IA Strasbourg (ex Deep Learning)

RobotKraft

Fri, Oct 2 · 6:00 PM CEST

Télécom Physique Strasbourg, Pôle API, 300 Bd Sébastien Brant, 67400, Illkirch-Graffenstaden, FR

English version : see below

HUGGING FACE LEROBOT : IA / ROBOTIQUE

ROBOTKraft, challenge de 3 jours organisé par Alsace Digitale et Strasbourg IA à Télécom Physique Strasbourg (Innovlab, Illkirch).

C'est un hackathon où les modèles que vous entraînez pilotent des robots physiques.

Inscription obligatoire ici => Hello Asso (équipe ou individuels)
Plus de détails ici : https://www.alsacedigitale.org/robotkraft

Sujet
Peut-être savez-vous entraîner un modèle, comparer des LLM et faire tourner un pipeline de vision dans un notebook.
RobotKraft pose la question suivante : que se passe-t-il quand l'inférence doit devenir un mouvement ? Quand le bruit des capteurs, la latence, les frottements et l'éclairage de la salle font partie de la boucle ? Quand une erreur n'est plus une stack trace mais un bras qui saisit tout sauf l'objet visé ?

Stack technique
Bras robotiques open source SO-ARM100 (6 axes, servos Feetech STS3215, matériel prêté) et l'écosystème Hugging Face LeRobot : téléopération leader/follower, enregistrement de datasets de démonstrations, entraînement de policies (ACT, Diffusion Policy, SmolVLA…) et déploiement sur le robot. Tout est en Python/PyTorch, tout est sur GitHub - vous repartez avec une stack applicative reproductible.

Ce que vous allez faire
En équipe, sur du matériel réel, autour de défis inspirés de la santé et de l'exploration spatiale :

• Vision par ordinateur : perception, détection et estimation de pose d'objets pour la manipulation
• Apprentissage par imitation : collecte de démonstrations par téléopération, entraînement de policies, inférence sur le bras
• Autonomie : boucle perception → décision → action, robustesse face aux conditions réelles

Pour qui
Devs, data scientists, ML engineers, étudiants, makers. Un background Python/ML est utile, la robotique n'est pas un prérequis : l'intérêt est de confronter des compétences IA "écran" au monde physique.
Open source, logs, café et tartes flambées inclus.

Planning (2–4 octobre 2026)

• Ven. 2 oct., 18h → 23h — Accueil, présentation coachs/jury, brief du challenge, constitution des équipes, dîner, puis première prise en main des robots à l'Innovlab (21h–23h)
• Sam. 3 oct., 8h → tard — Journée de build à l'Innovlab (téléop, datasets, entraînement), consultations coachs en continu, conférence l'après-midi, dîner et animations le soir
• Dim. 4 oct., 8h30 → 18h — Dernières itérations le matin, préparation de l'épreuve finale, épreuve finale 15h30–16h30 (amphi TPS, ouverte au public), délibérations, remise des prix et pot de clôture à 17h

Le lieu alterne entre l'Innovlab / amphi de TPS (build, robots, finale) et Fabeon (repas, conférences).

Références LeRobot
https://github.com/huggingface/lerobot
https://github.com/TheRobotStudio/SO-ARM100
https://wiki.seeedstudio.com/lerobot_so100m_new
https://wiki.seeedstudio.com/lerobot_so100m

============ ENGLISH VERSION ============

HUGGING FACE LEROBOT: AI / ROBOTICS

ROBOTKraft, a 3-day challenge organised by Alsace Digitale and Strasbourg IA at Télécom Physique Strasbourg (Innovlab, Illkirch).

It's a hackathon where the models you train drive physical robots.

Registration required here => Hello Asso (teams or individuals)
More details here: https://www.alsacedigitale.org/robotkraft

Topic
You may already know how to train a model, benchmark LLMs and run a vision pipeline in a notebook. RobotKraft asks the following question: what happens when inference has to become motion? When sensor noise, latency, friction and the room's lighting are part of the loop? When an error is no longer a stack trace but an arm that grabs everything except the target object?

Tech stack
Open-source SO-ARM100 robotic arms (6 axes, Feetech STS3215 servos, hardware provided on loan) and the Hugging Face LeRobot ecosystem: leader/follower teleoperation, recording of demonstration datasets, policy training (ACT, Diffusion Policy, SmolVLA…) and deployment on the robot. Everything is Python/PyTorch, everything is on GitHub — you leave with a reproducible application stack.

What you'll do
In teams, on real hardware, working on challenges inspired by healthcare and space exploration:

• Computer vision: perception, object detection and pose estimation for manipulation
• Imitation learning: collecting demonstrations via teleoperation, training policies, running inference on the arm
• Autonomy: perception → decision → action loop, robustness to real-world conditions

Who it's for
Developers, data scientists, ML engineers, students, makers. A Python/ML background is useful; robotics is not a prerequisite: the point is to confront "on-screen" AI skills with the physical world. Open source, logs, coffee and tartes flambées included.

Schedule (2–4 October 2026)

• Fri 2 Oct, 6 pm → 11 pm — Welcome, introduction of coaches/jury, challenge briefing, team formation, dinner, then first hands-on session with the robots at the Innovlab (9 pm–11 pm)
• Sat 3 Oct, 8 am → late — Build day at the Innovlab (teleop, datasets, training), ongoing coaching sessions, afternoon talk, dinner and evening activities
• Sun 4 Oct, 8:30 am → 6 pm — Final iterations in the morning, preparation for the final challenge, final challenge 3:30–4:30 pm (TPS lecture hall, open to the public), deliberations, awards ceremony and closing drinks at 5 pm

The venue alternates between the Innovlab / TPS lecture hall (build, robots, final) and Fabeon (meals, talks).

LeRobot references
https://github.com/huggingface/lerobot
https://github.com/TheRobotStudio/SO-ARM100
https://wiki.seeedstudio.com/lerobot_so100m_new
https://wiki.seeedstudio.com/lerobot_so100m