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Le robot de ping-pong de Sony bat des joueurs de haut niveau
RobotiqueThe Verge49min

Le robot de ping-pong de Sony bat des joueurs de haut niveau

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Sony AI a dévoilé Ace, un robot joueur de ping-pong capable de battre les meilleurs joueurs humains du monde dans des matchs respectant scrupuleusement les règles officielles de la Fédération Internationale de Tennis de Table (ITTF). C'est une première dans l'histoire de la robotique sportive : aucun système automatisé n'avait jusqu'ici réussi à rivaliser avec des joueurs de haut niveau dans des conditions de compétition réelles. Ace n'est pas seulement capable de renvoyer des balles ou de jouer en conditions contrôlées, il s'adapte en temps réel aux stratégies adverses et parvient à remporter des échanges contre des compétiteurs classés parmi les meilleurs au monde.

Cette performance marque un saut qualitatif significatif pour la robotique physique. Si l'intelligence artificielle surpasse les humains depuis longtemps aux échecs ou au jeu de Go, ces victoires s'opèrent dans des environnements purement numériques. Le tennis de table, lui, impose des contraintes physiques extrêmes : une balle qui peut dépasser 100 km/h, des trajectoires imprévisibles, des effets complexes, et des temps de réaction inférieurs à la fraction de seconde. Pour Ace, chaque échange exige une coordination parfaite entre vision artificielle, traitement du signal et actionneurs mécaniques ultra-rapides. C'est précisément cette intégration hardware-software en conditions réelles qui représente l'avancée majeure.

Sony AI s'inscrit dans une longue tradition de robots pongistes, depuis le FOREPHUS d'Omron présenté au CES 2017 face à des joueurs amateurs, jusqu'aux prototypes universitaires des décennies précédentes. Mais ces systèmes s'arrêtaient aux échelons intermédiaires ou contournaient certaines règles du jeu. Ace franchit un palier inédit en combinant des avancées en apprentissage par renforcement, en perception temps réel et en robotique haute performance. Cette démonstration ouvre des perspectives concrètes pour la robotique industrielle et médicale, où vitesse de réaction et précision physique dans des environnements non contrôlés sont également critiques.

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Project Ace de Sony AI, premier robot autonome à battre des professionnels de tennis de table
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Project Ace de Sony AI, premier robot autonome à battre des professionnels de tennis de table

Sony AI a présenté Project Ace, un système robotique autonome capable de battre des joueurs professionnels de tennis de table, marquant une première mondiale dans le domaine de l'intelligence artificielle physique. Le robot, développé dans les laboratoires de Sony AI à Zurich sous la direction de Peter Dürr, a été testé selon les règles officielles de la Fédération Internationale de Tennis de Table contre sept joueurs d'élite et professionnels. Ace a remporté trois matchs sur cinq contre des joueurs de niveau élite, avec un taux de retour supérieur à 75 % face à des effets atteignant 450 radians par seconde, et a marqué 16 points directs au service contre seulement 8 pour ses adversaires humains. Des matchs de suivi menés fin 2025 et début 2026 ont confirmé ces résultats en montrant des améliorations supplémentaires en vitesse de rally et en précision. La recherche, intitulée "Outplaying Elite Table Tennis Players with an Autonomous Robot", a été publiée en couverture de la revue Nature. Ce résultat est significatif parce qu'il comble un fossé que l'IA n'avait jamais franchi : celui des sports physiques rapides et imprévisibles. Contrairement aux jeux de plateau ou aux simulations numériques, le tennis de table exige une perception en temps réel, des décisions en quelques millisecondes et une coordination mécanique de haute précision. Ace y parvient grâce à neuf caméras haute vitesse pour le suivi 3D de la balle, des capteurs événementiels mesurant les effets et la vélocité angulaire, ainsi qu'un système d'apprentissage par renforcement qui adapte ses réponses à chaque échange plutôt que de suivre des règles prédéfinies. Selon Peter Stone, Chief Scientist de Sony AI, ce n'est pas tant une victoire sportive qu'une démonstration que l'IA peut désormais "percevoir, raisonner et agir efficacement dans des environnements réels complexes et en rapide évolution exigeant précision et vitesse." Sony AI ne part pas de zéro dans ce domaine : le projet s'inscrit dans la continuité de Gran Turismo Sophy, le système qui avait maîtrisé la conduite automobile en simulation à haut niveau. Le passage du virtuel au physique représentait le défi suivant, et Project Ace constitue la réponse concrète à cette ambition. Les enjeux dépassent largement le sport : une IA capable d'opérer à ce niveau dans le monde réel ouvre la voie à une nouvelle génération d'applications robotiques, de la chirurgie assistée à la manutention industrielle en passant par les interfaces humain-machine en environnement dynamique. Le secteur robotique, longtemps dominé par des systèmes rigides et préprogrammés, se retrouve face à une nouvelle frontière où l'adaptation autonome en temps réel devient techniquement accessible.

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Les robots peuvent désormais éplucher, trancher et manipuler des objets de forme irrégulière
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Les robots peuvent désormais éplucher, trancher et manipuler des objets de forme irrégulière

Des chercheurs de l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) et de l'Institut de recherche Idiap ont présenté une nouvelle méthode permettant aux robots de manipuler des objets de formes irrégulières avec une précision inédite. Le système génère une carte en nuage de points de l'objet observé, identifie des repères clés à sa surface, puis construit une représentation continue et lisse de cette géométrie, quelle que soit la taille ou la forme de l'objet. Lors des tests, des robots ont réussi à effectuer des tâches en contact direct avec des surfaces, comme éplucher des bananes et des patates douces, les trancher ou sonder leur surface. L'approche s'est montrée robuste même face à des données de capteurs incomplètes ou bruitées, ainsi que dans des environnements encombrés. Sur 50 objets déformés aléatoirement, la méthode a produit des trajectoires d'action plus stables et cohérentes que les techniques conventionnelles. Cette avancée s'attaque à l'un des problèmes fondamentaux de la robotique : transférer des compétences de manipulation d'un objet à un autre sans réentraînement massif. Là où un humain adapte instinctivement son geste pour éplucher un légume inconnu en s'appuyant sur sa compréhension intuitive des surfaces, les robots actuels échouent face à la variabilité géométrique des objets du quotidien. En rendant les représentations indépendantes de la forme spécifique, le cadre développé à Lausanne permettrait à terme de déployer des robots capables d'opérer dans des cuisines, des chaînes agroalimentaires ou des environnements industriels sans nécessiter des milliers d'exemples d'entraînement pour chaque nouvel objet rencontré. Sur le plan technique, la méthode exploite la géométrie différentielle discrète et l'équation de diffusion thermique pour propager les informations géométriques à travers la surface d'un objet, directement depuis des nuages de points bruts, sans nécessiter de modèle 3D propre. Elle combine cette diffusion avec des techniques de Monte Carlo pour gérer les transitions entre mouvements libres et contact physique, produisant des référentiels locaux orientés qui guident des actions simples comme glisser, couper ou sonder. Ce cadre modulaire s'intègre avec plusieurs stratégies de contrôle existantes, dont la téléopération, l'optimisation de trajectoires et l'apprentissage par renforcement. La publication positionne cette approche géométrique comme une alternative prometteuse aux méthodes purement basées sur l'apprentissage profond, dont la gourmandise en données reste un frein majeur à la généralisation dans le monde réel.

UEMenée par l'EPFL et l'Institut Idiap (Suisse), cette avancée ouvre des perspectives concrètes pour l'automatisation des chaînes agroalimentaires et industrielles européennes, en réduisant drastiquement le besoin en données d'entraînement pour chaque nouvel objet.

RobotiqueActu
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Le robot de tennis de table de Sony bat des joueurs d'élite
3Robohub 

Le robot de tennis de table de Sony bat des joueurs d'élite

Sony AI a publié le 22 avril 2026 dans la revue Nature les résultats d'Ace, un robot de tennis de table capable de battre des joueurs humains de haut niveau en compétition officielle. Lors d'évaluations menées sous les règles de la Fédération Internationale de Tennis de Table (ITTF), Ace a remporté trois victoires sur cinq matchs contre des joueurs élites, puis a enchaîné des victoires contre des joueurs professionnels lors de rencontres supplémentaires en décembre 2025 et mars 2026. Le robot a notamment atteint un taux de retour supérieur à 75 % face à des effets allant jusqu'à 450 rad/s. Développé par Sony AI à Zurich sous la direction de Peter Dürr, Ace combine neuf caméras à pixels actifs pour la localisation 3D de la balle, trois systèmes de contrôle du regard à base de capteurs de vision événementielle, et un système de contrôle fondé sur du reinforcement learning sans modèle, le tout monté sur un bras robotique haute vitesse capable de réactions à l'échelle de la milliseconde. C'est la première fois qu'un robot autonome surpasse des humains d'élite dans un sport physique compétitif réel, une rupture nette avec les victoires de l'IA dans les jeux de plateau (échecs, Go) ou les environnements numériques. Le tennis de table impose des contraintes particulièrement sévères : vitesse de balle extrême, trajectoires imprévisibles, effets complexes et adaptation constante à un adversaire. Ace réussit à généraliser à des situations rares et difficiles à simuler, comme les retours après rebond sur le filet, ce qui illustre la robustesse de son architecture de contrôle. Pour l'industrie robotique, cela valide l'idée que des agents IA physiques peuvent opérer en temps réel dans des environnements humains non structurés, ouvrant la voie à des applications bien au-delà du sport : assistance physique, logistique de précision, interfaces homme-machine rapides. Le projet s'inscrit dans une course mondiale à l'IA physique où les grands acteurs technologiques investissent massivement pour sortir l'intelligence artificielle de l'écran. Sony AI, division de recherche fondée en 2019, a fait du sport un terrain d'expérimentation privilégié, notamment avec des travaux antérieurs sur Gran Turismo. Le choix du tennis de table n'est pas anodin : c'est l'un des sports les plus rapides et les plus techniques au monde, ce qui en fait un banc d'essai exigeant pour la perception, la planification et le contrôle moteur. La publication dans Nature signale une ambition scientifique sérieuse, et les performances croissantes d'Ace entre les évaluations initiales et celles de mars 2026 suggèrent que le système continue de progresser. La prochaine étape pour l'équipe sera probablement d'élargir les capacités du robot à des contextes d'interaction encore plus ouverts et moins contraints.

UELa recherche conduite par Sony AI à Zurich positionne l'Europe comme pôle de robotique physique autonome, avec des retombées potentielles sur les programmes Horizon Europe dédiés à la robotique et à l'IA embarquée.

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Humanoid data
4MIT Technology Review 

Humanoid data

Les entreprises de robotique humanoïde ont lancé une course mondiale à la collecte de données de mouvement humain, convaincues que ces données sont la clé pour entraîner des robots capables de travailler aux côtés des humains, et un jour de les remplacer. Des applications rémunèrent désormais des particuliers en cryptomonnaie pour filmer des gestes du quotidien : réchauffer un plat au micro-ondes, remplir un bol, ouvrir une porte. D'autres plateformes proposent à des internautes de téléopérer à distance un bras robotique situé à Shenzhen, en Chine, pour lui faire résoudre des puzzles. Derrière ces dispositifs étranges se trouvent des investissements massifs : 6,1 milliards de dollars ont été injectés dans la seule filière des robots humanoïdes en 2025. Des centres d'entraînement spécialisés ont vu le jour en Chine, où des opérateurs portant des exosquelettes et des casques de réalité virtuelle répètent le même geste, essuyer une table, des centaines de fois par jour. Des travailleurs à la tâche au Nigeria, en Argentine et en Inde filment leurs corvées ménagères. Aux États-Unis, une entreprise de livraison a équipé ses employés de capteurs enregistrant leurs mouvements pendant le port de colis, avec un double objectif : prévenir les blessures et entraîner les robots qui pourraient les remplacer. L'enjeu est considérable. Les humanoïdes présentent un avantage structurel sur les bras robotiques classiques : leur morphologie leur permet de s'intégrer directement dans des environnements conçus pour l'homme, des entrepôts aux cuisines industrielles. Mais les entraîner est autrement plus complexe. Les simulations informatiques, longtemps utilisées comme substitut aux données réelles, échouent à modéliser fidèlement les lois physiques du monde réel, friction, élasticité, résistance des matériaux, ce qui produisait des robots instables et maladroits. La collecte de données de mouvement en conditions réelles est censée combler ce fossé, en offrant aux algorithmes la même richesse empirique que les textes du web ont fournie aux grands modèles de langage depuis le lancement de ChatGPT fin 2022. Ce modèle de collecte s'est imposé progressivement. Les premières tentatives, menées dans des laboratoires académiques, étaient artisanales : des chercheurs filmaient des volontaires en train de faire des crêpes ou de ranger leur bureau, et partageaient les données librement. Avec l'afflux de capital-risque, la course est devenue industrielle et opaque. La question centrale reste pourtant ouverte : personne ne sait encore combien de milliers de clips d'un micro-ondes ouvert sont nécessaires pour qu'un robot apprenne à cuisiner un repas complet, ni si cette approche peut atteindre l'échelle requise pour déclencher de véritables avancées techniques. Ce que cette dynamique dessine déjà, c'est une nouvelle catégorie de travail physique : celle du laboureur humain qui, avant d'être remplacé par une machine, aura servi à l'entraîner.

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