Projet Chess AI

Ce projet consiste à développer deux intelligences artificielles (IA) capables de jouer aux échecs. L’objectif est de comparer leurs performances : l’une utilisant un algorithme classique Min-Max, et l’autre exploitant le Machine Learning pour apprendre des stratégies de jeu à partir de données. Les échecs, en tant que problème complexe mais bien défini, constituent une plateforme idéale pour étudier et expérimenter avec l’IA.

1. Introduction

Les échecs sont un jeu qui nécessite une réflexion stratégique et tactique approfondie. Avec l’avènement des ordinateurs, les chercheurs ont rapidement commencé à développer des programmes capables de jouer aux échecs. L’approche classique repose sur des algorithmes tels que Min-Max, où toutes les possibilités sont explorées jusqu’à une certaine profondeur, évaluant les positions pour déterminer le meilleur coup.

Avec le Machine Learning, une nouvelle approche a émergé : l’IA apprend à partir de millions de parties d’échecs jouées par des humains ou d’autres machines. Cela permet à l’IA de découvrir des stratégies sans qu’elles ne soient explicitement programmées.

2. Ouverture et tri des données

La première étape du projet consiste à ouvrir et trier des bases de données d’échecs au format PGN (Portable Game Notation). Ces fichiers contiennent des millions de parties jouées à travers le monde, souvent accompagnées de métadonnées telles que l’Elo des joueurs, la date, et l’issue de la partie.

Le tri est effectué pour ne conserver que les parties jouées par des joueurs ayant un Elo supérieur à un certain seuil (par exemple 2000), garantissant ainsi des données de haute qualité. Les coups joués par les Blancs et les Noirs sont extraits séparément, et les ouvertures les plus fréquentes sont analysées pour former une base de connaissances initiale.

3. Création du réseau de neurones

Le réseau de neurones utilisé pour ce projet est conçu pour analyser des positions d’échecs et prédire le meilleur coup. L’architecture comprend plusieurs couches convolutives pour identifier les motifs sur l’échiquier, suivies de couches denses qui traitent les informations et produisent un coup optimal.

Les entrées du réseau incluent une représentation de l’échiquier (par exemple, une matrice 8x8 où chaque case correspond à une pièce ou une position vide), et les sorties sont des probabilités associées à chaque coup possible.

4. Entraînement de l’IA

L’entraînement de l’IA repose sur des millions de positions extraites des bases de données. Chaque position est associée à un coup correct (tiré des parties jouées par des experts), et le réseau est ajusté pour minimiser l’erreur entre les prédictions et les coups réels.

L’utilisation d’un GPU est essentielle pour accélérer les calculs, car chaque itération nécessite des milliers d’opérations matricielles. Après plusieurs heures (ou jours) d’entraînement, l’IA atteint un niveau de jeu compétitif, capable d’adopter des stratégies complexes.