Garry Kasparov, l’ex-champion du monde d’échecs, est passé par là… face au logiciel Deep Blue. Dix-neuf ans plus tard, le meilleur joueur européen de go vient lui aussi de prendre une raclée par une machine. AlphaGo, crée par DeepMind qui appartient à Google, a gagné cinq parties et Fan Hui aucune, révèle un article de la revue scientifique américaine Nature, mercredi 27 janvier. C’est la première fois qu’un programme bat un joueur professionnel de go.

Ce score sans appel a longtemps paru difficilement concevable, voire impossible. Le go, un jeu vieux de plus de 2 500 ans qui consiste à occuper plus d’espace que son adversaire avec des pions appelés "pierres" sur une sorte de damier, était en effet considéré comme un horizon indépassable pour l’intelligence artificielle (IA), à court terme. Pour Rémi Coulom, spécialiste français de l’IA dans les jeux interrogé par Nature, cette prouesse n’était pas attendue avant une dizaine d’années au moins.

Apprendre à apprendre

Le nombre de possibilités à chaque coup dépasse de très loin celui des échecs et en fait le jeu de plateau le plus difficile à cerner par la simple force brute de calcul. "Le nombre de configuration possible sur un plateau de go est supérieur au nombre d'atomes dans l'univers", assure Demis Hassabis, un neuroscientifique qui a travaillé pour Google à la création d’AlphaGo.

Les algorithmes de la machine de Google n'ont pas essayé de calculer chaque variante imaginable. "Ils ont pris une approche probabiliste qui consiste à décider quel est le coup probablement le plus fort à chaque fois", explique à France 24 Pierre Marquis, spécialiste de l'IA à l'université d'Artois. Pour ce faire, les équipes de DeepMind ont appris à AlphaGo à apprendre tout seul, ce que l'on appelle le "deep learning", ou apprentissage profond.

"Le programme a regardé 30 millions de parties de différents jeux, ce qui lui a permis d'identifier les bonnes manières de jouer en fonction des situations", souligne à France 24 Raja Chatila, directeur de l’Institut des systèmes intelligents et robotiques (Isir). Pour réussir à vaincre Fan Hui, la machine s'est ainsi entraînée sur des jeux vidéo comme "Pong", "Space invaders" ou encore des simulations de boxe ou de courses de voiture.

C'est une différence importante avec Deep Blue, l'ordinateur qui a battu Garry Kasparov en 1997. Ce dernier avait été programmé spécifiquement pour gagner aux échecs, alors qu'AlphaGo a subi un entraînement pour la plupart des jeux. Les équipes de Google ont ensuite choisi d'en faire un tueur de champions de go parce que c’est le dernier jeu de plateau qui échappait au palmarès des machines. Mais il peut tout aussi bien défier le champion de "Space invaders" si nécessaire.

À quoi bon ?

AlphaGo ne compte pas donner une leçon seulement au champion européen de go, puisque cette bête de course et de calcul a défié Lee Sedol, le champion du monde sud-coréen, considéré comme le "Federer du go". Ce match du siècle devrait avoir lieu en mars.

Qu’importe au final l’issue de cette partie, Google a déjà démontré que des algorithmes peuvent vaincre des champions de go. Mais à quoi bon ? Le géant de l'Internet a-t-il réellement dépensé près de 600 millions de dollars pour acquérir DeepMind il y a un an dans le but de démontrer qu’aucun jeu ne résiste à ses machines ?

"Gagner au go est une étape symboliquement importante, mais ça ne renverse pas les choses dans le domaine de l’intelligence artificielle", reconnaît Jean-Gabriel Ganascia, conseil scientifique de l'Observatoire B2V des mémoires et expert en intelligence artificielle. "C'est une étape plus qu'une révolution", renchérit Raja Chatila.

DeepMind n'a pas découvert la pierre philosophale de l'intelligence artificielle. La société a plutôt amélioré les algorithmes existants. "C'est l'objectif de ce genre de challenge, et une fois qu'on a réussi, il est toujours temps de se demander dans quels autres domaines il est possible d'exploiter ces algorithmes", souligne Pierre Marquis.

Google plus fort que Facebook

Après le go, "les applications pratiques et immédiates d'AlphaGo ne sont pas évidentes", assure Jean-Gabriel Ganascia. On est loin, par exemple, de Watson, cette machine développé par IBM et qui a battu un humain au battu un humain au Jeopardy en 2011. Sa puissance de calcul a été utilisée sur les marchés financiers et dans le domaine médical.

Les progrès de cet ordinateur s'inscrivent dans "l'autre branche de l’intelligence artificielle, l'apprentissage du langage naturel [comprendre les mots dans leur contexte, NDLR] et l'acquisition de connaissance", rappelle Jean-Gabriel Ganascia. Des compétences dont les applications concrètes sont, d'après cet expert, plus faciles à identifier que le "deep learning".

Mais le succès de DeepMind a néanmoins un intérêt : continuer à faire tomber les barrières de ce qu’on croyait impossible en matière d’intelligence artificielle. Et pour Google, cette victoire à une saveur particulière : elle lui permet de voler la vedette à l'un de ses grands rivaux, Facebook. Le roi des réseaux sociaux avait affirmé en novembre 2015 n'être plus très loin d'avoir mis au point un algorithme qui peut battre un champion de go.