Dans un coup d’éclat qui hurle « on est vraiment en train de bâtir ce truc », Tesla, Inc. a déchaîné une avalanche de 110 offres d’emploi pour son programme de robot humanoïde Optimus. Ces postes ne sont pas seulement destinés aux théoriciens de l’IA à Palo Alto ; ils couvrent l’intégralité de la chaîne opérationnelle, de l’IA et de l’apprentissage par renforcement à la conception mécanique, aux contrôles de fabrication et à l’intégration d’actionneurs dans des lieux comme Austin et Fremont. Apparemment, construire une armée de robots polyvalents nécessite, eh bien, une armée d’humains hautement spécialisés.
Cette offensive de recrutement confère une bonne dose de réalité concrète aux délais typiquement audacieux du PDG Elon Musk. Le plan, tel qu’il a été récemment esquissé, est d’avoir un prototype d’Optimus version 3 destiné à la production prêt d’ici février ou mars 2026. À partir de là, Tesla a l’intention de construire une ligne de production d’un million d’unités, avec un démarrage « espéré » d’ici la fin de 2026. Un million d’unités par an, c’est le genre d’objectif que l’on se fixe quand on a soit percé le code de la fabrication, soit qu’on a tout simplement cessé d’écouter ses chefs de projet.
Pourquoi est-ce important ?
L’ampleur colossale de ces offres d’emploi signale un virage crucial pour le programme Optimus, le faisant passer d’une démo technique captivante (et parfois un peu maladroite) à une entreprise de fabrication sérieuse. Si des concurrents ont mis en avant des robots plus agiles, aucune ne possède l’infrastructure de fabrication colossale de Tesla et son expérience dans la mise à l’échelle de produits complexes. L’accent mis sur les rôles liés à la fabrication, aux contrôles et à l’assemblage suggère que Tesla parie pouvoir imposer l’industrialisation des robots humanoïdes par la force, d’une manière que les entreprises plus petites et axées sur la recherche ne peuvent pas. Il ne s’agit pas seulement de faire marcher un robot ; il s’agit de construire l’usine qui en fabriquera un million, un défi qui pourrait être encore plus ardu que l’IA elle-même.
