Le futur de la robotique IA s’appelle Reachy Mini, conçu par Hugging Face
Longtemps confinée aux laboratoires ou aux grands industriels, la robotique intègre peu à peu les logiques ouvertes de l’intelligence artificielle moderne. Avec le lancement de Reachy Mini, fruit d’une collaboration entre Hugging Face et Pollen Robotics, un nouveau cap est franchi. Petit, programmable et entièrement open source, ce robot humanoïde veut rendre la robotique IA accessible à une plus vaste communauté de chercheurs, d’enseignants et de makers.
Un robot qui miniaturise l’intelligence artificielle
Reachy Mini au service de la communauté
Contrairement à ses prédécesseurs encombrants, Reachy Mini ne prend pas plus de place qu’une enceinte portable. Du haut de ses 52 cm, il embarque un LLM (modèle de langage) via un module Raspberry Pi 5, avec microphone, caméra et reconnaissance vocale. Il peut discuter avec son entourage ou exécuter des actions simples grâce à son bras articulé. Mais sa vraie singularité est qu’il offre une IA embarquée combinée avec des capteurs physiques et qu’il est totalement open source.
Conçu pour la recherche et l’expérimentation, Reachy Mini permet de simuler des scénarios d’interface homme-machine et devient alors un outil idéal pour explorer les limites de la vision machine ou des apprentissages adaptatifs. Grâce à son format compact et à son prix raisonné (moins de 2000 €), il peut être utilisé dans des laboratoires d’université, des FabLabs ou des salles de classe où les ressources techniques et financières sont souvent limitées.
Une pédagogie par la manipulation
C’est bien dans le domaine éducatif que Reachy Mini démontre tout son intérêt. Il offre aux étudiants en robotique ou en informatique embarquée un outil tangible pour tester des scripts Python, interfacer des modèles de langage ou encore concevoir des applications d’interaction vocale. Les enseignants peuvent, quant à eux, l’intégrer à des projets pluridisciplinaires : simulation, ergonomie, cognition, ou même éthique de l’IA. Cette modularité favorise une approche active, fondée sur l’expérimentation et le prototypage rapide.
Hugging Face et Pollen Robotics s’unissent autour de l’open source
Le projet est né de la convergence entre deux acteurs atypiques et engagés pour une technologie ouverte. Hugging Face, entreprise française créée en 2016 à Paris puis installée à New York, est connue pour ses bibliothèques Python de machine learning (notamment Transformers) et sa défense de l’IA open source. Pollen Robotics, de son côté, conçoit depuis Bordeaux des robots open hardware (on se souvient du premier Reachy en 2020) destinés à l’éducation et à la recherche.
Avec Reachy Mini, les deux entités entendent proposer une alternative au modèle fermé des grands constructeurs. Leur robot est abordable, documenté, bidouillable et communautaire. Comme toujours avec eux, les schémas 3D sont disponibles en ligne, le firmware peut être modifié et l’environnement logiciel est compatible Linux. Une ouverture d’esprit qui vise à accélérer les usages pédagogiques, à tester de nouveaux algorithmes en conditions réelles, et in fine, à démocratiser la robotique physique au même titre que l’IA générative.
Une nouvelle ère pour la robotique IA : ambitions et prochaines étapes
Reachy Mini voit grand en voulant intégrer la robotique dans le quotidien, mais les limites du petit robot restent nombreuses. L’autonomie est encore faible, la puissance de calcul embarquée sur Raspberry Pi atteint vite sa limite et les performances vocales peuvent laisser à désirer du fait d’une dépendance forte à la qualité de la bande passante ou aux modèles utilisés. Par ailleurs, l’intégration de l’IA dans des systèmes physiques soulève toujours des problématiques épineuses. Comment réagira le robot devant une situation imprévue ? Comment garantir la sécurité des interactions ? Qu’en est-il des risques matériels ou humains ?
Les risques apparaissent toutefois limités avec Reachy Mini. Car sa grande valeur tient moins à ses composants qu’à son architecture ouverte. Dans un secteur dominé par des solutions propriétaires, cette transparence structurelle permet de mieux s’approprier l’outil et de le faire évoluer à sa guise. Un plus grand contrôle de la machine et un changement de paradigme qui rappelle ce que Raspberry Pi a pu faire pour l’électronique embarquée ou Arduino pour les interfaces physiques.
Raphaël Pintart
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