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Jeu de Go : le « Deep Learning » plus fort que l’humain

Pour la première fois, AlphaGo, un programme conçu par la société DeepMind – filiale de Google –, a pu battre l’un des plus grands champions de jeu de Go. Tristan Cazenave, chercheur en intelligence artificielle à l’université Paris-Dauphine, revient sur l’approche qui a permis à la machine de supplanter l’humain : le « Deep Learning ».

En 1997, Garri Kasparov, qui était alors champion du monde du jeu d’échecs, perdait pour la première fois contre Deep Blue, un ordinateur développé par IBM. Vingt ans après, le journal Nature consacre sa une à une nouvelle défaite historique : celle de Fan Hui, champion d’Europe de jeu de Go, face au programme AlphaGo développé par la société DeepMind, filiale de Google. Le match s’est déroulé en octobre dernier à Londres et Fan Hui a perdu 5 défaites à 0 en parties lentes, et 3 sur 5 en parties rapides.

S’il a fallu attendre vingt ans pour cette première mondiale, c’est notamment parce que le jeu de Go offre beaucoup plus d’ouvertures que le jeu d’échecs. Et pour contourner ce problème, les concepteurs d’AlphaGO ont utilisé une approche en plein développement dans le domaine de l’intelligence artificielle : le Deep Learning. Le Deep Learning permet à une machine d’apprendre et de progresser à partir d’expériences multiples. Précisions avec Tristan Cazenave, spécialiste au CNRS de l’intelligence artificielle appliquée aux jeux.

Après cette victoire contre le champion d’Europe, AlphaGo va affronter au mois de mars à Séoul, le meilleur joueur du monde, le Sud-Coréen Lee Sedol. Pour les spécialistes, Lee Sedol conserve une longueur d’avance sur la machine, mais pour combien de temps encore ? Les paris sont ouverts.

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