Caitlin Kalinowski, ancienne responsable de la robotique et du matériel grand public chez OpenAI, soutient que l’intelligence artificielle basée sur le clavier arrive à saturation et que l’industrie technologique doit se tourner vers le monde physique. Dans un épisode du Lanny’s Podcast, Kalinowski explique comment cette transition du logiciel vers la robotique exige de nouvelles capacités de fabrication, une résilience accrue des chaînes d’approvisionnement et des protocoles de sécurité—transformant la stratégie des entreprises en enjeu de sécurité nationale.
Caitlin Kalinowski, ancienne responsable de la robotique chez OpenAI / Crédit photo : Caitlin Kalinowski
Les progrès logiciels ralentissent pendant que l’IA se concentre sur les objets physiques
Kalinowski affirme que, lorsque les laboratoires d’IA construisent de meilleurs modèles, la valeur de la génération de texte diminue. « Ce que vous pouvez faire derrière un clavier avec l’IA va saturer », soutient-elle. « La prochaine frontière, c’est le monde physique : la robotique, la fabrication et l’industrialisation. »
Pour rivaliser dans cette nouvelle ère, les entreprises doivent développer des capteurs physiques, faire fonctionner des usines et déployer des robots dans des environnements réels plutôt que de compter sur des applications uniquement numériques.
La réalité virtuelle ouvre la voie à la perception spatiale des robots
Selon Kalinowski, la technologie de réalité virtuelle a jeté les bases de la robotique en résolvant les défis d’orientation spatiale. « La VR nous a aidés à comprendre comment orienter des éléments dans l’espace et à relier un monde simulé au monde réel », explique-t-elle. « Nous avons compris comment faire du SLAM (localisation et cartographie simultanées), des capteurs de profondeur, et comment les humains perçoivent des données visuelles. Maintenant, la robotique utilise tout cela. »
Elle note que cette technologie de suivi est universelle et qu’elle sert désormais de base aux véhicules autonomes, aux drones et aux systèmes de fabrication.
Les lunettes connectées se heurtent à la production et aux barrières sociales
Passer du code numérique à des objets portables physiques introduit des défis immédiats. Kalinowski identifie deux obstacles clés :
- L’utilisabilité en public : contrôler les appareils discrètement tout en se déplaçant exige de nouvelles méthodes d’interaction qui n’existent pas à grande échelle.
- L’acceptation sociale : couvrir le visage d’un utilisateur perturbe la conversation humaine normale, rendant l’adoption grand public difficile.
Concernant les lunettes intelligentes Orion de Meta, Kalinowski explique : « Les lunettes intelligentes Orion sont un peu en avance sur leur temps, car elles utilisent des guides d’ondes et des microLED qui ne sont pas encore tout à fait prêtes pour une production de masse. Les rendements ne sont tout simplement pas là. Le coût reste encore élevé. »
Elle ajoute que la réalité virtuelle a rencontré la même barrière sociale ; dès qu’un appareil couvre le visage, l’adoption par les consommateurs devient une bataille difficile.
Les chaînes d’approvisionnement mondiales révèlent la fragmentation
Alors que le matériel grand public se heurte à des obstacles sociaux, la robotique industrielle met en évidence des réseaux d’approvisionnement fragiles. L’enjeu principal pour passer à l’échelle, c’est la capacité de production—même avec des conceptions fiables, les entreprises rencontrent immédiatement des goulets d’étranglement d’approvisionnement.
Kalinowski décrit la chaîne d’approvisionnement en couches : « Commencez par les matières premières et les aimants… puis transformez-les, intégrez-les dans des actionneurs, et intégrez ces actionneurs dans des robots. Chaque couche de la chaîne d’approvisionnement est sous-traitée à la Chine, au Japon et à la Corée. Pour avoir une chaîne d’approvisionnement sûre, il nous faut une indépendance sur ces couches. »
L’électronique grand public et les armes militaires reposent sur les mêmes chaînes d’approvisionnement mondiales, ce qui laisse les États-Unis vulnérables aux perturbations.
La hausse des coûts de mémoire crée une pression financière
La course aux armements matériels fait grimper les coûts des composants, forçant des décisions opérationnelles difficiles dans tout le secteur :
- Les robots, les téléphones et les centres de données nécessitent tous de la mémoire informatique.
- Les entreprises d’IA achètent la majorité de la mémoire disponible, ce qui fait monter les prix.
- Les grandes entreprises peuvent absorber des coûts plus élevés, tandis que des équipes plus petites qui fabriquent des gadgets grand public voient leurs profits diminuer ou leurs produits être retardés.
Kalinowski conseille : « J’ai conseillé à des startups et à des entreprises d’acheter la mémoire en avance pour traverser les pics de prix. Si un composant clé, comme la mémoire ou le silicium, est sous contrainte, il n’y a pas grand-chose à faire. Soit vous payez, soit vous avez déjà acheté suffisamment à l’avance. »
Lorsqu’un seul composant comme la RAM devient indisponible, cela oblige à repenser l’architecture interne entière du produit. Pour survivre aux chocs de chaîne d’approvisionnement, Kalinowski soutient que les entreprises doivent rapatrier la fabrication en interne, afin de permettre des pivots de conception rapides lorsque des composants disparaissent—à l’instar de la façon dont Tesla a géré la pénurie mondiale de silicium.
La sécurité des robots exige des protocoles stricts
Sécuriser les chaînes d’approvisionnement est secondaire par rapport à la sécurité du public. Les ingénieurs doivent prioriser le fait de rendre les robots sûrs et prévisibles plutôt que de produire des démonstrations impressionnantes.
La collaboration véritable homme-robot reste lointaine, car la plupart des machines industrielles nécessitent encore des zones d’exclusion strictes. Kalinowski note : « Vous pouvez avoir un robot chinois, mais la notice indique : “Aucun humain ne peut être à moins de trois pieds de ce robot”. Il n’y a pas énormément de robots assez puissants pour accomplir un travail significatif sans cet avertissement pour le moment. »
Des partenariats de défense exigent des garde-fous éthiques clairs
Déployer des robots autonomes nécessite la confiance du public. Fusionner l’IA avec des contrats de défense demande des limites éthiques explicites ; sans elles, la réputation d’une entreprise et ses équipes d’ingénierie se fragmentent.
En revenant sur le partenariat d’OpenAI avec le Département de la Défense, Kalinowski critique la prise de décision précipitée et l’absence de garde-fous définis. Elle est finalement partie pour éviter une imprévisibilité future, espérant que son départ rendrait « plus facile pour les autres de parler de leurs limites ».
Kalinowski insiste sur le fait que prévenir les conflits en interne exige une clarté absolue de la part de la direction. Le fossé culturel entre chercheurs en IA et ingénieurs hardware crée de sérieux risques de méscommunication. Des contrats militaires à forts enjeux exigent un alignement commun de la mission pour garantir une direction unifiée.
Contre-argument : le logiciel ne semble peut-être pas arriver à saturation
Même si la thèse de Kalinowski sur le monde physique est convaincante, le logiciel n’atteint pas forcément un plafond évident. Gartner prévoit que les dépenses mondiales en IA atteindront 2,52 trillions de dollars en 2026, tandis que les logiciels de chaîne d’approvisionnement intégrant une IA agentique devraient passer de moins de 2 milliards de dollars en 2025 à 53 milliards de dollars d’ici 2030. Cela suggère que la prochaine vague ne sera peut-être pas un pivot net du logiciel vers le matériel, mais plutôt un cycle hybride où des agents logiciels feront de plus en plus tourner des usines, des systèmes logistiques et des flux de travail industriels en arrière-plan d’une IA physique.
Les contraintes de chaîne d’approvisionnement au-delà du rapatriement de la fabrication
L’argument de la chaîne d’approvisionnement fait face à une contrainte plus difficile que le simple fait de rapatrier la fabrication en interne. D’après des informations de Reuters datées de mai 2026, la Chine affine encore plus de 90% des terres rares du monde, tandis que RSIS a noté que les contrôles chinois de 2025 visaient certains aimants de terres rares et des technologies de séparation. L’intégration verticale peut aider les entreprises à répondre plus vite, mais elle ne peut pas résoudre entièrement la dépendance en amont aux matériaux, au savoir-faire de transformation et aux licences d’exportation qui se trouvent en dehors des murs de toute usine d’une seule entreprise.
Les normes de sécurité en robotique évoluent
Les préoccupations de Kalinowski concernant la sécurité des robots et leur usage dans la défense deviennent moins un “vide” que ne le laisse entendre l’argument. L’ISO a mis à jour sa norme 10218-1:2025 sur les exigences de sécurité pour la robotique, tandis qu’aux États-Unis, la révision ANSI/A3 R15.06-2025 a reconnu formellement les vulnérabilités en cybersécurité comme des dangers pour la sécurité physique, selon l’Association for Advancing Automation.
OpenAI a également indiqué en 2026 que son accord avec le Département de la Défense inclut des lignes rouges explicites et des garde-fous en couches. Cela ne supprime pas la tension éthique, mais cela suggère que l’industrie commence à formaliser des règles pour l’IA physique plutôt que de se lancer dans la robotique et la défense sans aucune architecture de sécurité.
