Ne vous laissez pas séduire par les démonstrations spectaculaires des robots humains : Sun Ying, PDG de Hengdong Technology, vous révèle la vérité sur le business des robots : il s’agit de bien gérer les comptes
Bonjour à tous, je suis votre journaliste financier.
Qu’est-ce qui fait le plus parler dans le monde de la technologie en ce moment ? Sans aucun doute, ce sont les robots humains. Diverses conférences de presse et vidéos de démonstrations sont omniprésentes, et voir les robots danser, plier des vêtements, voire préparer du café nous excite beaucoup, nous faisant croire que “l’avenir est déjà là”.
Mais aujourd’hui, je vais vous verser un seau d’eau froide… ou plutôt, vous offrir une tasse de “thé de la réalité”.
J’ai analysé en détail l’interview approfondie menée par Huxiu avec Sun Ying, PDG de Zhejiang Hengdong Intelligent Technology. Sun Ying n’est pas le genre d’entrepreneuse qui promet des merveilles dans des diapositives ; elle vient d’un milieu de vente chez Huawei, a travaillé dans le domaine de la vision pour les robots, et dirige maintenant un groupe dont la valeur annuelle est de 1 milliard de yuans, spécialisé dans la mise en œuvre concrète de ces technologies. Ses opinions sont très pertinentes, et même un peu “à contre-courant” : ne vous concentrez pas seulement sur la puissance de la technologie, mais regardez plutôt qui paie et comment les comptes se calculent.
Si l’intelligence corporelle (la capacité des robots à percevoir et à agir comme des humains) est comparée à un marathon, l’état actuel de l’industrie est le suivant : beaucoup de gens sont encore à la ligne de départ, se comparant sur leur façon de courir, tandis que l’équipe de Sun Ying réfléchit déjà à la manière de fournir des ressources aux participants, à la construction des infrastructures et à la garantie de leur capacité à terminer la course.
Voici les cinq points clés de cette interview, expliqués simplement pour vous comprendre : pourquoi la plupart des entreprises de robots ne survivent pas ? Où se trouvent les vraies opportunités commerciales ?
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Un : Être en avance technologiquement ne signifie pas nécessairement survivre : ne confondez pas la “démonstration de compétences” avec la “survie”
Beaucoup d’entrepreneurs ont une illusion : tant que ma technologie est plus avancée que celle des autres, je gagne. Sun Ying a vécu cette illusion lors de son premier échec entrepreneurial.
1. La technologie est un laissez-passer, pas une barrière protectrice
Lors de son premier projet, son équipe était très compétente ; ils ont participé à l’élaboration de normes nationales et ont été parmi les premiers à utiliser des caméras de haute précision d’Intel dans les robots. Mais le résultat ? L’entreprise a tout de même échoué. Pourquoi ? Parce que l’avance technologique ne résout pas les problèmes concrets tels que la vente des produits, la coordination de l’équipe ou la localisation du marché. La technologie vous donne seulement le droit de participer au jeu ; pour gagner, il faut avoir de bonnes stratégies et des flux de trésorerie.
2. Arrêter les pertes est plus difficile, mais aussi plus important que persévérer
Au sein du groupe Hengdong, Sun Ying applique une règle stricte pour les nouvelles activités : si la direction n’est pas correcte ou les résultats ne sont pas conformes aux attentes, les investissements sont immédiatement arrêtés. Par exemple, leur projet de chiens robots de patrouille dans les usines a été abandonné car il ne générait pas de bénéfices. En langage simple : de nombreux patrons ont du mal à abandonner des coûts déjà engagés, pensant que “un peu plus d’investissement suffira”. Mais dans le monde des affaires, “pouvoir faire quelque chose” ne signifie pas nécessairement que “c’est rentable”. Couper court aux projets non rentables et concentrer les ressources sur ceux qui le sont est la marque d’une entreprise mature.
3. Le capital est un accélérateur, pas un brin de paille salvateur
Sun Ying est convaincue que solliciter des investissements avant d’avoir bien réfléchi à son produit et à son marché peut être dangereux. Le capital vous pousse à vous développer rapidement et à dépenser beaucoup d’argent, ce qui peut vous amener à prendre des décisions précipitées avant même d’avoir une base solide.
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Deux : Le contexte décide de la survie : posez d’abord la question “qui paie”, puis discutez de la “voie technologique”
C’est l’idée la plus centrale de l’interview. Sun Ying affirme : si le contexte est mauvais, même la meilleure technologie est inutile ; si le contexte est bon, les capacités techniques peuvent être améliorées plus tard.
1. Qu’est-ce qu’un bon contexte ? Regardez le ROI (retour sur investissement)
Elle a donné un exemple particulièrement “banal” : une ferme porcine.
Cela peut sembler peu attractif, mais les fermes porcines sont l’un des meilleurs contextes d’application pour l’intelligence corporelle.
- Problèmes réels : les conditions de travail dans les fermes sont difficiles (température élevée, humidité, corrosion) ; les humains y tombent facilement malades, et les allers-retours fréquents menacent la sécurité sanitaire (par exemple, introduction de virus).
- Calculs clairs : les robots peuvent effectuer des inspections, évitant ainsi des coûts de désinfection, d’isolement et de main-d’œuvre. S’ils peuvent également détecter à l’avance les maladies des porcs, cela peut encore économiser de l’argent.
- Comparaison avec les robots humains : les robots humains sont encore en phase de développement ; qui les achètera ? Personne. Les robots pour les fermes, bien qu’ils ne soient pas esthétiques, remplacent des coûts réels et les propriétaires sont prêts à payer.
2. Quatre questions essentielles pour évaluer un contexte
Sun Ying propose un cadre général pour évaluer tout projet d’IA :
1. Qui paie ? L’achat est-il fait sur impulsion du patron ou dans le but d’économiser des dépenses par la division commerciale ? Ce dernier cas représente un bon business.
2. Le ROI est-il viable ? Combien d’emplois les robots peuvent-ils économiser ? Combien de temps faut-il pour récupérer les investissements ?
3. Le système est-il résistant aux erreurs ? Les robots actuels commettent encore des erreurs. Si la tâche permet certaines erreurs (par exemple, manquer une inspection), cela peut être acceptable ; sinon, la technologie actuelle n’est pas suffisante.
3. La logistique : utiliser ce que l’on a déjà
En plus des fermes, Sun Ying a également abordé le domaine de la logistique. Ils n’ont pas suivi la tendance la plus populaire, mais ont utilisé leurs compétences dans le domaine des robots industriels pour développer des systèmes de stockage intelligents, en répondant aux besoins du marché de Yiwu.
En langage simple : ne commencez pas à créer de solutions de zéro. Voyez ce que vous avez en termes de technologie et quels sont les besoins réels autour de vous ; combinez ces deux éléments pour trouver le chemin le plus rapide vers la mise en œuvre. Les clients ne se soucient pas des algorithmes utilisés, mais de savoir si votre solution peut leur permettre d’économiser de l’argent et de gérer plus de marchandises sur la même superficie.
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Trois : Un démo fonctionnel ne signifie pas un produit viable : il y a trois obstacles à surmonter pour passer d’une démonstration à un produit commercialisable
De nombreuses entreprises de robots échouent à la phase de démonstration. Sur le stand, les robots fonctionnent parfaitement ; mais sur le terrain, ils tombent en panne. Pourquoi ? Parce qu’il y a trois obstacles majeurs entre une démonstration et un produit commercialisable.
1. Le premier obstacle : les coûts
Les démonstrations peuvent utiliser les meilleurs capteurs et les puces les plus chères, mais les produits doivent être rentables. Si les coûts ne peuvent pas être réduits, les clients ne les achèteront pas, ou les frais de maintenance seront trop élevés.
2. La stabilité sur le terrain
Le sol dans un laboratoire est plat et la lumière est uniforme ; mais dans une usine, un entrepôt ou une ferme, les conditions peuvent être difficiles (huile, lumière variable, température élevée). Les robots doivent-ils pouvoir fonctionner sans problème pendant des milliers d’heures dans de telles conditions ?
3. Le bouclage des données
Les données collectées par les robots doivent être utilisées pour améliorer leurs performances. Si ce n’est pas le cas, ils ne sont qu’un objet coûteux sans véritable valeur commerciale.
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Quatre : Les limites de la recherche et développement et les barrières commerciales : ne tout fabriquer soi-même, mais pas tout externaliser non plus
Dans l’industrie des robots, une question récurrente est de savoir quels composants doivent être développés en interne.
1. Le développement en interne doit être judicieux
Sun Ying conseille de se concentrer sur les compétences essentielles et d’acheter des équipements standardisés. Par exemple, les empileurs et les chariots de transport dans les entrepôts peuvent être achetés ; mais le logiciel de gestion et les algorithmes de vision doivent être développés en interne.
En langage simple : demandez-vous si cela vaut la peine de développer quelque chose si cela ne crée pas de valeur concurrentielle. Concentrez votre temps sur ce qui peut créer des barrières commerciales.
2. Où se trouvent les vraies barrières ?
Selon Sun Ying, une entreprise ne peut pas survivre en se basant uniquement sur des technologies de base (contrôle des mouvements ou modèles fondamentaux). Elle doit avoir une combinaison de compétences clés, de données pertinentes et de capacités d’intégration.
3. Le modèle du monde : de la compréhension à la prédiction
Sun Ying a également changé d’avis sur les “modèles du monde” (les technologies permettant à l’IA de comprendre le monde physique). Auparavant, cela semblait lointain ; aujourd’hui, cela est considéré comme utile.
En langage simple : les robots d’avant ne faisaient que réagir aux stimuli ; les modèles du monde permettent aux robots de prédire les événements futurs. Par exemple, ils peuvent éviter des obstacles avant même qu’ils ne se produisent.
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Cinq : L’équipe et la stratégie : la généralité est le résultat, pas le point de départ
Enfin, Sun Ying donne des conseils aux entrepreneurs et aux investisseurs, ainsi que son jugement final sur l’avenir de l’industrie.
1. Choisissez votre équipe en fonction de sa capacité à faire face aux défis réels, pas seulement de son CV
Lorsqu’elle évalue des projets, Sun Ying se concentre sur la capacité des fondateurs à gérer des situations difficiles dans des contextes réels.
En langage simple : la création d’une entreprise de robots est une bataille acharnée. Les premières années peuvent être faciles, mais les années suivantes peuvent être marquées par des retards dans le développement, des problèmes avec les clients, des pénuries de fournisseurs et des pannes sur le terrain. La capacité de l’équipe à rester calme et à prendre des décisions judicieuses est beaucoup plus importante que le nombre de publications scientifiques. Les équipes qui ne font que des démonstrations en laboratoire ne survivront pas longtemps dans l’industrie.
2. Generalité vs spécialisation : sur quoi pariez-vous ?
Sun Ying souligne que la généralité (comme le projet d’Optimus de Tesla) est risquée : si la technologie évolue lentement, l’entreprise peut mourir de faim. La spécialisation dans un contexte spécifique (comme la logistique ou l’industrie) permet de se développer progressivement.
En langage simple : il n’y a pas de bonne ou mauvaise option en soi ; il s’agit de choisir en fonction de vos risques et de vos ressources. Si vous avez des ressources abondantes et de la technologie de pointe, vous pouvez miser sur la généralité ; sinon, concentrez-vous sur un domaine plus restreint pour survivre.
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En résumé : des leçons pour le grand public et les entrepreneurs
1. Pour les investisseurs/observateurs : ne vous laissez pas séduire par les vidéos spectaculaires. Posez-vous ces trois questions : qui paie ? Est-ce un investissement à long terme ou ponctuel ? Les robots peuvent-ils fonctionner de manière fiable dans des conditions difficiles ? Si vous ne pouvez pas répondre, il s’agit probablement d’une entreprise qui ne fait que des démonstrations.
2. Pour les entrepreneurs : abandonnez l’idée de “changer le monde” et concentrez-vous sur des solutions pratiques et rentables. Trouvez des contextes “banals” mais rentables, calculez bien vos coûts et assurez la stabilité de vos produits.
3. Pour l’industrie : l’avenir de l’intelligence corporelle ne sera pas dominé par une seule entreprise ; certaines entreprises se concentreront sur le développement de modèles fondamentaux et d’équipements universels, tandis que d’autres les appliqueront dans des contextes concrets (logistique, entrepôts, fermes). Ces dernières détermineront les limites de l’industrie.
En résumé, la pensée de Sun Ying :
Pour que l’intelligence corporelle devienne un business rentable, il ne suffit pas de prouver que les robots peuvent fonctionner ; il faut également prouver qu’ils sont rentables, désirés par les clients et capables d’être livrés de manière fiable et répétée.
Dans une époque pleine de bulles, la question “qui paie” est la seule qui ne peut être ignorée.