Le robot humanoïde de Sony, doté d'une intelligence artificielle, remporte un concours à Pékin

Selon Reuters, un robot autonome de tennis de table développé par Sony AI a affronté et battu avec succès des joueurs humains de haut niveau lors de matchs officiels. Ce système s'inscrit dans le domaine émergent de l'« IA physique », où l'intelligence artificielle est intégrée à des machines évoluant dans des environnements réels.

Le robot, baptisé Ace, a été conçu pour le sport de compétition, qui exige une prise de décision rapide et un contrôle moteur précis. L'équipe du projet indique qu'il combine une perception à grande vitesse avec un contrôle piloté par l'IA pour exécuter des coups dans des conditions de match.

Ace a participé à des matchs régis par les règles de la Fédération internationale de tennis de table et supervisés par des arbitres certifiés. Lors d’essais documentés en avril 2025, le système a remporté trois des cinq matchs contre des joueurs d’élite, en perdant deux face à des adversaires de niveau professionnel. Sony AI a noté des victoires ultérieures lors de matchs organisés en décembre 2025 et début 2026 contre des joueurs professionnels.

Si les robots de tennis de table existent depuis les années 1980, les modèles antérieurs ne pouvaient pas rivaliser avec des joueurs humains de haut niveau. « Contrairement aux jeux vidéo, où l’IA a déjà surpassé les experts humains, les sports physiques et en temps réel comme le tennis de table constituent un défi majeur et permanent », a déclaré Peter Dürr, directeur de Sony AI Zurich et chef de projet.

M. Dürr a souligné que les systèmes d'IA ont excellé dans des environnements numériques entièrement simulés tels que les échecs et les jeux vidéo.

Il a expliqué que le système avait été développé pour explorer comment les robots peuvent fonctionner avec rapidité et précision dans des environnements dynamiques. Ces recherches ont été détaillées dans une étude publiée dans la revue Nature.

Ce sport pose des défis techniques en raison de la vitesse élevée et de la variabilité de la balle, notamment ses effets complexes et ses trajectoires changeantes, qui exigent une détection extrêmement rapide et des mouvements coordonnés. L'architecture d'Ace intègre neuf caméras synchronisées et trois systèmes de vision pour suivre le mouvement et l'effet de la balle. Elle traite les données visuelles à une vitesse capable de capturer des mouvements trop rapides pour que l'œil humain puisse les percevoir clairement. « C'est suffisamment rapide pour capturer des mouvements qui apparaîtraient flous à l'œil humain », a déclaré M. Dürr.

La plateforme robotique utilise huit articulations pour contrôler la raquette. Trois gèrent le positionnement, deux contrôlent l’orientation et trois régulent la force et la vitesse du coup. Cette configuration a été conçue pour répondre aux exigences mécaniques minimales requises pour le jeu de compétition.

Contrairement à de nombreux systèmes d’IA entraînés à partir de données humaines, Ace a été principalement entraîné en simulation. Cette méthode lui a permis de développer ses propres stratégies uniques, conduisant à des schémas de jeu qui diffèrent de ceux des adversaires humains. M. Dürr a noté que le système « apprend à jouer non pas en observant les humains », mais par auto-apprentissage dans des environnements simulés.

La joueuse professionnelle Mayuka Taira, qui a perdu un match contre le robot, a trouvé celui-ci difficile à anticiper car il ne donne aucun indice visible pendant le jeu. Rui Takenaka, un joueur d’élite qui a tant gagné que perdu contre Ace, a observé qu’il gérait efficacement les effets complexes mais était plus prévisible sur les services plus simples. Taira a ajouté que l'absence de signaux émotionnels chez le robot rendait plus difficile l'anticipation de ses réactions. « Comme on ne peut pas lire ses réactions, il est impossible de deviner quels types de coups il n'aime pas ou avec lesquels il a du mal », a-t-elle déclaré.

Dürr a déclaré que le système démontrait une grande capacité à lire les effets de la balle et à réagir rapidement, les travaux en cours se concentrant sur l'amélioration de son adaptabilité pendant les matchs. L'équipe du projet a suggéré que des techniques de perception et de contrôle similaires pourraient être appliquées à des domaines tels que la robotique industrielle et la robotique 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 se sont affrontés sur un parcours de 21 kilomètres à Pékin. L'événement a réuni plus de 100 robots aux côtés d'environ 12 000 participants humains, qui ont couru sur des pistes séparées.

Un robot nommé Lightning, développé par Honor, a terminé la course en 50 minutes et 26 secondes. Ce temps était plus rapide que le record de 57 minutes et 20 secondes établi par le coureur olympique Jacob Kiplimo lors du semi-marathon de Lisbonne en mars. Lightning est entré en collision avec une barrière pendant la course, mais a continué et a terminé premier. Les robots Honor ont également décroché les deuxième et troisième places. Les performances ont été meilleures que lors de l'édition de l'année précédente, où le robot le plus rapide avait terminé 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 l'Associated Press, un autre robot Honor a bouclé le parcours en 48 minutes sous télécommande. Cependant, le règlement de la course privilégiait la navigation autonome, et Lightning a été désigné 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, avaient des applications potentielles dans des scénarios industriels.

Voir aussi : Cadence étend ses partenariats en matière d'IA et de robotique avec Nvidia et Google Cloud

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