L’installation J-HRTI Kanto Data Factory, située dans la ville de Narashino, dans la préfecture japonaise de Chiba, a commencé ses activités. L’opérateur la décrit comme la première usine japonaise de données pour l’intelligence artificielle physique et la robotique gérée par des entreprises privées locales. Le site compte actuellement 35 robots humanoïdes, tandis que les données collectées par le consortium sont utilisées conjointement par les entreprises participantes.
L’installation intervient alors que les attentes augmentent concernant l’utilisation de l’intelligence artificielle physique pour automatiser des tâches dans le monde réel. Selon l’article, le gouvernement japonais a inscrit ce domaine parmi ses secteurs stratégiques, avec pour objectif d’investir au total 10 500 milliards de yens des secteurs public et privé d’ici à l’exercice fiscal 2040. Les estimations de l’Institut national de recherche sur la population et la sécurité sociale indiquent également que la population japonaise en âge de travailler passera de 75,09 millions de personnes en 2020 à 62,13 millions en 2040.
Comment les données d’entraînement sont-elles produites ?
Le site est divisé en une zone d’utilisation des robots, une zone d’annotation des séquences filmées et une zone destinée à tester les environnements des entreprises participantes, cette dernière n’étant toutefois pas ouverte aux visites. Les opérateurs contrôlent les robots à distance à l’aide de lunettes de réalité virtuelle et de contrôleurs, tandis que les robots exécutent des tâches répétitives telles que déplacer des poupées ou des échantillons alimentaires, sortir des produits de boîtes et verser des granulés de résine avec une louche.
Trois caméras, fixées à la tête et aux poignets du robot, enregistrent les détails des mouvements. Les séquences sont ensuite divisées en périodes et accompagnées de descriptions des mouvements, comme l’utilisation du bras gauche pour tirer un objet. Le processus ne se limite pas à l’enregistrement des tentatives réussies : les échecs dont le robot peut se remettre sont également annotés, comme lorsqu’il laisse tomber un objet dans la boîte avant de le reprendre. En revanche, sont exclues les situations dans lesquelles l’objet ne peut pas être récupéré, ainsi que celles dues à une erreur de l’opérateur ou à un dysfonctionnement de la caméra.
Des données au modèle, puis au terrain
Les données nettoyées servent à développer les modèles et à les tester sur des robots réels. Les données issues de l’utilisation sur le terrain sont ensuite renvoyées à l’installation afin de mettre à jour le modèle. Selon le calendrier annoncé, le projet vise à appliquer des tâches simples, comme le déplacement d’objets, durant l’exercice fiscal 2026, à s’étendre à dix sites dans tout le Japon durant l’exercice fiscal 2027, puis à fournir des modèles spécialisés par secteur durant l’exercice fiscal 2028.
Le consortium réunit cinq entreprises, dont Tsumura, DMS, Fuyo General Lease et Yamazen, ainsi qu’une société dont le nom n’a pas été révélé. INSOL-HIGH assure le secrétariat général. Le modèle de participation est notamment motivé par le partage des données et des coûts d’équipement, ainsi que par la conception de tâches fondées sur les besoins réels des lieux de travail.
Qu’est-ce qui limite l’expansion ?
Les activités ont commencé le 26 août 2026, alors que le plan annoncé en mars prévoyait un site pouvant accueillir jusqu’à 50 robots. Toutefois, les contraintes du bâtiment ont réduit le nombre approprié à environ 35 ou 40 robots. Le site couvre environ 1 400 mètres carrés, tandis que son adresse précise n’a pas été révélée pour des raisons de sécurité. L’installation utilise principalement des robots G1 d’AgiBot, avec l’introduction progressive du modèle G2 équipé d’une main à cinq doigts.
Lecture éditoriale : l’importance du projet ne réside pas uniquement dans le nombre de robots, mais dans la tentative de transformer la collecte de données sur les compétences motrices en une infrastructure commune à différentes entreprises industrielles. La réussite de ce modèle dépendra de la quantité de données provenant de l’utilisation réelle et de la capacité des données partagées à réduire le réentraînement pour chaque nouvelle tâche. L’accès au service pour les petites et moyennes entreprises reste toutefois incertain : l’idée de prêter des outils de collecte de données en vue subjective ou par le contrôle de l’extrémité du robot est encore à l’étude, et les tarifs d’utilisation définitifs n’ont pas été fixés.