La danse classique indienne inspire de nouvelles façons d'apprendre aux robots à utiliser leurs mains.
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Des chercheurs de l'Université du Maryland, comté de Baltimore (UMBC) aux Etats-Unis, ont identifié les éléments constitutifs des gestes précis de la main utilisés dans le Bharatanatyam, une forme de danse classique indienne, et ont découvert un « alphabet » de mouvements plus riche que celui des préhensions naturelles. Ces travaux pourraient améliorer la façon dont nous enseignons les mouvements de la main aux robots et offrir aux kinésithérapeutes de meilleurs outils.
Un article décrivant ces travaux est publié dans la revue Scientific Reports .
Ramana Vinjamuri, professeur à l'UMBC et chercheur principal de ces travaux, a orienté ses recherches vers la compréhension des mécanismes cérébraux de contrôle des mouvements complexes de la main. Il y a plus de dix ans, avec ses collaborateurs, il a entrepris d'identifier et de répertorier les éléments constitutifs de ces mouvements, en s'appuyant sur le concept de synergies cinématiques , selon lequel le cerveau coordonne simultanément plusieurs mouvements articulaires afin de simplifier les gestes complexes.
Ce concept peut être utilisé pour décomposer une incroyable diversité de mouvements en un nombre limité d'unités fondamentales, de la même manière que les centaines de milliers de mots différents de la langue anglaise peuvent être décomposés en seulement 26 lettres.
L'inspiration lui vint à nouveau lorsqu'il assista en 2023 à une conférence scientifique sur le cerveau, organisée par l'Institut indien de technologie de Mandi, dans le cadre paisible des contreforts de l'Himalaya. Alors qu'il réfléchissait à des idées pour une session de la conférence consacrée à l'application des traditions indiennes ancestrales aux problèmes modernes, Vinjamuri conçut une approche novatrice pour en extraire les éléments constitutifs : la grande variété de gestes précis des mains, appelés mudras, utilisés dans la danse classique indienne pour structurer la narration propre à cet art.
« Nous avons remarqué que les danseurs vieillissent avec une grâce exceptionnelle : ils conservent souplesse et agilité grâce à leur entraînement », explique Ramana Vinjamuri. « Ce fut une immense source d’inspiration pour nous lorsque nous avons commencé à rechercher des alphabets de mouvement plus riches. En danse, nous ne nous intéressons pas seulement à un mouvement sain, mais à un mouvement d’une qualité exceptionnelle. La question est donc devenue : pouvions-nous trouver un alphabet “surhumain” à partir des gestes de la danse ? »
Crédit : Scientific Reports (2025). DOI : 10.1038/s41598-025-25563-7
Mouvements naturels versus mouvements structurés
Dans le cadre de leurs recherches récemment publiées, Ramana Vinjamuri et ses étudiants ont commencé par analyser un ensemble de données portant sur 30 préhensions naturelles, utilisées pour saisir des objets de tailles variées, allant de grandes bouteilles d'eau à de minuscules perles. Ils ont identifié six synergies, comparables à un alphabet de six lettres, qui, combinées, expliquent près de 99 % des variations de mouvements représentées dans l'ensemble des données.
En utilisant les mêmes techniques, l'équipe de recherche a également analysé 30 mudras réalisés à une seule main. Ils ont identifié six synergies qui pourraient expliquer environ 94 % des variations des mudras.
L'équipe a ensuite testé, de manière cruciale, la capacité des six synergies naturelles issues de la préhension à se combiner pour construire des mouvements de la main sans lien apparent — en l'occurrence, 15 lettres de l'alphabet de la langue des signes américaine — par rapport aux synergies issues des mudras. Ces dernières ont nettement surpassé les synergies naturelles de la préhension pour cette tâche.
« Lorsque nous avons entamé ce type de recherche il y a plus de 15 ans, nous nous demandions : pouvons-nous trouver un alphabet parfait permettant de tout reconstituer ? » explique Ramana Vinjamuri. « Aujourd’hui, je doute fort qu’un tel alphabet existe. Mais l’alphabet dérivé des mudras est sans aucun doute supérieur à l’alphabet intuitif, car il offre une plus grande dextérité et une plus grande flexibilité. »
À terme, Ramana Vinjamuri envisage de créer des bibliothèques d'alphabets spécifiques à chaque tâche, qui pourront être déployées en fonction des besoins, qu'il s'agisse d'accomplir des tâches ménagères quotidiennes comme la cuisine ou le pliage du linge, ou quelque chose de plus complexe et précis, comme jouer d'un instrument.
Des mains robotisées pour aider
L'équipe développe actuellement des techniques pour « enseigner » aux mains robotisées l'alphabet des mouvements et comment les combiner pour créer de nouveaux gestes. Cette approche marque une rupture avec les méthodes classiques d'apprentissage des gestes de la main par les robots, et s'oriente vers une approche fondée sur notre compréhension du fonctionnement du corps et du cerveau humains.
Les chercheurs testent ces techniques sur une main robotique autonome et un robot humanoïde, chacun fonctionnant différemment et nécessitant une approche unique pour traduire les représentations mathématiques des synergies en mouvements physiques.
L'équipe a également réalisé des progrès considérables dans le développement de méthodes pragmatiques et économiques pour tester et mettre en œuvre ses idées. Elle utilise un système simple de caméra et de logiciel pour reconnaître, enregistrer et analyser les mouvements, une contribution importante à la création de technologies abordables que les gens pourraient utiliser à domicile, comme un système virtuel pour accompagner les patients lors de leurs séances de kinésithérapie, explique Vinjamuri.
« Après avoir découvert les synergies, j’ai été très curieux de voir si nous pouvions les utiliser pour qu’une main robotisée réagisse et agisse comme une main humaine », explique Parthan Olikkal, membre de longue date du laboratoire de Vinjamuri et actuellement doctorant en informatique. « Contribuer à ces recherches et observer les résultats a été très gratifiant. »
https://umbc.edu/wp-content/uploads/2025/11/fall2025-UMBCMagazine-all-pages.pdf (page 43)