Africa-Press – Burkina Faso. C’est un robot quadrupède autonome nommé ANYmal et il a été conçu par une start-up émanant de l’Ecole polytechnique fédérale de Zürich (Suisse), ANYbotics. Il est destiné à des tâches d’inspection en milieu industriel, y compris en extérieur, et s’avère donc résistant aux chocs, à l’humidité, à la poussière, aux intempéries.
Il se déplace grâce à ses capteurs embarqués (caméras, micro, Lidar) qui lui permettent de garder son équilibre et d’adapter au mieux ses mouvements même en situation compliquée, comme monter des escaliers ou arpenter des terrains glissants. C’est en vertu de toutes ses aptitudes qu’une équipe du laboratoire de robotique de l’école a choisi ce robot pour… le faire jouer au badminton.
Ce projet a été présenté dans un article de Science Robotics, fin mai 2025 et consiste à combiner l’ANYmal et le DynaArm, un bras robotique à six degrés de liberté d’une autre start-up de l’Ecole polytechnique fédérale de Zürich, Duatic. Fixé sur le corps du quadrupède, ce bras articulé manie la raquette.
L’enjeu du projet est de pouvoir combiner des tâches habituellement difficilement compatibles dans un robot: la perception, le contrôle de mouvements à la fois des membres inférieurs (ici les quatre pattes) et supérieurs (le bras), la stabilité, le tout coordonné dans un but précis, à savoir la frappe du volant.
Une seule caméra stéréo embarquée
Difficulté supplémentaire: le robot calcule la trajectoire du volant sans l’aide de capteurs externes, à rebours d’autres projets de robotique sportive (comme avec ce robot pongiste où tout l’espace de jeu est quadrillé par des caméras). Il ne s’appuie que sur sa caméra stéréoscopique embarquée. Ces données servent à ajuster les mouvements du bras mais aussi à alimenter tout le système de contrôle des pattes et de leurs articulations.
Ces calculs relèvent de la méthode d’apprentissage automatique privilégiée pour tout ce qui concerne les jeux, l’apprentissage par renforcement. L’algorithme du robot apprend par essai-erreur. Il commande d’abord de manière aléatoire des mouvements et réactions à une situation mais reçoit un signal dit de « récompense » quand il s’avère que la commande permet de réussir une action. Ainsi, au fur et à mesure, il retient les commandes qui lui permettent d’engranger des « récompenses » tout en continuant d’explorer d’autres mouvements, certains amenant à d’autres récompenses, et ainsi de suite jusqu’à ce que le robot ne reçoive plus d’instructions aléatoires mais informées par son apprentissage « sur le tas », en quelque sorte.
Environnement simulé
Ce processus est long et fastidieux et, surtout, a l’inconvénient de causer en théorie des dommages aux robots. C’est pourquoi cette phase d’entrainement a en réalité lieu en environnement simulé, avec un jumeau numérique de la machine et du terrain de jeu (voir dans la vidéo de démonstration plus haut), jusqu’à ce que l’algorithme, suffisamment robuste, soit intégré dans l’ANYmal pour des expérimentations en conditions réelles.
Placé face à des joueurs humains, le robot se montre bel et bien capable de renvoyer le volant, jusqu’à dix fois de suite avec du vent qui plus est. Plus intéressant, il adopte des « comportements émergents », c’est-à-dire des comportements qu’il n’a pas spécifiquement appris et qu’il adopte de lui-même, en situation. Notamment le fait de revenir au centre de sa partie du terrain après chaque coup, « comme font les joueurs humains pour se préparer à la prochaine frappe », notent les chercheurs dans leur article.
Le dispositif reste toutefois un peu lent et ne se montre performant que dans le cadre d’un match tranquille, amical. Face à un adversaire humain qui smatch et frappe de grands coups, le robot est vite mis en échec. C’est notamment dû à un champ de vision trop étroit, qui met la machine en difficulté quand le volant passe au-dessus de lui. Les chercheurs ont déjà une piste pour améliorer les choses: intégrer dans les calculs la posture du joueur adverse, relevée par la caméra, ainsi que le font les humains, car ce genre de donnée fournit des informations sur la frappe à venir.
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