Depuis qu'Alphago a « craqué » le jeu de go, existe-t-il encore un jeu capable de résister à l'avancée de l'intelligence artificielle ? En fait, contrairement aux échecs et au Go, le poker, du moins dans ses formes les plus complexes, a jusqu'ici résisté à toute tentative d'automatisation. La cause en est qu'il s'agit d'un jeu « à…
Contrairement aux échecs et au jeu de go, le poker a jusqu'ici résisté à l'automatisation, notamment parce qu'il s'agit d'un jeu « à information incomplète » : la machine ignore les cartes de son adversaire. La variante Heads Up Texas hold'em sans limites, celle qui intéresse le plus les chercheurs, offre environ 10^160 possibilités de jeu — bien plus que le nombre d'atomes dans l'univers. Un bot nommé Cepheus a vaincu la version « avec limites » (10^14 possibilités), mais le sans-limites reste un défi majeur.
Deux équipes proposent des solutions concurrentes : l'université Carnegie Mellon, avec Libratus dirigé par Tuomas Sandholm, utilise une IA classique basée sur le calcul d'un superordinateur (puissance équivalente à 10 000 machines), tandis que l'Université d'Alberta développe Deepstack, fondé sur le Deep Learning. Une compétition entre Libratus et des joueurs professionnels a débuté le 11 janvier 2017. Parallèlement, Deepstack aurait égalé le niveau de 33 joueurs professionnels lors de tests internes.
Ces avancées soulèvent une question pratique : une victoire de ces bots menacerait l'intégrité du poker en ligne, où les joueurs ne savent déjà plus s'ils affrontent un humain ou une machine. Ironiquement, les meilleurs joueurs humains s'appuient désormais sur des logiciels d'analyse et des algorithmes pour élaborer leurs stratégies, brouillant la ligne entre compétition purement humaine et affrontement hybride.