Le jeu de go, jeu millénaire dont les origines légendaires se confondent avec les fondements de la civilisation chinoise, gardait la réputation d’être irréductible au calcul informatique, même si des programmes récents approchaient d’un niveau respectable.
Au long d’une divulgation médiatique soigneusement préparée par la publication d’un article dans la revue Nature[1], l’équipe de développement de DeepMind, le programme d’intelligence artificielle de Google, a annoncé la victoire de son programme AlphaGo contre le joueur professionnel et champion d’Europe de go en titre, Fan Hui, dans un match en cinq manches disputé au mois d’octobre, où le champion a chaque fois été dominé.
Ce résultat, inespéré autant que spectaculaire, prend appui sur la technologie des réseaux neuronaux, inspirée du fonctionnement cognitif du cerveau humain. Elle vise spécifiquement à fonder le fonctionnement de la machine sur un processus d’apprentissage, inscrit dans un « entraînement », pour répondre à un objectif donné.
Cette nouvelle prouesse issue des laboratoires du géant californien laisse présager d’applications numériques nombreuses.
En arrière-plan se joue une bataille qui promet d’être homérique avec Facebook, attelé au développement d’une technologie similaire et pour l’heure distancé.
Fort de son avance, Google impose son calendrier : prochaine étape, son programme AlphaGo affrontera Lee Sedol, joueur de go coréen au sommet de la hiérarchie mondiale, dans une nouvelle série de rencontres prévues au mois de mars.
[1] Silver D. et al., 2016, « Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search », Nature, vol. 529, 28 janvier 2016, p. 484-489.
Par Etienne Monin
Cet article se trouve dans le dossier :
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