Ce robot humanoïde de Berkeley à 5 000 dollars US peut être fabriqué avec une imprimante 3D de bureau

Berkeley humanoid robot

Berkeley Humanoid Lite stands at about 1 meter and weighs approximately 16 kg. Image: UC Berkeley

Sep 1, 2026
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Un robot humanoïde que l’on peut construire avec une imprimante 3D de bureau réduit les obstacles à l’expérimentation avec des machines qui coûtent généralement bien plus cher.

Des chercheurs de l’Université de Californie à Berkeley ont développé le Berkeley Humanoid Lite, un robot humanoïde open source conçu pour offrir aux étudiants, aux passionnés et aux chercheurs un moyen moins coûteux d’expérimenter la robotique.

Ce robot d’environ 1 mètre pèse quelque 16 kilogrammes et coûte moins de 5 000 dollars US en matériel, selon l’UC Berkeley Engineering. Cela représente toujours une dépense importante, mais bien moindre que le coût de nombreuses plateformes humanoïdes fabriquées par des entreprises. Plus important encore, Berkeley ne le commercialise pas comme un robot fini. Le projet est conçu comme un point de départ que chacun peut construire, modifier et utiliser pour apprendre.

Le robot utilise un actionneur modulaire articulé autour d’un moteur à courant continu sans balais, d’un codeur magnétique et d’un réducteur cycloïdal imprimé en 3D. Les plus grands composants imprimés tiennent dans une imprimante 3D de bureau standard de 200 × 200 × 200 millimètres, tandis que le reste peut être acheté auprès de fournisseurs en ligne courants.

Le matériel ne représente que la moitié de l’histoire

L’équipe de Berkeley a également publié la conception matérielle du robot, le code embarqué ainsi que les frameworks d’entraînement et de déploiement en open source.

Cela rend le projet potentiellement utile au-delà de la robotique humanoïde. Les actionneurs modulaires peuvent être utilisés individuellement et adaptés à différentes configurations, notamment des modèles bipèdes et quadrupèdes, selon Interesting Engineering.

Les chercheurs ont testé l’efficacité et la durabilité des actionneurs. Interesting Engineering rapporte que le réducteur a atteint une efficacité mécanique d’environ 90 % dans la plupart des conditions, tandis qu’un test d’endurance de 60 heures a révélé un jeu augmentant progressivement à mesure que les composants imprimés s’usaient.

Le robot a également démontré des capacités de marche élémentaire et de manipulation d’objets. Les chercheurs ont utilisé l’apprentissage par renforcement pour la locomotion et un système de téléopération basé sur la réalité virtuelle pour des tâches comprenant le déplacement d’objets et la résolution d’un Rubik’s Cube.

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L’équipe de Berkeley, reconnaît toutefois que sa marche reste imparfaite et que les effets à long terme de la chaleur et de l’usure sur la structure imprimée en 3D doivent encore être étudiés.

Ce qu’a constaté eWeek : la véritable opportunité réside dans l’actionneur

La partie la plus intéressante du Berkeley Humanoid Lite n’est peut-être pas du tout l’humanoïde. Son actionneur modulaire pourrait devenir le composant de recherche et d’apprentissage le plus utile du projet, car les développeurs peuvent expérimenter avec une seule articulation robotique avant de s’engager dans la construction d’une machine complète. Cela réduit à la fois le risque financier et le risque technique liés au démarrage.

La conception open source élimine un autre obstacle, mais les écosystèmes matériels ne se développent pas à partir des seuls fichiers de conception. Berkeley a encore besoin d’une communauté qui construise le robot, documente les échecs, améliore les composants et rende ces changements utiles à la personne suivante.

Si cela se produit, le Berkeley Humanoid Lite pourrait devenir plus précieux en tant que plateforme qu’en tant que robot unique. Sa principale contribution pourrait finalement être de créer une méthode reproductible permettant aux étudiants et aux petites équipes de robotique d’apprendre comment les humanoïdes sont construits, articulation après articulation.

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Aminu Abdullahi

Aminu Abdullahi is a B2C and B2B technology and finance writer with more than six years of experience covering enterprise IT, cybersecurity, cloud computing, artificial intelligence, fintech, business software, and emerging technologies. His work has appeared in publications including TechRepublic, eWEEK, Channel Insider, Geekflare, Enterprise Networking Planet, eSecurity Planet, CIO Insight, and Webopedia. With a technical background in computer science, he specializes in translating complex technology topics into clear, accessible content for business leaders and decision-makers.

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