Les robots humanoïdes pourraient stimuler une nouvelle demande en minerais critiques

À retenir

Les minerais critiques gagnent en importance. La demande est portée par la modernisation des réseaux électriques, l’adoption rapide des véhicules électriques¹ et des tensions géopolitiques croissantes autour des chaînes d’approvisionnement. Mais un moteur potentiel reste sous-estimé : l’essor des robots humanoïdes pourrait ajouter une nouvelle couche de demande et accroître le risque de déficits pour certains minerais.

Lorsque Jensen Huang a présenté de nouveaux modèles d’IA physique² pour robots, il a déclaré que le « moment ChatGPT de l’IA physique est arrivé ». Au-delà de l’IA, cette affirmation soulève une question concrète pour les investisseurs : que signifierait un déploiement massif d’humanoïdes pour les minerais critiques ?

Construire un humanoïde : les minerais critiques nécessaires

Actionneurs : NdPr et cuivre

Un humanoïde nécessite de nombreux moteurs pour articuler ses mouvements. Par exemple, l’Optimus Gen 2³ de Tesla utilise 28 moteurs pour ses articulations majeures, telles que les épaules, les coudes, la taille et les jambes. Il utilise également des micromoteurs supplémentaires dans les mains pour le mouvement des doigts et améliorer la précision.

Beaucoup de ces moteurs utilisent des aimants permanents puissants permettant une réduction de la taille tout en augmentant la puissance. Ces aimants sont généralement fabriqués en NdFeB⁴ et contiennent des terres rares, principalement le néodyme et le praséodyme (NdPr). Le cuivre constitue l’autre intrant essentiel, largement utilisé dans les bobinages.

À mesure que les humanoïdes se développent, davantage de degrés de liberté seront nécessaires pour améliorer la dextérité, notamment au niveau des mains. Cela implique davantage d’actionneurs et de moteurs, et donc une demande accrue en minerais (tant que les moteurs à aimants permanents restent la norme).

Batteries : lithium, nickel, cobalt, cuivre

Contrairement aux véhicules électriques, les humanoïdes nécessitent une batterie plus petite pour alimenter le corps. Ainsi, les batteries à plus forte densité énergétique, comme les batteries NCA (oxyde de lithium-nickel-cobalt-aluminium) et NMC (nickel-manganèse-cobalt), sont mieux adaptées aux humanoïdes. Le cuivre est également essentiel pour les batteries, utilisé dans les couches métalliques internes et les connexions.

Câblage, puces et recharge

Le cuivre intervient aussi dans le câblage du robot, qui transporte l’énergie et les données à travers le corps et les articulations. L’infrastructure de charge peut accroître la demande en cuivre à mesure que les flottes se déploient. Les puces peuvent utiliser certains matériaux comme le gallium, mais les quantités restent très faibles comparées au cuivre.

Figure 1 : Estimation des quantités de minerais critiques nécessaires par humanoïde

Source : Morgan Stanley : « The robots are coming…for critical minerals », 21 mai 2025. Les estimations correspondent au scénario central. Les prévisions ne sont pas un indicateur des performances futures et tout investissement est soumis à des risques et à des incertitudes.

Pourquoi les récents progrès technologiques comptent pour la demande en minerais

La demande en minerais critiques liée aux humanoïdes dépendra de l’ampleur du déploiement. Les développements récents renforcent cette perspective et, si les humanoïdes passent des pilotes aux flottes, la demande en minerais augmentera avec les volumes produits.

Sur le plan logiciel, entraîner des robots à opérer dans le monde physique a historiquement été coûteux et long, contrairement à l’entraînement de modèles numériques, car les données doivent être collectées via des expériences physiques. Cependant, avec le développement des modèles de vision-langage et l’utilisation accrue de simulations et de données synthétiques, les développeurs peuvent générer davantage de situations et itérer plus rapidement qu’avec des tests physiques seuls. Ensemble, ces avancées pourraient raccourcir les cycles de développement et réduire les coûts d’intégration pour les fabricants.

Côté matériel, la standardisation des conceptions et la montée en cadence devraient réduire le coût des composants clés, comme les actionneurs. Combinées aux avancées logicielles, ces évolutions devraient rendre les humanoïdes plus intelligents et plus abordables.

Wall Street publie des prévisions relativement positives concernant le déploiement des humanoïdes. Morgan Stanley estime que le stock cumulé d’humanoïdes pourrait atteindre 1 milliard d’unités et les ventes annuelles 200 millions d’unités d’ici 2050⁵. Bank of America prévoit que 10 millions d’humanoïdes seront déployés d’ici 2035⁶. Ces chiffres reflètent également le sentiment des marchés.

Figure 2 : Projection des livraisons annuelles de robots humanoïdes

Source : Bank of America : « AI left the chat! Physical AI Primer ». jeudi 5 février 2026. Les prévisions ne sont pas un indicateur des performances futures et tout investissement est soumis à des risques et à des incertitudes.

Enjeux pour les chaînes d’approvisionnement

Un déploiement massif potentiel des humanoïdes pourrait influencer les balances commerciales via la demande en minerais critiques. Prenons l’exemple du lithium. La production mondiale en 2024 s’élevait à environ 240 000 tonnes. Si un humanoïde nécessite 2 kg de lithium, alors 10 millions d’unités représenteraient 20 000 tonnes, soit environ 8 % de la production mondiale de 2024. Même si un déploiement massif n’a pas encore eu lieu, deux caractéristiques des chaînes d’approvisionnement en minerais critiques doivent être prises en compte :

1. Les délais de mise en production et le risque de déficits

Si la demande liée aux humanoïdes se matérialise, elle pourrait croître rapidement, tandis que l’offre aurait du mal à suivre. La mise en production de nouvelles mines est longue, et les délais se sont allongés depuis les années 1990. Pour de nombreux projets, le passage de la découverte à la production dépasse souvent 10 ans, et les cohortes récentes se rapprochent plutôt de 18 ans en moyenne. La majorité de ce délai ne concerne pas la construction. Il correspond à l’exploration, les études de faisabilité, les permis et le financement.

Cela crée un risque évident de déficits. Si le déploiement des humanoïdes s’accélère alors que la demande liée aux véhicules électriques et aux réseaux reste forte, la demande en minerais clés pourrait croître plus vite que l’offre.

Figure 3 : Délai moyen de mise en production des mines depuis 1990

Source : S&P Global : From 6 years to 18 years:  The increasing trend of mine lead times. 11 avril 2025. Les performances passées ne préjugent pas des performances futures et tout investissement peut perdre de la valeur.

2. Concentration en Chine et risque géopolitique

Pour plusieurs minerais liés aux humanoïdes, la dépendance est souvent plus forte au niveau du raffinage qu’au niveau de l’extraction. Les terres rares en sont l’exemple le plus clair. L’extraction est répartie entre plusieurs pays, mais la séparation, la métallurgie et la production d’aimants permanents sont beaucoup plus concentrées, la Chine étant dominante. Les matériaux pour batteries suivent une dynamique similaire, la Chine et les sociétés chinoises étant fortement impliquées dans le raffinage et la fabrication. Cela crée un risque de concentration dans les chaînes d’approvisionnement.

Figure 4 : Approvisionnement raffiné en principaux minerais critiques liés aux humanoïdes

Source : Morgan Stanley, Wood Mackenzie. Les parts attribuées à la Chine incluent les sociétés chinoises et celles détenues par des intérêts chinois. L’approvisionnement raffiné en nickel ne semble pas concentré en Chine, jusqu’à ce que l’on tienne compte de l’Indonésie (dont la production est estimée à au moins 75 % sous contrôle chinois). Les prévisions ne sont pas un indicateur des performances futures et tout investissement est soumis à des risques et à des incertitudes.

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¹ Véhicules électriques. 
²  Intelligence artificielle. 
³ Optimus Gen 2 est un robot humanoïde avancé et léger conçu par Tesla pour des tâches industrielles et domestiques.
⁴ Le NdFeB est un alliage de néodyme, de fer et de bore.
⁵ Source : Morgan Stanley : « A $5 Trillion Global Market », 29 avril 2025.
6 Source : Bank of America : « AI left the chat! Physical AI Primer ». 05 février 2026.