L'Administration nationale des données de Chine a déclaré qu'elle élaborerait des normes pour les données utilisées pour former les systèmes d'IA incorporés et guider les autorités locales dans leur travail, une mesure que Bloomberg a rapporté le 13 septembre et qui cible l'un des plus grands goulots d'étranglement dans le secteur en croissance rapide de la robotique : l'accès à des données de formation de haute qualité, diversifiées et à grande échelle.
Cette annonce fait suite à une réunion du 10 septembre présidée par Liu Liehong, qui dirige l'agence. Des instituts de recherche, des entreprises technologiques et des organisations de robotique humanoïde étaient présents, et le régulateur a déclaré que l'industrie était de plus en plus axée sur les données. L’administration a également indiqué qu’elle soutiendrait les entreprises en investissant davantage dans les ressources de données. Pour plus de contexte sur cette histoire, consultez notre tendances IA.
L'industrie a demandé, Pékin a répondu
Il convient de noter la rapidité avec laquelle le régulateur a bougé. Dix jours plus tôt, la même agence avait rencontré sept entreprises des secteurs de l'intelligence artificielle, de l'informatique et des données, selon MLex. Lors de cette réunion, les participants ont appelé à une infrastructure de données publiques pour l'IA incorporée, à des normes de données communes et à des règles de mesure des jetons, ainsi qu'à une coordination interrégionale des ressources informatiques.
La réponse officielle est arrivée moins de deux semaines plus tard, soulignant à quel point la politique des données est devenue centrale pour les ambitions robotiques de la Chine. L’IA incorporée – des systèmes qui combinent l’intelligence artificielle avec des machines physiques telles que des robots humanoïdes – est considérée à Pékin comme une industrie stratégique et les données en sont la matière première.
Le goulot d'étranglement des données dans la robotique humanoïde
L’ampleur du défi est considérable. Selon les estimations de l’Académie chinoise des technologies de l’information et des communications, les modèles de base de l’IA incorporés nécessitent environ 10 millions d’heures de données de formation réelles. Il existe entre 100 000 et 1 million d’heures de données de haute qualité dans le monde, selon les chiffres cités par The Next Web.
Autrement dit, la contrainte en robotique humanoïde n’est plus le modèle. Ce sont des heures de réalité enregistrée – des données capturant la façon dont les machines perçoivent, raisonnent et agissent dans des environnements physiques désordonnés.
Un pipeline de normes déjà en marche
La nouvelle initiative s’appuie sur un travail de base substantiel. Les normes nationales publiées le 27 août couvrent la qualité des données d'intelligence incorporée du monde réel et les exigences techniques pour les plates-formes de génération de données, avec plusieurs spécifications supplémentaires encore en cours de développement, selon un rapport d'AP News.
Parmi les projets supervisés par l'Administration nationale des données figurent des normes proposées couvrant les sources et les éléments constitutifs d'ensembles de données d'intelligence incorporée de haute qualité, la génération et le traitement de données synthétiques simulées, ainsi que les spécifications pour la collecte de données et la formation de modèles dans les bases de formation. Le travail est en cours d’élaboration dans le cadre du Comité technique national de normalisation des données.
Un projet de programme, enregistré en avril, fixe un calendrier de 12 mois pour une norme sur la collecte de données et la formation de modèles dans les bases de formation à l'intelligence embarquée. Son groupe de rédaction comprend l'Institut chinois de normalisation électronique, l'Institut de technologie de Pékin, l'Institut du logiciel de l'Académie chinoise des sciences et des entreprises de robotique. Un projet distinct traite des données synthétiques, qui deviennent de plus en plus importantes car la collecte d'un nombre suffisant d'interactions entre robots et monde physique peut être coûteuse, lente et difficile à reproduire.
Un plan de mise en œuvre publié en juin appelait à une construction plus rapide d'ensembles de données dans des domaines stratégiques et émergents, notamment l'intelligence incorporée, la conduite intelligente et l'économie à basse altitude. Il a également demandé des données couvrant l'interaction physique, la perception de l'environnement et le contrôle des mouvements dans des scénarios clés, et a ordonné aux autorités d'améliorer le nettoyage, l'amélioration, l'étiquetage, l'alignement et l'inspection de la qualité des données.
Développement du terrain d'entraînement en Chine
Pékin construit également l’infrastructure physique nécessaire pour collecter ces données. Plus de 70 terrains d'entraînement à l'IA incarnée sont déjà opérationnels dans plus de la moitié des régions provinciales de Chine, et 46 autres sont prévus ou en construction, a rapporté TechNode. Environ 86 pour cent d’entre eux sont destinés à la fabrication industrielle.
Les installations sont regroupées dans trois régions : le delta du fleuve Yangtze, la région Pékin-Tianjin-Hebei et le delta de la rivière des Perles. Ensemble, ils forment un appareil de collecte de données que peu de pays peuvent actuellement égaler.
Le contraste avec l'Europe
Cette annonce met en évidence une asymétrie croissante avec les approches réglementaires occidentales. L’Europe a rédigé des règles détaillées pour ce type de données sans constituer une grande partie de l’offre. La loi européenne sur les données est applicable depuis le 12 septembre 2025 et régit qui peut accéder aux données générées par les produits connectés, y compris les machines industrielles, tandis que les obligations de conception pèsent sur les produits connectés mis sur le marché de l'UE après le 12 septembre 2026.
La Commission européenne a publié le 19 novembre 2025 une stratégie pour l’union des données dont la première priorité est d’élargir l’accès aux données pour l’IA. Dix mois plus tard, la plupart de ces actions n’ont pas été réalisées, y compris les laboratoires de données promis par la stratégie, a rapporté The Next Web. L'équivalent européen le plus proche d'un terrain d'entraînement chinois est une entreprise privée : NEURA Robotics construit dix gymnases d'entraînement robotique, dont cinq devraient être opérationnels d'ici la fin de cette année, répartis entre l'Europe, les États-Unis et la Chine.
Vérification de la réalité du côté de la demande
La normalisation de l’offre de données ne garantit pas la demande. Seules 23 % des entreprises chinoises interrogées cette année se sont déclarées satisfaites des robots proposés, un chiffre qui suggère que c’est le marché – et non le pipeline de données – qui pourrait en fin de compte déterminer le rythme d’adoption.
Pourtant, la direction du voyage est claire. La Chine considère les données d’IA incorporées comme une ressource stratégique qui doit être systématiquement produite, standardisée et mise à l’échelle, tandis que ses régulateurs se coordonnent étroitement avec l’industrie qu’ils supervisent. Pour les fabricants de robots du monde entier, l’écart entre les juridictions qui génèrent la réalité de la formation et celles qui réglementent principalement son utilisation devient l’une des questions concurrentielles déterminantes du domaine.
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