Les IA imbattables aux échecs ?

IA et échecs : quand les machines défient l’intuition humaine

Si tu as déjà joué contre un ordinateur aux échecs, tu sais à quel point c'est frustrant. Et ce n'est pas qu'une impression : depuis 1997, les machines battent les meilleurs joueurs du monde.

Mais comment une IA « pense »-t-elle une partie ? Et l'intuition humaine a-t-elle encore sa place ? On t'explique.

Résumé en 5 points

• En 1997, Deep Blue, l'ordinateur d'IBM, bat le champion du monde Garry Kasparov 3,5 à 2,5.
• Deep Blue pouvait évaluer 200 millions de positions par seconde.
• En 2017, AlphaZero apprend les échecs seul, en jouant contre lui-même, et dépasse le programme Stockfish après 4 heures d'entraînement.
• Aujourd'hui, les meilleurs programmes sont bien plus forts que n'importe quel joueur humain.
• Les joueurs s'en servent pour s'entraîner, et ces techniques d'IA sont utilisées bien au-delà des échecs.

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Pourquoi les IA calculent plus loin que nous

Comment une IA choisit son coup

À chaque tour, une IA d'échecs passe en revue les coups possibles, puis les réponses possibles de l'adversaire, puis ses propres réponses, et ainsi de suite. Elle construit une sorte d'arbre de toutes les suites de la partie.

Ensuite, elle note chaque position obtenue : qui a l'avantage, quelles pièces sont menacées, quel roi est en sécurité. Elle choisit le coup qui mène aux meilleures positions.

Un humain fait la même chose, mais sur quelques coups seulement. Une machine, elle, va beaucoup plus loin : Deep Blue évaluait 200 millions de positions par seconde, et Stockfish environ 60 millions.

De la force brute à l'apprentissage

En 2017, DeepMind (Google) a changé la méthode avec AlphaZero. Au lieu de lui donner des milliers de règles écrites par des humains, on lui a donné seulement les règles du jeu. Il a appris en jouant des millions de parties contre lui-même : c'est le reinforcement learning.

Résultat : après 9 heures d'entraînement, AlphaZero a affronté Stockfish sur 1 000 parties. Il en a gagné 155, perdu 6, et le reste s'est terminé en nulle. Le plus étonnant : il n'analysait qu'environ 60 000 positions par seconde, mille fois moins que Stockfish. Il calcule moins, mais il « choisit » mieux ce qu'il calcule.

Les programmes d'échecs ont aidé les humains à améliorer leur jeu

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Deep Blue contre Kasparov, le match qui a tout changé

En février 1996, à Philadelphie, Kasparov affronte Deep Blue. La machine gagne la première partie, une première face à un champion du monde en titre dans des conditions de tournoi. Mais Kasparov remporte le match 4 à 2.

En mai 1997, revanche à New York. Cette fois, Deep Blue gagne 3,5 à 2,5. C'est la première fois qu'un ordinateur bat le champion du monde en titre sur un match complet.

Aujourd'hui, l'IA est devenue un coach

Les joueurs, des débutants aux grands maîtres, utilisent des programmes d'échecs pour analyser leurs parties, repérer leurs erreurs et préparer des ouvertures. Les coups « bizarres » joués par AlphaZero ont même inspiré de nouvelles idées aux meilleurs joueurs.

L'intuition humaine face aux machines

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Un bon joueur ne calcule pas tout. Il « sent » qu'un coup est bon, parce qu'il a déjà vu des milliers de positions proches. Cette intuition, c'est de l'expérience transformée en réflexe.

Ce qui est fascinant, c'est qu'AlphaZero fait un peu pareil. Son réseau de neurones a appris, à force de parties, à repérer les positions prometteuses sans tout calculer. Ce n'est pas une intuition humaine, avec des émotions et du ressenti, mais ça y ressemble dans le résultat.

L'humain garde d'autres atouts : comprendre pourquoi un coup est bon, l'expliquer, inventer de nouvelles façons de jouer, et prendre du plaisir à le faire.

Les IA peuvent-elles encore être battues ?

Dans une partie classique, face aux meilleurs programmes actuels, non : même les champions du monde n'ont aucune chance. Les humains peuvent encore battre des programmes réglés à un niveau plus faible, ce que proposent toutes les applis d'échecs.

Et ce n'est pas propre aux échecs. Au jeu de go, longtemps considéré comme trop complexe pour une machine, le programme AlphaGo a battu le champion Lee Sedol 4 à 1, en mars 2016 à Séoul.

Pour aller plus loin sur l'IA dans le jeu : Comprendre l'IA dans les jeux vidéo.

Pourquoi l'IA et les échecs sont liés au monde du travail de demain

Les techniques nées aux échecs (recherche de la meilleure option, apprentissage par essais et erreurs, réseaux de neurones) servent aujourd'hui partout : recommander un produit, optimiser un trajet, détecter une fraude, aider au diagnostic médical.

Ce sont les compétences des métiers de la data et de l'IA : data scientist, ingénieur en intelligence artificielle, mais aussi développeur ou analyste en cybersécurité.

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