Robots DIY : l’adorable Reachy Mini à 299 $ mène une révolution open source

Il se passe quelque chose de complètement inédit dans la robotique en ce moment. Alors que les grandes entreprises se lancent à la poursuite d’humanoïdes à 100 000 $ que la plupart des gens ne verront jamais en personne, un mouvement citoyen est en train de bâtir discrètement l’« Android de la robotique » — et vous pouvez le rejoindre depuis votre table de cuisine.

Découvrez le minuscule robot Reachy Mini

Découvrez Reachy Mini, l’adorable robot de bureau à 299 $ de Hugging Face, qui vient de devenir le nouveau visage d’une révolution des robots DIY qui mûrit depuis le début de l’année. Ce compagnon de 11 pouces n’est pas un simple gadget de plus : c’est votre passeport pour un monde où chacun peut coder, construire et entraîner ses propres robots dopés à l’IA chez soi.

Voici ce qu’il faut savoir sur Reachy

Reachy Mini est un robot open source de 11 pouces de haut, programmable en Python dès sa sortie de boîte. Imaginez le cousin sympathique de ces robots industriels intimidants, mais qui a réellement envie de trôner sur votre bureau et, pourquoi pas, de vous aider dans vos projets de programmation.

Deux versions sont disponibles :

• La version Lite (299 $), qui doit être branchée à votre ordinateur.
• La version complète (449 $), qui intègre son propre cerveau Raspberry Pi, le Wi-Fi et une batterie pour se déplacer librement (enfin, aussi librement qu’un robot de bureau de 11 pouces puisse le faire).

Ce qui rend ce petit robot spécial :

• Une personnalité expressive : une tête motorisée qui peut regarder autour d’elle, un corps rotatif et des antennes animées qui réagissent aux conversations.
• Des sens dopés à l’IA : une caméra, des microphones et des haut-parleurs intégrés pour les interactions visuelles et audio.
• Des comportements prêts à l’emploi : il est livré avec plus de 15 comportements robotiques préconçus que vous pouvez télécharger depuis Hugging Face.
• Piloté par sa communauté : téléversez et partagez de nouveaux comportements robotiques avec les plus de 10 M d’utilisateurs de Hugging Face.
• Un assemblage DIY : il est livré en kit à monter soi-même (un excellent projet de week-end à réaliser avec des enfants).

Le plus impressionnant ? Il s’intègre directement à l’écosystème de Hugging Face, ce qui signifie que vous pouvez exploiter des modèles de pointe pour la parole, la vision et la personnalité.

Vous voulez que votre robot tienne des conversations ? Il existe un modèle pour ça. Vous voulez qu’il reconnaisse des objets ? Oui, il y a aussi un modèle pour ça.

Une vision plus large : De plus, tout est open source — les plans matériels, les logiciels et même les environnements de simulation. La communauté peut ainsi l’améliorer et l’enrichir plus rapidement qu’une seule entreprise ne pourrait le faire.

Voici ce qui se passe réellement : Au cours des 18 derniers mois, Hugging Face a développé LeRobot, une boîte à outils open source qui est devenue la « bibliothèque Transformers de la robotique ». Voyez-la comme le socle qui permet aux développeurs du quotidien d’entraîner des robots de la même manière qu’ils entraîneraient un modèle de langage — sauf que le robot peut désormais réellement saisir votre tasse de café.

Le nombre de jeux de données robotiques apportés par la communauté sur Hugging Face augmente rapidement, créant ce que les chercheurs appellent le « moment ImageNet de la robotique. » Tout comme les gigantesques jeux de données d’images ont révolutionné la vision artificielle, ces vidéos d’entraînement de robots partagées démocratisent l’IA physique.

Par exemple, découvrez SmolVLA, le modèle d’IA robotique révolutionnaire de Hugging Face, si efficace qu’il fonctionne sur un MacBook et utilise une pile d’inférence asynchrone qui découple la perception de l’exécution des actions, rendant les robots plus rapides et plus robustes (article).

La révolution matérielle est tout aussi impressionnante

Par exemple, K-Scale Labs est passé de « nous avons une idée » à une plateforme humanoïde complète en seulement 12 mois — avec des piles logicielle, matérielle et d’entraînement entièrement open source, à un prix abordable.

• Son K-Bot mesure 4 pieds 7 pouces, pèse 77 livres, embarque 26 moteurs à couple élevé et un châssis en fibre de carbone imprimé en 3D, livré avec un kit de développement et un SDK Python pour 8 999 $. Il fonctionne avec K-OS (un système d’exploitation écrit en Rust) et ressemble à un jouet, tout en offrant les performances d’un matériel de recherche de niveau laboratoire.
• Le Z-Bot humanoïde de bureau à 999 $ s’est rapidement vendu sur Kickstarter — conçu pour les étudiants, les hackers et les passionnés, comme avant-goût de ce qui nous attend.

HopeJr, un autre humanoïde complet doté de 66 degrés de liberté actionnés, coûte moins de 3 000 $ et peut marcher et manipuler des objets.

Qu’est-ce qui en fait une révolution plutôt que de simples jouets coûteux ?

Trois facteurs révolutionnaires se sont alignés.

Premièrement, la pile logicielle est enfin unifiée. LeRobot propose des outils complets pour la collecte de données, l’entraînement des modèles et les environnements de simulation, tandis que K-Scale fournit la pile complète : K-OS pour l’abstraction matérielle et le contrôle en temps réel, PyKOS comme bibliothèque Python conviviale pour les développeurs, K-Sim comme moteur d’entraînement par apprentissage par renforcement produisant plus de 100 k échantillons par seconde, et EdgeVLA pour le traitement embarqué vision-langage-action. L’intelligence robotique devient ainsi prête à l’emploi, avec des flux de travail du simulateur au réel dès le premier jour.

Deuxièmement, les modèles d’IA sont devenus suffisamment compacts pour fonctionner en local. SmolVLA peut suivre des instructions en langage naturel pour des tâches de manipulation dans le monde réel et est préentraîné sur environ 500 jeux de données communautaires. Malgré l’utilisation d’un petit modèle vision-langage, il élimine la moitié des couches VLM sans sacrifier les performances. Sa pile d’inférence asynchrone découple la perception et la prédiction des actions de leur exécution, ce qui permet aux robots de s’adapter plus rapidement et de mieux résister aux changements de leur environnement.

Troisièmement, la dynamique communautaire s’emballe. En seulement 12 mois, le dépôt GitHub de LeRobot est passé de zéro à plus de 15 000 étoiles, avec un serveur Discord très actif où les constructeurs de robots DIY partagent données d’entraînement, plans et avancées décisives.

Reachy Mini est la porte d’entrée idéale. À 299 $ dans sa version de base ou 449 $ dans sa version sans fil, il coûte moins cher que la plupart des smartphones tout en offrant une plateforme complète de développement robotique. Il est programmable en Python (JavaScript et Scratch arriveront bientôt), s’intègre directement aux modèles d’IA de Hugging Face et est livré avec plus de 15 comportements préconçus que vous pouvez télécharger et modifier.

Le robot lui-même est étonnamment expressif — mouvement motorisé de la tête, corps rotatif, antennes animées, ainsi qu’une caméra, des microphones et des haut-parleurs pour les interactions multimodales avec l’IA. Vous le construisez vous-même à partir d’un kit, ce qui en fait un projet idéal pour les week-ends en famille ou les sessions de programmation nocturnes.

Et c’est ici que les choses deviennent vraiment intéressantes : Benjamin Bolte, le fondateur de K-Scale Labs qui a contribué à livrer le premier modèle de perception Tesla Optimus, estime que nous assistons à quelque chose d’inédit. Son équipe — issue de Meta AI, de Cambridge, de MILA et de General Dynamics — a construit un matériel de niveau Figure avec seulement 5 ingénieurs et moins de 500 k$ de budget de R&D. Comme l’a écrit Ilir Aliu, il n’y avait pas de trésor de guerre alimenté par le capital-risque. Pas de secret. Juste une exécution brute, à la vitesse de l’open source.

Dans une interview accordée au podcast d’Aliu, Bolte a tout expliqué. Leur philosophie est brutale et simple : « Tout mettre en open source. Laisser les développeurs créer les applications. Publier des mises à jour chaque semaine. Expédier du matériel réel. Mettre les robots dans la nature. Apprendre plus vite que les acteurs établis. » Ils n’essaient pas d’être Tesla : ils veulent être le Linux de l’IA incarnée. Car, comme le dit Bolte, « la robotique est cassée. Propriétaire. Coûteuse. Lente. Soit vous travaillez chez Tesla, Figure ou 1X. Soit vous ne travaillez pas du tout sur des humanoïdes. » K-Scale change complètement la donne.

En clair : tandis que des entreprises comme Figure AI poursuivent à huis clos des robots propriétaires à 100 000 $, la communauté open source bâtit les fondations de robots que tout le monde peut comprendre, modifier et s’offrir. Nous voyons des capacités matérielles de niveau Figure se démocratiser pour une fraction du prix, avec une transparence totale sur le fonctionnement de chaque élément.

Tant qu’on parle de robotique propriétaire, comment se porte-t-elle ?

Voici un bref état des lieux des principaux acteurs et de leurs dernières initiatives.

• Figure AI a mis fin à son partenariat avec OpenAI en février 2025 au profit d’une IA développée en interne, a annoncé son modèle Helix VLA capable de contrôler l’ensemble du haut du corps d’un humanoïde, et livre déjà des robots Figure 02 à des clients payants. L’entreprise vise la production de 12 000 humanoïdes par an dans sa nouvelle usine BotQ.
• 1X Technologies a dévoilé NEO Gamma en février 2025 et prévoit de le tester dans « quelques centaines à quelques milliers » de foyers cette année. Son robot léger (55 livres) utilise une combinaison en maille souple et un système actionné par tendons pour garantir la sécurité, avec le soutien d’OpenAI.
• Tesla Optimus a rencontré des obstacles majeurs — la production a été suspendue en juillet 2025 en raison de moteurs en surchauffe, d’une autonomie limitée et d’autres problèmes matériels. Le responsable du programme est parti, et les robots actuels ne font que déplacer des batteries dans les ateliers Tesla, avec une efficacité humaine « inférieure de moitié ».
• Boston Dynamics Atlas est devenu entièrement électrique en 2024 et s’est associé au Toyota Research Institute pour développer une IA avancée, mais reste axé sur la recherche et les démonstrations industrielles plutôt que sur un déploiement grand public.
• Agility Robotics Digit est en tête du déploiement commercial : il travaille déjà dans les entrepôts de GXO Logistics et est testé par Amazon, avec une usine de production de masse visant les entreprises du monde entier.

À part Boston Dynamics, leader historique de la robotique humanoïde, et Tesla, qui peut consacrer des sommes démesurées au problème, nous, chez The Neuron, considérons Figure comme le leader de fait dans ce secteur. En termes simples, l’entreprise semble tout simplement avoir le plus d’élan (et, ces derniers temps, il paraît de plus en plus probable que cet élan soit son avantage défendable…).

Figure a récemment « multiplié par 3 » le nombre de robots qu’elle produira au cours des trois prochains mois.

Et si vous voulez vous faire une idée de ce à quoi réfléchissent actuellement le PDG Brett Adcock et Figure AI, consultez le tweet récent.

De la parole à la parole, hein ? On dirait qu’il cherche un modèle (ou toute une équipe d’ingénieurs) pour permettre à ses robots de parler aux humains (ou entre eux ??).

Le contraste est saisissant : tandis que ces entreprises visent des prix de plusieurs centaines de milliers de dollars et des écosystèmes fermés, le mouvement open source démocratise la robotique pour tout le monde.

Le moment ne pourrait pas être mieux choisi

Goldman Sachs prévoit que le marché de la robotique dépassera les 50 milliards de dollars d’ici le milieu des années 2020, tandis que le cofondateur de Hugging Face prédit qu’« au moins 100 000 robots personnels seront précommandés » cette année. Nous entrons dans une phase où les robots passent des laboratoires de recherche aux plans de travail des cuisines.

Pourquoi c’est important

Nous entrons dans l’ère où l’IA prend une forme physique. Alors que tout le monde s’est concentré sur les chatbots et les générateurs d’images, des entreprises comme Hugging Face construisent discrètement l’infrastructure d’une IA capable d’interagir réellement avec le monde qui nous entoure.

Cela ressemble au moment Raspberry Pi pour la robotique. Tout comme cet ordinateur à 35 dollars a déclenché une révolution des makers et donné naissance à une génération de créateurs qui ont grandi en se disant « bien sûr que je peux fabriquer mon propre ordinateur », cette vague de robots DIY forme des bâtisseurs qui penseront « bien sûr que mon robot peut comprendre ce que je dis et m’aider à la maison ».

Reachy Mini pourrait être la porte d’entrée qui incitera des milliers de développeurs, d’étudiants et de bricoleurs curieux à se lancer dans l’IA physique. Ce sont les petites roues de la prochaine vague d’applications de l’IA.

Les enfants qui construisent avec Reachy Mini aujourd’hui (ou dans quelques jours, lorsqu’ils recevront leurs précommandes) seront ceux qui déploieront demain des robots d’entrepôt, des assistants domestiques et des robots d’aide à la personne. Mieux encore, plus l’écosystème DIY grandira, plus les gens pourront fabriquer leurs propres robots personnalisés pour répondre à leurs besoins réels (ce qui renforcera la confiance envers les robots, parce que vous comprendrez comment ils sont fabriqués).

Prêt à rejoindre la révolution ?

Les commandes de Reachy Mini commenceront à être expédiées à la fin de l’été 2025, mais vous pouvez commencer à apprendre dès maintenant en explorant la communauté LeRobot et en téléchargeant des comportements robotiques en simulation. En clair, créer des outils professionnels dotés d’IA sur son ordinateur peut être amusant, mais construire une IA concrète, ancrée dans le monde réel avec laquelle on peut interagir ? C’est autrement plus fascinant.

L’IA arrive dans votre salon et, cette fois, c’est vous qui allez la construire.

Note de la rédaction : Ce contenu a été publié à l’origine dans notre publication sœur, The Neuron.inscrivez-vous à sa newsletter.