Google DeepMind a appris à un robot humanoïde Apollo 2 d’Apptronik à jouer au cornhole en analysant une seule vidéo d’un humain effectuant le lancer. Le modèle Gemini 4 Argon a décomposé le mouvement humain, l’a traduit en mouvements adaptés aux articulations du robot, puis a pratiqué dans une simulation MuJoCo avant de reproduire le geste dans le monde réel. Le robot a réussi sept lancers consécutifs. Ce pipeline Vidéo-Simulation-Réalité réduit le temps de modélisation de plusieurs semaines à quelques heures et a obtenu un score de 87 % sur ERQA, un benchmark de raisonnement incarné. Cette avancée pourrait bénéficier aux secteurs de la logistique, de la manufacture et de la robotique de consommation, bien que cette démonstration reste un cas simple et contrôlé.
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