00:00Ce robot humanoïde joue au tennis, oui, mais c'est pas ça le plus fou, c'est comment il l
00:04'a appris, je t'explique tout.
00:05Le projet s'appelle Latent et il a été mené par l'université Tsinghua en Chine.
00:09En gros, l'idée c'est qu'au lieu d'essayer de donner au robot des séquences idéales, complètes et
00:13ultra précises,
00:14les chercheurs lui ont appris à partir de fragments de mouvements humains.
00:17Et ça, c'est important, parce que oui, en sport et surtout en tennis, les gestes humains sont complexes, variés
00:22et jamais 100% identiques.
00:23Sauf que le problème, c'est que reproduire ces mouvements sur des robots humanoïdes n'est pas gagné.
00:28Et surtout qu'on n'a pas toujours les données idéales pour lui apprendre.
00:31Pour ce projet, le pari, c'était donc d'utiliser des données imparfaites, mais réalistes.
00:34Les chercheurs ont utilisé un robot humanoïde G1 d'uniterie et uniquement 5 heures de données de motion capture de
00:40joueurs humains.
00:40Et ils n'utilisent pas des matchs complets, mais des fragments de mouvements capturant des compétences primitives,
00:45des coups droits, des revers, des déplacements latéraux, des pas croisés.
00:48Résultat, la collecte de données est beaucoup plus simple et beaucoup plus rapide.
00:51Une fois ce dictionnaire de gestes humains appris, les chercheurs ont ajouté une deuxième couche d'IA
00:55chargé de décider en temps réel quel mouvement doit être exécuté selon la trajectoire de la balle.
00:59Et ça, ça marche.
01:01Le robot peut frapper la balle, s'adapter à différentes situations et enchaîner les échanges avec des humains.
01:05Par exemple, en conditions réelles, les chercheurs rapportent environ 90% de réussite en coup droit
01:09et près de 78% en revers selon la zone du court visé.
01:12Donc ici, l'objectif, ce n'est pas de faire un match complet contre un humain,
01:15mais de résoudre une tâche plus précise, comme par exemple renvoyer la balle vers une zone.
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