Si vous suivez les Jeux Olympiques, vous savez qu’il est des épreuves dont les résultats font polémique à chaque édition, avec des soupçons de partialité voire de corruption des juges. C’est typiquement le cas de la boxe (on se souvient tous des larmes déchirantes d’Alexis Vastine), du patinage artistique, mais aussi de la gymnastique. Même si les juges ont des grilles précises à remplir, les résultats sont très souvent contestés, et parfois à juste raison.
Il faut donc trouver plus fiable que l’humain pour arbitrer des compétitions dont la notation, jusqu’à présent, a toujours fait place à une part de subjectivité. Si le football a sa « goal line technology » et s’ouvre progressivement à la vidéo, la gymnastique pourrait bientôt être soutenue par une intelligence artificielle.
La Japan Gymnastics Association a en effet signé un accord avec Fujitsu pour travailler conjointement sur une technologie qui permettrait de noter automatiquement les gymnastes, grâce à une IA qui reconnaît les mouvements effectués par l’athlète, détecte la technique employée et sa difficulté, et vérifie leur bonne exécution.
D’abord pour l’entraînement
L’objectif annoncé est que cette technologie soit au point pour les JO de Tokyo en 2020. Néanmoins elle ne sera alors utilisée que pour les entraînements, pour permettre aux sportifs japonais d’avoir un autre regard que celui de leur coach ou de leur coéquipier, et de savoir précisément où s’améliorer. Mais à terme, si l’IA se révèle efficace, la technologie pourrait être déployée jusqu’à la notation finale des équipes. Ne restera qu’à en convaincre les fédérations et le comité international olympique.
Pour évaluer les gymnastes, l’IA interprétera les données captées par plusieurs caméras laser 3D développées par Fujitsu Laboratories, du même type que les Kinect de Microsoft. Chaque caméra est capable d’évaluer la distance de 76 800 points d’analyse, à un rythme de 30 images par seconde. Combinées entre elles, elles permettent d’avoir une idée très précise de la place et de l’orientation de chaque partie du corps, et de comparer les données aux animations de référence et de voir précisément quel mouvement doit être amélioré.
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