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L'IA DeepMind met une raclée aux joueurs professionnels StarCraft II (mais l'honneur est sauf ^^)

Vendredi 25 janvier 2019 à 18h20 par JudgeHype - 28

La conférence dédiée à DeepMind a, comme prévu, eu lieu jeudi soir. Pendant celle-ci, Google et Blizzard ont montré les progrès de l'intelligence artificielle dans un jeu aussi complexe que StarCraft II. Et le moins que l'on puisse dire, c'est qu'ils sont notables, notamment car l'IA est parvenue à vaincre facilement deux joueurs professionnels, MaNa et TLO.

Les matchs ont eu lieu en décembre dernier à Londres, dans le quartier général de Google DeepMind. La défaite fut lourde puisque l'IA, nommée AlphaStar, a gagné 10 manches à zéro, battant TLO et MaNa cinq fois chacun. Heureusement, ce dernier a sauvé l'honneur de l'humanité en direct, remportant une manche devant ces lignes de code qui ne manqueront pas un jour de contrôler le monde ^^

Du côté de Google, on se félicite. On estime d'ailleurs que ce fait est suffisamment marquant pour faire date dans l'histoire de l'intelligence artificielle. Il est vrai que vaincre un joueur humain sur SC2 est nettement plus complexe que sur le jeu de Go ou les échecs, le nombre de décisions à prendre étant non seulement élevé, mais aussi lié à des éléments que l'IA ne voit pas comme le choix des unités et les améliorations ennemies.

Les commentateurs ont été étonnés de la faculté d'adaptation d'AlphaStar. Sa gestion de la micro était d'un très haut niveau et malgré certaines erreurs qui pourraient sembler grossières, elle fut capable de gérer ses unités de façon très précise sur le champ de bataille.

TLO et MaNa ont aussi été marqué par la capacité de l'IA à proposer des gameplays différents, comme si, lors d'une seconde manche, on avait devant soi un autre joueur que lors de la première. 

AlphaStar analyse la carte et imagine la meilleure route à suivre


On notera que certaines limitations avaient été mises en place. L'APM d'AlphaStar était par exemple limité à 280, là où les Pro Gamers peuvent monter plus haut. Par contre, l'IA pouvait voir la carte dans son intégralité, là où les joueurs devaient scroller. Les développeurs assurent néanmoins que l'ordinateur ne pouvait pas visionner le champ de bataille dans son ensemble, mais cela restait assez intriguant. Dans le match gagné par MaNa, par contre, l'IA disposait d'une carte identique aux joueurs...

Bien entendu, on peut arguer du fait que TLO et MaNa ne sont pas les meilleurs joueurs du monde, et que TLO a notamment dû jouer une race qu'il ne maîtrise pas très bien, mais la performance de DeepMind reste pertinente.

L'objectif final de DeepMind n'est bien entendu pas de vaincre les Pro Gamers et de remporter les prochains WCS. Il s'agit d'une étape importante dans la compréhension des mécanismes qui rendent un jeu comme StarCraft si complexe à appréhender pour une intelligence artificielle.

Dans tous les cas, DeepMind apprend vite. Elle y va par essai/erreur, copiant tout d'abord les humains avant de tenter ses propres actions. Ce projet AlphaStar n'est qu'une étape vers une IA de plus en plus évoluée, capable de traiter des tâches réservées aux humains. Il faut donc être capable d'effectuer des tâches particulièrement complexes, et c'est là que savoir (bien) jouer à StarCraft est bien utile.


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