Une intelligence artificielle (IA) du nom de Libratus a fait mordre la poussière à 4 des meilleurs joueurs de Poker au monde, à l’issu d’un tournoi de poker de longue haleine, au Rivers Casino, à Pittsburgh, aux États-Unis. Dong Kim, Jason Les, Jimmy Chou et Daniel McAuley ont joué plusieurs jours à raison de 11h par jour, sans monnaie réelle – mais avec un enjeu financier selon leur capacité individuelle à se défaire de l’IA.
Jusqu’ici, il était relativement simple pour un algorithme de prévoir l’issue d’une partie d’échecs ou de Go, car tous les mouvements sont prévisibles à partir de la configuration du plateau de jeu. Mais au poker, il est impossible de connaître la main de ses adversaires ni leur état d’esprit, qui influe grandement leur prise de décision.
Cette victoire constitue une première mondiale significative; jusqu’ici, étant donné la grande complexité du poker et des facteurs humains impliqués, les machines qui s’étaient frottées au jeu avaient perdu. Sur les sites de paris en ligne, la victoire des 4 joueurs l’emportait à 4 contre 1.
Une victoire qui étonne même le créateur de l’algorithme
L’algorithme à la base de Libratus repose sur un « deep learning ». Libratus est une version améliorée d’un algorithme antérieur, déjà testé dans des circonstances similaires en 2015 – les joueurs de Poker l’avaient alors emporté.
La victoire confirme la puissance grandissante des algorithmes sur une période très courte. En octobre 2015, le programme alphaGo se débarrassait par 5 parties à 0 du champion européen Fan Hui. En mars 2016, le même programme battait le champion du monde Lee Sedol 4 parties à 1.
Le plus étonnant, selon Noam Brown, le créateur de Libratus, est que contrairement aux intelligences artificielles programmées pour gagner aux échecs, Libratus n’a jamais appris «comment» jouer au Poker. « Nous lui avons donné les règles de base», et nous lui avons dit «apprends par toi-même». Durant les pauses du tournoi, alors que les humains dînaient, dormaient ou analysaient les différentes mains de la partie, Brown connectait l’ordinateur au superordinateur de Pittsburg et affinait sa stratégie en rejouant des milliards de possibilités.
«Quand vous jouez contre un humain, vous perdez, vous arrêtez, vous faites une pause. Ici, nous devions donner le meilleur de nous-même 11 heures par jour. La différence est réelle, et émotionnellement, cela est dur à supporter si vous n’êtes pas habitués à perdre », raconte Les, qui avait joué contre Claudico, une version antérieure de l’algorithme ayant servi de base à Libratus.
Libratus a joué de façon agressive, et n’a pas hésité à faire grimper les paris pour des gains minimes. «Ce n’est pas quelque chose que ferait un humain, en temps normal. Mais cela vous force à devoir donner le meilleur de vous à chaque tour », évalue Les, qui après la performance de Libratus, a avoué que plus rien ne pourrait l’étonner désormais.
Des raisons de s’inquiéter
«Quand j’ai vu l’IA se lancer dans le bluff en face d’humains, je me suis dit “mais, je ne lui ai jamais appris à faire cela! » C’est une satisfaction pour moi de me dire que j’ai réussi à créer quelque chose capable de cela”, a commenté Noam Brown.
Si le professeur a exprimé un sentiment de «fierté paternelle», d’autres scientifiques se sont inquiétés des conséquences de l’évolution de l’algorithme ayant donné naissance à Libratus.
Avec cette capacité à traiter «l’imperfection» comme une donnée d’équation, les intelligences artificielles ne jouent plus dans la même cour. On peut sans crainte avancer qu’il sera possible, à l’avenir, d’avoir des robots capables de rivaliser avec les humains sur des enjeux impliquant la décision humaine. Ils pourraient prendre de meilleures décisions dans les transactions financières, ou dresser de meilleures stratégies militaires.
«En fait, le poker est le moindre de nos soucis. Nous avons à présent une machine capable de vous botter les fesses en affaires ou sur le plan militaire», s’inquiète Roman V. Yampolskiy, professeur de sciences informatique de l’université de Louisville.
Au sujet du Deep learning
Le Deep learning dont il est question est une révolution en cela que les intelligence artificielles, qui s’en tenaient à analyser et comparer des données, peuvent maintenant les « comprendre » et apprendre d’elle même ; ce qui la porte à un niveau d’abstraction supérieur. « Par exemple, une IA à qui on donne des photos représentant des museaux, du pelage, des moustaches et des coussinets sous les pattes, est capable d’élaborer le concept de chat. Elle utilise une logique exploratoire qui crée des concepts, elle n’est pas uniquement constituée d’algorithmes préprogrammés», explique Stéphane Mallard, chargé de stratégie et d’innovation dans les salles de marché de la Société Générale.
En 2011, une expérience a été menée dans un jeu télévisé américain, Jeopardy, dans lequel les candidats doivent trouver la question à partir d’une réponse. Une IA développée par IBM, nommée Watson, a gagné haut la main. Or aujourd’hui, d’après Stéphane Mallard, cette IA serait 2 500 fois plus puissante.
Il semble impossible, même pour une IA, de prévoir aujourd’hui jusqu’où ira le développement de ces machines. Mais comme dans les fables tournant autour de l’apprenti-sorcier, il se pourrait que l’erreur ne soit comprise que trop tard.
D’après le producteur, auteur et conférencier Cyrille de Lasteyrie, la rapidité du développement de l’IA, le fait d’ignorer les conséquences du développement de l’IA est dangereux. « En 2005, les entreprises ne prenaient pas internet au sérieux, et considéraient le phénomène comme un sujet secondaire. Dix ans après, ces mêmes boîtes nous appellent en panique pour mener une transformation digitale profonde et de toute urgence… Je suis convaincu que c’est la même problématique avec l’intelligence artificielle, multipliée par dix. Les conséquences business, organisationnelles, technologiques, humaines ou sociologiques sont énormes », indique t-il dans une interview accordée à Challenges en septembre dernier.
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