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Moins de 400 dollars : Hugging Face lance Microduck, un mini-robot bipède open source

Moins de 400 dollars : Hugging Face lance Microduck, un mini-robot bipède open source

14 octobre 2026
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Pollen Robotics, une start-up spécialisée dans la robotique open source soutenue par Hugging Face, a publié le code source de Microduck, un robot bipède compact. Mesurant à peine 25 cm et pesant 800 g, cet adorable canard robotique combine apprentissage par renforcement, transfert Sim2Real et contrôle en temps réel pour constituer une puissante plateforme dédiée à la recherche sur l’IA incarnée miniature.

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Conception compacte, capacités impressionnantes

Équipé d'un processeur Rockchip RK3566, Microduck contrôle 15 servomoteurs à une fréquence de 50 Hz. Il fait preuve d'une gamme de compétences pratiques, notamment la marche à l'aide d'une manette de jeu, la capacité à se redresser seul après une chute et à ramasser des objets avec son bec. Il peut également s’asseoir, se tenir debout, donner des coups de pied dans un ballon et effectuer des roulades avant. En fixant des roues à ses pattes, le robot adopte une stratégie d’apprentissage par renforcement différente, ce qui lui permet de glisser, de tourner, de franchir des pentes et même de se tenir debout tout en faisant du roller.

L’équipe fait remarquer avec humour : « Aucun canard n’a été maltraité lors de la fabrication de ce robot, même si nous avons consulté plusieurs canards. »

L’apprentissage par renforcement est à l’origine de presque tous ses mouvements

Le projet d’entraînement associé, microduck_rl, est désormais open source. Le pipeline technique s’appuie sur l’environnement de simulation MuJoCo / MuJoCo Warp, en appliquant l’algorithme PPO avec randomisation de domaine pour réaliser le transfert Sim2Real. Le modèle ONNX obtenu est déployé directement sur le robot, avec des stratégies entraînées à 50 Hz pour s’adapter au rythme de contrôle du matériel.

Pour combler le fossé entre la simulation et la réalité, l’environnement d’entraînement prend en compte le frottement des moteurs, les fluctuations de tension de la batterie, la latence de contrôle et le jeu des servomoteurs, ce qui améliore considérablement la stabilité du déploiement.

Une architecture logicielle robuste avec une conception orientée services

Développé en Rust sans recourir à des frameworks lourds, le logiciel est modularisé en services indépendants :

robotd: gère le contrôle en temps réel, l’exécution de l’apprentissage par renforcement etles protocoles de sécurité ;updaterd: gère les mises à jour OTA, la vérification des signatures et la restauration automatique encas d’échec; configd : supervise la connectivité Wi-Fi etl’identité des appareils ;btd: gèrela communication Bluetooth ;padd: prend en chargeles entrées provenant des manettes de jeu ;mediad: gère la caméra, l’audio etle streaming WebRTC ;tofd: traite les données du capteur de profondeur ToF

Les services communiquent via Unix Socket et JSON-RPC 2.0. Seul robotd dispose des autorisations de contrôle des moteurs. Les entrées provenant d’applications mobiles, de manettes ou de scripts personnalisés sont traitées comme des « intentions d’action » et doivent passer des contrôles de sécurité dans robotd avant leur exécution, garantissant ainsi la fiabilité de l’architecture.

Des mises à jour OTA transparentes empêchent le « bricking »

Le processus de mise à jour est robuste : il télécharge la version, vérifie la signature, bascule vers la nouvelle version, redémarre les services et effectue un contrôle d’intégrité. En cas d’erreur, le système revient automatiquement à la version précédente, empêchant ainsi efficacement l’appareil de devenir inutilisable.

Bien plus qu’un simple jouet : une plateforme d’IA incarnée miniature

Microduck est bien plus qu’un simple gadget. Il intègre l’apprentissage par renforcement, le transfert Sim2Real, le déploiement ONNX, le contrôle en temps réel basé sur Rust, les médias WebRTC et une prise en charge OTA complète dans un boîtier de 25 cm pour 800 g.

Pour les développeurs et les chercheurs spécialisés dans l’apprentissage par renforcement, le contrôle de mouvement et l’IA incarnée, ce projet open source offre un pipeline complet, de la simulation au déploiement en conditions réelles. Le code d’exécution et le code d’entraînement étant tous deux disponibles, les développeurs intéressés peuvent explorer le dépôt officiel pour poursuivre leurs expérimentations.

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