L’IA logicielle et l’IA incarnée touchent des emplois différents
L’inquiétude concernant l’IA et l’emploi s’est surtout concentrée sur le logiciel : rédaction, programmation, service client, analyse — des tâches accomplies devant un clavier. Un robot humanoïde change une autre partie du marché du travail. Il doit se déplacer dans un espace physique, soulever et poser de vrais objets, et fonctionner de façon fiable aux côtés de personnes et de machines. Son effet économique se situe donc ailleurs : entrepôts, ateliers d’usine, et centres de distribution, non les bureaux paysagers.
Il importe donc d’être précis sur l’endroit où le déploiement se produit réellement aujourd’hui, plutôt que sur l’endroit où on le présente comme devant se produire un jour. Le tableau honnête : un déploiement humanoïde réel, rémunéré, et pluriannuel se concentre actuellement dans la logistique et la manufacture légère — non dans le travail domestique général, qui reste largement dépendant de la téléopération plutôt qu’autonome.
Ce qui est réellement déployé, et à quelle échelle
Digit, d’Agility Robotics, est l’exemple le plus clair de robots humanoïdes accomplissant aujourd’hui un travail physique rémunéré et durable. GXO Logistics a annoncé mi-2024 ce qu’elle a qualifié de premier accord pluriannuel de l’industrie pour un robot humanoïde avec Agility, décrivant un modèle « robots en tant que service » dans lequel GXO paie pour le travail accompli plutôt que de posséder le matériel (GXO). En novembre 2025, Agility a rapporté que Digit avait déplacé plus de 100 000 bacs dans une seule installation de GXO à Flowery Branch, en Géorgie (Agility Robotics). À la mi-2026, dans des documents liés à son introduction en bourse, Agility a divulgué un chiffre plus large : Digit avait enregistré plus de 65 000 heures de fonctionnement dans neuf installations clientes, dont Schaeffler, GXO, Toyota Motor Manufacturing Canada, et Mercado Libre.
C’est un bilan de déploiement significatif et vérifiable — des heures enregistrées, des clients nommés, un document public à l’appui des chiffres — mais c’est aussi étroit. Il s’agit de tâches de déplacement de bacs, de surveillance de machines, et de tri : un travail physique structuré, répétitif, à haut volume, dans des installations conçues pour l’automatisation. Ce n’est pas une preuve que les robots humanoïdes sont prêts pour la variabilité d’un foyer, d’un espace de vente au détail, ou d’un travail extérieur non structuré, et Agility ne prétend pas le contraire.
Ce qu’attendent les prévisionnistes, et à quelle vitesse
Les propres chiffres de Wall Street sur ce secteur ont évolué rapidement, et surtout à la hausse. Goldman Sachs, dans une note de recherche de septembre 2026, a relevé sa prévision d’expéditions de robots humanoïdes à 890 000 unités d’ici 2030 et 6,5 millions d’unités d’ici 2035, évaluant le marché résultant à environ 138 milliards de dollars, citant la logistique, l’entreposage, et l’automobile comme principaux moteurs (247wallst.com, rapportant une recherche de Goldman Sachs). La prévision spécifique à la Chine de Morgan Stanley, mise à jour en juin 2026, situait le marché chinois des robots humanoïdes à environ 2 milliards de dollars en 2026, croissant jusqu’à 15 milliards de dollars d’ici 2030 à un taux de croissance annuel composé de 106 %, avec des expéditions unitaires atteignant environ 446 000 d’ici 2030 (CNBC, rapportant une recherche de Morgan Stanley).
Ce sont des projections de recherche bancaire, non des résultats livrés, et elles devraient être lues avec la même prudence que toute prévision de marché prospective : les analystes ont révisé ces chiffres à la hausse à plusieurs reprises en peu de temps, ce qui en dit autant sur la vitesse à laquelle le sentiment évolue que sur la réalité sous-jacente du déploiement. Néanmoins, la direction décrite par les deux banques — une croissance marquée et spécifique à un secteur, concentrée dans la logistique, l’entreposage, et la fabrication — concorde avec l’endroit où se situent les contrats réels d’Agility.
Un point de donnée sur le marché du travail qui mérite d’être pris au sérieux
Le Rapport sur l’avenir de l’emploi 2025 du Forum économique mondial ajoute un élément qui complique le tableau, tout en le confirmant en un sens. En interrogeant les employeurs sur les compétences qu’ils s’attendent à devoir mobiliser d’ici 2030, le FEM a constaté que la demande en « dextérité manuelle, endurance et précision » devrait connaître un déclin net de 24 % — la première fois que cette enquête récurrente montre une perspective nette négative pour une catégorie de compétence physique. C’est un constat macroéconomique large, non spécifique à l’IA ou à la robotique, et le rapport du FEM attribue ce déplacement de la demande de compétences à plusieurs forces à la fois, l’automatisation en faisant partie. Mais cela concorde avec ce que montre sur le terrain le bilan de déploiement d’Agility : le travail physique industriel et d’entrepôt — précisément le travail le plus tributaire de la « dextérité manuelle, l’endurance et la précision » — est le segment où les employeurs attendent déjà la plus faible demande future, et où des robots humanoïdes sont déjà rémunérés pour travailler aujourd’hui.
Cela ne devrait pas être lu comme une affirmation selon laquelle tout le travail manuel serait en train d’être automatisé d’un coup, ni que cette tendance serait entraînée uniquement, ou même principalement, par les robots humanoïdes en particulier plutôt que par l’automatisation des convoyeurs, la vision artificielle, et d’autres systèmes non humanoïdes déjà courants dans ces installations. Le chiffre du FEM capture un déplacement plus large du sentiment des employeurs ; les robots humanoïdes en sont une composante visible et bien financée au sein d’une trajectoire d’automatisation plus longue dans ce segment.
Les métiers manuels qualifiés : une histoire différente, pour des raisons structurelles
Les métiers manuels qualifiés — électriciens, plombiers, techniciens en climatisation — se situent dans une autre partie de l’économie du travail physique, et les forces qui pèsent sur eux ne sont largement pas celles décrites ci-dessus. Ce travail exige de diagnostiquer des problèmes imprévisibles dans des environnements bâtis non structurés et souvent irréguliers (un sous-sol inconnu, une installation électrique non standard, une dérogation au code du bâtiment), un domaine où les gains de généralisation des modèles de fondation décrits dans comment les modèles de l’ère de l’AGI changent la capacité des robots restent, de l’aveu même de leurs développeurs, bien en deçà de la fiabilité pratique. Ces métiers font aussi face à des pénuries structurelles de main-d’œuvre entraînées par les départs à la retraite et des filières de licence s’étalant sur des années, sans rapport aucun avec l’IA. Voir métiers résistants à l’automatisation pour cet argument dans son intégralité ; la version courte est que le travail d’entrepôt et d’atelier d’usine, d’une part, et le travail des métiers manuels qualifiés, d’autre part, font face à une exposition à l’automatisation véritablement différente au cours de la prochaine décennie, et que traiter le « travail physique » comme une seule catégorie indifférenciée occulte cela.
Ce que cela signifie pour un foyer qui évalue le risque
Pour une famille évaluant comment la disruption de l’emploi entraînée par l’IA pourrait atteindre le revenu d’un foyer, cette distinction compte directement. Un employé d’entrepôt, un opérateur de machine, ou un travailleur de tri dans une installation ressemblant à celle de GXO se trouve dans le segment où un déploiement humanoïde rémunéré existe déjà, où les prévisionnistes attendent la croissance d’unités la plus rapide, et où les employeurs rapportent déjà une demande déclinante pour l’ensemble de compétences physiques sous-jacent. Un artisan qualifié titulaire d’une licence, accomplissant un travail physique variable exigeant du jugement dans des environnements non structurés, fait face à une exposition matériellement différente et, selon les preuves actuelles, à évolution plus lente. Les deux méritent une planification honnête ; aucun des deux ne mérite le même calendrier.
La position raisonnable, ancrée dans les sources, se situe entre deux extrêmes. Il n’est pas vrai que les robots humanoïdes sont sur le point de remplacer tout le travail manuel — le déploiement actuel est étroit, concentré, et encore coûteux par unité. Il n’est pas vrai non plus qu’il s’agit d’une préoccupation lointaine et spéculative sans preuve au temps présent : des entreprises nommées paient aujourd’hui pour des dizaines de milliers d’heures de travail de robots humanoïdes, précisément dans le segment de travail physique où les employeurs disent déjà en avoir besoin de moins.