{"id":1188,"date":"2018-03-05T12:15:41","date_gmt":"2018-03-05T08:15:41","guid":{"rendered":"http:\/\/annierun.net\/blog\/?p=1188"},"modified":"2025-10-17T18:45:08","modified_gmt":"2025-10-17T14:45:08","slug":"des-echecs-au-jeu-de-go-la-remarquable-evolution-de-lintelligence-artificielle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/annierun.net\/blog\/2018\/03\/des-echecs-au-jeu-de-go-la-remarquable-evolution-de-lintelligence-artificielle\/","title":{"rendered":"Des \u00e9checs au jeu de Go : la remarquable \u00e9volution de l\u2019intelligence artificielle"},"content":{"rendered":"

De Deep Blue \u00e0 AlphaGo Zero, l\u2019intelligence artificielle (IA) utilise des m\u00e9thodes de plus en plus optimales pour jouer et gagner.<\/em><\/strong><\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Plateau de Go, partie termin\u00e9e \u2014 <\/em>License: CC0 Public Domain<\/a><\/em><\/p>\n

Du jeu d\u2019\u00e9checs au jeu de Go<\/em><\/strong><\/p>\n

Le 11 mai 1997, c\u2019est \u00e0 dire il y a d\u00e9j\u00e0 plus de 20 ans, le champion mondial d\u2019\u00e9chec Garry Kasparov se faisait damer le pion par Deep Blue. L\u2019intelligence artificielle d\u2019IBM, gav\u00e9e de centaines de milliers de parties jou\u00e9es par les plus grands \u2014 Kasparov compris \u2014 avait \u00e9t\u00e9 pourtant battue par le joueur russe l\u2019ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dente. Aussi, lorsque la machine gagne ce jour-l\u00e0, l\u2019exploit est copieusement applaudi.<\/p>\n

19 ans plus tard, l\u2019intelligence artificielle se distingue \u00e0 nouveau, mais au jeu de Go.
\nPour qui ne conna\u00eet pas le jeu de Go, il n\u2019est pas simple d\u2019\u00e9valuer vraiment l\u2019ampleur du d\u00e9fi.
\nLe Go, comme les \u00e9checs, est un jeu de plateau. Un jeu de strat\u00e9gie. Il y a des r\u00e8gles, une logique. Un terrain id\u00e9al pour une machine qui a une puissance de calcul bien sup\u00e9rieure \u00e0 un humain et la rapidit\u00e9 qui va avec. Sauf que…<\/p>\n

Ce jeu ne peut \u00eatre abord\u00e9 comme un jeu d\u2019\u00e9checs\u00a0: il ne suffit pas de chercher les coups possibles, d\u2019en \u00e9valuer les cons\u00e9quences, et de s\u00e9lectionner \u00e0 chaque fois le coup qui conf\u00e9rera la meilleure position. Au jeu de Go, les possibles sont infiniment plus nombreux. Une telle strat\u00e9gie conduirait, m\u00eame une machine d\u2019aujourd\u2019hui \u00e0 des temps de calcul colossaux.<\/p>\n

Comment fonctionne AlphaGo\u2009?<\/em><\/strong><\/p>\n

AlphaGo d\u00e9velopp\u00e9 par la soci\u00e9t\u00e9 DeepMind Technologies (d\u00e9tenue par Google) ne se contente pas de calculer. AlphaGo apprend. Puis AlphaGo d\u00e9cide.
\nCes deux fonctions sont assur\u00e9es par un duo de r\u00e9seaux neuronaux<\/em> qui coop\u00e8rent. Cette appellation qui fait directement r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 ce qui peut se passer dans un v\u00e9ritable cerveau, traduit pour la machine, la capacit\u00e9 de son logiciel \u00e0 modifier sa fa\u00e7on de faire en fonction des cas qu\u2019il rencontre. C\u2019est ce qu\u2019on appelle l\u2019apprentissage profond\u00a0: le programme \u00e9volue au fil de sa propre exp\u00e9rience.<\/p>\n

Comme Deep Blue, AlphaGo a pu analyser des milliers de parties jou\u00e9es par des professionnels de haut niveau, et aussi contre lui-m\u00eame. Il d\u00e9tient ainsi une connaissance ph\u00e9nom\u00e9nale des chemins qui m\u00e8nent \u00e0 la victoire ou \u00e0 l\u2019\u00e9chec.<\/p>\n

AlphaGo utilise pour d\u00e9terminer le prochain coup l\u2019arbre de recherche dit de Mont-Carlo. La machine va simuler un grand nombre de parties \u00e0 partir de la position en cours, jusqu\u2019\u00e0 ce qu\u2019il y ait un gagnant. Au d\u00e9but, les coups sont produits au hasard. Puis la machine enregistre pour chaque position rencontr\u00e9e, combien de fois celle-ci est associ\u00e9e \u00e0 une victoire. Au fur et \u00e0 mesure des simulations, la machine int\u00e8gre cette connaissance et la part de hasard dans le choix des positions suivantes diminue peu \u00e0 peu. Ce faisant, elle estime progressivement la position optimale.<\/p>\n

AlphaGo contre Lee Sedol<\/em><\/strong><\/p>\n

Ainsi con\u00e7u, alphaGo bat en mars 2016, le joueur de renomm\u00e9e mondiale Lee Sedol, class\u00e9 9e dan professionnel, soit le niveau le plus \u00e9lev\u00e9 au Go. Apr\u00e8s 3 d\u00e9faites successives, Lee Sedol gagne enfin une manche, sous les applaudissements nourris du public. L\u2019exploit a chang\u00e9 de camp\u00a0: l\u2019homme vient enfin de battre la machine.
\n\u00c0 la conf\u00e9rence de presse, Lee Sedol est accueilli en h\u00e9ros. \u00ab\u2009Merci beaucoup. J\u2019ai tellement re\u00e7u de f\u00e9licitations pour avoir gagn\u00e9 une seule manche. Apr\u00e8s trois d\u00e9faites d\u2019affil\u00e9e, je ne pourrais \u00eatre plus heureux. Cette victoire est tellement pr\u00e9cieuse, je ne l\u2019\u00e9changerais pour rien au monde.\u2009\u00bb confie-t-il \u00e0 la salle.<\/p>\n

AlphaGo Zero, l\u2019IA sans connaissance humaine<\/em><\/strong><\/p>\n

L\u2019histoire ne s\u2019arr\u00eate cependant pas l\u00e0. En octobre 2017, para\u00eet dans le journal \u00ab\u2009Nature\u2009\u00bb un article sur les exploits de la nouvelle intelligence artificielle sp\u00e9cialis\u00e9e dans le jeu de Go\u00a0: AlphaGo\u00a0Zero. Sous le titre \u00ab\u2009Mastering the game of Go without human knowledge\u2009\u00bb (Ma\u00eetriser le jeu de Go sans connaissance humaine), les auteurs expliquent en quoi cette version est une v\u00e9ritable nouveaut\u00e9.
\nLa machine n\u2019a cette fois-ci pas acc\u00e8s aux meilleurs parties mondiales pour constituer sa base de connaissance. On lui a juste fourni les r\u00e8gles du jeu de Go.
\nIl n\u2019y a plus qu\u2019un seul r\u00e9seau neuronal d\u2019apprentissage profond, et l\u2019arbre de recherche a \u00e9t\u00e9 simplifi\u00e9 sur des \u00e9chantillons de mouvements possibles \u00e0 partir de la position de d\u00e9part.
\nAinsi con\u00e7ue, la machine s\u2019est mise \u00e0 jouer des milliers de parties contre elle-m\u00eame, am\u00e9liorant son niveau petit \u00e0 petit, et inventant de nouvelles strat\u00e9gies de jeu. Apr\u00e8s 21 jours d\u2019autoapprentissage, alphaGo Zero bat \u00e0 plate couture (100 – 0) la version qui elle-m\u00eame avait battu le champion Lee Sedol en 2016.
\nAucun \u00eatre humain \u00e0 ce jour ne s\u2019est mesur\u00e9 publiquement \u00e0 AlphaGo Zero qui devient de fait le meilleur joueur de Go au monde.<\/p>\n

Des IA pour quoi faire finalement\u2009?<\/em><\/strong><\/p>\n

D\u2019apr\u00e8s DeepMind Technologies, une intelligence artificielle du type d\u2019AlphaGo Zero pourrait servir \u00e0 d\u2019autres domaines comme la consommation d\u2019\u00e9nergie, ou encrore la sant\u00e9\u2009; plus g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 chaque fois que des d\u00e9cisions doivent \u00eatre prises en fonction d\u2019une quantit\u00e9 de donn\u00e9es recueillies.
\nCependant, le travail effectu\u00e9 par AlphaGo Zero reste bas\u00e9 sur des r\u00e8gles simples de fonctionnement, avec peu d\u2019incertitude \u00e0 la cl\u00e9. Dans l\u2019\u00e9tat actuel des choses, seuls les domaines o\u00f9 la connaissance humaine est suffisante et les r\u00e8gles de d\u00e9cision parfaitement claires peuvent \u00eatre envisag\u00e9s.
\nAfin d\u2019\u00eatre capables d\u2019accomplir des t\u00e2ches complexes dans le monde r\u00e9el, les successeurs d\u2019alphaGo Zero devront acqu\u00e9rir des comp\u00e9tences bien au-del\u00e0 de celles d\u00e9j\u00e0 acquises aujourd\u2019hui. DeepMind compte sur le jeu vid\u00e9o Starcraft pour aborder les strat\u00e9gies incluant des degr\u00e9s d\u2019incertitude bien plus \u00e9lev\u00e9s.
\nCombien de temps faudra-t-il cette fois-ci \u00e0 l\u2019IA pour surpasser l\u2019humain\u2009? Seul l\u2019avenir nous le dira.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

De Deep Blue \u00e0 AlphaGo Zero, l\u2019intelligence artificielle (IA) utilise des m\u00e9thodes de plus en plus optimales pour jouer et gagner. Plateau de Go, partie termin\u00e9e \u2014 License: CC0 Public Domain Du jeu d\u2019\u00e9checs au jeu de Go Le 11… Continuer la lecture →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1187,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[37],"tags":[44,43,45],"class_list":["post-1188","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-science","tag-ia","tag-intelligence-artificielle","tag-jeu-de-go"],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/annierun.net\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/finished-go-game-1.jpg?fit=1920%2C1440&ssl=1","jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p4u88f-ja","jetpack-related-posts":[{"id":93,"url":"https:\/\/annierun.net\/blog\/2014\/04\/a-propos-du-troisieme-chapitre\/","url_meta":{"origin":1188,"position":0},"title":"A propos du troisi\u00e8me chapitre","author":"Annie","date":"17 avril 2014","format":false,"excerpt":"Deuxi\u00e8me chapitre sur un dialogue. 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