L’IA qui génère des matchs de tennis

Malgré la crise lié au Covid-19, soyez sans craintes : avec le savoir-faire des experts de l’université de Stanford en Californie, vous pourrez profiter de matchs de tennis. En effet, ces chercheurs ont effectué la simulation d’un tournoi grâce à la technique du machine learning. Dans ce but, ils ont façonné une gigantesque base d’informations intégrant les meilleurs joueurs de tennis. Puis, un modèle statique a ensuite été conçu. Le but ? Que le réseau de neurones s’entraîne à analyser et à comprendre la manière dont jouent les tennismans afin de … simuler !

Le genre cyclique de ce sport a offert la possibilité de concevoir un algorithme pertinent sans fournir beaucoup d’efforts. En effet, quand un sportif tape dans la balle, se repositionne, patiente avant que l’adversaire frappe : on le sait et tout cela recommence éternellement. Ainsi, l’intelligence artificielle s’est attardée sur des aspects comme la vitesse, la posture ou encore la manière de taper dans la balle. Au final, le résultat obtenu est extrêmement réaliste. C’est pourquoi le champion espagnol Rafael Nadal se positionne toujours plus loin de la ligne que le champion suisse Roger Federer. D’ailleurs ce dernier, l’homme aux 20 Grands Chelems, nous offre son sublime revers à une main.

Vos rêves sportifs les plus incroyables deviendront réels

Via une telle IA, les possibilités s’avèrent être multiples. On pourrait ainsi avoir une finale de grand chelem mixte entre Serena Williams l’américaine et Novak Djokovic le serbe. Les chercheurs ont tenté l’expérience et les résultats donnent réellement envie de visionner la totalité d’un match. À part cela, cette intelligence artificielle offrirait également la possibilité de rejouer des confrontations de légende dont le résultat aurait pu être totalement différent, comme par exemple la finale de Roland-Garros en 1984. Que se serait-il passé si l’américain John McEnroe n’avait pas perdu ses nerfs contre la légende Ivan Lendl ? Même si l’IA ne pourrait pas répondre à cette question, ce système permettrait la simulation de différents scénarios.

L’après-data dans l’univers du sport ?

D’autres applications sont également possibles. Par exemple, il serait possible d’utiliser cette IA afin d’en apprendre plus avant un match. Les joueurs pourraient s’en servir pour en savoir plus sur l’adversaire et sa manière de jouer. Ainsi, en seulement quelques minutes, un coach pourrait savoir quels coups le joueur devrait utiliser et quel positionnement serait le plus adapté.

Il serait aussi possible d’effectuer la simulation d’une ou des réponses possibles face à différents coups : cela donnerait la possibilité au joueur de profiter d’un net avantage niveau stratégie avant que la confrontation débute. L’IA pourrait également être utilisé dans d’autres sports. Néanmoins, il y a un défaut : si l’exemple du tennis marche parfaitement, c’est essentiellement grâce à son genre cyclique. Se servir de ce système pour des sports moins codifiés nécessiterait de résoudre diverses contraintes.

Une réelle mine d’or pour le gaming

De telles IA prédictives pourraient aussi être utiles dans l’univers du gaming. Ces dernières donneraient notamment la possibilité d’animer les personnages. Actuellement, beaucoup de jeux de sport ou de combat utilisent un mix d’animation basique et d’animation procédurale. La plupart du temps, le premier principe est fait avec du motion capture, où les mouvements d’un acteur sont numérisés grâce à un équipement spécifique. La deuxième animation quant à elle est générée en temps réel par le logiciel au moyen de règles ayant été établies auparavant.

En mixant ces deux aspects, il est possible d’obtenir un mouvement réaliste et adaptatif. Une telle IA pourrait faire être fortement utile dans du gaming de type sport basé sur cette approche, comme par exemple le célèbre jeu de basket NBA 2K ou le réputé jeu de foot FIFA. Néanmoins, il y a encore des petits bugs embêtants comme par exemple les pieds étant au-dessus de la pelouse ! Or, ces bémols seront sans aucun doute très vite corrigés.