Intelligence artificielle : Du jeu de poker à la stratégie militaire.

Les tournois de jeux opposant l’homme à l’intelligence artificielle ont tous tourné à l’avantage de la machine. Chaque victoire marque l’évolution de l’IA. Développé par Carnegie Mellon University sur des ordinateurs HPE, le programme Libratus a vaincu en 2017 des joueurs de poker et ouvert des perspectives sur d’autres applications.

Le Deep Leaning a dû attendre son heure. En 1943 le neurophysiologiste Warren McCulloch et le logicien Walter Pits s’étaient inspirés du cerveau humain en proposant une première approche mathématique exploitant un réseau de neurones. Les principes mathématiques étaient posés mais la puissance des ordinateurs est restée longtemps trop limitée pour exploiter le deep learning et surtout on manquait de données nécessaires à l’apprentissage des machines. Il faudra attendre les années 2010 pour que le deep learning refasse vraiment parler de lui. La technologie a évolué, les coûts ont baissé et internet a donné accès à de gigantesques volumes de données. En 2012 Lors de la Compétition ImageNet de Reconnaissance Visuelle à Grande Échelle (ILSVRC), l’équipe de Geoffrey Hinton (l’un des lauréats du prix Turing 2019) réussit à reconnaitre des images avec un taux d’erreur de 16% alors qu’auparavant on n’atteignait que 25%. Depuis le taux d’erreur n’a eu de cesse de s’améliorer. En 2016 il était de 5,7% et aujourd’hui il est inférieur aux taux d’erreur d’un être humain.

Du jeu de dames au Poker : l’évolution de l’IA et des ordinateurs. Les tournois opposant la machine à l’humain dans des jeux de stratégies ont marqué les étapes de l’intelligence artificielle. En 1994 l’université d’Alberta rencontra le champion Tinsley avec un ordinateur nommé Chinook. Quelques années plus tard en 1997, c’est au tour d’IBM avec Deep Blue de s’attaquer au jeu d’échec plus complexe avec ces 10 puissance 47 combinaisons qui se conclut par la défaite du célèbre Gary Kasparov. L’IA de l’époque basée sur des ordinateurs mémorisant les règles et des quantités de parties déjà jouées avait fait des prouesses mais pas suffisamment pour s’attaquer au jeu de Go bien plus complexe avec ces 10 puissance 171 combinaisons. Il faudra attendre 2016, le recours au deep learning et à de puissants ordinateurs pour que la machine Alpha Go vienne à bout du champion du monde de Go Lee Sedol. La victoire a marqué les esprits et pour ceux que cela intéresse un documentaire sur Netflix revient sur l’histoire de ce succès technologique. Plus surprenant encore en 2017, l’IA avec le programme « Libratus » l’emporte contre quatre champions du monde du Poker.

Du poker aux stratégies militaires. Le programme Libratus a été développé par Carnegie Mellon University. Pour le tournoi de poker ce programme fonctionnait sur un super ordinateur nommé Bridges construit par le constructeur informatique HPE. J’ai eu l’occasion d’assister à plusieurs conférences de Dr. Eng Lim Goh – Vice-Président CTO chez HPE qui expliquait la difficulté de l’aventure. Le poker est un jeu complexe avec 10 puissance 160 combinaisons mais qui se distingue des autres jeux. Les jeux d’échecs et de Go sont des jeux ou chaque joueur dispose de la totalité des informations toutes les pièces étant visibles sur le plateau. En ce qui concerne le poker c’est totalement différent puisque les cartes en main sont cachées. Difficulté supplémentaire le bluff est autorisé ce qui rend la tâche particulièrement difficile pour une machine. Les stratégies appliquées pour le jeu de Go ne s’appliquent donc pas et Libratus a dû élaborer une stratégie basée sur des données incomplètes en utilisant le concept de théorie des jeux « Nash Equilibrium ». Ce type d’approche peut trouver des applications au-delà des jeux. Un des chercheurs qui participait au projet Libratus,Tuomas Sandholm, a créé en 2018 la start-up Strategy Robot pour adapter ces technologies de jeux au domaine militaire pour par exemple explorer différentes stratégies militaires. Dans une guerre l’adversaire n’utilise pas forcément les même règles et l’IA pourrait se révéler une aide utile dans la prise de décision.

La donnée au cœur de l’IA. Que les informations soient complètes ou incomplètes, les données jouent un rôle capital dans le fonctionnement d’une IA. Une voiture autonome totalement sûre nécessitera 1 milliard de kilomètres de données de conduite, et chaque kilomètre génère 15 gigaoctets. Pour le Vice President de HPE, les données constituent un avantage compétitif pour les entreprises et il les incite à commencer à collecter le plus tôt possible les données pour préparer l’avenir. Face aux GAFA qui ne cessent d’accumuler des données il suggère aux entreprises d’un même domaine d’activité de partager leur données quitte à créer des consortiums.

Le Dr. Eng Lim Goh interviendra le 26 novembre à la Seine Musicale à Boulogne Billancourt dans le cadre du HPE Discover More. C’est un orateur passionné et inspirant qui pourra évoquer Libratus mais aussi ses travaux avec la NASA. Une occasion à ne pas rater. #HPEDiscoverMore #Paris

Répondre

Entrez vos coordonnées ci-dessous ou cliquez sur une icône pour vous connecter:

Logo WordPress.com

Vous commentez à l'aide de votre compte WordPress.com. Déconnexion /  Changer )

Photo Google

Vous commentez à l'aide de votre compte Google. Déconnexion /  Changer )

Image Twitter

Vous commentez à l'aide de votre compte Twitter. Déconnexion /  Changer )

Photo Facebook

Vous commentez à l'aide de votre compte Facebook. Déconnexion /  Changer )

Connexion à %s