Lyon, un mardi de septembre, 7 h 40. La ligne de conditionnement tourne déjà quand Charles me tend son téléphone. Charles (ce n’est pas son vrai prénom) dirige l’usine d’une ETI qui fabrique des flacons pour la cosmétique. Sur l’écran, un robot humanoïde saisit des cartons à plat, les plie, les remplit, les empile sur une palette. Le geste est fluide, presque gracieux.
« Mon président a vu cette démo dans un salon. Il veut un plan de remplacement pour la ligne 3 avant Noël. Douze opérateurs. Tu en penses quoi ? »
Je lui ai répondu par une question : « Combien te coûte une heure de travail d’un opérateur, charges comprises ? »
« Autour de 32 euros. Je connais ce chiffre par cœur. »
« Et une heure de ce robot ? »
Silence. Charles regarde la vidéo, puis me regarde.
« Le commercial m’a donné un prix d’achat. Il ne m’a jamais parlé de coût horaire. »
« Autre chose : sur l’ensemble des gestes de la ligne 3, combien ce robot sait-il en faire chez toi ? Avec tes cartons, tes changements de format, tes bourrages du lundi matin ? »
Charles a rangé son téléphone. Nous avons passé la matinée devant un tableau blanc. À midi, la ligne 3 avait changé de statut : le projet de remplacement était devenu une hypothèse à tester.
Cette scène, je la vis sous des formes différentes depuis des années. Une étude publiée fin septembre lui donne enfin des chiffres.
Entre la vidéo et la feuille de paie
Deux nombres circulent depuis quelques jours dans la presse française. Les robots seraient capables d’assurer environ un tiers des heures travaillées aux États-Unis, et ils ne seraient rentables que sur trois tâches sur mille (01net).
Ces chiffres viennent d’une étude publiée le 30 septembre 2026 par Anthropic, intitulée « What work can robots do? ». Les auteurs ont construit un indice d’exposition aux robots, tâche par tâche, à partir des métiers recensés par le département du Travail américain. Leur constat : les robots savent déjà réaliser les trois quarts des tâches physiques effectuées aux États-Unis, soit 34 % des heures de travail, mais le plus souvent dans des environnements très limités. Et ils ne sont compétitifs en coût que pour 0,3 % des tâches (Anthropic).
Relisez ces deux pourcentages. Entre 34 % et 0,3 %, il y a un facteur cent. Ce fossé sépare ce que la machine sait faire de ce qu’elle rapporte.
La démonstration du salon montrait la première colonne. La feuille de paie de Charles parle de la seconde.
Un détail de l’étude a fait sourire Charles quand je le lui ai envoyé. Parmi les rares métiers où le robot est déjà rentable, ou presque, les auteurs citent les emballeurs et les conditionneurs, ainsi que les chauffeurs de taxi. Au total, environ 300 000 travailleurs américains occupent un poste dont un robot pourrait réaliser 95 % des tâches à un coût compétitif (Anthropic). La ligne 3 de Charles est donc peut-être dans le 0,3 %. Peut-être. Personne ne le saura sans faire le calcul.
Le coût caché du geste humain
Une autre étude, publiée en juillet par Planera, un éditeur de logiciels pour le BTP, arrive à une conclusion voisine par un autre chemin. Elle compare, métier par métier, le coût annuel d’une automatisation complète au salaire réel. Remplacer une aide-soignante par un robot humanoïde coûterait environ 375 100 dollars par an, près de neuf fois son salaire annuel de 42 200 dollars. Pour un ouvrier du bâtiment, qui gagne un peu moins de 50 000 dollars, la facture approcherait 300 000 dollars (Forbes).
Le porte-parole de Planera résume le paradoxe : les salariés les moins bien payés sont souvent ceux qui font le travail le plus physique et le plus tourné vers les personnes, et c’est précisément ce que les machines réussissent le moins bien (Forbes).
Pendant des décennies, on nous a expliqué que les emplois peu qualifiés seraient les premiers automatisés. Les chiffres racontent l’inverse. Tenir le bras d’une personne âgée qui se lève ou poser une plaque de plâtre dans un escalier tordu : ces gestes demandent une adaptation permanente que les robots ne savent pas encore offrir à un prix raisonnable.
Les exemples de l’étude d’Anthropic vont dans le même sens. Pour les soudeurs, le robot sait faire le travail, mais l’ensemble des robots nécessaires coûte environ cinq fois plus cher que les soudeurs humains. Les robots de nettoyage peuvent être jusqu’à dix fois plus lents. Les robotaxis ne coûtent qu’environ 7 000 dollars de plus par an qu’un chauffeur, mais ils se heurtent à des limites réglementaires (The Median).
Le prix d’achat affiché au salon ne dit rien de tout ça. Le coût réel inclut l’intégration, la maintenance, l’énergie, les arrêts, et le salaire des humains qu’il faut garder pour superviser la machine (Forbes).
Un film que nous avons déjà vu
En janvier 2024, des chercheurs du MIT avaient fait le même exercice pour la vision par ordinateur. Résultat : l’automatisation n’aurait été rentable que pour 23 % des salaires exposés à cette technologie. Leur exemple était une boulangerie : l’inspection visuelle des ingrédients représente 6 % du travail d’un boulanger, et installer puis faire fonctionner le système coûterait plus cher que de laisser un humain s’en charger (Euronews).
Deux ans et demi plus tard, la conclusion n’a pas bougé. La capacité technique progresse vite, l’adoption suit lentement, et l’écart entre les deux se mesure en euros.
J’ai passé une partie de ma carrière à lancer des produits technologiques, chez Apple puis chez Sony, où j’ai participé au lancement du robot Aibo en Europe. J’ai longtemps cru que la technologie était le moteur de tout. J’avais tort. La technologie change sans arrêt ; son seul invariant est l’accélération de ses changements. Le véritable invariant de l’innovation est humain : nos peurs et nos biais face à la nouveauté (Mon livre, chapitre 4).
Ce livre s’adresse aux PDG, aux dirigeants et aux innovateurs prêts à tout remettre en question et à créer une croissance exponentielle.
Le président de Charles n’a pas vu un coût horaire. Il a vu une vidéo. Sa décision était déjà prise avant le premier chiffre, sous l’effet d’un biais que je retrouve chez beaucoup de dirigeants : le spectacle de la technologie remplace l’analyse de son usage.
Méfiez-vous aussi de cette étude
Je vous dois une mise en garde, et elle concerne la source principale de ce texte.
L’étude est publiée par Anthropic, une entreprise qui vend de l’intelligence artificielle. Les tâches ont été évaluées par son propre modèle, Claude. Et quand le modèle ne trouvait pas de robot capable de réaliser une tâche telle qu’elle était décrite, il comptait des robots qui réalisent des tâches proches. Cette méthode risque de surestimer ce que les robots savent faire (The Median).
Le chiffre de 34 % est donc probablement trop haut. Le chiffre de 0,3 % est plus solide, parce qu’il repose sur des coûts. Mais il bouge, lui aussi.
Chaque année, les robots deviennent capables de réaliser environ 2 % du travail physique qu’ils ne savaient pas faire jusque-là (Anthropic). Si leur prix baissait de 20 %, la part des tâches où ils deviennent rentables passerait de 0,3 % à 0,8 % (The Median). Et au rythme historique de baisse des prix, d’environ 3 % par an, il faudrait quarante ans pour atteindre 10 % (MIXED).
Quarante ans, c’est long pour un salarié qui craint pour son poste. C’est très court pour une entreprise qui investit dans une usine. Les deux lectures sont vraies en même temps, et votre stratégie doit les tenir ensemble.
Ce que j’ai proposé à Charles
Nous avons écarté les deux réflexes faciles, remplacer la ligne 3 ou l’ignorer, pour transformer une conviction en expérimentation.
Première étape : découper le poste d’opérateur en tâches, avec la part de temps réellement passée sur chacune. Charles pensait que ses opérateurs « mettaient des flacons dans des cartons ». Le relevé a montré une autre réalité : réglages, changements de format, contrôle qualité, déblocages, échanges avec la maintenance. Le conditionnement pur occupait moins de la moitié de la journée.
Deuxième étape : calculer le coût complet d’une heure utile de robot, dans l’atelier de Charles, sur les seules tâches que le robot sait faire. Je parle d’heures de production réelle, mesurées sur la ligne.
Troisième étape : tester sur une seule cellule, pendant trois mois, avec des indicateurs définis à l’avance. Je le répète dans toutes mes interventions : mesurez avant, pendant et après, et posez deux questions pour chaque activité. Les gains attendus sont-ils réalistes ? Sont-ils vérifiables ? (Mon livre, chapitre 14)
Quatrième étape, celle que le président de Charles avait oubliée : parler aux douze opérateurs avant de commencer. Une stratégie annoncée au moment du déploiement déclenche la peur de l’obsolescence, et parfois une grève. La Poste en a fait l’expérience avec l’IA en 2024 (Mon livre). Un robot posé sans explication au milieu d’une ligne produira le même effet.
Il y a aussi une raison démographique de regarder les robots autrement. Dans les pays développés, l’effondrement des naissances va laisser des postes vacants que personne ne viendra occuper. Les robots devront compenser une partie de ce manque. Le bon cadre est l’amplification. Demandez-vous comment vos douze opérateurs peuvent produire davantage, et mieux, avec une machine à leurs côtés.
L’essentiel
Retenez trois choses :
- Ce qu’un robot sait faire et ce qu’il rapporte sont deux mesures différentes : 34 % des heures de travail d’un côté, 0,3 % des tâches rentables de l’autre.
- Le calcul se fait tâche par tâche, dans votre environnement, en coût complet par heure utile, supervision humaine comprise.
- Une étude, même sérieuse, reste une hypothèse pour votre entreprise : tuez-la ou confirmez-la par l’expérimentation, et parlez à vos équipes avant de commencer.
Charles m’a appelé la semaine dernière. Sa cellule test tourne depuis six semaines. Il ne sait pas encore si le robot restera. Il sait déjà combien coûte une heure utile, et ses opérateurs participent aux mesures au lieu de les craindre. Innover ou agoniser, c’est vous qui voyez !
Références
- (Mon livre) https://philippeboulanger.com/fr/livre/
- (01net) https://www.01net.com/actualites/les-robots-se-heurtent-a-la-realite-trop-chers-pour-remplacer-lhumain.html
- (Anthropic) https://www.anthropic.com/research/what-work-can-robots-do
- (Forbes) https://www.forbes.com/sites/johnkoetsier/2026/07/07/10-jobs-that-are-safe-because-robots-cost-too-much/
- (The Median) https://dcthemedian.substack.com/p/robots-are-cheaper-than-people-for
- (MIXED) https://mixed-news.com/en/anthropic-robots-74-percent-us-physical-work-cost-competitive-0-3-percent/
- (Euronews) https://fr.euronews.com/2024/01/24/l-ia-est-trop-couteuse-pour-prendre-aux-humains-leurs-emplois-actuels-etude-du-mit
