Le chiffre d'affaires a diminué, mais le bénéfice est revenu ! Derrière la reprise de TUS Data : échanger du « moins » contre du profit, l'intelligence incarnée peut-elle devenir un nouveau moteur ?｜Miroir d'analyse des mouvements inhabituels du rapport financier

Le reporter de notre journal (chinatimes.net.cn) Hu Mengran, reportage photo depuis Shenzhen

Récemment, l’entreprise de robots industriels Guangdong TuoSida (litige) Technology Co., Ltd. (ci-après « TuoSida », 300607.SZ) a publié son rapport annuel 2025. Les données montrent que l’entreprise a réalisé sur l’année un chiffre d’affaires de 2.51B de yuans, en baisse de 12,59 % d’une année sur l’autre ; toutefois, le bénéfice net attribuable aux actionnaires cotés s’élève à 73.87M de yuans, en hausse considérable de 130,12 % d’une année sur l’autre, et l’entreprise a réussi à repasser dans le vert. Ce bilan de « réduction des revenus, hausse des bénéfices » reflète la profonde restructuration que traverse cette entreprise d’automatisation industrielle vieille d’environ 20 ans.

Dans une stratégie consistant à réduire activement les activités à faible marge brute et à concentrer les ressources sur les robots industriels et l’intelligence incarnée, TuoSida tente de répondre à une question : lorsque « faire moins » apporte une rentabilité à court terme, d’où viendra la croissance ensuite ?

Qu’est-ce que la réduction des activités a apporté ?

En parcourant les états financiers, le changement le plus visible de 2025 pour TuoSida réside dans la restructuration de la composition des activités. L’entreprise a réduit volontairement l’activité de systèmes de gestion intelligente de l’énergie et de l’environnement ; les revenus de ce secteur ont baissé de 25,55 % d’une année sur l’autre pour atteindre 915 millions de yuans. Ce secteur a déjà été une composante importante du chiffre d’affaires de TuoSida, mais avec une marge bénéficiaire brute négative et une forte consommation de capitaux. Dans son rapport de performance, l’entreprise indique que cette activité a « essentiellement été désengagée » ; les revenus continueront donc à baisser davantage.

Le coût de cette réduction se traduit par le recul de l’échelle des revenus : de 2.87B de yuans en 2024 à 2.51B en 2025. En parallèle, la part des revenus des activités de type produits a augmenté de 6,67 points de pourcentage ; la part des contributions de marge brute a atteint 60 %, devenant le principal pilier des profits de l’entreprise. Les marges bénéficiaires brutes des lignes de produits clés, comme les robots industriels et les équipements de moulage par injection, ont toutes progressé ; la marge brute globale est passée de 14,59 % à 28,25 %.

Zhang Xiaorong, directeur de l’Institut de recherche en technologie de la profondeur, interrogé par le journaliste du « Huaxia Times », estime que cette stratégie consistant à « sacrifier une faible marge brute pour gagner en rentabilité » produit à court terme un effet d’amélioration financière évident. « Même si le chiffre d’affaires diminue, en coupant les activités qui ne rapportent pas d’argent, l’entreprise se renverse directement de la perte vers le bénéfice, ce qui rend les finances plus saines. À long terme, en mettant argent et énergie sur le métier principal, on renforce la compétitivité. Cette approche, qui consiste d’abord à sacrifier une partie de l’échelle pour préserver le profit, est très pragmatique ; les douleurs à court terme permettent un développement à long terme, ce qui constitue un choix judicieux pour les entreprises manufacturières. »

Zhou Di, ingénieur supérieur chez Rongfang Technology et expert du National Science and Technology Database relevant du ministère des Sciences et Technologies, a complété : « Sur le long terme, le fait de concentrer les ressources sur des activités principales clés comme les robots industriels permet de renforcer des barrières techniques et de marché. Même si la taille du marché subit une pression à court terme, le développement est plus focalisé, donc plus viable et durable. »

Cependant, une question incontournable demeure : après le désengagement de base de l’activité d’énergie intelligente, les autres activités pourront-elles soutenir la croissance future ?

Du côté de TuoSida, le journaliste du « Huaxia Times » indique que la croissance future se fera autour de la stratégie « les dix prochaines années, trois étapes ». Première étape : « renforcer davantage la base », consolider les robots à coordonnées orthogonales et les équipements auxiliaires de moulage par injection ; deuxième étape : « renforcer les équipements », approfondir les déploiements des machines-outils à commande numérique, des machines de moulage par injection, etc. ; troisième étape : « rendre l’intelligence incarnée solide », construire un écosystème intelligent à l’échelle de l’ensemble.

Le rapport de performance montre que, en 2025, le volume des ventes du cœur de robot (robot en tant qu’unité principale) atteint 10 437 unités, soit une hausse d’environ 13,7 % ; mais, sur l’ensemble, les revenus du segment « robots industriels et systèmes d’applications automatisées » ont baissé de 9,24 % d’une année sur l’autre pour atteindre 685 millions de yuans. Cela signifie que la croissance des volumes n’a pas encore totalement compensé la pression sur les revenus générée par les changements de prix ou de structure. La transformation de l’avantage en volume en une croissance continue des revenus et des profits reste donc un défi pour l’entreprise.

Concernant les raisons de la baisse des revenus, TuoSida explique que, dans le segment des systèmes d’applications d’automatisation, l’entreprise s’était au début focalisée sur de grands clients du secteur 3C ; les commandes et l’échelle de revenus des clients d’autres secteurs ont donc diminué. L’entreprise se concentre davantage sur la R&D et le déploiement des applications du type « robot+ », afin d’améliorer la capacité de production standardisée et de réduire la part des activités de projets personnalisés. Toutefois, à mesure que la profondeur et l’étendue de la coopération avec les grands clients 3C augmente, l’échelle des commandes liées à ce segment continue de croître : à la fin de l’exercice 2025, le carnet de commandes a augmenté de 116,64 % d’une année sur l’autre. Du côté des robots industriels, la compétitivité produit de l’entreprise s’améliore sans cesse ; la stratégie orientée vers les grands clients porte ses fruits, et les avantages en procédés et en applications deviennent davantage visibles. Le chiffre d’affaires d’exploitation a augmenté d’une année sur l’autre, y compris : les robots à articulations multiples fabriqués en interne ont augmenté de 25,32 %, et les robots à coordonnées orthogonales ont augmenté de 7,35 % ; le volume d’expédition annuel des produits robots s’établit à environ 12 000 unités.

La voie « industriels » de l’intelligence incarnée

À l’heure où l’intelligence incarnée devient le secteur le plus en vogue sur le marché, TuoSida n’a pas choisi le récit grandiose des « robots humanoïdes universels », mais s’est au contraire lancé à partir du scénario d’injection de plastique qu’elle connaît le mieux. En 2025, l’entreprise a présenté « XiaoTuo », un robot humanoïde destiné aux ateliers de moulage par injection, ainsi que des produits comme le robot à quatre pattes « Xingzi », des stations de tri flexibles à base d’IA, etc.

Cette stratégie est perçue par l’extérieur comme « fabriquer un marteau en regardant les clous ». Lors d’une interview, TuoSida a également indiqué qu’elle analyserait et décomposerait les étapes du processus du moulage par injection, afin de former des lots de procédés génériques adaptés à différents scénarios industriels ; puis d’étendre transversalement ces lots à davantage de secteurs en s’appuyant sur les caractéristiques générales du scénario de moulage par injection. À l’heure actuelle, les principaux scénarios d’application de « XiaoTuo » incluent la sélection de matières (pick-up), l’empilage (stacking) et l’emballage dans la logistique et l’entreposage, ainsi que, pendant la production, la manutention autonome en entrée/sortie et le tri.

En quoi cette voie « scénario d’abord » se distingue-t-elle ? Aux yeux de Zhang Xiaorong, l’intelligence incarnée relève encore globalement de « tours d’illusion », faute de scénarios réellement déployés sur le terrain. « TuoSida part de l’atelier de moulage par injection, ce qui est plus concret et plus “ancré”. On déploie plus vite : on utilise directement les clients existants pour faire des tests, et très rapidement on peut aller en usine. La commercialisation est plus stable : l’usine a un besoin réel et est prête à payer, ce qui permet de gagner de l’argent rapidement. »

Zhou Di a également souligné que, grâce à la validation rapide via les clients existants, les coûts sont plus contrôlables et le retour sur investissement est plus rapide : « la certitude de rentabilité est bien supérieure à la voie générique. » Toutefois, du moulage par injection vers des scénarios industriels plus larges — voire vers le commerce, les services et le foyer — les obstacles techniques liés à la réutilisation inter-scénarios ne peuvent pas être ignorés.

TuoSida reconnaît que les défis principaux résident dans le coût des données élevé, la faible adaptabilité et un manque de capacité de généralisation. Pour cela, l’entreprise, en collaboration avec Zhipu Huacheng, a créé Matrixtuo, et a développé des solutions portables de collecte de données à faible coût et très adaptables, afin d’apporter une base de données pour l’entraînement des modèles d’intelligence incarnée. Il s’agit également d’un maillon clé de la construction du circuit commercial « scénario + produit + données + IA » de l’entreprise.

Dans la compétition du robot à quatre pattes « Xingzi », face à des entreprises déjà déployées comme Unitree Technology et Yunshencu, la stratégie de TuoSida consiste à l’utiliser comme une extension de sa matrice de produits robots, afin de créer des effets de synergie avec la gamme de produits d’intelligence incarnée « TuoXingJi », les robots industriels et les stations de travail à base d’IA, et de fournir une solution globale différenciée plutôt que de se contenter de comparer un produit unique.

Une fois la rentabilité atteinte, la course longue ne fait que commencer

Dans la province du Guangdong où se trouve TuoSida, l’industrie des robots prospère. Les données montrent qu’en 2025 la production de robots industriels dans la province du Guangdong atteint 336.3k unités, soit 43,5 % du total national, et occupe la première place au niveau national depuis six années consécutives ; la production de robots de service s’élève à 336.3k d’unités, soit 81,7 % du total national. En tant que plus grande province du pays pour l’industrie des robots, le Guangdong a déjà formé un déploiement de chaîne industrielle complète couvrant les logiciels, les matériels et le cœur de production (unités principales).

Zheng Lei, économiste en chef du groupe de technologie Moyie Cloud, a analysé pour le journaliste du « Huaxia Times » : « Ce cluster industriel apporte à TuoSida trois soutiens. Premièrement, une vitesse de réponse extrêmement rapide de la chaîne d’approvisionnement : dans la baie de Guangdong-Hong Kong-Macao (Greater Bay Area), il existe une chaîne complète de fourniture de robots, avec une vitesse d’itération 10 fois celle de la Silicon Valley et un coût de seulement 1/10. Deuxièmement, une richesse de scénarios supérieure : le Guangdong possède les 31 grandes catégories d’industries manufacturières, et TuoSida concentre 15k clients existants dans le delta de la rivière des Perles ; ainsi, les coûts de tests et de collecte de données sont très faibles. Troisièmement, une synergie efficace entre université, recherche et industrie : le “Robot Valley” à Shenzhen regroupe des institutions comme l’Université des Sciences et Technologies du Sud de la Chine et l’Académie chinoise des sciences, formant un circuit en boucle de “recherche fondamentale — transformation des résultats”. »

Mais le déploiement à grande échelle de l’intelligence incarnée dans le secteur industriel rencontre encore des goulets d’étranglement clés ; l’obstacle le plus important à l’heure actuelle est le « dilemme des données ». Zheng Lei estime que l’offre de données de haute qualité est insuffisante, notamment : coûts de collecte élevés, connaissances implicites difficiles à extraire, absence de données anormales, et des barrières de « souveraineté des données » dans les usines. Zhang Xiaorong indique quant à lui que les goulots d’étranglement restent aussi le matériel et les algorithmes : « le matériel est cher, les mains ne sont pas assez agiles, les algorithmes ne sont pas assez intelligents ; et lorsqu’on change de scénario, ça ne fonctionne plus bien. Modifier l’environnement d’une usine a un coût élevé. » Zhou Di ajoute que la maturité technique insuffisante, le coût de l’ensemble robot trop élevé et l’absence d’un écosystème complet d’adaptation aux scénarios industriels constituent aussi des facteurs limitants.

Pour les perspectives d’application des 3 à 5 prochaines années, Zheng Lei pense que l’intelligence incarnée industrielle se déploiera en premier de manière à grande échelle dans des scénarios industriels structurés, tels que la manutention, le tri, la prise/pose (chargement-déchargement) ainsi que la logistique et l’entreposage : ces environnements sont contrôlables, les tâches sont standardisées et le ROI est clair ; l’année 2025 est considérée comme l’« année de mise en œuvre » (année zéro du déploiement), et « l’autonomie partielle + la coopération en petits groupes » deviendra un point de percée important. Zhang Xiaorong fournit aussi des prédictions plus concrètes : injection plastique, opérations de prise/pose dans l’électronique 3C, assemblage automobile, manutention/logistique, etc. « Dans ces endroits, les processus sont simples, le taux de répétition est élevé, le besoin de remplacer la main-d’œuvre est important, et il est facile de généraliser. »

Le rapport annuel 2025 de TuoSida trace le portrait d’un exemple typique de transition d’une entreprise traditionnelle d’automatisation industrielle à un moment où se croisent le cycle industriel et l’enthousiasme du capital. En réduisant activement les activités inefficaces, l’entreprise atteint un retournement financier vers la rentabilité ; en pariant sur l’intelligence incarnée, elle tente de s’assurer une place dans la prochaine vague technologique.

Mais les défis sont tout aussi clairs : la croissance endogène des activités de type produits n’a pas encore été pleinement activée ; et la migration de l’intelligence incarnée du scénario du moulage par injection vers un marché plus vaste doit encore franchir des barrières de données et de technologie, tandis que les concurrents — qu’il s’agisse de start-ups ou d’entreprises du secteur — accélèrent leurs déploiements. TuoSida a choisi une voie « peu spectaculaire » mais solide : venir de l’industrie, puis retourner dans l’industrie.

Le fait que cette voie puisse fonctionner dépendra de la vitesse de déploiement de son circuit en boucle « scénario + produit + données + IA », ainsi que de sa capacité à transformer, en intelligence incarnée, les clients existants accumulés au cours des 20 dernières années en ses premiers utilisateurs payants. La course longue ne fait que commencer : la rentabilité obtenue grâce à « faire moins » pourra-t-elle, au final, se transformer en une croissance de type « faire plus » ? Le temps donnera la réponse.

Responsable de la rédaction : Xu Yunxi Rédacteur en chef : Gong Peijia

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