Pendant trois ans, l’IA générative a occupé la scène comme une rockstar : texte, images, voix, promesses infinies. Le CES 2026 acte un basculement plus profond : le centre de gravité passe des modèles « qui savent » aux systèmes « qui font ». Nvidia résume cela par un slogan efficace : Physical AI, et, pour une fois, ce n’est pas qu’un autocollant marketing.

Ce changement a une conséquence simple pour les décideurs, la valeur se déplace : Moins dans la démo. Plus dans l’intégration complète de la solution : capteurs → calcul local → action → sécurité → maintenance → responsabilité.

De l’intelligence « cloud » à l’intelligence « située »

Semi-conducteurs : l’IA devient une affaire d’architecture, pas seulement de modèles

Nvidia : “Rubin” et l’obsession du coût par token… pour financer le monde physique

Nvidia a dominé le récit avec Rubin, présenté comme une plateforme IA à six puces, visant une réduction massive du coût par token (jusqu’à 10x vs Blackwell selon la communication) : l’IA doit devenir économiquement soutenable si elle veut quitter le datacenter et coloniser le réel.

Mais l’annonce la plus structurante n’est pas Rubin. C’est l’outillage pour l’IA incarnée :

• Alpamayo R1, modèle ouvert de type Vision-Language-Action (VLA) orienté conduite autonome, avec une dimension “raisonnement” mise en avant.
• AlpaSim, “blueprint” de simulation haute-fidélité pour tester et entraîner. (voir : blog NVIDIA)

Pour Nvidia, l’avantage ne vient plus seulement de “gros modèles”. Il vient d’un couplage modèle + simulation + stack industrielle. C’est une stratégie de système d’exploitation, pas une stratégie de bibliothèque.

AMD : l’offensive “AI Everywhere” et le retour de la guerre des TOPS

AMD a joué sur tous les tableaux :

• Ryzen AI 400 / AI PRO 400 avec 60 TOPS NPU, aligné sur la dynamique des “AI PC” et les exigences Copilot+.
• Un discours “cloud-to-client” : faire descendre des capacités d’IA vers les machines locales, sans perdre l’échelle. (voir : AMD)

Côté infrastructure, AMD a surtout cherché à rappeler une vérité brutale : l’IA est une industrie lourde. Même quand on l’appelle “assistant”. Et l’industrie lourde aime les plateformes.

Intel : Panther Lake (18A) et la promesse la plus sous-estimée… l’autonomie

Intel a mis en avant Core Ultra Series 3 / Panther Lake, premiers processeurs “18A”, avec une narration très CES : performances, graphismes intégrés, NPU et gains annoncés (multithread, GPU, NPU TOPS). (voir : intc.com)

Ce qu’il faut retenir n’est pas la bataille des pourcentages. C’est le signal stratégique : l’efficience devient une fonction produit de l’IA. Sans autonomie, pas d’IA “invisible”. Sans IA invisible, pas d’adoption massive.

IA industrielle : le jumeau numérique n’est plus un slide, c’est un levier de CAPEX

Siemens + Nvidia : IA as an operating system

Siemens a annoncé Digital Twin Composer, disponible via l’écosystème Xcelerator, pour construire des environnements d’“industrial metaverse” à grande échelle en combinant :

• jumeaux numériques Siemens,
• bibliothèques de simulation (Omniverse),
• et données du monde réel. (voir : press.siemens.com)

Le cas PepsiCo sert ici de preuve sociale : simuler, tester, détecter des problèmes avant la modification physique. On parle d’une logique qui ressemble moins à « innovation » qu’à « ingénierie de risque ». Et c’est exactement ce que veulent les COMEX.

Le jumeau numérique devient un outil de gouvernance opérationnelle et continue ainsi à se renforcer dans son intérêt industriel. Pas un gadget. Un instrument pour réduire l’incertitude, arbitrer les investissements, sécuriser les reconfigurations.

Caterpillar : l’edge AI dans la cabine, là où l’erreur coûte cher

Caterpillar a présenté Cat AI Assistant, embarqué sur Jetson Thor, avec reconnaissance vocale et modèles exécutés sans cloud dans la démonstration. (voir : CAT AI Assistant)

Ce type d’IA est intéressant pour une raison simple : il ne “répond” pas, il assiste une action (paramètres de sécurité, procédures, documentation, configuration). Et surtout, il déplace l’IA vers un espace où :

• la latence est un risque,
• la connectivité est incertaine,
• la responsabilité est directe.

L’IA industrielle mature ne se mesure pas comme l’IA générative au nombre de paramètres. Elle se mesure à la capacité à réduire les incidents, accélérer la formation, fiabiliser l’exécution sur le terrain.

IA personnelle : la bataille des écosystèmes « cross-device » s’ouvre (pour de vrai)

Lenovo : Qira et l’ambition d’une « intelligence ambiante » multi-terminaux

Lenovo a dévoilé Qira, présenté comme un système d’IA personnelle « cross-device » (PC, smartphone Motorola, tablette, wearables), et a aussi annoncé une collaboration infrastructurelle avec Nvidia autour d’une AI Cloud Gigafactory pour accélérer le déploiement de capacités IA. Après l’ère des apps, voici l’ère des continuités (contexte, tâches, identité). Le risque ? Une expérience fragmentée si l’écosystème ne tient pas. L’opportunité ? Une productivité réellement « fluide », si la confidentialité suit. (Voir à ce titre mon dernier Weekly IA de la semaine 2 de 2026).

Les “surprises” : quand l’IA se cache dans l’interaction

LEGO Smart Bricks : la physicalité sans écran (et un clin d’œil à l’éducation)

LEGO a présenté ses Smart Bricks et l’idée est subtile : enrichir le jeu sans écran. Certaines briques mesurent distance/orientation et réagissent (sons, lumière) selon le mouvement. Les premiers sets annoncés sont liés à Star Wars et un lancement début 2026 a été largement relayé.

C’est en quelque sorte le retour du « tangible computing » par la grande porte. On peut enseigner logique, spatialité, causalité, interaction… sans retomber dans la dictature de l’écran.

Lunettes intelligentes : 2026, l’invasion silencieuse

Les smart glasses ont proliféré au CES. Exemple emblématique : Rokid AI Glasses Style : léger, interface voice-first, positionnement prix agressif (annoncé autour de 299 $), et une proposition “captation + assistance” plus que “AR spectaculaire”.

La prochaine guerre d’interface pourrait être moins « metaverse » que « micro-usage » du quotidien : traduire, filmer, identifier, guider. Avec une question qui fâche : qui regarde, qui stocke, qui apprend ? Cela promet une belle bataille entre Meta, Rokid et Apple par exemple.

Les annonces robotique : du show au début de l’industrialisation

Atlas (Boston Dynamics + Hyundai) : la robotique humanoïde entre en phase “production”

Le moment le plus structurant, côté robotique, c’est Atlas version “product”. Hyundai annonce une trajectoire industrielle : déploiements, montée en cadence, et objectif de capacité de production à 30 000 unités/an à l’horizon 2028.

Sur le robot lui-même, les chiffres qui comptent pour un décideur ne sont pas “spectaculaires”, ils sont “contraignants” :

• charge utile annoncée (ordre de grandeur ~50 kg dans la couverture média),
• capacité à opérer dans des conditions difficiles,
• autonomie opérationnelle (jusqu’à la gestion de la recharge / batteries selon plusieurs récits). (voir The Verge)

Ajoutez la couche “cerveau” via des partenariats IA (dont DeepMind est cité dans la couverture) et vous obtenez un message limpide : l’humanoïde devient un actif industriel, pas une mascotte. Après l’IA, les robots arrivent. La réorganisation doit arriver avant.

Robotique domestique : la promesse progresse, la réalité résiste

LG CLOiD : démonstration ambitieuse, intégration écosystème assumée

LG a présenté CLOiD dans la logique « Zero Labor Home », avec deux bras, mains à doigts articulés, et surtout une intégration revendiquée à l’écosystème ThinQ. (voir : LG PL)

La presse a bien décrit la proposition : faire le petit-déjeuner, manipuler des objets, contribuer à la lessive, se déplacer sur base roulante, et “jouer” le rôle de hub domestique. Le robot domestique ne sera pas acheté « pour ses bras ». Il sera acheté si :

• il s’intègre,
• il est fiable,
• il est réparable,
• il ne transforme pas le salon en laboratoire de données.

SwitchBot Onero H1 : humanoïde à base roulante, promesse de polyvalence

SwitchBot a dévoilé Onero H1, présenté comme robot “accessible”, avec base roulante, bras articulés, et un récit orienté “tâches du quotidien”. (voir : The Verge). Ces robots vont d’abord gagner là où la maison ressemble à une démo (environnement contrôlé). Le marché réel impose le chaos : objets variés, enfants, animaux, escaliers, imprévus. Le fossé entre « ça marche au CES » et « ça marche mardi soir » reste la vraie barrière à l’adoption. Et ce n’est pas si simple de basculer en environnement réel, de manière sécurisée / sécurisante.

Samsung Ballie : l’absence qui parle plus fort que les démos

Parfois l’histoire d’un CES s’écrit aussi en creux. Ainsi, Ballie était « le robot mignon » récurrent. Son absence au CES 2026 a été interprétée comme un signal : Samsung le repositionne en plateforme d’innovation plutôt qu’un produit imminent. (voir : The Verge). C’est un excellent rappel. Le hardware n’échoue pas par manque d’idée. Il échoue par :

• coût total (support, SAV, retours),
• fiabilité,
• chaîne logistique,
• modèle économique,
• et le fait que les gens n’aiment pas que leur aspirateur devienne une startup.

La poussée asiatique : démonstration de force, profondeur d’écosystème

Hyundai/Atlas donne une trajectoire « industrie lourde ». En parallèle, beaucoup d’acteurs asiatiques montrent volume, variété et rapidité d’itération. Côté « robots qui bougent vite », Unitree a été très visible dans les démonstrations, notamment autour de mises en scène de combat/boxe qui illustrent surtout un point : l’accélération de l’agilité et du contrôle moteur. (voir : RobotShop Community)

Quand un écosystème sait produire vite des plateformes « assez bonnes » et les pousser en volume, il finit par imposer :

• des standards de facto,
• une économie de composants,
• et un rythme d’innovation que les autres subissent.

Alors, Unitree sera-t-il le Apple de la robotique mondiale ?

Où va l’IA après ce CES 2026, et quelles controverses montent

L’IA incarnée devient la norme… donc la conformité devient stratégique

Quand l’IA agit, elle devient comptable : de la sécurité, de la preuve, de la traçabilité. On passe d’un monde où l’on évaluait des réponses à un monde où l’on audite des comportements. La conséquence est immédiate : la simulation et les jumeaux numériques prennent le rôle de ce que le test logiciel était hier. Siemens/Nvidia l’ont compris ; Nvidia le martèle côté robotique et autonomie.

Edge AI : moins de cloud, plus d’architecture… et plus de responsabilité locale

Caterpillar est un bon symbole : l’IA « dans la cabine » n’est pas une option design, c’est une contrainte opérationnelle. Pour les organisations, cela signifie :

• nouvelles compétences d’embarqué/edge,
• nouvelles politiques de mise à jour,
• gestion du cycle de vie (et du correctif de sécurité) sur des objets physiques.

L’IA devient un actif industriel à maintenir, pas un service à « consommer ».

Cross-device : l’expérience utilisateur devient une question de pouvoir (et de confiance)

Qira illustre un mouvement : créer une continuité « contextuelle » entre appareils. Le problème est simple : le contexte est précieux, donc convoité. Et il peut vite devenir toxique si :

• collecte excessive,
• opacité,
• dépendance cloud,
• et verrouillage.

Les décideurs devront arbitrer : fluidité vs contrôle, productivité vs conformité, personnalisation vs réputation.

Controverses : « AI-everything » ou l’art de dégrader un objet qui fonctionnait très bien (enshitification)

« Worst in Show » : la critique devient structurée

Des organisations et médias ont pointé des produits jugés intrusifs, peu réparables ou inutilement connectés. Samsung a été visé pour un réfrigérateur “AI Family Hub” dans ce registre de critiques (vie privée, complexité, réparabilité). D’autres, comme Ring, ont été critiqués pour la pente glissante de la surveillance. L’enshittification n’est pas un meme. C’est un vrai risque business, car à trop tirer sur la corde, elle rompt :

• hausse des retours,
• bad buzz,
• régulation,
• et perte de confiance.

Gadgets santé IA : précision incertaine, confidentialité floue

Plus inquiétant encore à mon sens : les gadgets santé IA grand public. Des experts questionnent la précision et alertent sur les usages des données, dans un contexte de régulation perçue comme mouvante. Dès que l’IA touche au corps, la tolérance à l’approximation s’effondre. Et la dette réputationnelle peut devenir létale (au sens business, et parfois au sens réel ! Le mouvement OpenAI vers ChatGPT Health s’inscrit dans cette tendance).

2026–2028 : les années de vérité pour l’humanoïde

Atlas et la trajectoire Hyundai posent un calendrier crédible de montée en puissance industrielle. Je trouve aussi que la segmentation se clarifie de ce côté :

• industriel (robustesse, charge, cadence),
• service (interaction, répétabilité),
• domestique (intégration, coût, confiance).

La question n’est plus “est-ce possible ?”. Elle devient : à quel coût total, avec quel niveau de risque, et pour quelle valeur démontrable ?

Conclusion

L’avantage concurrentiel va aux organisations qui savent transformer l’IA en systèmes fiables, mesurables, maintenables, tout en évitant le piège de l’IA gadget.

Le CES 2026 montre une IA plus utile parce qu’elle se met à faire. Mais aussi plus risquée parce qu’elle se met à faire. La robotique passe du théâtre à l’industrialisation. Les jumeaux numériques deviennent des outils d’arbitrage. L’edge AI s’impose par contrainte. Les lunettes et assistants ambiants avancent en silence.

Et, en parallèle, une partie de l’industrie semble avoir découvert une idée brillante : ajouter de l’IA à des objets simples pour les rendre plus fragiles, plus indiscrets et plus difficiles à réparer. C’est audacieux, mais à mon sens contre-productif.

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FAQ

Le CES 2026 marque-t-il vraiment l’arrivée de l’IA physique ?
Oui, au sens où les annonces structurantes portent sur l’exécution dans le monde réel : edge AI, simulation, robotique, conduite autonome, jumeaux numériques.

Quelles sont les annonces IA les plus importantes du CES 2026 ?
Côté infrastructure : Rubin chez Nvidia et la poussée NPU chez AMD/Intel ; côté usages : Digital Twin Composer (Siemens) et l’edge AI embarqué (Caterpillar).

Atlas est-il prêt pour l’industrie ?
La trajectoire annoncée par Hyundai (déploiements, montée en cadence, objectif 30 000 unités/an à terme) indique un passage à l’échelle planifié, même si la réalité opérationnelle se jouera sur le terrain.

Pourquoi parle-t-on autant d’edge AI au CES 2026 ?
Parce que la latence, la connectivité et la confidentialité rendent le “tout cloud” impraticable dans beaucoup de contextes physiques. Caterpillar est un exemple clair.

Quelles controverses IA ont marqué le CES 2026 ?
Les critiques ont visé des produits “AI-everything” jugés intrusifs, peu réparables ou risqués pour la vie privée, et les gadgets santé IA pour leurs promesses difficiles à valider et leurs enjeux de données.