Le 22 août, une balle de tennis a traversé le terrain de l’Anneau national de patinage de vitesse de Pékin. De l’autre côté du filet, un robot humanoïde s’est mis en position, a ajusté ses pas et a balancé sa raquette pour renvoyer le tir.
Le match faisait partie de la cérémonie d’ouverture des deuxièmes Jeux mondiaux du robot humanoïde, au cours desquels un robot humanoïde développé par la société de robotique chinoise Galaxy General Robotics a joué contre des athlètes humains, démontrant un mouvement autonome et une interaction en temps réel sur le terrain.
L’événement a mis en lumière un défi majeur pour l’intelligence artificielle : aller au-delà des environnements numériques et permettre aux machines de percevoir, de prendre des décisions et d’agir dans le monde physique.
Contrairement aux jeux joués sur un plateau numérique fixe, les sports comme le tennis nécessitent que les robots réagissent à des conditions en constante évolution. Un robot doit suivre une balle en mouvement rapide, prédire sa trajectoire, maintenir l’équilibre tout en se déplaçant et coordonner l’ensemble de son corps pour réaliser un tir précis.
Pendant le match, le robot a jugé indépendamment les trajectoires de balle en simple. En double, il a travaillé avec des coéquipiers humains, ajustant sa stratégie en fonction de la situation sur le terrain et réagissant aux changements lors d’échanges rapides.
La performance a montré pourquoi le tennis est devenu un test exigeant pour l’intelligence incarnée, un domaine axé sur la possibilité pour les systèmes d’IA d’interagir avec le monde physique à travers des corps robotiques.
Pour les robots, le défi n’est pas seulement de comprendre quoi faire mais aussi d’exécuter des actions en temps réel.
Selon Galaxy General Robotics, le système derrière la démonstration combine une prise de décision de haut niveau avec un contrôle de mouvement de bas niveau. Son « cerveau » analyse la situation du jeu et détermine comment réagir, tandis que son « cervelet » coordonne les mouvements du corps, notamment la marche, l’équilibre et le contrôle de la raquette.
La société a déclaré avoir entraîné le robot en utilisant une combinaison de données sur les mouvements humains et de simulations virtuelles. Dans des environnements virtuels, plusieurs agents robotiques pourraient s’entraîner les uns contre les autres dans différentes conditions, aidant ainsi le système à améliorer des compétences telles que les échanges continus, le positionnement et la sélection des tirs.
Cette approche reflète un changement plus large dans le développement de l’IA. Il y a dix ans, des systèmes tels qu’AlphaGo ont attiré l’attention du monde entier en battant les meilleurs joueurs humains dans des jeux de société, démontrant ainsi la capacité de l’IA à raisonner dans des environnements numériques clairement définis. En revanche, l’IA incarnée doit combiner mouvement autonome, analyse de la situation et réponse en temps réel dans des environnements physiques imprévisibles. Dans un match réel, chaque tir oblige le robot à évaluer les conditions changeantes et à réagir immédiatement plutôt que de suivre une séquence fixe de mouvements.
Même si les robots humanoïdes peuvent encore s’améliorer par rapport aux athlètes professionnels, le match de tennis a démontré leur capacité croissante à gérer des tâches plus longues et plus complexes dans des environnements dynamiques. Pour les chercheurs qui développent l’IA incarnée, ces tests permettent d’évaluer si les robots peuvent transformer la perception et la prise de décision en actions physiques fiables – un défi majeur dans le développement de la prochaine génération de machines intelligentes.
