- Le défi : Le jeu de Go est exponentiellement plus complexe que les échecs. Le nombre de positions possibles est supérieur au nombre d’atomes dans l’univers. Une approche par « force brute » comme pour Deep Blue était donc impossible. La société DeepMind (rachetée par Google) a donc développé AlphaGo, une IA basée sur des réseaux de neurones profonds et un apprentissage par renforcement. Elle a appris en analysant des milliers de parties de professionnels, puis en jouant des millions de parties contre elle-même.
- L’anecdote du « Coup 37 » : En 2016, AlphaGo affronte Lee Sedol, considéré comme le meilleur joueur de Go de la décennie. Lors de la deuxième partie, au 37ème coup, l’IA a joué un coup totalement inédit, si étrange et contre-intuitif que tous les commentateurs humains l’ont d’abord cru une erreur. Un commentateur européen a déclaré que c’était un « coup très surprenant ». Le commentateur américain, Fan Hui (lui-même champion européen de Go, battu par AlphaGo quelques mois plus tôt), a dit : « Ce n’est pas un coup humain. Je n’ai jamais vu un humain jouer ce coup ». Ce coup, qui s’est avéré décisif et brillant, a montré qu’AlphaGo n’était pas seulement capable d’imiter les meilleurs joueurs, mais de développer une créativité et une intuition « machiniques » dépassant l’entendement humain.
- La leçon : Contrairement à Deep Blue, AlphaGo a démontré une forme de « créativité ». Cette victoire a ouvert la voie à des applications bien au-delà du jeu, notamment dans la recherche scientifique. Par exemple, l’IA AlphaFold, basée sur des principes similaires, a réussi à résoudre l’un des plus grands défis de la biologie : prédire la structure 3D des protéines, une avancée majeure pour la médecine.
