Bridge : l’intelligence artificielle n’est pas encore capable de battre les humains

Le bridge fait partie des jeux où l’homme peut encore se vanter de pouvoir battre la machine. Le jeu de cartes reste toujours un mystère pour l’intelligence artificielle. Tristan Cazenave, chercheur au CNRS spécialisé dans les algorithmes liés au jeu, a apporté une explication assez simple à ce phénomène. Selon lui, c’est parce qu’avec le bridge, les règles du jeu sont assez compliquées. A cela s’ajoutent les informations disponibles qui sont incomplètes.

Ce n’est donc pas simple de programmer un robot pour comprendre et anticiper le jeu. Contrairement au jeu de go ou encore aux échecs, l’IA a toutes les informations en main alors qu’avec le bridge, la machine ne connait qu’une partie des données. Il devient alors difficile pour elle de calculer toutes les combinaisons possibles.

Bridge

Pour Tristan Cazenave, les compétitions de bridge opposant humains et IA ne sont pas encore près d’être organisées, car la machine a encore du chemin à parcourir avant de devenir un pro.

Penser comme un humain

En fait, le véritable problème de l’IA avec le bridge, c’est le fait qu’il y ait plusieurs joueurs et le système d’enchère complique davantage les choses. Cette étape consiste à annoncer le score que l’on compte faire, alors que toutes les informations ne sont pas encore en main. Ce n’est en effet qu’après que la partie commence réellement.

En 1998, l’IA était capable d’affronter des professionnels humains du bridge, mais seulement lorsque l’on faisait l’impasse sur la phase d’annonce.

Le jeu oblige donc la machine à penser comme un humain. Pour jouer, il faut que cette dernière réussisse à reproduire fidèlement le comportement humain. Elle doit être capable de jouer à cartes cachées, mais aussi d’expliquer chaque carte jouée et chaque enchère réalisée.

Les améliorations continuent

La suprématie de l’homme sur la machine en ce qui concerne le bridge pourrait cependant être de courte durée. Les chercheurs continuent de travailler sur des programmes qui permettraient aux ordinateurs de mieux comprendre et anticiper le jeu. Ainsi, l’IA française Wbridge5 continue de s’améliorer après avoir gagné le Championnat du monde robotique de bridge en 2016.

Des chercheurs de l’université nationale de Taïwan planchent également sur les techniques de deep learning et renforcement learning similaires à ceux utilisés par DeepMind, la machine championne au jeu de go. Les deux techniques devraient permettre à l’IA de maîtriser enfin la phase des annonces.

Prochaine étape, perfectionner les programmes d’entrainement pour que dans un futur très proche, des compétitions officielles « homme VS machine » puissent enfin être organisées.

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