Skild AI : un robot humanoïde marque des buts contre des humains après 140 ans d'entraînement en simulation
Skild AI : un robot humanoïde marque des buts contre des humains après 140 ans d'entraînement en simulation
La startup Skild AI a utilisé l'apprentissage par auto-jeu pour entraîner son modèle S1 à maîtriser le football et à marquer des buts dans le monde réel.
La startup Skild AI, spécialisée dans le développement d'une « intelligence robotique générale », a dévoilé de nouvelles capacités de son modèle S1. Le mois dernier, elle avait déjà présenté une version capable d'être affinée sans méthodes traditionnelles, apprenant simplement à partir de quelques démonstrations.
Cette fois, l'équipe a décidé de s'inspirer de l'expérience de Google, qui avait entraîné AlphaGo grâce à l'auto-jeu (self-play), où le modèle joue contre lui-même. Le football a été choisi comme terrain d'expérimentation.
Initialement, le S1 a appris les bases du tir et du dribble, avant d'être « libéré » : le robot humanoïde a affronté ses propres versions précédentes pendant l'équivalent de 140 années de simulation. Fait notable, aucune récompense spécifique n'était attribuée pour la maîtrise de techniques particulières ; la seule récompense reçue par le robot était liée au fait de marquer des buts.
Malgré cette contrainte minimale, le robot a appris à dribbler les défenseurs, à protéger le ballon avec son corps, à intercepter les passes et à développer de nombreuses nouvelles techniques de tir. Lors de matchs préliminaires impliquant quatre agents, des comportements de passe et de coordination ont émergé spontanément. Compte tenu de l'espace d'action immense du football, nécessitant que le modèle calcule les angles de chaque articulation 50 fois par seconde, ce résultat est remarquable.
En substance, l'auto-jeu a créé un curriculum automatisé dont la difficulté augmente progressivement. Les auteurs estiment que cette technique peut être étendue et transférée à tout autre domaine disposant d'un objectif clair et d'un simulateur.
Pourquoi c'est important
AnalyseCette percée démontre que l'apprentissage par renforcement en simulation permet de transférer efficacement des compétences motrices complexes vers des robots réels, ouvrant la voie à des machines plus autonomes et performantes.
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