La stratégie, la compétence et la psychologie sont les maîtres mots du poker. Ce jeu de table populaire a vu le jour dans les années 1830 aux États-Unis. De la version initiale ont découlé plusieurs d’autres variantes comme le Texas Hold’em en 1875. Aujourd’hui tellement appréciée et jouée sur https://hitnspin776.com/fr-be, elle a évolué en devenant un sport de compétition en 1970 avec la première édition des World Series of Poker (WSOP) à Las Vegas. Planet Poker fut le premier à lancer la première version en ligne en 1994. Depuis cette date, elle est devenue la vitrine des casinos en ligne.
Aujourd’hui encore, elle continue de faire parler d’elle, notamment avec l’apprentissage automatique qui démontre sa fiabilité face à l’intuition humaine. Découvrez tout sur la prédiction des comportements dans le poker grâce aux IA.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique ou le machine learning en anglais est une sous-division de l’intelligence artificielle. Son objectif est de doter les machines d’une capacité de compréhension et d’assimilation à partir d’un ensemble de données fournies : les habitudes humaines. Dans le domaine des jeux en ligne, on vise à obtenir un modèle qui est capable d’apprendre de l’homme et de reproduire mieux que lui ses actions dans le jeu. Ledit modèle doit être capable de faire une analyse instantanée du jeu afin de proposer les meilleures décisions à prendre.
Les premiers travaux de développement d’un système d’apprentissage automatisé dans le poker ont été dirigés par des chercheurs de l’université de l’Alberta et de l’université Carnegie Mellon. Michael Bowling et ses compères ont émis l’idée d’une intégration de l’intelligence artificielle dans le monde des jeux de cartes. De fil en aiguille, divers modèles ont vu le jour, dont le Libratus et le DeepStack. Ces deux derniers ont fait preuve d’une efficacité exceptionnelle en surpassant les résultats humains. Ils sont les précurseurs des divers systèmes et applications d’apprentissage automatisé qui façonnent le poker de nos jours.
Bien évidemment, cette progression de l’IA a connu des étapes marquantes. Notamment avec le robot de poker développé par l’université de l’Alberta qui fait ses preuves dans les parties à informations incomplètes. Le Pluribus et le Libratus, deux IA-Poker développés par des chercheurs de l’université Carnegie Mellon et lancés respectivement en 2019 et en 2017, ont repoussé les limites de l’imaginable, spécifiquement avec la variante du Texas Hold’em limit. L’intuition humaine et les réflexions stratégiques dans le poker sont à présent ébranlées, car des IA qui ont appris de l’homme ont pris le pouvoir et son maître du jeu.
L’IA au service du poker
L’influence de l’IA dans le poker en ligne est aujourd’hui indéniable. Que ce soit pour influencer la prise de décision ou améliorer la stratégie, l’IA a induit une révolution dans le jeu tel qu’on le connaissait. En analysant les données d’une partie, l’IA peut de fournir instantanément la stratégie à adopter, défiant même les experts.
Ces derniers aident les joueurs à faire des choix judicieux en fonction des probabilités et des risques. L’apprentissage automatique peut ainsi imiter plus facilement l’homme tout en améliorant son jeu. Elle permet de prendre le contrôle, quelle que soit la présentation du jeu ou les cartes disponibles, améliorant vos chances de gain.
Chris Ferguson ainsi que d’autres experts du poker ont, grâce au robot-IA, amélioré leur façon de jouer et leurs compétences, montrant ainsi l’importance de l’IA dans le poker.
Les défis de l’apprentissage automatique
Les défis sont de taille. Pour que l’apprentissage automatisé soit accepté, tous des efforts doivent être faits :
- Qualité des données : l’apprentissage automatique exige non seulement une grande quantité de données, mais aussi des données de qualité. Si des données erronées sont fournies, l’IA ne pourra pas procurer des prédictions fines et exactes ;
- Complexité des modèles : la conception des logiciels de jeux destinée à la prédiction est un travail de longue haleine. Cela peut nécessiter des années de travail et un investissement considérable ;
- Adaptation aux changements : de nouveaux jeux peuvent sortir ou la manière de jouer peut évoluer au fil du temps, rendant obsolètes les IA qui fonctionnent aujourd’hui. Des mises à jour régulières doivent être faites afin de garantir une bonne efficacité ;
- Interprétation des résultats : les joueurs désireux d’apprendre grâce à l’apprentissage automatisé doivent se faire former au risque de faire une mauvaise interprétation des recommandations de l’IA ;
- Éthique et fair-play : pour certains, l’usage des IA pour la prédiction est contraire à l’éthique, car dans un jeu en direct, rien ne garantit que tous les participants ont accès à la technologie. Certes, il s’agit d’une prouesse, mais qui peut être considérée comme de l’anti-jeu ;
- Dépendance à la technologie : pour les amateurs, une question de dépendance se pose. Ne maîtrisant pas les bases du poker en ligne, il ne pourra plus se passer des logiciels d’apprentissage automatisé.
Apprentissage automatique et poker en ligne
De tout ce qui précède, l’apprentissage automatique a révolutionné le monde du poker en ligne. Ce dernier est à la base de l’évolution des stratégies des joueurs et de l’innovation des industries en matière de jeu en ligne. Malgré ses multiples avantages, l’apprentissage automatique présente quelques limites comme la qualité des données et à la complexité des modèles.