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Le robot humanoïde LeRobot de Hugging Face à 2 500 dollars rend la robotique imprimée en 3D accessible
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Le robot humanoïde LeRobot de Hugging Face à 2 500 dollars rend la robotique imprimée en 3D accessible

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Le robot humanoïde LeRobot de Hugging Face à 2 500 dollars rend la robotique imprimée en 3D accessible
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Hugging Face a dévoilé LeRobot Humanoid, une plateforme bipedale open-source entièrement imprimable en 3D évaluée à environ 2 500 dollars en composants, soit un facteur 40 à 100 en dessous des systèmes humanoïdes commerciaux habituels. Le kit publié comprend des fichiers mécaniques imprimables, une liste de matériaux complète, des instructions d'assemblage et de câblage, ainsi que des outils de configuration moteur. Dans sa version initiale, le robot se limite à la locomotion du bas du corps : station debout, marche expérimentale, calibration et test de politiques de locomotion par renforcement. Les composants structurels sont remplaçables à la demande, ce qui permet une itération matérielle rapide sans reconstruire l'ensemble du système. La plateforme s'intègre au framework LeRobot-legged-zoo avec des environnements de simulation MJLab, et inclut un pipeline sim-to-real : les données collectées sur le robot physique sont rejouées en simulation pour affiner les paramètres du modèle et améliorer la fiabilité du transfert de politique. Un workflow de conception orienté contrôle permet en outre de valider des stratégies d'équilibre sur des représentations simplifiées avant de finaliser la géométrie mécanique, réduisant les coûts de développement en amont.

Ce projet représente un changement de repère concret pour les laboratoires universitaires et les petites équipes de R&D en robotique bipedale. Le seuil d'entrée à 2 500 dollars contraste avec les plateformes humanoïdes commerciales comme l'Optimus Gen 2 de Tesla, le Figure 03 ou l'Atlas de Boston Dynamics, dont les coûts dépassent largement les 100 000 dollars et dont l'accès reste conditionné à des partenariats industriels sélectifs. En rendant le matériel reproductible et le workflow sim-to-real accessible, Hugging Face permet des cycles d'itération hardware bien plus courts, une hypothèse centrale de la robotique académique que peu d'acteurs avaient traduite en produit à ce prix. Il faut cependant noter que les performances de locomotion annoncées restent à valider indépendamment : aucune métrique de vitesse de marche, de cycle time ou de robustesse aux perturbations n'est communiquée dans la documentation publiée, ce qui place le projet davantage du côté plateforme d'expérimentation que système opérationnel validé.

Ce lancement s'inscrit dans la stratégie hardware d'Hugging Face, initiée en avril 2025 avec l'acquisition de Pollen Robotics, startup bordelaise créatrice du robot humanoïde open-source Reachy 2. C'est la première incursion de l'entreprise new-yorkaise dans le matériel physique, et elle se fait via un acteur français dont l'expertise en robotique open-source est établie depuis plusieurs années. L'objectif déclaré est de construire un écosystème complet combinant matériel, simulation, outils logiciels et systèmes d'entraînement, en miroir de ce que la bibliothèque LeRobot représente déjà pour les bras manipulateurs low-cost. Face à des acteurs comme Unitree Robotics, qui propose déjà le G1 à moins de 20 000 dollars, ou à Agility Robotics et Apptronik qui ciblent des déploiements industriels à grande échelle, Hugging Face se positionne clairement sur le segment recherche et prototypage. L'intégration du haut du corps et les capacités de manipulation complète restent inscrites dans la feuille de route sans date précise, ce qui signifie que la plateforme est pour l'instant un outil de locomotion, pas encore un humanoïde complet.

Impact France/UE

Le lancement de LeRobot Humanoid est directement ancré dans l'expertise de Pollen Robotics, startup bordelaise acquise par Hugging Face en avril 2025, positionnant la France comme pierre angulaire de l'écosystème mondial de la robotique humanoïde open-source.

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Infineon lance un défi dédié aux startups de la robotique humanoïde pour 2026
1Robotics & Automation News 

Infineon lance un défi dédié aux startups de la robotique humanoïde pour 2026

Infineon Technologies a lancé en 2026 son Startup Challenge annuel en le centrant cette année sur la robotique humanoïde. Le programme, ouvert à des équipes fondatrices et des jeunes entreprises high-tech du monde entier, est conçu pour transformer des concepts technologiques en applications commercialisables. Il s'inscrit dans le cadre du Co-Innovation Program global d'Infineon, un dispositif structuré de co-développement entre le groupe et des startups sélectionnées. L'initiative signale que la couche composants et semi-conducteurs commence à se structurer autour du marché humanoïde émergent. Infineon fournit des briques critiques pour la robotique : microcontrôleurs, capteurs radar et LiDAR, puces de gestion de l'énergie, et circuits de contrôle moteur. Impliquer des startups humanoïdes dès la phase de conception permet à Infineon de s'ancrer tôt dans les architectures matérielles qui deviendront des standards. Pour les porteurs de projets robotiques, l'accès à un partenaire industriel de ce niveau représente un levier d'accélération concret sur la fiabilité des composants et la mise à l'échelle de la production. Il convient cependant de noter que l'annonce reste à ce stade un appel à candidatures sans résultats ni métriques publiées. Infineon, groupe allemand coté au DAX avec un chiffre d'affaires de plus de 14 milliards d'euros en 2024, est l'un des rares acteurs européens disposant d'une surface suffisante pour peser dans la course humanoïde sans construire de robot. Cette posture de fournisseur stratégique de composants le place en concurrent indirect de TI, STMicroelectronics (franco-italien) et des divisions semi-conducteurs de Renesas ou Bosch, qui ciblent eux aussi le marché robotique en pleine expansion.

UEInfineon (Allemagne, DAX, 14 Md€ CA) structure la couche composants européenne pour l'humanoïde et offre aux startups FR/EU un accès direct à un partenaire industriel de rang mondial pour fiabiliser leurs architectures matérielles (MCU, radar, gestion énergie).

FR/EU ecosystemeOpinion
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Genesis AI publie GENE-26.5 : un robot humanoïde réussit enfin à préparer des œufs brouillés à la tomate
2Pandaily 

Genesis AI publie GENE-26.5 : un robot humanoïde réussit enfin à préparer des œufs brouillés à la tomate

La startup française Genesis AI a publié les premières démonstrations de GENE-26.5, son premier système de modèle de fondation pour robot humanoïde. Les vidéos montrent le robot casser des œufs d'une seule main, couper des tomates en mode bimanuel, préparer des smoothies, effectuer du pipetage, résoudre un Rubik's cube et saisir simultanément quatre objets de tailles différentes entre ses doigts. Le démo central est une tâche de cuisine de 4 minutes décomposée en plus de 20 sous-tâches : casser un œuf, trancher des tomates, manier un fouet, un couteau, une spatule et une poêle. Un détail révélateur : pour transférer les tomates coupées, le robot utilise le dos du couteau et la planche à découper comme appui, une coordination bimanuelles typiquement humaine. Genesis AI déclare des taux de réussite de 90 à 95 % sur la plupart des étapes, mais seulement 50-60 % pour les deux plus délicates (cassage d'œuf d'une main, transfert avec le dos du couteau) -- un niveau d'honnêteté inhabituel dans les communications de ce secteur. La vitesse d'exécution atteint 60-70 % de celle d'un humain. La main dextère est fournie par Dance Muscle (舞肌科技) ; les deux entreprises co-conçoivent une prochaine génération ciblant le format 1:1 main humaine avec 20 degrés de liberté actifs et back-drivables. La portée de GENE-26.5 dépasse les performances brutes des démos. Les tâches domestiques exigent une adaptation en temps réel à des objets imprévisibles et à des états de contact changeants, sans trajectoire pré-programmée, ce qui les rend parmi les problèmes de manipulation les plus difficiles à généraliser en robotique. La recette de données de Genesis combine trois sources : données de gant (mouvements fins et signaux tactiles haute fidélité), vidéo en première et troisième personne, pour un total annoncé de plus de 200 000 heures de données cross-modales collectées avec des partenaires. La simulation Genesis, moteur physique open-source développé en parallèle par l'entreprise, assure l'évaluation en boucle fermée et accélère les itérations. Ce pipeline (préentraînement massif sur données humaines, adaptation sur peu de données robot, évaluation en simulation) ressemble structurellement au paradigme qui a transformé le NLP vers les LLMs, et constitue un signal fort pour les intégrateurs et les décideurs industriels : le sim-to-real gap sur la manipulation dextère commence peut-être à se réduire sérieusement. Genesis AI a été fondée début 2025 et a levé 105 millions de dollars en seed round, l'un des plus importants jamais réalisés en France dans la robotique. Parmi les investisseurs figurent Eric Schmidt (ancien PDG de Google), Xavier Niel et Bpifrance. Le CEO Zhou Xian est titulaire d'un doctorat du Carnegie Mellon University Robotics Institute, ce qui ancre l'entreprise dans la tradition académique américaine malgré son origine française. Dans une course humanoïde particulièrement dense qui comprend Figure AI (Figure 03), Tesla (Optimus Gen 3), Physical Intelligence (Pi-0) et NVIDIA (GR00T N2), Genesis se distingue par son pari sur la donnée humaine à grande échelle et la simulation comme levier de généralisation, en opposition aux approches centrées sur la téléopération robot. GENE-26.5 reste toutefois au stade de démo laboratoire : aucun pilote industriel ni calendrier de déploiement n'a été annoncé à ce stade.

UEGenesis AI, startup française ayant levé 105 M€ avec Bpifrance et Xavier Niel, positionne la France comme acteur de premier plan dans la course mondiale aux modèles de fondation pour robots humanoïdes, avec un pipeline données/simulation potentiellement transposable à l'industrie européenne.

FR/EU ecosystemeOpinion
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Accenture, Vodafone et SAP testent des robots humanoïdes en entrepôt
3Robotics Business Review 

Accenture, Vodafone et SAP testent des robots humanoïdes en entrepôt

Accenture, Vodafone Procure & Connect et SAP ont mené un pilote de robotique humanoïde dans l'entrepôt de Vodafone à Duisburg, en Allemagne, dont les résultats ont été présentés à Hannover Messe 2026. Durant ce programme, les robots recevaient leurs missions d'inspection directement via le système SAP Extended Warehouse Management (EWM) et effectuaient de manière autonome des rondes visuelles dans l'installation : détection de produits mal placés ou endommagés, évaluation de l'empilement des palettes et de la répartition des charges, repérage d'espaces de stockage sous-utilisés, identification de risques comme des obstacles dans les allées ou des palettes mal alignées. Les conclusions étaient remontées en temps réel dans le système SAP. Les robots sont équipés de la solution "Robot Brain" d'Accenture, entraînés dans des jumeaux numériques construits via l'Accenture Physical AI Orchestrator, lui-même basé sur NVIDIA Omniverse, le blueprint NVIDIA Mega et les outils NVIDIA Metropolis pour la vision IA. Ils interagissent avec les opérateurs par la voix, les gestes et le texte. Un point à noter : aucun modèle de robot humanoïde n'est communiqué dans les annonces officielles, et aucune métrique de performance -- charge utile, degrés de liberté, temps de cycle -- n'a été publiée. L'intérêt de ce pilote réside moins dans la prouesse robotique que dans la démonstration d'une intégration native avec un WMS standard du marché. SAP EWM équipe une grande partie des opérations logistiques mondiales : si cette interface tient à l'échelle, elle réduit considérablement la friction d'adoption pour les grands acteurs industriels, qui n'auront pas à refondre leur SI existant. Pour les COO logistiques, les arguments avancés -- réduction des accidents de travail, des heures supplémentaires et de la dépendance à l'intérim -- sont bien plus concrets que la promesse de l'"IA physique". Vodafone Procure & Connect va plus loin en évoquant explicitement un futur "business de solutions de main-d'oeuvre humanoïde", ce qui signale une ambition de monétiser l'expérience acquise au-delà de l'usage interne -- un signal que les intégrateurs et les investisseurs du secteur logistique devraient noter. Ce pilote s'inscrit dans la stratégie d'Accenture de se positionner comme intégrateur de référence pour la robotique humanoïde en entreprise, en capitalisant sur son partenariat technologique avec NVIDIA. Dans un marché où Boston Dynamics déploie Stretch chez DHL et GXO, Figure AI a signé avec BMW, et Apptronik travaille avec Mercedes-Benz, Accenture joue la carte de la couche d'intégration SI plutôt que du hardware -- aucun fabricant de robot n'est nommé dans les communications, ce qui suggère soit une architecture hardware-agnostique, soit des partenariats encore confidentiels. Pour SAP, c'est une démonstration de la pertinence de l'EWM dans un monde de robots physiques autonomes. Les prochaines étapes restent vagues : une extension à la chaîne d'approvisionnement globale de Vodafone est évoquée, mais sans dates ni volumes cibles. Ce projet demeure, pour l'heure, un pilote présenté en salon -- pas encore un déploiement industriel confirmé.

UELe pilote en entrepôt Vodafone à Duisburg démontre une intégration native des robots humanoïdes avec SAP EWM, ERP dominant de la logistique européenne, ce qui pourrait réduire significativement la friction d'adoption pour les opérateurs industriels européens sans refonte de leur SI existant.

FR/EU ecosystemeOpinion
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Contrôle des robots humanoïdes avec conscience de la force pour les mains multidoigts
4arXiv cs.RO 

Contrôle des robots humanoïdes avec conscience de la force pour les mains multidoigts

Des chercheurs de l'Istituto Italiano di Tecnologia (IIT, Gênes) ont publié sur arXiv (2603.08142v2) un framework de contrôle force-aware pour mains multi-doigts sur robots humanoïdes. Le système exploite cinq capteurs magnétiques Xela pour estimer les forces de contact en temps réel, sans recourir aux signaux tactiles bruts. Un dataset de signaux tactiles couplés à des mesures de force ground-truth a été constitué via des interactions avec des indenters calibrés, puis utilisé pour entraîner des estimateurs de force. Le contrôleur résultant coordonne simultanément le torse, le bras, le poignet et les doigts pour redistribuer les forces de contact et maintenir une prise stable sur des objets à distribution de masse variable. Sur une tâche d'équilibrage impliquant cinq objets distincts, le framework atteint 82,7 % de taux de succès, et 80 % de précision dans des scénarios multi-objets. L'approche est notable car elle s'appuie sur des forces estimées plutôt que sur des signaux capteurs spécifiques, ce qui la rend théoriquement transférable à tout capteur capable de produire une estimation de force, sans recalibration du contrôleur. Le noeud technique central est la minimisation de la distance entre le Centre de Pression (CoP) et le centroïde du polygone de contact des doigts, un critère classique de stabilité de prise en mécanique du contact. Ce choix de critère explicite, couplé à un schéma de contrôle model-based, contraste avec les approches purement apprentissage (VLA, imitation learning) dominantes dans les humanoïdes commerciaux actuels, où l'interprétabilité de la commande reste limitée. Pour les intégrateurs industriels, c'est un signal que le sim-to-real pour la manipulation dextre peut passer par des architectures hybrides capteur-modèle plutôt que par du bout-en-bout. L'IIT est l'un des laboratoires européens les plus actifs en robotique humanoïde, connu notamment pour le robot iCub et ses travaux fondateurs sur la manipulation dextre et la peau artificielle. Ce travail s'inscrit dans la lignée de recherches sur le contrôle de contact multi-doigts, un domaine où des acteurs comme Shadow Robot (UK), Sanctuary AI (Canada) ou Agility Robotics (USA) progressent également, mais via des stacks propriétaires moins publiés. Le code et les données sont disponibles en open source sur GitHub (hsp-iit/multifingered-force-aware-control), ce qui facilite la reproduction et l'adaptation. Les prochaines étapes naturelles seraient une validation sur des scénarios d'assemblage réels et une intégration avec des politiques de plus haut niveau pour la planification de saisie.

UEL'IIT (Gênes) publie en open source un framework de contrôle dextre pour humanoïdes avec métriques concrètes, offrant aux laboratoires et industriels européens un outil directement reproductible pour la manipulation multi-doigts sans dépendance à des capteurs propriétaires.

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