DeepMind est une entreprise d’intelligence artificielle notamment connue pour avoir battu un champion du monde Go et s’attaque aujourd’hui à un autre sport : le ping-pong.
Le sport comme outil d’entraînement
Si la mode est à l’intelligence artificielle générative basée sur de grands modèles de langages, ce n’est pas le seul secteur couvert par l’IA. Le domaine du sport est un secteur privilégié par les chercheurs, car il permet d’entraîner des intelligences artificielles sur une base de compétences stratégiques et physiques, le tout en temps réel.
Le ping-pong est particulièrement choisi pour son aspect rapide et ses mouvements complexes. Les chercheurs Google de DeepMind expliquent sur X (anciennement Twitter) que « Le robot doit maîtriser des compétences de bas niveau, telles que renvoyer le ballon, ainsi que des compétences de haut niveau, telles que l’élaboration de stratégies et la planification à long terme pour atteindre un objectif ». Une maîtrise de compétences qui suit un mécanisme d’apprentissage presque similaire à celui des IA génératives que l’on retrouve davantage chez le grand public.
Un entraînement de pointe pour un niveau amateur
Pour développer ce robot, les ingénieurs procèdent en compilant un ensemble de données faramineux autour de la balle ou encore des mouvements existants. À partir de là, l’intelligence artificielle s’entraîne sur ces données en créant des simulations virtuelles pour reproduire à la perfection des mouvements. S’ensuit une mise en pratique ou un bras robotique est chargé de reproduire ces mouvements et de les mettre en pratique face à un adversaire humain. Une nouvelle boucle d’apprentissage est faite à partir de ces données pour perfectionner le tout. À la différence des IA générative, le robot ici ne réagit pas à un prompt, mais doit s’adapter à la situation à laquelle il est confronté.
Ne reste plus qu’à mettre en pratique. DeepMind a recruté 29 joueurs humains classés selon quatre niveaux de compétence : débutant, intermédiaire, avancé et « avancé + ». À l’issue du tournoi contre le robot, la machine a remporté un total de 13 matchs, soit 45 % de ses duels. Une performance comparée à celle d’un « amateur au niveau humain » par les chercheurs.
De là à voir ce robot concourir aux JO, il y a un pas. Les chercheurs indiquent que le robot a remporté 55% de ses duels face à des joueurs intermédiaires, mais n’en a gagné aucuns contre des joueurs avancés. Le secteur de l’IA n’en finit plus de progresser, voulant surpasser l’intellect humain, il cherche maintenant à s’en approprier la gestuelle.
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