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Tech & Innovations

Ce robot humanoïde apprend le tennis : buzz viral ou vraie avancée ?

Raphaël Gelin
Raphaël Gelin
ByRaphaël Gelin
Passeur d'algorithmes et archéologue de la tech, Raphael Gelin prend toujours la peine de vérifier avant de cliquer sur "partager". Rédacteur Tech spécialisé en IA, robotique...
Published: 22 mars 2026
Last updated: 22 mars 2026
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Le robot humanoïde Unitree G1 a frappé fort sur les réseaux où une vidéo publiée par la société chinoise Galbot montre la machine renvoyant des balles à un ingénieur humain avec une précision troublante. L’engin blanc, raquette en main, se déplace latéralement et parvient à soutenir des échanges à plus de 15 mètres par seconde soit environ 54 kilomètres heure.

Galbot a conçu un logiciel d’apprentissage nommé LATENT c’est à dire Learning Athletic Humanoid Tennis Skills from Imperfect Human Motion Data qui repose sur des fragments de gestes humains. Ces micro-séquences de coups droits, revers et déplacements forment une bibliothèque de mouvements que le robot combine en temps réel. L’algorithme ajuste directement le poignet pendant le jeu et parvient à coordonner les appuis du corps entier.

Les chercheurs affirment que le système atteint jusqu’à 96 pour cent de réussite sur les coups droits en simulation. Le robot ne se contente donc pas d’exécuter une chorégraphie programmée il anticipe la trajectoire et replace la balle dans des zones précises du court. Le résultat paraît étrangement naturel pour une machine métallique dont la gestuelle reste encore un peu raide.

Sur la vidéo, le G1 tient tête à son adversaire humain et renvoie plusieurs volées sans que celui-ci ne le ménage. L’effet viral a été immédiat puisque la séquence a dépassé plusieurs millions de vues en moins de vingt-quatre heures. Les internautes oscillent entre fascination et inquiétude. Le slogan de Galbot « Your humanoid tennis player is here » a fait mouche et alimente déjà les fantasmes d’un Wimbledon futur où un robot affronterait un joueur professionnel.

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LATENT repose sur une idée audacieuse qui consiste à apprendre à partir de données imparfaites plutôt que de captations parfaites. Les ingénieurs ont donc prouvé que des fragments de gestes suffisent à générer une compétence complète. Il est probable que la même méthode puisse s’appliquer à d’autres tâches physiques comme la manutention ou la logistique.

Le robot a été testé sur un court intérieur standard et a maintenu plusieurs échanges de plus de vingt frappes. Les capteurs intégrés mesurent la vitesse de la balle et la position du joueur adverse pour recalculer la posture optimale. L’ensemble du traitement s’effectue en millisecondes ce qui rend la réaction quasi instantanée.

Une telle performance traduit un basculement du robot exécutant vers le robot décideur. Il s’agit peut-être du début d’une nouvelle génération d’humanoïdes capables d’interagir avec des humains dans des environnements dynamiques. En tout cas l’expérience de Galbot montre que la frontière entre imitation et intelligence sportive se réduit dangereusement vite.

La balle est désormais dans le camp des chercheurs qui devront prouver que ce robot ne fait pas que jouer mais qu’il apprend vraiment.

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