglementaire

L’écosystème robotique évolue rapidement au niveau des OS, des cadres Agent, des protocoles blockchain, des standards de paiement, mais reste fragmenté. La coopération inter-dispositifs et inter-fournisseurs reste coûteuse, et les standards communs ne sont pas encore totalement consolidés, risquant de fragmenter l’écosystème, de créer des redondances et de réduire l’efficacité.

Par ailleurs, des robots dotés d’autonomie décisionnelle et économique remettent en question les cadres réglementaires et juridiques existants : responsabilité, conformité des paiements, limites de sécurité et de données restent floues. Si les cadres réglementaires et normatifs ne suivent pas l’évolution technologique, le réseau Machine Economy pourrait faire face à des incertitudes réglementaires et d’implémentation.

En résumé, les conditions pour une adoption massive des robots se mettent en place progressivement, et la proto-économie Machine commence à apparaître dans la pratique industrielle. Bien que Web3 × Robotics en soit encore à ses débuts, ses perspectives de développement à long terme sont déjà prometteuses.