Récemment, Alpha-Go, un programme géré par Google, a impressionné la communauté de l’intelligence artificielle (IA) en réussissant à battre un joueur humain de très bon niveau au jeu de go, jeu essentiellement connu en Asie et très difficile à pratiquer jusqu’à aujourd’hui pour les ordinateurs. Bien après la victoire aux échecs de Deep Blue contre Kasparov en 1997, basée sur un outil relativement simple, cette IA utilise du « MCTS¹ » (dont on ne parlera pas ici) et des outils proches du biologique : les réseaux de neurones artificiels (RNA), bien connus dans la reconnaissance d’image et le contrôle/pilotage.

LES RÉSEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS. Un neurone est une toute petite unité de calcul, qui ne peut calculer que des choses très simples. Un réseau de neurones combine un grand nombre de neurones, de manière astucieuse pour qu’il soit capable de prendre des décisions. Les RNA sont un agencement de nombreux neurones, usuellement en couches successives. Le réseau de neurones, au moment où il est fabriqué, est incapable de quoi que ce soit, à part apprendre. Après une phase d’apprentissage...