La robotique de service grand public tient tout entière dans deux appareils : un aspirateur et une tondeuse. Le rapport World Robotics 2025 de la Fédération internationale de robotique (IFR) chiffre le phénomène : près de 20,1 millions d’unités de robots de service destinés au grand public ont été vendues dans le monde en 2024, en croissance de 11 %, et les robots pour tâches domestiques représentent 97 % de ces ventes. À titre de comparaison, l’ensemble des robots de service professionnels — logistique, hôtellerie, nettoyage industriel, agriculture — pèse un peu plus de 199 000 unités sur la même année. Le rapport de un à cent est sans appel : la croissance de 2024 est venue d’Europe et d’Asie-Pacifique (+16 % chacune), tandis que les Amériques reculaient de 1 %, sur fond de perte de parts de marché des aspirateurs robots.
Reste la question que ces chiffres ne tranchent pas : qu’est-ce que ces machines savent réellement faire, dix ans après les premiers modèles ? Trois réponses techniques, dont deux sont des limites tenaces.
Savoir où l’on est : la vraie rupture des cinq dernières années
Longtemps, une tondeuse robot n’a pas su où elle était. Elle savait seulement qu’elle était dedans : un fil périphérique enterré, parcouru par un courant alternatif, génère un champ magnétique que deux bobines embarquées détectent. Le robot en déduit un signe — intérieur ou extérieur du domaine — et rien de plus. Sa trajectoire est un mouvement aléatoire : il avance, touche la frontière, repart selon un angle tiré au hasard. Statistiquement, la surface finit par être couverte ; il faut simplement y passer beaucoup plus de temps qu’un humain.
Le passage au positionnement satellitaire corrigé change la nature du problème. Un récepteur GNSS grand public isolé donne une position à quelques mètres près : Husqvarna annonce 3 à 5 mètres pour ses anciens modèles à navigation GPS, ce qui est inutilisable pour longer une plate-bande. Le RTK (Real Time Kinematic) résout cela en comparant les mesures du mobile à celles d’une station de référence fixe dont on connaît la position exacte : les erreurs communes aux deux récepteurs — dérive des horloges satellites, imprécision des orbites, retard ionosphérique — s’annulent par différence. Le constructeur annonce alors une précision typiquement meilleure que 2 cm avec une station de référence locale, et meilleure que 5 cm lorsque les corrections viennent d’un réseau distant par internet. On passe d’un ordre de grandeur métrique à un ordre de grandeur centimétrique : la frontière devient une ligne dessinée sur une carte, le fil disparaît, et la tonte peut devenir systématique plutôt qu’aléatoire.
Cette précision reste conditionnée à une infrastructure : une station, ou un abonnement à un réseau de corrections. C’est ce que pourrait faire évoluer le service haute précision de Galileo (HAS), déclaré opérationnel en janvier 2023. Son principe est différent du RTK : les corrections d’orbites, d’horloges et de biais sont diffusées dans le signal lui-même, sur la composante E6-B, à 448 bits par seconde et par satellite, gratuitement et sans voie de retour. La cible du niveau de service 1 est une erreur horizontale de 20 cm avec un temps de convergence inférieur à 300 secondes ; le niveau 2, régional, ajoute les corrections atmosphériques pour ramener cette convergence à 100 secondes sur l’Europe. On reste au-dessus du RTK en précision brute, mais sans station ni abonnement — un compromis qui intéresse directement les machines de jardin, à condition d’accepter plusieurs minutes d’initialisation.
Côté aspirateurs, la logique est la même à une échelle réduite : construire une carte tout en s’y localisant (SLAM). Le capteur dominant est un lidar rotatif à faible coût, dont la fréquence de rotation donne la cadence de mise à jour de la carte — 5 Hz sur un modèle de grande diffusion mesuré en laboratoire, chiffre sur lequel nous revenons plus bas. C’est peu, et cela explique une partie des comportements observés : un obstacle mobile apparu entre deux tours est vu tard. Si votre machine met un temps déraisonnable à couvrir une pièce, la cause est plus souvent dans cette boucle de perception que dans la puissance moteur — nous avons détaillé ce diagnostic dans notre article sur les aspirateurs robots devenus lents.
Première limite : ces machines ne détectent pas ce qui est vivant
La détection d’obstacle par contact reste la règle sur les tondeuses. Une étude publiée en janvier 2024 dans la revue Animals l’a mesurée de la façon la plus directe qui soit : 19 modèles de tondeuses robots ont été mis en collision avec des cadavres de hérissons, dans six positions différentes. Résultat : à une seule exception près — un cas de détection à distance que les auteurs n’ont pas réussi à reproduire —, toutes les machines ont dû toucher physiquement l’animal pour le détecter. Les issues ont été classées en cinq catégories, de 0 (aucun contact) à 4 (blessures pénétrantes). Un modèle échoue au test dès qu’un seul essai atteint la catégorie 4.
Le point important n’est pas anecdotique : la norme européenne applicable aux tondeuses robots à batterie, la EN 50636-2-107 du CENELEC, traite les risques pour les personnes et les biens, pas la faune. Les auteurs proposent donc un protocole standardisé — trois positions de test retenues sur les six essayées, avec des mannequins imprimables en 3D imitant la densité d’un hérisson — dont ils espèrent l’intégration aux protocoles d’homologation européens et un étiquetage associé. En attendant, une mesure d’usage fait l’essentiel du travail, et l’étude la désigne elle-même : le risque augmente parce que certains propriétaires laissent la machine tourner après le coucher du soleil, ce qui correspond exactement à la période d’activité d’un animal nocturne. Programmer la tonte en plein jour coûte zéro euro. Le reste des critères de choix — surface, pente, gestion des zones multiples — reste celui que nous détaillions dans notre comparatif des tondeuses robots.
Seconde limite : la machine sait beaucoup de choses sur la maison
Un robot qui cartographie détient un plan de logement, une chronologie d’occupation et, sur les modèles à caméra, des images d’intérieur. Le risque n’est pas seulement contractuel. Des chercheurs de l’université du Maryland et de la NUS ont montré, dans un travail présenté à SenSys 2020, qu’on pouvait détourner le lidar d’un aspirateur du commerce en microphone laser : en analysant les variations d’intensité du faisceau réfléchi par un objet qui vibre au son, leur prototype atteint 91 % de reconnaissance sur des chiffres prononcés et 90 % sur des extraits musicaux. Le tour de force technique est d’avoir porté la cadence d’échantillonnage du capteur de 5 Hz à 1,8 kHz — encore très en dessous des fréquences de la parole, d’où le recours à un classifieur convolutif plutôt qu’à une restitution du signal.
Il s’agit d’un travail académique, pas d’une attaque observée en conditions réelles ; il illustre néanmoins qu’un capteur installé pour cartographier peut servir à autre chose. Le cadre s’est resserré : la CNIL rappelle, dans ses conseils sur les robots connectés, qu’un microphone inactif à l’achat « peut être activé par la suite par le fabriquant au moyen d’une simple mise à jour », et invite à vérifier avant l’achat qu’on peut désactiver le Wi-Fi ou le micro. Sur le plan réglementaire, les exigences de cybersécurité, de protection des données et de la vie privée de la directive sur les équipements radio sont entrées en application en août 2025 pour tout équipement radio connecté à internet — donc pour ces robots ; le règlement délégué qui les portait doit céder la place au règlement sur la cyberrésilience le 11 décembre 2027.
Alors, la maison connectée a-t-elle gagné ?
Sur le volume, oui, et sans concurrence : aucun autre robot de service ne se vend par dizaines de millions. Sur l’autonomie décisionnelle, non. Ce que ces machines ont réellement apporté n’est pas de l’intelligence, c’est de la répétition : une tonte quotidienne qui coupe quelques millimètres et laisse les résidus au sol supprime le ramassage ; un passage journalier d’aspirateur maintient un état moyen plutôt qu’il ne nettoie. Le gain est un changement de régime — du chantier périodique à l’entretien continu —, obtenu par des capteurs bon marché et beaucoup de temps machine. C’est un résultat industriel remarquable, et cela n’a jamais été la même chose qu’un robot qui comprend son environnement.