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L’intelligence artificielle est en train de franchir une nouvelle étape. Après avoir révolutionné les logiciels et nos habitudes, elle s’invite désormais au cœur des systèmes physiques : robots, machines industrielles, équipements autonomes ou infrastructures automatisées.
Invitée au Physical AI Summit organisé par Capgemini à Madrid, Niryo a participé aux échanges autour d’une question devenue centrale pour l’industrie :
Comment faire passer la Physical AI du laboratoire à la réalité industrielle ?
Au-delà de l’engouement technologique que suscite le sujet, les discussions ont surtout porté sur les conditions concrètes de son adoption : création de valeur, déploiement à grande échelle, intégration dans les environnements industriels existants et fiabilité des systèmes.
Physical AI Summit – Madrid, 3 & 4 juin 2026
Plusieurs tendances fortes se sont ainsi dégagées au fil des échanges.
Des tendances qui confirment également la vision que nous portons chez Niryo : rendre l’automatisation plus intelligente, mais surtout plus simple à déployer, plus créatrice de valeur et plus accessible.
Un écosystème qui se construit autour d’un objectif commun
L’un des enseignements marquants du sommet est la convergence d’acteurs qui, jusqu’à récemment, évoluaient souvent dans des écosystèmes distincts.
Fabricants de robots, spécialistes de l’intelligence artificielle, experts du calcul embarqué, intégrateurs et grands groupes industriels se retrouvent aujourd’hui autour d’un même objectif : transformer les avancées de la Physical AI en applications concrètes capables de créer de la valeur sur le terrain.
Julien Perrin, COO – Niryo, Marc Blanchon, Head of Physical AI – Capgemini,
et Jean Vieville, Director of Channel & OEM – Axelera AI, au Physical AI Summit à Madrid.
Cette diversité illustre parfaitement l’un des enjeux majeurs du secteur : aucun acteur ne construira seul les solutions de demain.
Les industriels expriment leurs besoins opérationnels.
Les entreprises technologiques développent les briques d’intelligence artificielle.
Les fabricants conçoivent les plateformes robotiques capables de les exécuter.
Les intégrateurs orchestrent l’ensemble pour transformer ces innovations en systèmes réellement exploitables dans les usines.
Comme l’explique Julien Perrin, COO de Niryo :
« Ce qui rend cet événement particulièrement intéressant, c’est la rencontre entre les acteurs du hardware robotique, du logiciel, de la puissance de calcul et les utilisateurs finaux. Réunir ceux qui ont des besoins industriels concrets avec ceux qui développent les technologies capables d’y répondre est essentiel pour faire émerger une automatisation plus intelligente et plus performante. C’est dans cette collaboration que se construit réellement la Physical AI. »
Cette collaboration entre experts du matériel, de l’IA, de l’intégration et de l’industrie apparaît aujourd’hui comme l’un des principaux leviers pour accélérer l’adoption de la Physical AI et la transformer en résultats concrets pour les entreprises.
Première tendance : le ROI reste le juge de paix
S’il y a un enseignement qui a fait consensus lors du sommet, c’est celui-ci : l’innovation n’a de valeur que lorsqu’elle génère un impact mesurable.
Les industriels sont prêts à expérimenter.
Ils comprennent que la Physical AI ouvre de nouvelles possibilités d’automatisation.
Ils acceptent de tester, d’explorer et parfois même de prendre des risques.
Mais la question finale reste toujours la même : Quel est le retour sur investissement ?
Une solution peut être impressionnante technologiquement. Elle peut intégrer les modèles d’IA les plus avancés du marché. Pourtant, si elle ne permet pas d’améliorer la productivité, la qualité ou l’efficacité opérationnelle, son adoption restera limitée.
Cette réalité est également mise en évidence dans le rapport Physical AI: Taking Human-Robot Collaboration to the next level, publié par Capgemini Research Institute.
Le top 3 des bénéfices attendus par les entreprises concernent :
- l’amélioration de la productivité ;
- l’augmentation de l’efficacité opérationnelle ;
- l’amélioration de la qualité et de la précision.
Autrement dit, les mêmes critères qui ont toujours guidé les investissements industriels.
La Physical AI n’échappe pas à cette règle.
Deuxième tendance : l’orchestration devient un enjeu stratégique
Une autre thématique est revenue dans de nombreuses discussions : l’orchestration des systèmes.
Aujourd’hui, le défi n’est plus seulement de rendre un robot intelligent.
Le véritable enjeu consiste à faire fonctionner ensemble des dizaines, voire des centaines de systèmes autonomes.
Comment mettre à jour une flotte complète de robots ?
Comment superviser l’ensemble des opérations depuis une interface unique ?
Comment coordonner plusieurs systèmes intelligents au sein d’un même processus industriel ?
C’est précisément sur ce sujet que travaillent de nombreux acteurs de l’automatisation industrielle, en développant des plateformes capables d’interconnecter les équipements de production et de centraliser les données opérationnelles.
À mesure que les usines intégreront davantage de robots, de machines autonomes et de systèmes pilotés par l’IA, la capacité à orchestrer ces ressources deviendra un facteur clé de passage à l’échelle.
L’intelligence individuelle d’une machine ne suffira plus.
La performance viendra également de l’intelligence collective du système.
Troisième tendance : sans fiabilité, il n’y a pas d’adoption
La Physical AI suscite beaucoup d’enthousiasme.
Mais un message est revenu avec force tout au long du sommet : l’IA doit être robuste.
Les industriels ne recherchent pas uniquement des systèmes intelligents.
Ils recherchent des systèmes prévisibles, fiables et maintenables.
Une solution capable d’atteindre 95 % de réussite dans un laboratoire mais incapable de garantir la continuité de production dans une usine ne créera pas de valeur.
La fiabilité reste donc un prérequis.
C’est particulièrement vrai dans l’industrie où chaque arrêt de ligne, chaque erreur de manipulation ou chaque défaillance peut avoir des conséquences importantes sur les coûts et la production.
La Physical AI devra démontrer sa capacité à fonctionner durablement dans des environnements réels avant de connaître une adoption massive.
Fait intéressant, ces trois enjeux: création de valeur, passage à l’échelle et fiabilité opérationnelle, sont précisément ceux qui guident aujourd’hui le développement des nouvelles plateformes robotiques destinées à l’industrie.
La vision de Niryo : rendre la Physical AI concrète et exploitable
Chez Niryo, nous partageons pleinement cette approche pragmatique.
Nous sommes convaincus que la Physical AI va profondément transformer l’automatisation industrielle.
Mais nous pensons également que son succès dépendra de sa capacité à résoudre des problèmes réels, rapidement et à un coût maîtrisé.
Comme l’explique Julien Perrin dans le rapport de Capgemini, page 41 :
« Physical AI is opening automation opportunities that were previously uneconomical. By shifting intelligence into software, physical AI allows us to use simpler, cost-effective hardware for tasks that once required complex and expensive machines. »
Cette évolution change profondément la manière de concevoir les systèmes automatisés.
L’intelligence ne repose plus uniquement sur la sophistication mécanique des équipements.
Elle repose de plus en plus sur les logiciels, les modèles d’IA et la capacité du système à s’adapter à son environnement.
Nous croyons à l’émergence d’une nouvelle génération de systèmes robotiques, plus simples mécaniquement mais dont les capacités sont démultipliées par l’intelligence logicielle.
L’objectif n’est pas d’ajouter de la complexité mais de créer des robots plus adaptatifs, plus rapides à déployer et plus économiques à exploiter.
Cette approche permet de réduire les coûts d’intégration, d’accélérer les déploiements et d’étendre l’automatisation à de nouveaux cas d’usage.
👉 En savoir plus sur notre approche de la Physical AI
Nate: Une plateforme robotique conçue pour l’ère de la Physical AI
C’est précisément la vision qui guide le développement de la plateforme Nate.
Notre objectif n’est pas simplement de développer un nouveau robot industriel.
Nous construisons une infrastructure robotique capable d’accueillir une nouvelle génération d’applications intelligentes.
Cette plateforme repose sur plusieurs principes clés :
Une plateforme ouverte pour développer le potentiel de la Physical AI
Les entreprises développant des technologies d’IA ou des systèmes robotisés peuvent s’appuyer directement sur les briques technologiques de Nate.
L’accès aux interfaces logicielles, aux actionneurs et aux composants robotiques facilite l’intégration de nouveaux modèles d’intelligence artificielle et accélère le développement de solutions industrielles innovantes.
Une approche modulaire
La gamme NR repose sur une base technologique commune.
Actionneurs, logiciels, électronique et intelligence embarquée sont conçus comme des briques réutilisables.
Cette modularité permet de concevoir rapidement de nouvelles configurations adaptées aux besoins émergents du marché.
Souveraineté, cybersécurité et maîtrise de la chaîne de valeur
L’essor de la Physical AI soulève également des questions de souveraineté technologique.
Dans un contexte où les données industrielles deviennent stratégiques, la maîtrise de la plateforme robotique est un enjeu majeur.
Niryo développe et industrialise ses solutions en France avec une maîtrise complète de la chaîne technologique, du matériel au logiciel.
Cette approche permet :
- une meilleure traçabilité ;
- une conformité aux exigences européennes ;
- une gestion maîtrisée des données ;
- une maintenance de proximité simplifiée ;
- une meilleure résilience de la supply chain.
Pour les industriels, ces éléments deviennent des critères de décision de plus en plus importants.
👉 Découvrir la plateforme Nate
Construire la Physical AI avec l’écosystème industriel et IA
L’avenir de l’automatisation industrielle passera par des systèmes capables de percevoir, comprendre et s’adapter en temps réel à leur environnement.
Pour accélérer cette transformation, les expertises en robotique, intelligence artificielle et industriels devront travailler ensemble.
Chez Niryo, nous développons à la fois des plateformes robotiques Physical AI-ready et des solutions intégrant des briques d’intelligence artificielle lorsque cela apporte une valeur concrète à nos clients.
Nous collaborons également avec des entreprises spécialisées en IA, en vision industrielle ou en logiciels afin de leur fournir l’infrastructure robotique nécessaire pour développer leurs propres applications et accélérer leur déploiement dans l’industrie.
Le Physical AI Summit a confirmé une conviction forte : la question n’est plus de savoir si la Physical AI transformera l’industrie.
La véritable question est désormais de savoir comment la transformer en valeur concrète pour les entreprises.
Et c’est précisément là que commence notre travail.
