Un robot de tennis de table autonome développé par Sony AI a affronté et vaincu des joueurs humains de haut niveau lors de matchs réglementés, selon Reuters. Le système fait partie d’une catégorie plus large souvent appelée « IA physique », dans laquelle l’intelligence artificielle est appliquée à des machines fonctionnant dans des environnements réels.
Le robot, nommé Ace, a été conçu pour fonctionner dans un environnement sportif de compétition qui nécessite une prise de décision rapide et un contrôle moteur précis. Selon l’équipe du projet, il combine des systèmes de perception à grande vitesse avec un contrôle piloté par l’IA pour exécuter des tirs dans des conditions de match.
Ace a participé à des matchs menés selon les règles de la Fédération internationale de tennis de table et présidés par des arbitres agréés. Lors d’essais documentés en avril 2025, le système a remporté trois matchs sur cinq contre des joueurs d’élite et en a perdu deux contre des adversaires de niveau professionnel. Sony AI a rapporté que les matchs ultérieurs de décembre 2025 et début 2026 comprenaient des victoires contre des joueurs professionnels.
Les robots de tennis de table précédents existaient depuis les années 1980, mais ils n’étaient pas capables d’égaler les performances des joueurs humains avancés. « Contrairement aux jeux informatiques, où les systèmes d’IA antérieurs dépassent les experts humains, les sports physiques et en temps réel comme le tennis de table restent un défi ouvert majeur », a déclaré Peter Dürr, directeur de Sony AI Zurich et responsable du projet.
Les systèmes d’IA ont obtenu d’excellents résultats dans des environnements numériques comme les échecs et les jeux vidéo, où les conditions sont entièrement simulées, a déclaré Dürr.
Dürr a déclaré que le système avait été développé pour étudier comment les robots peuvent réagir avec rapidité et précision dans des environnements dynamiques. Le travail a été détaillé dans une étude publiée dans la revue Nature.
Ce sport présente des défis techniques en raison de la vitesse et de la variabilité de la balle, notamment des rotations complexes et des trajectoires changeantes, qui nécessitent une détection rapide et des mouvements coordonnés dans des délais serrés, a déclaré Dürr. L’architecture d’Ace comprend neuf caméras synchronisées et trois systèmes de vision, qui suivent le mouvement et la rotation du ballon. Le système traite les données visuelles à une vitesse suffisante pour capturer des mouvements difficiles à résoudre pour l’œil humain. « C’est assez rapide pour capturer un mouvement qui serait flou à l’œil humain », a déclaré Dürr.
La plateforme robotique utilise huit articulations pour contrôler la raquette. Trois contrôles de positionnement, deux contrôles d’orientation et trois contrôlent la force et la vitesse du tir. La configuration a été conçue pour répondre aux exigences mécaniques minimales du jeu compétitif.
Contrairement à de nombreux systèmes d’IA formés par démonstration humaine, Ace a été formé à la simulation. Cette approche lui a permis de développer ses propres stratégies, aboutissant à des modèles de jeu différents de ceux des adversaires humains. Dürr a déclaré que le système « apprend à jouer non pas en regardant des humains » mais en s’auto-entraînant dans des environnements simulés.
La joueuse professionnelle Mayuka Taira, qui a perdu un match contre le système, a déclaré que le robot était difficile à prédire car il ne montre aucun signal visible pendant le jeu. Rui Takenaka, un joueur d’élite qui a à la fois gagné et perdu contre Ace, a déclaré qu’il gérait bien les tours complexes mais qu’il était plus prévisible sur les services plus simples. Taira a déclaré que le manque de signaux émotionnels du système rendait plus difficile l’anticipation de ses réponses. « Comme vous ne pouvez pas lire ses réactions, il est impossible de sentir quel genre de tirs il n’aime pas ou avec lequel il a du mal », a-t-elle déclaré.
Dürr a déclaré que le système démontre une forte capacité à lire la rotation de la balle et à réagir rapidement, tandis que les travaux en cours se concentrent sur l’amélioration de l’adaptabilité pendant les matchs. L’équipe du projet a déclaré que des techniques similaires de perception et de contrôle pourraient être appliquées à des domaines tels que la robotique de fabrication et de service.
Des robots humanoïdes testés lors d’une course de fond
Lors du semi-marathon des robots humanoïdes E-Town de Pékin 2026, des robots humanoïdes ont concouru sur un parcours de 21 kilomètres à Pékin. L’événement comprenait plus de 100 robots et environ 12 000 participants humains, qui couraient sur des pistes distinctes.
Un robot nommé Lightning, développé par Honor, a bouclé la course en 50 minutes et 26 secondes. Ce temps était plus rapide que les 57 minutes et 20 secondes du coureur olympique Jacob Kiplimo enregistré lors du semi-marathon de Lisbonne en mars. Lightning est entré en collision avec une barricade pendant la course mais a continué et a terminé premier. Les robots Honor se sont également classés deuxième et troisième de la compétition. Les performances se sont améliorées par rapport à l’événement de l’année précédente, où le robot le plus rapide avait terminé le parcours en deux heures, 40 minutes et 42 secondes. Les organisateurs ont déclaré que l’événement visait à tester des robots humanoïdes dans des conditions réelles à grande échelle.
Selon Presse associéeun autre robot Honor a réalisé le parcours en 48 minutes sous contrôle à distance. Cependant, les règles de course donnaient la priorité à la navigation autonome et Lightning a été reconnu comme le vainqueur officiel.
Les ingénieurs d’Honor ont déclaré que les technologies développées pour le robot, notamment la fiabilité structurelle et les systèmes de refroidissement par liquide, pourraient être appliquées dans des scénarios industriels.
(Photo de Mattias Banguese)
