IA : qui de DeepStack ou Libratus bat l'humain au poker ?
À l'heure où un tournoi de Poker oppose des humains à Libratus, un programme d'intelligence artificielle (IA) conçu par des chercheurs de Carnegie Mellon, une autre équipe déclare que DeepStack est le premier algorithme à avoir battu des pros du poker. Ou plutôt de la variante « heads-up no limit Texas hold'em ». La revendication, si elle est confirmée, est un nouveau succès.
En 1997, Deep Blue, le superordinateur d'IBM, a battu le champion d'échecs Garry Kasparov. En 2011, autre exemple, Watson, l'intelligence artificielle du même groupe, a gagné au jeu télévisé Jeopardy face à Ken Jennings et Brad Rutter. En 2016, c'est le programme AlphaGo de DeepMind (Google/Alphabet) qui a battu un des meilleurs joueurs de go au monde. Mais le poker est différent à appréhender pour un programme, car la machine dispose d'informations incomplètes sur l'état du jeu de son adversaire. Ce dernier peut varier son approche en optant pour le bluff, par exemple. L'algorithme DeepStack cherche à y répondre, en calculant et en adaptant sa stratégie pendant le jeu.
DeepStack vs. Libratus
DeepStack est le fruit d'une collaboration entre des chercheurs de l'université d'Alberta (Canada) et de deux universités tchèques, Charles et Polytechnique de Prague. Ils ont opposé leur programme à 33 joueurs de poker professionnels de la Fédération internationale de Poker (IFP). Chaque joueur devait jouer 3000 matchs en un mois. « Au total 44 852 matchs ont été disputés par les 33 joueurs, 11 joueurs ayant réalisé les 3 000 matchs demandés. Sur l'ensemble des matches joués, DeepStack a gagné 492 mbb/g [milli-big blinds par match] », ont indiqué dans un document les chercheurs de DeepStack.
Libratus, de son côté, affronte en ce mois de janvier 2017 quatre joueurs de poker professionnels. L'épreuve de « heads-up no limit Texas hold'em » a débuté le 11 janvier à Pittsburgh (États-Unis). Le tournoi est retransmis en direct sur la plateforme Twitch. 200 000 dollars sont en jeu.
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crédit photo © danieljcoomber via Visual hunt / CC BY-NC-ND
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