Publié le 16 octobre 2024 Mis à jour le 16 octobre 2024
Quand une I.A. s'attaque à un jeu comme les échecs ou le jeu de Go, elle a accès aux mêmes informations que son adversaire, elle peut apprendre relativement vite; mais quand il s'agit de jouer contre un adversaire qui a des informations qu'elle n'a pas, elle a beaucoup plus de difficultés à déterminer la solution optimale.
L’équipe FAIRPLAY du Centre Inria de Saclay vient de franchir un grand pas. Sa prouesse ? Optimiser des algorithmes capables d’élaborer des stratégies en jouant. Réunissant deux chercheurs d’Inria, cinq de l’ENSAE et cinq de Criteo, cette équipe s’est donnée pour mission d’étudier les interactions entre la théorie des jeux, le machine learning et l’économie.
«Dans le domaine des jeux, le meilleur algorithme est celui qui sera optimal face à la pire situation possible. »
On espère qu'ils parviendront à déterminer cet algorithme, ce qui déclassera tous les sites de poker en ligne. Les joueurs pourront en profiter tout autant que les fournisseurs.
Pour l'article complet : L’intelligence artificielle, joueuse de poker hors pair
Pour la papier de leur recherche : "Local and adaptive mirror descents in extensive-form games"
Domaine de Voluceau
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