Figure AI a basculé son usine BotQ en mode production de masse et fabrique désormais un humanoïde Figure 03 par heure, contre un par jour il y a quatre mois. La startup américaine annonce avoir déjà livré plus de 350 unités et publie pour la première fois ses chiffres de rendement industriel.
De un robot par jour à un par heure en moins de 120 jours
Dans un billet publié le 29 avril, Figure détaille la montée en cadence de son site californien BotQ. La société annonce un gain de productivité d’un facteur 24 sur la fenêtre des 120 derniers jours. Le rythme cible d’un Figure 03 toutes les heures correspond à la capacité revendiquée de l’usine, dimensionnée pour 12 000 robots par an.
Plus de 150 stations de travail en réseau pilotent l’assemblage via un logiciel d’exécution maison. La cadence horaire n’est tenue qu’après une refonte complète de la chaîne d’approvisionnement : Figure indique avoir qualifié des centaines de fournisseurs sur des critères de contrôle entrant, et placé plus de 50 points d’inspection le long de la ligne.
80 % de premier passage et 9 000 actionneurs produits
La société publie des chiffres de rendement rares dans la robotique humanoïde. Le taux de premier passage en bout de ligne dépasse 80 % et progresse chaque semaine. La ligne batterie atteint 99,3 % de premier passage, avec plus de 500 packs déjà expédiés. Au total, BotQ a produit plus de 9 000 actionneurs répartis sur dix références distinctes.
Chaque Figure 03 subit plus de 80 tests fonctionnels avant validation, dont des sessions de « burn-in » où le robot enchaîne squats, développés épaules et jogging sur des milliers de cycles. L’objectif : éliminer les défaillances précoces avant la livraison.
Une flotte qui nourrit Helix, le cerveau IA de Figure
La cadence industrielle n’est pas un objectif en soi : elle alimente directement le programme logiciel. Plus de robots sur le terrain signifie plus de données collectées pour Helix, le modèle d’IA généraliste de Figure. La société déploie ses unités sur trois axes : recherche interne, collecte de données pour les tâches domestiques, et développement de cas d’usage commerciaux.
Figure a aussi industrialisé l’exploitation de la flotte avec un système de gestion de service interne, des mises à jour OTA et un dispositif de « fallback ladders » qui permet à un robot de dégrader ses performances sans s’arrêter en cas de défaut non critique. Concrètement, l’entreprise revendique un diagnostic en quelques minutes pour la plupart des incidents terrain.
Système 0 : la perception débarque dans le contrôle corporel
Figure annonce dans la même publication une avancée logicielle baptisée System 0 (S0), une nouvelle version du contrôleur corps complet de Helix. Jusqu’ici, S0 raisonnait uniquement sur l’état du robot lui-même. Marcher sur un sol plat ne posait plus de problème, mais escaliers, rampes et terrains accidentés exigeaient des modes manuels et une intervention opérateur.
La nouvelle version connecte les caméras stéréo embarquées au modèle de contrôle. Les images RGB sont transformées en une représentation 3D de la scène, transmise à la politique de contrôle en parallèle des données proprioceptives. Résultat : le robot ne se contente plus de « sentir » le sol, il le voit. L’entraînement se fait en simulation par apprentissage par renforcement, avec un transfert direct sur le hardware sans réglage préalable. Sur des escaliers réels, les mêmes poids réseau qui ont appris à grimper en simulation fonctionnent du premier coup, dans diverses conditions de luminosité.
Pour Figure, ce résultat marque la fin d’un goulet d’étranglement historique en robotique : l’écart simulation-réalité (sim-to-real gap) cesse d’être bloquant pour cette classe de comportements. La même architecture, perception en entrée et contrôle corps complet en sortie, doit maintenant ouvrir l’accès à des comportements plus complexes que la simple traversée d’escaliers.
