Hugging Face ouvre les précommandes du robot open source Microduck à 399 dollars

Hugging Face a ouvert les précommandes du Microduck le 27 août 2026. Le robot en forme de canard coûte 399 dollars, il marche, et les développeurs peuvent réentraîner tout ce qu'il fait. Pollen Robotics, l'équipe matérielle de Hugging Face qui le conçoit, publie toute la pile d'entraînement sur GitHub sous licence Apache 2.0. Ce choix de licence est l'élément à retenir. Il fait du robot une plateforme programmable plutôt qu'un jouet scellé.

Hugging Face a racheté Pollen Robotics en avril 2025, selon TechCrunch. Les deux équipes ont ensuite livré le robot de bureau Reachy Mini en juillet 2025. Microduck est le deuxième produit issu de cette association, et le moins cher à ce jour.

Ce qu'est le robot, et ce qu'il coûte

Le Microduck mesure 25 centimètres de haut et pèse 800 grammes. Quinze moteurs l'animent, d'après la page produit de Pollen Robotics. Il perçoit le monde avec une caméra, des capteurs lidar et deux IMU. Un IMU, ou centrale inertielle, est la puce qui indique à un robot où est le haut et à quelle vitesse il tourne.

TechCrunch rapporte que le robot peut se dandiner, ramasser des objets avec son bec, se relever après une chute, s'accroupir et faire du roller. Sept comportements sont préinstallés. La boîte contient une manette de jeu, un câble USB-C et une batterie, donc il fonctionne dès la sortie du carton.

Élément	Prix
Microduck, unité de base	$399
Pack développeur	$119
Pack chargeur	$39
Pack accessoires	$39

À titre de comparaison, TechCrunch note que Reachy Mini se vend 499 dollars et Reachy Mini Lite 399 dollars. Microduck arrive donc en bas de la gamme, pas en dessous. Pollen Robotics prévoit des livraisons avant Noël 2026. TechCrunch situe aussi la valorisation rapportée de Hugging Face à 13 milliards de dollars.

Comment fonctionne l'entraînement

Les comportements sont d'abord entraînés dans un logiciel, puis copiés sur le vrai robot. Les ingénieurs appellent cette étape sim2real, pour « simulation to reality », soit de la simulation à la réalité. Pollen Robotics indique que la simulation tourne sur MuJoCo, un moteur physique open source.

La méthode d'entraînement est l'apprentissage par renforcement. Vous n'écrivez pas le code de la marche à la main. Vous définissez plutôt une récompense, vous laissez le logiciel essayer des millions de fois en simulation, et vous gardez les tentatives qui obtiennent un bon score. Le résultat fini s'appelle une politique. Sur Microduck, cette politique tourne à 50 Hz, ce qui veut dire qu'elle choisit une action cinquante fois par seconde.

Pollen Robotics indique que chaque comportement peut être réentraîné sur votre propre machine, ou sur Hugging Face Jobs, le service de calcul hébergé de l'entreprise. Le SDK, la simulation et la pile d'apprentissage par renforcement sont tous sur GitHub. Clem Delangue, PDG de Hugging Face, a parlé d'un « robot open source à qui vous pouvez apprendre de nouveaux tours grâce à l'apprentissage par renforcement ». Il a ajouté : « Bienvenue dans l'ère des robots open source abordables pour démocratiser l'IA physique. »

Ce que cela signifie pour les développeurs

Vérifiez la limite de la licence avant de bâtir un produit sur cette base. Apache 2.0 couvre la pile d'apprentissage par renforcement, ce qui est assez permissif pour la forker et la commercialiser. Les documents publiés ne disent pas si le firmware et les fichiers de conception matérielle sont sous les mêmes conditions. Posez la question avant de supposer que tout le robot est aussi ouvert que le code d'entraînement.

Traitez les 50 Hz comme un budget strict. Tout code de perception ou de planification que vous ajoutez doit renvoyer une action en moins de 20 millisecondes. Cela exclut un aller-retour vers un grand modèle cloud dans la boucle de contrôle. Placez le raisonnement lent dans une boucle séparée, plus lente, et laissez la politique entraînée garder son propre rythme.

Attendez-vous à passer votre temps sur l'écart sim2real, pas sur la fonction de récompense. Une politique qui marche à merveille dans MuJoCo trébuche souvent sur un vrai tapis, parce que la friction, la latence des moteurs et le bruit des capteurs diffèrent du modèle. Les sept comportements livrés sont utiles ici pour une raison qui dépasse la démonstration. Ils vous donnent une base de référence fonctionnelle à comparer à votre propre politique entraînée. C'est le moyen le plus rapide de distinguer une mauvaise récompense d'une mauvaise simulation.

Deux chiffres manquent à l'annonce, et les deux comptent pour la planification. Aucune source n'indique l'autonomie de la batterie, ni la puissance de calcul nécessaire pour réentraîner un comportement de zéro. Si vous chiffrez un lot pour une salle de classe ou un banc de recherche, ce sont les questions à envoyer à Pollen Robotics avant de commander.

Enfin, attention au calendrier. Les précommandes ont ouvert le 27 août 2026 et les livraisons sont attendues avant Noël. Tout travail qui a besoin du robot physique est donc un travail de début 2027. La pile de simulation est toutefois déjà sur GitHub. Vous pouvez donc commencer à entraîner sur MuJoCo dès maintenant, et avoir des politiques prêtes quand le matériel arrivera.