Une équipe de chercheurs de l’Institute for Big Data Analytics de Dalhousie a récemment été finaliste à l’occasion de la plus grande compétition internationale de simulation de soccer en intelligence artificielle (IA) de 2020, le RoboCup Japan Open. C’est la première fois qu’une équipe canadienne se rend en finale depuis de nombreuses années.

La compétition internationale de robotique RoboCup utilise la simulation de soccer pour promouvoir la robotique et la recherche en IA, les conclusions de recherche étant utilisées pour faire avancer de nombreux domaines. D’ici 2050, la compétition vise à entraîner une équipe de robots humanoïdes entièrement autonomes à remporter un match de soccer contre le gagnant de la plus récente Coupe du monde.

RoboCup utilise une variété de modèles d’IA et d’apprentissage automatique pour former des « joueurs » autonomes occupant différentes positions à collaborer et à jouer ensemble de façon intelligente.

« Notre processus décisionnel repose en grande partie sur l’IA, affirme Mahtab Sarvmaili, doctorante en informatique. Il faut s’en servir, compte tenu du trop grand nombre de décisions à prendre. Nous devons utiliser l’IA pour avoir une meilleure approche, ou une meilleure façon de jouer. Maintenant, nous essayons de rendre le tout plus semblable au monde réel, notamment en utilisant la méthode d’apprentissage par renforcement qui consiste à former l’agent sans supervision réelle de la part des humains. »

Le Dr Stan Matwin, titulaire de la Chaire de recherche du Canada et directeur de l’Institute for Big Data Analytics, ajoute : « Il s’agit d’une nouvelle façon d’utiliser l’IA dans laquelle nous employons toute une gamme de méthodes d’IA pour créer une simulation de la perception afin que les agents ou les « acteurs » travaillent de façon autonome, mais aussi pour qu’ils apprennent à collaborer. »

Bien que ces méthodes présentent de nouvelles façons de jouer et de pratiquer des sports, particulièrement pendant une période où beaucoup d’activités en personne sont suspendues, l’équipe cherche d’autres façons d’utiliser cette recherche pour régler des problèmes plus importants, comme celui de nettoyer nos océans.

« Principalement, ce qu’on peut en extraire, c’est comment les agents ou les robots peuvent collaborer pour atteindre un certain objectif, explique le Dr Amilcar Soares, professeur adjoint à l’Université Memorial et ancien chercheur postdoctoral de Dalhousie. Pensons au domaine océanique. Un problème intéressant dont je vois plusieurs entreprises discuter est la façon dont nous pouvons faire collaborer des agents autonomes pour nettoyer les océans. Donc, vous pourriez avoir plusieurs agents, et les humains pourraient leur assigner des tâches pour qu’ils collaborent de manière à ce que la tâche finale se traduise par le nettoyage de l’océan ou d’un fleuve. »

Mme Sarvmaili fait écho au fait que cette méthode de formation des agents, qui leur apprend des comportements leur permettant de travailler efficacement de la façon la plus intelligente, que ce soit de la façon la plus rapide ou celle qui utilise le moins d’énergie possible, peut aussi s’appliquer à l’avenir des jeux vidéo.

« Prenons des jeux très complexes, comme Warcraft; ils ne sont pas entièrement autonomes, ils sont commandés par un serveur central et le serveur indique à l’agent quoi faire », explique-t-elle. Ce que nous faisons ici est beaucoup plus complexe, parce que nous répartissons la prise de décision, et chacun de ces joueurs agit comme un humain et réfléchit au jeu. Alors maintenant, s’ils apprennent à collaborer entre eux dans cet environnement complexe en constante évolution, nous pourrons appliquer ce modèle à d’autres jeux vidéo et les rendre ainsi encore plus réalistes et intéressants. »

L’IA et l’apprentissage machine ont peut-être contrôlé une grande partie du résultat pour l’équipe lors de la compétition RoboCup, mais on soutient que l’expérience et les connaissances humaines sont encore essentielles, et on a tiré une certaine inspiration parmi les meilleurs.

« Nader (Zare, architecte en chef de l’équipe RoboCup) a développé une stratégie défensive pour tenter d’imiter celle du FC Barcelone. Nous essayons donc d’obtenir une idée des acteurs du monde réel, et d’optimiser leur comportement, explique Mme Sarvmaili. Ce n’est pas vraiment la même chose, mais nous voulons rendre notre équipe proche des vrais joueurs humains. »

« Il est important de souligner que durant la compétition réelle, nous avons établi qu’il nous fallait beaucoup de temps pour réaliser un tir au but. » Le Dr Soares élabore sur le sujet. « On a vérifié le seuil de tir et on a vu qu’il était très bas. C’était l’observation d’un humain qu’à un certain moment, même si on avait une très grande quantité de données, utiliser uniquement la machine n’était pas idéal; il fallait des interventions humaines pour mieux jouer. »

En revanche, il soutient que les humains pourraient en apprendre davantage sur le jeu grâce à la technologie et que cela pourrait changer à jamais la façon dont le sport est pratiqué et regardé.

« On pourrait avoir, par exemple, un entraîneur adjoint virtuel qui pourrait aider l’entraîneur humain et l’informer que la stratégie ne fonctionne pas, qu’il pourrait remplacer deux joueurs, etc., poursuit le Dr Soares. On pourrait l’apprendre d’une plateforme, comme celle-ci, de façon à pouvoir fournir cet outil de prise de décision à l’entraîneur. Je pense que ce pourrait être l’avenir. Même en ce moment, c’est possible, il s’agit simplement d’effectuer une modélisation adéquate. »

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