{"id":85645,"date":"2024-04-29T16:43:04","date_gmt":"2024-04-29T16:43:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/burkina-faso\/politique\/des-robots-entraines-par-google-pour-bien-jouer-au-football"},"modified":"2024-04-29T18:03:21","modified_gmt":"2024-04-29T18:03:21","slug":"des-robots-entraines-par-google-pour-bien-jouer-au-football","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/burkina-faso\/toutes-les-actualites\/des-robots-entraines-par-google-pour-bien-jouer-au-football","title":{"rendered":"Des robots entra\u00een\u00e9s par Google pour bien jouer au football"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – Burkina Faso. <\/strong><\/span>Ces deux footballeurs courent, marchent, contournent l\u2019adversaire, tombent, se rele\u0300vent, tirent et marquent des buts. Rien de tre\u0300s original, si ce n\u2019est qu\u2019il s\u2019agit de mini-robots de cinquante et un centime\u0300tres de haut et 3,5 kg de la socie\u0301te\u0301 Robotis, dote\u0301s de 20 articulations et parfaitement autonomes.<\/p>\n

Les machines ont e\u0301te\u0301 entrai\u0302ne\u0301es a\u0300 jouer au football par une e\u0301quipe de Google Deepmind en utilisant la me\u0301thode d\u2019apprentissage automatique dite d\u2019apprentissage par renforcement. Appele\u0301 OP3 Soccer, ce projet fait l\u2019objet d\u2019un article dans la revue Science Robotics d\u2019avril 2024.<\/p>\n

Au lieu d\u2019utiliser une base de donne\u0301es, les algorithmes appele\u0301s a\u0300 piloter le robot apprennent ce qu\u2019ils convient de faire dans une situation donne\u0301e par essai-erreur. Il n\u2019y a aucune instruction pre\u0301programme\u0301e, l\u2019algorithme ne sait pas a\u0300 l\u2019avance ce qu\u2019il faut faire. Il y a donc beaucoup d\u2019erreurs, de de\u0301cisions hasardeuses, mais chaque geste bien exe\u0301cute\u0301 s\u2019accompagne d\u2019un signal de re\u0301compense. Si bien que l\u2019algorithme, peu a\u0300 peu, avance dans son apprentissage en ne retenant que les actions qui ont e\u0301te\u0301 re\u0301compense\u0301es.<\/p>\n

Un algorithme qui ta\u0302tonne pendant tre\u0300s longtemps<\/b><\/p>\n

L\u2019approche a ceci d\u2019inte\u0301ressant qu\u2019elle fait choisir a\u0300 l\u2019algorithme des techniques et des mouvements qu\u2019il enregistre comme e\u0301tant les plus efficaces mais qui peuvent e\u0302tre inattendues voire contre-intuitives. Certains n\u2019auraient jamais e\u0301te\u0301 code\u0301s par des informaticiens dans les instructions donne\u0301es a\u0300 un robot pre\u0301programme\u0301. \u00ab\u00a0Un bon exemple re\u0301side dans la manie\u0300re dont le robot se retourne, en pivotant sur le coin d\u2019un pied, et qui aurait e\u0301te\u0301 tre\u0300s difficile a\u0300 coder mais qui s\u2019est ave\u0301re\u0301e plus efficace qu\u2019une approche traditionnelle\u00a0\u00bb, e\u0301crivent les auteurs de l\u2019article.<\/p>\n

L\u2019apprentissage par renforcement implique cela dit d\u2019y passer e\u0301norme\u0301ment de temps. D\u2019abord parce que, contrairement aux humains qui comprennent au bout d’un ou deux essais ce qu\u2019il faut faire, l\u2019algorithme ta\u0302tonne pendant tre\u0300s longtemps. Ensuite parce qu\u2019un entrainement ne porte que sur un aspect des actions a\u0300 apprendre. Se relever, tirer, contourner l\u2019adversaire, le contrer, tout cela ne\u0301cessite des phases d\u2019apprentissage de\u0301die\u0301es.<\/p>\n

C\u2019est pourquoi elles se de\u0301roulent d\u2019abord en simulation. Les algorithmes destine\u0301s plus tard a\u0300 e\u0302tre embarque\u0301s dans les robots animent d\u2019abord deux avatars sur un terrain virtuel, sur e\u0301cran. Ce qui e\u0301vite de multiplier les manipulations physiques et les e\u0301ventuels dommages lorsque les machines chutent (rendez-vous sur la page du projet de Deepmind<\/b> pour regarder les vide\u0301os de l\u2019entrainement en simulation et situation re\u0301elle).<\/p>\n

Une came\u0301ra dans la te\u0302te<\/b><\/p>\n

Apre\u0300s quoi, l\u2019algorithme est utilise\u0301 en situation re\u0301elle avec les robots programmables de chez Robotis. Ils sont dote\u0301s d\u2019un syste\u0300me de capture de mouvements, avec came\u0301ra Logitech en guise de te\u0302te et marqueurs infrarouges sur le corps (ainsi que sur la balle).<\/p>\n

Le passage de la simulation a\u0300 l\u2019environnement ne se fait toutefois pas sans heurts. Par exemple, pour une action consistant a\u0300 se relever et a\u0300 tirer, il y a but dans 70% des 50 sessions en simulation. En conditions re\u0301elles, ce score tombe a\u0300 58% pour 50 sessions. Il y a donc perte d\u2019efficacite\u0301. \u00ab\u00a0Mais le robot reste capable de se relever, de frapper la balle et de marquer dans la majorite\u0301 des cas\u00a0\u00bb, soulignent les chercheurs.<\/p>\n

De fait, a\u0300 terme, les performances des robots forme\u0301s apre\u0300s un apprentissage par renforcement se montrent bien plus performants qu\u2019un robot dont on a programme\u0301 les mouvements. Les chercheurs ont en effet mene\u0301 des tests comparatifs. Les premiers marchent 181% plus vite que les seconds, changent de direction 302% plus vite, prennent 63% moins de temps pour se relever apre\u0300s une chute, frappe le ballon 34% plus vite.<\/p>\n

Vers des plus grands robots footballeurs ?<\/b><\/p>\n

Il reste nombre de limites au projet que soulignent les chercheurs. Ce qui fonctionne bien avec des petits robots n\u2019est peut-e\u0302tre pas transposables a\u0300 de plus grosses machines. La vision par came\u0301ra infrarouge n\u2019est pas toujours adapte\u0301e, les repe\u0300res place\u0301s sur la balle sont parfois dans des angles morts et finalement seuls ceux du dessus sont visibles par les came\u0301ras. En fait, une dose d\u2019apprentissage sur base de donne\u0301es en comple\u0301ment pourrait aussi ame\u0301liorer les comportements et les performances des machines, notamment le passage entre environnement simule\u0301 et situation re\u0301elle.<\/p>\n

Pour plus d’informations et d’analyses sur la Burkina Faso<\/a>, suivez Africa-Press<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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