Poker et Intelligence Artificielle
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Poker et Intelligence Artificielle

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Les organisateurs de tournois de poker en ligne ont du souci à se faire. En janvier dernier, Libratus a battu au  » Texas Hold’em No-Limit  » quatre des meilleurs joueurs mondiaux au terme de 20 jours de compétition. Le  » Texas Hold’em No-Limit « est une variante du jeu qui se joue exclusivement à deux. Pour la deuxième fois (une première expérience a eu lieu en avril 2015 mené par des chercheurs canadiens), l’ordinateur a réussi à intégrer le bluff et à simuler pour vaincre ses adversaires.

Libratus est un programme développé par des chercheurs de l’université américaine de Carnegie Mellon qui apprend en permanence et modifie sa stratégie en fonction de son adversaire et du contexte.

Après 120 000 mains, la machine a empoché un gain (théorique) de 206 061 dollars par jour soit un total de 1 766 250 dollars.

Vous vous demandez pourquoi je vous relate un événement vieux de huit mois ? Parce que la performance est passée relativement sous silence alors qu’elle ouvre des perspectives importantes pour l’intelligence artificielle. Simultanément, cette semaine, l’environnement proposé par IBM, Watson, a montré ses limites en étant incapable d’apporter, semble-t-il, de meilleures solutions que les médecins. Le système auto-apprenant Libratus tire des conclusions à partir d’informations partielles et, à l’instar d’un joueur de poker, intègre l’analyse statistique d’un risque. Il peut donc se comporter comme un « vrai » joueur en bluffant.

Un tel algorithme peut-il être étendu à d’autres applications ?  Il existe de nombreux cas où un être humain est amené à prendre des décisions en ne disposant pas de toutes les informations (sans connaître la main de l’adversaire). Accepterait-on un diagnostic et un traitement proposé par une machine qui analyse les risques (même si elle cherche à les minimiser) sans être certaine de l’impact ?

Bref, les algorithmes d’IA progressent et s’améliorent mais pour l’instant, chaque programme reste limité à des domaines bien précis. Le moment où un même outil saura jouer aux échecs, gagner au poker, analyser une maladie et conduire une voiture est encore loin (alors qu’un médecin peut jouer au poker ! 🙂 ).