Les robots savent-ils coudre ? Les usines automatisent tout, sauf la couture

En septembre 2026, les États-Unis comptaient 71 400 emplois dans la confection, selon les données du Bureau of Labor Statistics. C'est moins que les 81 800 recensés en janvier 2025, avant une année d'escalade douanière censée rendre la production domestique à nouveau attractive, et moins d'un dixième des 938 600 enregistrés en janvier 1990. Les droits de douane ont renchéri les vêtements importés. Ils n'ont pas ramené les ateliers de couture au pays.

L'explication se trouve dans l'usine elle-même. Machines et logiciels découpent désormais le tissu, transportent les vêtements d'un poste à l'autre, surveillent chaque machine à coudre et signalent les défauts au Bangladesh et au Vietnam. Mais l'acte central de la confection, guider deux pièces de tissu souple et extensible sous une aiguille, reste très majoritairement manuel. La réponse courte à la question du titre : les robots savent coudre dans des projets pilotes et des niches étroites, pas une garde-robe grand public à grande échelle. L'automatisation qui progresse vite, c'est le travail autour de la couture.

Cette distinction compte aujourd'hui, car elle détermine qui perd son travail et où les vêtements sont fabriqués. Le programme Better Work de l'OIT et de l'IFC recensait environ 65 millions d'emplois dans l'habillement en Asie-Pacifique en 2023, soit un peu plus de 4 % de l'emploi régional, dont environ 55 % occupés par des femmes. Au Bangladesh, une étude de 2024 a mesuré une baisse de 30,58 % des effectifs par ligne de production due à l'automatisation. Pour les marques qui promettent de relocaliser et les fournisseurs sous pression tarifaire, savoir quelles tâches les machines peuvent vraiment reprendre est une question de sourcing, pas une curiosité technologique.

Où en est vraiment l'automatisation de la couture en 2026 ?

La tentative la plus connue d'automatiser la couture est le Sewbot de Softwear Automation, société d'Atlanta. En août 2025, elle a bouclé un tour de table Series B1 de 20 M USD mené par Bestseller, le groupe danois propriétaire de Jack & Jones, Vero Moda et Only, via sa plateforme Invest FWD ; le directeur financier de Bestseller, Thomas Børglum Jensen, a rejoint le conseil d'administration. Le président et directeur général Palaniswamy « Raj » Rajan a qualifié l'opération de « puissant catalyseur pour l'avenir d'une confection à la demande, localisée et plus durable ». Pourtant, le compte rendu de Textile World décrivait les lignes Sewbot entièrement automatisées comme en voie de commercialisation, sans citer d'autre client que l'investisseur.

L'histoire explique cette prudence. The Business of Fashion a rapporté que Softwear avait convenu en 2017 avec le fabricant chinois Tianyuan Garments de construire une ligne robotisée de T-shirts pour une usine en Arkansas prévue en 2018. Lorsque BoF est revenu sur le projet, l'usine n'était toujours pas opérationnelle, son emplacement non arrêté, et l'entreprise avait cessé de travailler avec Li & Fung. « Nous avions prévu deux ans, il en a fallu cinq », a confié Rajan au média, ajoutant que la société avait « rencontré des difficultés technologiques avec les tissus mailles ». La start-up de Seattle Sewbo revendiquait dès 2016 le premier vêtement cousu par robot, lui aussi un T-shirt ; dix ans plus tard, la couture robotisée des vêtements courants n'est toujours pas un standard industriel.

La chaussure offre un précédent instructif. Adidas a exploité une Speedfactory robotisée à Ansbach, en Allemagne, construite avec Oechsler, fabricant de pièces automobiles et industrielles, ainsi qu'une seconde aux États-Unis. Le groupe a fermé les deux en 2019 et transféré la technologie à des fournisseurs asiatiques. Ses best-sellers, comme la Stan Smith et la Superstar, exigeaient des coutures que les robots ne savaient pas réaliser. En 2017, le directeur général de l'époque, Kasper Rorsted, le disait sans détour : « Le plus grand défi de l'industrie de la chaussure, c'est de créer un robot qui passe le lacet dans la chaussure », expliquait-il. « Cette technologie n'existe pas. »

Pourquoi la couture est-elle si difficile à automatiser ?

Les pièces en métal ou en plastique gardent leur forme ; le tissu, non. Il plie, s'étire et se déplace pendant l'alimentation, si bien que l'opératrice ou l'opérateur effectue en continu de petites corrections, triviales pour des mains humaines et très difficiles pour une machine. Les mailles, qui donnent leur élasticité aux T-shirts et aux vêtements de sport, sont plus ardues que les tissus tissés, et les matières varient fortement, même au sein d'un produit simple. Rajan résume le T-shirt ainsi : « un vêtement simple, mais un tissu complexe ». Chaque nouveau tissu, taille ou modèle multiplie les cas qu'un robot doit gérer, soit exactement la variété dont dépend la mode.

C'est pourquoi les entreprises de robotique les plus performantes commencent par des tâches textiles étroites et répétitives. La start-up munichoise sewts a levé 7 M EUR en Series A, menée par Emerald Technology Ventures, pour sa cellule Velum, lancée en 2022, qui saisit des serviettes froissées dans un tas et les introduit dans des plieuses pour blanchisseries industrielles, à peu près à la vitesse d'un humain. Le groupe Otto a contribué à un prototype destiné au traitement des vêtements retournés en e-commerce. Le cofondateur et directeur général Alexander Bley qualifie l'objectif à long terme de révolutionner la production textile de « moonshot ». L'ordre des priorités est parlant : serviettes et retours d'abord, assemblage des vêtements bien plus tard.

Que automatisent réellement les usines du Bangladesh et du Vietnam ?

Sur le terrain, l'automatisation ressemble moins à un robot de couture qu'à des convoyeurs, des capteurs et des logiciels. The Business Standard a documenté plusieurs cas bangladais en 2024. Pacific Jeans a adopté un système intelligent de cintres aériens qui déplace automatiquement les vêtements entre les étapes de production ; le fournisseur annonce 20 % de main-d'œuvre en moins et une productivité supérieure de 20 à 35 %. Team Group a équipé ses machines à coudre de dispositifs IoT, dans un système baptisé Nidle, et revendique une production jusqu'à 12 % plus élevée. Fatullah Apparels a investi 80 000 USD dans des dispositifs de suivi de production pour 250 machines, avec un retour sur investissement attendu en trois ans, et son directeur général affirme que les données aideront à « réduire les pratiques abusives des superviseurs sur la ligne de production ». DBL Group a investi dans la supervision à distance, la maintenance prédictive et les contrôles qualité automatisés, sans publier de résultats.

Le Vietnam, deuxième exportateur mondial de vêtements avec 46 Md USD d'exportations textiles et d'habillement en 2025, suit le même schéma. Lors d'un forum sectoriel en mai 2026, le fournisseur d'automatisation INA a indiqué que ses convoyeurs suspendus et ses entrepôts robotisés avaient accru la productivité de 25 à 35 % pour le groupe de sportswear Anta, de 20 à 30 % pour les fabricants de lingerie et de 6 à 20 % pour d'autres producteurs de sportswear. Une filature de 50 000 broches aurait réduit ses effectifs de 200 à 300 ouvriers à 30 à 40. Vu Duc Giang, président de l'Association vietnamienne du textile et de l'habillement, a décrit la technologie, l'automatisation, la robotique et l'IA comme « la seule voie viable », ajoutant que ces équipements étaient devenus bien plus abordables qu'il y a trois ans.

Les gains les moins visibles viennent des logiciels situés en amont de la ligne de couture. Fatullah Apparels a aussi investi 10 000 USD dans un logiciel de CAO et en attend un retour en moins d'un an, principalement grâce à la réduction des chutes de tissu par un meilleur plan de coupe. Envoy Textile a installé un suivi en ligne de la teinture indigo et prévoit d'investir environ 1 M USD de plus pour automatiser ses filatures ; son président, Kutubuddin Ahmed, affirme que « la technologie robotique garantit une productivité supérieure et une meilleure qualité de fil ». Le fil conducteur, c'est la donnée : dès que chaque machine remonte sa production en temps réel, les superviseurs peuvent réaffecter les opérateurs vers les goulets d'étranglement pendant le poste au lieu de les découvrir en fin de journée, ce que la plupart des fournisseurs entendent par équilibrage de ligne par IA.

La vision par ordinateur est la couche la plus récente. En mai 2026, Ecotextile News a rapporté que ThreadBridge, start-up bangladaise, avait déployé dans quatre usines des lunettes connectées dotées d'IA permettant aux contrôleurs de détecter en temps réel les défauts de tissu et de couture. Aucun taux de détection n'a été publié, ce qui est typique : la plupart des affirmations sur le contrôle qualité dans le secteur sont des déclarations de fournisseurs, pas des résultats audités.

Quel impact l'automatisation a-t-elle sur les emplois de l'habillement ?

Les données récentes les plus détaillées viennent du Bangladesh. Des chercheurs de BRAC University, soutenus par Solidaridad Network Asia et la Bangladesh Labour Foundation, ont interrogé 429 ouvriers à Dacca, Gazipur et Narayanganj entre août et octobre 2024, en plus de 26 entretiens avec des parties prenantes et de quatre groupes de discussion. Ils ont constaté que les effectifs par ligne de production avaient reculé de 30,58 % sous l'effet de l'automatisation, de 37,03 % dans les usines de pulls et de 27,23 % dans les usines de tissés. Les aides, qui effectuent des tâches peu qualifiées comme l'alimentation et l'ébarbage, étaient les plus touchées, de même que les femmes, les travailleurs plus âgés et les personnes peu alphabétisées.

La répartition par processus est la preuve la plus claire de l'endroit où les machines mordent. La coupe, où les étaleuses et découpeuses automatiques sont matures, a perdu 48,34 % de ses effectifs. La couture en a perdu 26,57 %, en grande partie via des tâches de soutien plutôt que par une couture robotisée.

Une autre étude, du Bangladesh Institute of Development Studies, présentée en décembre 2024, estime que 2,15 à 4,13 travailleurs perdent leur emploi pour chaque million de dollars investi dans de nouveaux équipements, et que la part des femmes dans l'effectif de l'habillement est passée de 56 % en 2014 à 53 % en 2023. Aux débuts du secteur, elles représentaient plus de 80 %. Les représentants de l'industrie jugent le tableau nuancé. Miran Ali, de la Bangladesh Garment Manufacturers and Exporters Association, a déclaré : « L'industrie n'adoptera pas pleinement l'automatisation, mais une automatisation partielle est envisageable. » Le secrétaire du ministère du Travail, AHM Shafiquzzaman, a été plus direct sur l'alternative : « Si nous ne l'adoptons pas, le pays en souffrira. Le secteur de la confection en souffrira. »

L'automatisation va-t-elle relocaliser la production de vêtements en Europe et aux États-Unis ?

Les données disponibles répondent par la négative. Outre la baisse de l'emploi américain, l'étude 2026 Fashion Industry Benchmarking Study de l'Université du Delaware et de l'US Fashion Industry Association, menée auprès de 30 grandes entreprises de mode américaines d'avril à juin 2026, montre que 56 % d'entre elles s'approvisionnaient en partie aux États-Unis, contre 40 % en 2025. Mais les produits « made in USA » représentaient moins de 10 % de leur volume ou valeur d'achats, et seules 10 % citaient un recours accru au « Made in USA » comme stratégie face aux droits de douane. L'approvisionnement dans les pays du CAFTA-DR, en Amérique centrale, a progressé à 76 % des répondants, contre 64 %. Le nearshoring déplace donc le travail vers des voisins à moindre coût, pas vers des robots à domicile.

Les droits de douane ont aussi comprimé les budgets qui financeraient l'automatisation. Dans la même étude, 85 % des entreprises estiment que les hausses tarifaires ont nui à leurs résultats financiers, contre 78 % un an plus tôt ; 74 % signalent des coûts d'approvisionnement plus élevés, et plus de la moitié affirment que les droits ont réduit les ressources consacrées à la durabilité et à l'innovation produit. Quelque 92 % classent la politique protectionniste et l'incertitude tarifaire parmi leurs deux principaux défis pour 2026. Une industrie incapable de prévoir ses droits de douane d'un trimestre à l'autre est mal placée pour engager des capitaux dans des usines robotisées dont la rentabilité dépend de volumes stables sur des années dans un pays à salaires élevés.

Même l'automatisation éprouvée est cyclique. Shima Seiki, fabricant japonais des machines de tricotage WholeGarment qui produisent des pulls entiers sans aucune couture, a annoncé un chiffre d'affaires de 32,5 Md JPY pour l'exercice 2025, en baisse de 9,4 %, et une perte nette de 14,3 Md JPY. Le tricotage sans couture est ce qui se rapproche le plus d'une suppression de la couture, mais il reste un bien d'équipement dont les ventes suivent l'appétit d'investissement des fournisseurs asiatiques de maille, pas un moteur de relocalisation. Softwear et Bestseller présentent le Sewbot comme un moyen de produire « au plus près du consommateur » avec moins de déchets ; tant que les lignes ne tournent pas commercialement à grande échelle, cela reste une affirmation de l'entreprise.

Quels sont les risques et les limites du discours sur l'automatisation ?

La première limite est celle des preuves. Presque tous les chiffres de productivité de cet article proviennent d'un fournisseur ou d'un fabricant décrivant son propre investissement, mesuré sur sa propre base de référence et rarement net des coûts de capital, de maintenance et d'arrêts. Les études académiques bangladaises sont plus rigoureuses, mais reposent sur des enquêtes auprès des ouvriers plutôt que sur des données de paie complètes, et ne peuvent pas séparer nettement l'automatisation des pertes de commandes ou des pénuries d'énergie. Miran Ali a rappelé que l'efficacité des travailleurs au Bangladesh est freinée par les coupures de courant, l'engorgement des ports et la circulation routière, des problèmes qu'aucun robot ne résout.

La deuxième est que les prévisions ont régulièrement vu trop grand. Une projection de l'OIT de 2016, largement relayée à l'époque, estimait que près de 90 % des emplois des usines d'habillement du Cambodge étaient menacés d'automatisation d'ici environ deux décennies. Dix ans plus tard, l'Asie-Pacifique compte toujours environ 65 millions d'emplois dans l'habillement, et l'OIT indique que la part des femmes dans la région est passée d'environ 51 % en 2002 à environ 55 % en 2023. Le déplacement d'emplois est réel, mais il se concentre sur des tâches et des groupes précis plutôt que de balayer des industries entières.

La troisième est sociale et réputationnelle. Si l'automatisation supprime d'abord les emplois d'aides et de coupe, elle supprime aussi les portes d'entrée par lesquelles les jeunes femmes et les personnes peu alphabétisées rejoignent le secteur. Les marques qui vantent des fournisseurs automatisés sans demander ce que sont devenus ces travailleurs s'exposent à des questions de diligence raisonnable au titre des lois sur les chaînes d'approvisionnement et de leurs propres engagements en matière de droits humains.

Que doivent faire les entreprises de mode dès maintenant ?

1. Cartographier l'automatisation par étape Demandez à vos principaux fournisseurs quelles tâches de coupe, de manutention, de couture et de contrôle sont automatisées, et relevez les effectifs par ligne avant et après.
2. Traiter les promesses des fournisseurs comme des hypothèses Exigez les données de référence, les périodes de mesure et le coût total de possession avant d'utiliser des chiffres de productivité fournisseurs dans le calcul des coûts ou les décisions de sourcing.
3. Intégrer l'automatisation dans le prix d'achat Prenez en compte le suivi, les données qualité et les délais plus courts dans les fiches d'évaluation fournisseurs, pas seulement le prix unitaire, afin de récompenser l'investissement.
4. Concevoir pour une construction automatisable Lorsque les volumes le permettent, simplifiez les coutures et privilégiez des constructions comme le tricotage sans couture, qui réduisent les opérations manuelles.
5. Confronter les promesses de relocalisation aux données Fondez vos plans de nearshoring sur le coût rendu et la capacité de régions comme l'Amérique centrale plutôt que sur des promesses d'usines robotisées à domicile.
6. Financer la transition des travailleurs déplacés Soutenez la reconversion des aides et du personnel de coupe, en particulier des femmes, et intégrez l'impact de l'automatisation dans la diligence raisonnable en matière de droits humains.