Un bras robotisé de Google DeepMind tient la raquette face aux humains au ping-pong
Google DeepMind vient de présenter un bras robotisé capable de jouer au tennis de table contre de vrais adversaires. Pas une démonstration en circuit fermé contre une machine : des parties réelles, balle après balle, face à des joueurs en chair et en os.
Le résultat surprend par son honnêteté. Sur 29 matchs disputés contre des joueurs de niveaux variés, le robot a remporté 45 % des rencontres. Contre les débutants, il gagne à tous les coups. Face à des joueurs intermédiaires, il l’emporte encore une fois sur deux. Mais dès qu’un pongiste confirmé entre dans la danse, la machine décroche.
Le dispositif repose sur un bras industriel signé ABB, monté sur des rails pour se déplacer latéralement le long de la table. Six degrés de liberté, des caméras à haute vitesse et un système de capture de mouvement complètent l’ensemble. Tout cela sert à suivre en temps réel la trajectoire de la balle et la position de l’adversaire, puis à décider du geste à exécuter.
L’entraînement a suivi une logique en deux temps. Les chercheurs ont d’abord constitué une bibliothèque de gestes inspirés des techniques humaines, coups droits et revers compris. Ces compétences ont été affinées par apprentissage par renforcement dans un environnement simulé, avant d’être transférées sur le bras physique pour s’aguerrir contre de vrais joueurs.
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Reste un obstacle de taille : la latence. Le robot peine à intercepter les balles les plus rapides, le temps que l’information remonte et que le bras réagisse. C’est précisément ce qui le sépare des meilleurs joueurs, capables d’anticiper et de frapper en une fraction de seconde. Les équipes de DeepMind comptent travailler sur les algorithmes de contrôle et l’optimisation matérielle pour gagner en vitesse de réaction.
L’intérêt dépasse largement le ping-pong. Les chercheurs décrivent leur machine comme le premier agent robotique capable de pratiquer un sport contre des humains à un niveau humain. La formule est un peu solennelle, mais elle dit quelque chose de concret : on parle ici d’une tâche qui exige des réflexes, une adaptation permanente et des décisions prises en temps réel, dans un environnement imprévisible.
C’est tout l’enjeu de la robotique appliquée. Un bras qui visse des boulons sur une chaîne de montage évolue dans un monde figé, où chaque mouvement est connu d’avance. Un bras qui renvoie une balle liftée doit composer avec l’incertitude à chaque échange. Maîtriser ce type de situation ouvre la voie à des robots capables d’agir dans nos espaces du quotidien, autrement plus chaotiques qu’un atelier.
Pour l’heure, le robot de DeepMind ne menace pas les pongistes du dimanche les plus sérieux. Mais voir une machine renvoyer la balle avec une régularité honnête, et s’adapter au jeu d’en face, donne une bonne idée du chemin parcouru. La prochaine étape se jouera sur la vitesse.
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