
Les recherches montrent que la personnalité d'un robot dans les jeux dépend du timing et de l'alternance des tours

Des chercheurs de l'université norvégienne de sciences et technologie (NTNU) ont mené une série d'expériences en laboratoire sur les interactions entre humains et robots humanoïdes dans un contexte ludique. L'étude, conduite au département Design du campus de Gjøvik sous la direction de Yavuz Inal, maître de conférences, a utilisé Pepper, le robot social de SoftBank Robotics, dans une variante physique du basketball-poubelle : les participants lançaient des boules de papier froissé dans une corbeille depuis des positions calibrées pour offrir un niveau de défi comparable entre humain et robot. Deux modes de jeu ont été évalués, coopératif (joueurs alliés vers un objectif commun) et compétitif (adversaires directs), croisés avec deux ordres de passage (humain ou robot en premier). Les variables mesurées incluaient l'engagement, la motivation, le plaisir de l'activité physique et les réponses émotionnelles. Résultat principal : des paramètres en apparence anodins, comme l'ordre du premier tour ou le cadre coopératif contre compétitif, suffisent à faire basculer l'expérience de positive à frustrante.
Le mode coopératif a généré les retours les plus favorables, mais le mode compétitif s'est révélé tout aussi engageant lorsque l'humain prenait le premier tour, ce qui renforçait son sentiment de contrôle sur l'interaction. Plusieurs joueurs ont trouvé une réelle satisfaction à surpasser le robot, et certains ont admis que regarder Pepper rater un tir contribuait au plaisir. En revanche, la frustration montait fortement quand le robot ouvrait en mode compétitif : les longues pauses avant chaque tir, le rythme lent de Pepper et sa détermination à gagner heurtaient les attentes de fluidité sociale que les joueurs projettent spontanément sur un partenaire humanoïde. Un participant a comparé l'expérience à jouer contre "une imprimante surchargée avec des bras". Pour les concepteurs de robots sociaux, ces résultats pointent un enjeu de conception majeur : la tolérance à l'imperfection technique est bien plus haute quand le robot respecte les codes implicites du tour-par-tour et de la réciprocité sociale, indépendamment de ses performances motrices réelles.
Pepper a été commercialisé par SoftBank Robotics à partir de 2015 et s'est imposé comme plateforme de référence pour la recherche en interaction humain-robot (HRI) dans les contextes éducatifs, hospitaliers et de service au public. Cette étude s'inscrit dans un champ de recherche plus large qui cherche à définir les conditions comportementales, au-delà des seules capacités motrices, nécessaires à une intégration réussie des robots dans des espaces sociaux partagés. Les plateformes concurrentes sur ce segment incluent NAO (également SoftBank Robotics) et Furhat Robotics, spécialiste suédois des robots conversationnels à tête expressive, sans qu'aucune ne cible explicitement le jeu physique à visée thérapeutique ou récréative. Inal indique que les travaux futurs porteront sur l'adaptation dynamique du comportement du robot au profil individuel du joueur. Les débouchés applicatifs visés incluent la rééducation motrice assistée et les environnements de soins aux personnes âgées, deux segments où la robotique sociale peine encore à démontrer son efficacité à l'échelle commerciale.
La recherche de l'NTNU (Norvège) et la mention de Furhat Robotics (Suède, EU) renforcent l'écosystème européen de robotique sociale, avec des débouchés applicatifs ciblant la rééducation motrice et les soins aux personnes âgées, deux domaines prioritaires des politiques de santé en France et en UE.




