Le pari robotique à 25 000 milliards de Musk : vision ou mirage ?

Le 19 janvier 2026, Elon Musk a relancé une thèse familière et extravagante : si Tesla cesse d'être principalement un constructeur automobile pour devenir une entreprise de robotique et d'IA structurée autour de l'humanoïde Optimus et de flottes à conduite autonome, sa valorisation pourrait grimper jusqu'à environ 25 000 milliards de dollars. Ce commentaire, relevé dans une traduction d'entretiens récents et de déclarations de l'entreprise, est la dernière version publique en date d'un scénario que Musk et certains investisseurs optimistes esquissent depuis plus d'un an — un résultat qui éclipserait de plusieurs multiples toutes les sociétés cotées de la planète.

Comment Musk parvient au chiffre de 25 000 milliards de dollars

Le calcul de Musk combine plusieurs hypothèses ambitieuses : Optimus sera produit en série à une échelle énorme, les flottes de Robotaxis autonomes transformeront les voitures, d'une vente ponctuelle en actifs de services récurrents, et l'écosystème de batteries, de logiciels d'IA et de fabrication de Tesla produira des marges démesurées. Lors d'apparitions publiques antérieures, il a évoqué des scénarios où la demande pourrait se chiffrer en milliards d'humanoïdes, et où des réductions de coûts spectaculaires — parfois aussi basses que quelques milliers de dollars par unité dans des cas hypothétiques extrêmes — pourraient porter le revenu annuel issu des robots à des dizaines de milliers de milliards de dollars.

Ces projections ne sont pas purement rhétoriques : elles sont liées à la stratégie de l'entreprise. Les mises à jour du « Master Plan » de Tesla ont redéfini les voitures comme une tête de pont pour les écosystèmes d'IA, d'énergie et de robotique. Musk et le conseil d'administration ont également intégré des objectifs de robotique et de conduite autonome dans les plans de rémunération des dirigeants et les feuilles de route publiques. La logique est simple : transformer des produits en services de plateforme (robotaxis, robotique en tant que service, abonnements logiciels récurrents) augmente le multiple de revenus et, par conséquent, la valorisation.

Écarts d'ingénierie et réalité de la production

L'écart entre la théorie et l'usine reste important. Des rapports de fin 2025 et début 2026 ont documenté une série d'insuffisances de production et de contraintes techniques. Tesla a manqué ses objectifs précédents de production de milliers d'unités Optimus en 2025 ; les estimations publiques indiquent que seuls quelques centaines de prototypes et d'unités de développement ont atteint les ateliers, beaucoup dépendant encore d'une téléopération plutôt que de comportements pleinement autonomes. Les démonstrations ont mis en évidence des problèmes persistants d'équilibre, de fluidité de locomotion et de dextérité des mains — précisément les sous-systèmes qui déterminent si un humanoïde peut accomplir des tâches utiles en conditions réelles à grande échelle.

Le passage à l'échelle pour les humanoïdes nécessite des actionneurs fiables et compacts, une fabrication de précision à haut volume pour les mains et les capteurs, des logiciels résilients pour la perception et le contrôle, ainsi qu'une chaîne d'approvisionnement industrielle qui, aujourd'hui, sert principalement d'autres marchés. Tesla a annoncé des plans pour convertir ou étendre la capacité des Gigafactories pour les robots et pour accélérer le développement d'un Optimus de troisième génération, mais transformer une usine automobile en une ligne d'assemblage de robots aux volumes nécessaires pour valider les calculs de Musk serait un exploit industriel inédit.

IA, calcul et économies d'échelle

Derrière la vision robotique se trouve l'IA. Musk a décrit à plusieurs reprises les progrès de l'IA comme un « tsunami supersonique » et les entreprises publiques qui lui sont affiliées — y compris xAI — achètent massivement de la puissance de calcul. Les coûts d'entraînement et d'inférence pour des cerveaux robotiques polyvalents sont substantiels : les capacités de classe modèle de langage ou de vision large, l'apprentissage continu à partir d'unités déployées et les boucles de contrôle à faible latence nécessitent tous des puces, des centres de données et une ingénierie logicielle à grande échelle.

Les signaux financiers et industriels montrent que les dirigeants s'attendent à ce que la puissance de calcul soit un facteur limitant : des rapports tiers et des documents réglementaires indiquent des engagements de plusieurs milliards de dollars pour l'achat de GPU et de capacité de centres de données pour les efforts d'IA de Musk. Mais même avec un calcul abondant, le problème logiciel pour les robots physiques — généralisation, sécurité et interactions de la « longue traîne » dans des environnements variés — présente une cadence et un profil de risque différents de ceux des modèles cloud entraînés sur du texte et des images.

Implications commerciales, réglementaires et sociales

Même si les problèmes d'ingénierie sont résolus, les marchés et les régulateurs façonneront le modèle économique accessible. Les robotaxis font face à la vérification de la sécurité, aux permis municipaux, aux cadres d'assurance et à l'acceptation des consommateurs. Les plateformes humanoïdes utilisées dans les maisons de retraite, les usines ou la chirurgie nécessiteraient des protocoles de certification et une validation spécifique au domaine ; ces secteurs sont prudents par nécessité. Musk a suggéré des applications précoces d'Optimus dans des environnements dangereux et pour des soins 24 heures sur 24, qui sont des niches plausibles, mais transformer ces niches en volumes de masse justifiant une valorisation de 25 000 milliards de dollars est une autre affaire.

Il existe également une dimension sociale et de l'emploi : l'automatisation physique généralisée soulève des questions sur l'emploi, les protections réglementaires et la manière dont les sociétés réallouent la valeur si le travail humain est largement substituable. Musk a reconnu ces questions philosophiques et sociétales, tout en présentant la transformation comme une révolution de la productivité.

Ce que les investisseurs et les fournisseurs doivent surveiller

Pour les investisseurs, deux axes pratiques importent. Premièrement : les jalons. Les chiffres de production à court terme, l'autonomie documentée dans des environnements réels et la rentabilité unitaire durable pour le déploiement de robots sont des points de contrôle concrets. Deuxièmement : les marges issues des services récurrents. Les valorisations qui supposent des dizaines de milliers de milliards de dollars postulent implicitement des taux d'adoption de logiciels et de services extraordinairement élevés et une faible intensité capitalistique par unité — des hypothèses qui doivent être validées par les trajectoires des premiers revenus de services.

Pour les fournisseurs et l'écosystème industriel au sens large, les ambitions de Tesla créent des opportunités et des risques. Les entreprises fabriquant des moteurs de précision, des capteurs tactiles, de l'électronique de puissance et des batteries avancées pourraient décrocher des contrats massifs si Tesla atteint ses objectifs de volume. Mais ces mêmes fournisseurs sont exposés à la volatilité de la demande et à des attentes surchauffées : les précédentes hausses boursières de la chaîne d'approvisionnement liées aux robots ont produit de fortes variations de prix et de revenus lorsque la cadence d'expédition de Tesla a pris du retard sur les prévisions initiales.

Équilibrer l'audace et les goulots d'étranglement

Pour l'instant, l'histoire se divise en deux parties : un pivot stratégique clair au niveau de l'entreprise, et une route longue et incertaine sur les plans technique et commercial. Optimus pourrait encore faire partie d'un futur où les robots augmentent de manière significative la productivité ; s'il devient le moteur d'une valorisation de plusieurs milliers de milliards de dollars dépendra de la capacité à transformer cette promesse en produits vérifiés, en une fabrication reproductible et en des déploiements sûrs et réglementés.

Sources

• Tesla, Inc. — rapports financiers trimestriels et documents pour les investisseurs (publications du T3 2025)
• Département des véhicules à moteur du Nevada — documents publics sur les approbations de tests de véhicules autonomes
• xAI et documents de financement d'entreprise connexes concernant les achats de puissance de calcul et de puces