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L'intelligence artificielle met les joueurs de poker au tapis

Un algorithme, développé par Facebook et des chercheurs américains, est parvenu à battre sèchement des joueurs de poker professionnels, parmi les plus titrés de la discipline. Après les échecs et le Go, une nouvelle étape vient d'être franchie par l'intelligence artificielle.

Daren Elias est un as du poker. Ce golden-boy de 32 ans est le seul joueur professionnel à avoir remporté quatre titres du World Poker Tour, le plus célèbre tournoi de hold'em à travers la planète. Avec des gains estimés en compétition à plus de sept millions de dollars, sans compter ses victoires en ligne, le natif du New Jersey connaît les cartes comme sa poche. Il se joue du hasard et des probabilités. Chris « Jesus » Ferguson est un vieux briscard de la discipline. Multiple détenteur des prestigieux bracelets des World Series of Poker, les championnats du monde, il fut longtemps considéré comme le meilleur joueur de sa génération… avant d'être rattrapé par la patrouille dans le scandale « Full Tilt Poker », cette plateforme de jeu en ligne peu scrupuleuse qui considérait les dépôts des utilisateurs comme sa propre réserve de trésorerie. Le poker a toujours une aura des plus troubles, c'est ce qui fait son charme et ses dangers. Ces deux figures du jeu ont pourtant reçu une bonne leçon au cours des derniers mois.

Des expérimentations bluffantes

Chris Ferguson et Darren Elias ont en effet participé à l'une des deux expériences menées conjointement par les chercheurs de l'Université de Carnegie-Mellon et ceux employés par Facebook. Pendant plusieurs semaines, les deux joueurs ont joué chacun 5 000 mains à une table composée de cinq copies de Pluribus, l'algorithme développé depuis de nombreuses années pour venir à bout du cerveau humain dans cette discipline. Le résultat fut sans appel : les deux professionnels ont mordu le tapis.
L'autre test a poussé un peu plus avant la prouesse. Cette fois-ci, Pluribus fut confronté à treize joueurs, parmi les plus redoutables du circuit professionnel – la condition de sélection était qu'ils devaient avoir gagné au moins un million de dollars en tournois. Pendant douze jours, les participants se sont relayés, cinq par cinq, et ont joué quelque 10 000 mains. Là encore, la démonstration de la machine fut impressionnante. Si l'unité de base du jeton avait été 1 $, Pluribus aurait gagné plus de 1 000 $ de l'heure face à ces tablées de « requins » – le terme utilisé pour désigner les meilleurs joueurs d'une table.

L'aboutissement de nombreuses années de recherches

Après les échecs et le Go, c'est un autre sport « intellectuel » qui tombe dans l'escarcelle de l'IA. Une étape d'autant plus marquante que le poker est plus complexe à appréhender par les transistors. Contrairement aux échecs, les joueurs doivent ici choisir des actions sans savoir quelles cartes leurs adversaires détiennent. Jusqu'à présent, les chercheurs spécialisés dans l'IA s'étaient uniquement concentrés sur les parties de poker en tête à tête, jugeant inaccessible la pratique contre cinq joueurs humains en même temps. Le plafond de verre vient d'être brisé. « C'est vraiment la fin d'une initiative qui a duré plusieurs décennies et à laquelle ont participé de nombreux chercheurs », a expliqué au magazine Wired le professeur Littman de l'Université Brown, qui a également travaillé sur le projet Pluribus. L'IA s'est développée en jouant contre plusieurs copies d'elle-même et a appris ainsi. L'algorithme élabore des stratégies gagnantes à long terme et les réévalue à chaque coup.
« Sa principale force réside dans sa capacité à utiliser des stratégies mixtes. C'est exactement ce que les humains essaient de faire. Pour nous, c'est une question d'exécution, de pouvoir le faire d'une manière parfaitement aléatoire et cohérente. La plupart des gens ne le peuvent pas », a analysé le malheureux Darren Elias dans une vidéo sur Facebook, avant d'ajouter dans un soupir : « je n'ai rien fait d'autre que jouer au poker depuis que j'ai 16 ans et j'ai consacré ma vie au jeu, c'est assez humiliant d'être battu par une machine ». D'autant que, lorsque la machine gagne une fois, l'humanité ne regagne jamais par la suite…

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