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Robots can run a marathon and play ping pong. But will they ever achieve true sporting greatness?

Les robots peuvent courir un marathon et jouer au ping-pong. Mais parviendront-ils un jour à une véritable grandeur sportive ?

Robots can run a marathon and play ping pong. But will they ever achieve true sporting greatness?

Jonathan Roberts, Professor in Robotics, Queensland University of Technology Marc Portus, Performance Lead, QUT Sport, Queensland University of Technology
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The real opportunity is not to build robot champions, but to better understand human performance.

La véritable opportunité n’est pas de construire des champions robots, mais de mieux comprendre la performance humaine.

A humanoid robot recently made headlines around the world for running a half-marathon and beating the human world record. Around the same time, an AI-powered robot defeated an elite human player in table tennis. What the robot lacked in experience, it made up for by reacting faster and more consistently than any person could.

Un robot humanoïde a récemment fait les gros titres dans le monde entier pour avoir couru un semi-marathon et battu le record du monde humain. Vers la même période, un robot alimenté par IA a battu un joueur humain de haut niveau au tennis de table. Ce que le robot manquait en expérience, il le compensait en réagissant plus rapidement et plus constamment que n’importe quelle personne.

These moments feel like milestones. Finally, it seems machines are stepping into one of the most human arenas – sports.

Ces moments ressemblent à des étapes marquantes. Finalement, il semble que les machines pénètrent dans l’une des arènes les plus humaines: le sport.

But while it is tempting to frame this as robots versus humans, sport robotics isn’t really about competition. It’s about how machines can learn to move, react and interact in dynamic, unpredictable environments – and what that means for human performance.

Mais bien qu’il soit tentant de présenter cela comme un affrontement robots contre humains, la robotique sportive ne concerne pas vraiment la compétition. Il s’agit de la manière dont les machines peuvent apprendre à bouger, réagir et interagir dans des environnements dynamiques et imprévisibles – et ce que cela signifie pour la performance humaine.

How do you train a robot to play sport?

Comment entraîner un robot à faire du sport?

Training a robot to play sport is fundamentally different from training a human athlete.

Entraîner un robot à faire du sport est fondamentalement différent d’entraîner un athlète humain.

People learn through practice, coaching and experience, constantly adjusting to changing conditions. In sport science, this is often described as a tight coupling between perception and action. That is, seeing, deciding, and moving in one continuous loop.

Les humains apprennent par la pratique, le coaching et l’expérience, s’ajustant constamment aux conditions changeantes. En science du sport, cela est souvent décrit comme un couplage étroit entre la perception et l’action. C’est-à-dire voir, décider et bouger dans une boucle continue.

Robots, by contrast, are trained using a combination of simulation, data and control algorithms. Engineers build detailed virtual environments where robots can “practice” millions of times. They learn how to track objects, predict motion and coordinate their bodies. Sometimes, motion analysis techniques are used to track athletes doing the specific movements the robot needs to emulate.

Les robots, en revanche, sont entraînés à l’aide d’une combinaison de simulation, de données et d’algorithmes de contrôle. Les ingénieurs construisent des environnements virtuels détaillés où les robots peuvent « s’entraîner » des millions de fois. Ils apprennent à suivre des objets, à prédire les mouvements et à coordonner leur corps. Parfois, des techniques d’analyse du mouvement sont utilisées pour suivre les athlètes effectuant les mouvements spécifiques que le robot doit émuler.

For fast-paced sports such as table tennis, the challenge is extreme. A robot must detect the ball, predict its trajectory and execute a precise movement within fractions of a second. This requires close integration between computer vision, machine learning and real-time control.

Pour les sports rapides comme le tennis de table, le défi est extrême. Un robot doit détecter la balle, prédire sa trajectoire et exécuter un mouvement précis en quelques fractions de seconde. Cela nécessite une intégration étroite entre la vision par ordinateur, l’apprentissage automatique et le contrôle en temps réel.

One of the biggest advances in recent years has been the ability to train robots in simulation and then transfer those skills into the real world – a process known as “sim-to-real”. Combined with rapid improvements in sensors and computing, this has dramatically accelerated progress.

L’une des plus grandes avancées des dernières années a été la capacité d’entraîner des robots en simulation puis de transférer ces compétences dans le monde réel – un processus connu sous le nom de « sim-to-real ». Combiné à des améliorations rapides des capteurs et de l’informatique, cela a considérablement accéléré le progrès.

We’ve seen similar developments in robot basketball and robot soccer, where systems have evolved from simply locating the ball to coordinating as teams, making tactical decisions and adapting to opponents.

Nous avons vu des développements similaires dans le basketball robotique et le football robotique, où les systèmes sont passés de la simple localisation du ballon à la coordination en équipe, à la prise de décisions tactiques et à l’adaptation aux adversaires.

Beyond entertainment

Au-delà du divertissement

While robot athletes make for compelling demonstrations, their greatest impact will likely be behind the scenes where they can be used to train human athletes.

Bien que les athlètes robots offrent des démonstrations captivantes, leur plus grand impact se fera probablement en coulisses, où ils pourront être utilisés pour entraîner des athlètes humains.

One of the central challenges in sport is designing effective practice. Athletes need repetition to build skill. But they also need variability to reflect real competition. Too much repetition becomes predictable; too much variability becomes chaotic.

L’un des défis centraux dans le sport est de concevoir un entraînement efficace. Les athlètes ont besoin de répétition pour développer leurs compétences. Mais ils ont aussi besoin de variabilité pour refléter la compétition réelle. Trop de répétition devient prévisible; trop de variabilité devient chaotique.

Robotics offers a potential way to balance both.

La robotique offre une manière potentielle de concilier les deux.

A robotic training partner can deliver highly repeatable actions at elite intensity, while also introducing carefully controlled variation. For example, a robotic tennis server could replicate the motion of a world-class player while systematically varying ball speed, flight and placement.

Un partenaire d’entraînement robotique peut exécuter des actions très répétables à une intensité élite, tout en introduisant une variation soigneusement contrôlée. Par exemple, un serveur de tennis robotique pourrait reproduire le mouvement d’un joueur de classe mondiale tout en faisant varier systématiquement la vitesse, la trajectoire et l’emplacement de la balle.

From a sport science perspective, this creates what is known as a “representative learning environment”. The key benefit is it replicates the key perceptual and decision-making demands of elite competition, which is difficult for coaches to recreate in the training environment.

D’un point de vue de la science du sport, cela crée ce que l’on appelle un « environnement d’apprentissage représentatif ». Le principal avantage est qu’il reproduit les exigences clés de perception et de prise de décision de la compétition de haut niveau, ce qui est difficile pour les entraîneurs à recréer dans l’environnement d’entraînement.

In our work, we’ve been exploring how robotics could support sports such as tennis, cricket and the football codes. The goal is to combine realism, repeatability, variability, and data to enhance skill development and link technique to outcomes.

Dans notre travail, nous explorons comment la robotique pourrait soutenir des sports tels que le tennis, le cricket et les codes de football. L’objectif est de combiner le réalisme, la répétabilité, la variabilité et les données pour améliorer le développement des compétences et relier la technique aux résultats.

Robots may also help manage training load. They can reduce the physical demands on coaches and training partners while still exposing athletes to high-quality game-like scenarios.

Les robots peuvent également aider à gérer la charge d’entraînement. Ils peuvent réduire les exigences physiques pour les entraîneurs et les partenaires d’entraînement tout en exposant les athlètes à des scénarios de jeu de haute qualité.

Beyond performance, there are opportunities for fan engagement. Interactive robots at live events or demonstrations of elite skills could offer new ways for audiences to experience sport.

Au-delà de la performance, il existe des opportunités d’engagement des fans. Des robots interactifs lors d’événements en direct ou des démonstrations de compétences d’élite pourraient offrir de nouvelles façons au public de vivre le sport.

Will robots ever be ‘great’?

Les robots pourront-ils jamais être « grands »?

Over the next decade, robots will likely become more agile, more robust and better able to operate in complex environments. Tasks that robots currently find difficult, such as running on uneven terrain and catching or throwing balls, will become increasingly achievable.

Au cours de la prochaine décennie, les robots deviendront probablement plus agiles, plus robustes et mieux capables d’opérer dans des environnements complexes. Les tâches que les robots trouvent actuellement difficiles, telles que courir sur un terrain accidenté et attraper ou lancer des balles, deviendront de plus en plus réalisables.

But even as robots improve, there are important limits.

Mais même si les robots s’améliorent, il existe des limites importantes.

Sporting greatness is not just about executing movements perfectly. It involves creativity, decision-making under pressure, and the ability to adapt in ways shaped by experience, emotion and context.

La grandeur sportive ne consiste pas seulement à exécuter des mouvements parfaitement. Elle implique la créativité, la prise de décision sous pression et la capacité de s’adapter de manière façonnée par l’expérience, l’émotion et le contexte.

From a sport science perspective, elite performance emerges from the interaction between the athlete, the task and the environment. Robots can be engineered to perform specific tasks extremely well, but they do not experience this interaction in the same embodied, meaningful way.

D’un point de vue de la science du sport, la performance d’élite émerge de l’interaction entre l’athlète, la tâche et l’environnement. Les robots peuvent être conçus pour exécuter des tâches spécifiques extrêmement bien, mais ils ne vivent pas cette interaction de manière incarnée et significative.

This means robots may surpass humans in tightly defined challenges – such as bowling a cricket ball with perfect consistency – but they are unlikely to achieve greatness in the holistic human sense.

Cela signifie que les robots peuvent surpasser les humains dans des défis strictement définis – comme lancer une balle de cricket avec une cohérence parfaite – mais qu’ils sont peu susceptibles d’atteindre la grandeur au sens humain holistique.

A new role for robots in sport

Un nouveau rôle pour les robots dans le sport

Rather than replacing athletes, robots are more likely to become part of the sporting ecosystem.

Plutôt que de remplacer les athlètes, les robots sont plus susceptibles de faire partie de l’écosystème sportif.

In the same way that video analysis and wearable sensors have transformed training, robotics offers a new tool for coaches and sport scientists. It enables practice environments that can be precisely controlled, repeated, and adapted to individual needs.

Tout comme l’analyse vidéo et les capteurs portables ont transformé l’entraînement, la robotique offre un nouvel outil pour les entraîneurs et les scientifiques du sport. Elle permet des environnements de pratique qui peuvent être contrôlés, répétés et adaptés avec précision aux besoins individuels.

The real opportunity is not to build robot champions, but to better understand human performance, and help athletes reach higher levels.

La véritable opportunité n’est pas de créer des champions robots, mais de mieux comprendre la performance humaine et d’aider les athlètes à atteindre des niveaux plus élevés.

Jonathan Roberts receives funding from the Australian Research Council.

Jonathan Roberts reçoit un financement du Australian Research Council.

Marc Portus does not work for, consult, own shares in or receive funding from any company or organisation that would benefit from this article, and has disclosed no relevant affiliations beyond their academic appointment.

Marc Portus n’est ni employé, ni consultant, ni actionnaire, ni bénéficiaire de financement de toute entreprise ou organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n’a divulgué aucune affiliation pertinente au-delà de sa nomination universitaire.

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