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Un « vieil » algorithme l’emporte sur ses adversaires modernes à StarCraft

Une capture d'écran du jeu vidéo StarCraft montrant deux armées en train de s'affronter dans une bataille sanglante.

StarCraft est un jeu vidéo de stratégie en temps réel sorti en 1998 qui oppose des joueurs qui contrôlent une petite armée sur une grande aire de jeu.

Photo : Blizzard Entertainment

Radio-Canada

Un algorithme créé à partir de vieilles méthodes d'intelligence artificielle a triomphé contre d'autres programmes techniquement plus avancés, la fin de semaine dernière, lors d'une compétition de StarCraft (Nouvelle fenêtre) à Edmonton.

Malgré les récentes avancées en intelligence artificielle, le « vieux » SAIDA a démontré sa pertinence en remportant 95,91 % de ses 2590 matchs (Nouvelle fenêtre) de StarCraft: Brood War.

Ce jeu vidéo de stratégie en temps réel sorti en 1998 oppose des joueurs qui contrôlent une petite armée sur une grande aire de jeu. Les joueurs doivent faire croître leurs forces en exploitant les ressources sur la carte, tout en tentant de trouver et d’éliminer leurs adversaires.

StarCraft est considéré comme un jeu d’une très grande complexité en raison des nombreuses approches différentes qui peuvent être prises en cours de partie pour atteindre la victoire. En tout temps, les joueurs doivent choisir parmi des centaines d'options différentes pour s’adapter au déroulement de la partie et aux actions de leur adversaire.

Ce genre de terrain de jeu représente un défi énorme pour des programmes d’intelligence artificielle, puisqu’il n’existe pas de stratégie dominante et qu’ils doivent donc être assez flexibles et rapides pour réagir aux changements dans le jeu.

Une méthode à l’ancienne

Le nombre de variables est si grand qu’il est peut-être encore préférable de s’en tenir aux vieilles méthodes qui ont fait leurs preuves par le passé. C’est à peu près ce qu’a choisi de faire l’équipe du Sud-Coréen Changhyeon Bae, affiliée à Samsung.

Son algorithme nommé SAIDA est programmé pour toujours utiliser la même stratégie : se concentrer d’abord sur la défense en attendant le meilleur moment pour frapper l’ennemi. Lorsqu’un moment propice se présente, SAIDA attaque son opposant en concentrant toutes ses forces pour le détruire en une seule salve.

Le programme qui a fini en deuxième place est quant à lui issu de Facebook, tandis que celui qui a terminé troisième provient d’un groupe de recherche chinois.

La technique de l’avenir

L’équipe victorieuse de Changhyeon Bae travaille actuellement à concevoir un programme utilisant l’apprentissage par renforcement, une méthode beaucoup plus moderne qui a fait ses preuves dans d’autres jeux vidéo, dont Dota 2. Cette technique consiste à donner un objectif à un algorithme et à le laisser essayer des milliers de stratégies par lui-même jusqu’à ce qu’il arrive à atteindre son but presque à tout coup.

L’apprentissage par renforcement a donné naissance à des tactiques novatrices dans des domaines compétitifs comme les jeux vidéo et les jeux de table. Au jeu de go, des joueurs professionnels s’entraînent désormais en étudiant les parties d’AlphaZero (Nouvelle fenêtre), un algorithme de DeepMind (Alphabet/Google).

Les algorithmes inscrits à la compétition sont toutefois encore loin de pouvoir rivaliser avec des joueurs professionnels de StarCraft, a indiqué à MIT Technology Review Dave Churchill, l’un des organisateurs de l’événement annuel.

La compétition avait lieu à l'occasion du congrès AIIDE (Nouvelle fenêtre), qui rassemble chaque année des spécialistes de l’intelligence artificielle et du divertissement numérique interactif. Elle se tenait cette année à l’Université de l’Alberta, à Edmonton.

Avec les informations de MIT Technology Review

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