Intelligence Artificielle

Rotaku ouvre les réservations de Domo, un humanoïde de développement à 2 999 dollars pensé pour les makers et les chercheurs

Par La Rédaction ⏱ 4 min de lecture

La startup américaine Rotaku, basée dans la Silicon Valley, sort de l’ombre avec Domo, une plateforme humanoïde commercialisée à partir de 2 999 dollars. L’objectif annoncé : mettre du vrai matériel humanoïde dans les mains des développeurs, des éducateurs, des laboratoires de recherche et des petites équipes de robotique, sans le ticket d’entrée à six chiffres habituel.

Trois configurations, un même socle

La gamme Domo se décline en trois versions, toutes en réservation sur le site de Rotaku. Le Domo Basic à 2 999 dollars vise les débuts en programmation, l’enseignement et les premiers cas d’interaction. Le Domo Developer à 3 998 dollars repose sur la plateforme compacte de Rotaku, environ 90 centimètres pour 20 kilos. Il ajoute un SDK, des fichiers URDF, des workflows de simulation et des outils d’entraînement de politiques whole-body destinés à la téléopération, à la manipulation, au motion control et au passage sim-to-real.

Le Domo Plus Developer à 9 899 dollars vise les projets plus ambitieux avec un robot de 130 centimètres pour 35 kilos. Cette version supporte le contrôle full-body, la recherche en locomotion, la manipulation, la téléopération et l’IA incarnée. Des add-ons sont proposés en option : kit de téléopération, mise à niveau du compute embarqué pour l’IA, navigation LiDAR, mains dextres et batteries supplémentaires.

Humanoide Rotaku Domo en pose technique
Crédit : Rotaku via Robotics and Automation News

« L’IA ne restera pas derrière les écrans »

Le fondateur Takuzen Lu, aussi connu sous le nom de Zhuoran Lu, défend une thèse claire : l’intelligence artificielle doit passer du logiciel pur à des machines qui agissent dans le monde réel. « Si l’intelligence doit devenir utile dans le monde physique, elle a besoin d’un corps », explique-t-il dans le communiqué. « Domo est notre façon de donner accès à du matériel humanoïde que les builders peuvent tester, manipuler et améliorer. »

Le pitch insiste sur l’accessibilité. « La robotique humanoïde ne devrait pas être réservée aux grandes entreprises avec de gros budgets », martèle Lu. « Du travail important sur la robotique se fait dans des petites équipes, des classes, des labos et des communautés indépendantes de développeurs. » L’argumentaire rappelle celui de Hugging Face, qui a publié il y a quelques jours son LeRobot Humanoid open source à 2 500 dollars. La tendance est nette : plusieurs acteurs essaient simultanément de démocratiser le robot humanoïde de recherche.

Une plateforme de dev, pas un robot domestique

Rotaku assume de ne pas viser le grand public. Domo est positionné comme une plateforme de développement et d’expérimentation : étude des mouvements humanoïdes, test de stratégies de contrôle, prototypage d’interactions robotiques, validation d’idées sur du vrai matériel après les phases code et simulation. Le robot n’est pas conçu pour faire le ménage à la maison.

La startup mise sur l’effet communauté. Le post d’annonce sur X a dépassé le million de vues en quatre jours, ce que Rotaku interprète comme un signal de demande forte pour du matériel humanoïde à moindre coût. Les réservations se font en first-come, first-served, avec confirmation par Rotaku de la configuration, de la disponibilité, du calendrier de livraison et de la facturation finale.

Pourquoi c’est important

La sortie de Domo confirme une bascule dans l’écosystème humanoïde. Pendant que Tesla, Figure et Boston Dynamics se disputent les déploiements industriels à plusieurs dizaines de milliers d’unités, une couche basse émerge à moins de 5 000 dollars pour faire avancer la recherche, former les ingénieurs et nourrir les datasets d’IA incarnée. Cette démocratisation est cruciale : sans elle, les avancées algorithmiques resteront cantonnées aux quelques labos qui peuvent se payer un Atlas ou un Optimus. Avec elle, des milliers d’étudiants et de petits labos peuvent tester du sim-to-real, du reinforcement learning ou de la téléopération sur du matériel réel.

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