En analysant vos erreurs, cette IA peut faire de vous un meilleur joueur d’échecs

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En 1997, DeepBlue, l’Intelligence artificielle développée par les équipes d’IBM, bat à la stupéfaction générale le meilleur joueur d’échecs du monde, Garry Kasparov. Loin de s’arrêter en si bon chemin, la technologie s’est encore perfectionnée avec le temps. En 2016, l’IA de DeepMind, AlphaGo marque de nouveaux les esprits en battant le champion sud-coréen de jeu de GO Lee Sedol.

Désormais invaincue et indétrônable, l’intelligence artificielle pourrait jouer un rôle différent. C’est en tout cas la conviction de quatre chercheurs rattachés à l’Université de Toronto, l’Université de Cornell, et Microsoft Research. Leur nouveau système n’est ainsi plus conçu pour battre les humains mais pour jouer avec eux tout en observant leurs marges de progrès et leurs erreurs.

Une IA pour évaluer les compétences en piano ?

Cité par TheNextWeb, Jon Kleinberg, un des auteurs, en dit plu sur ce projet baptisé Maia qui est une version personnalisée d’AlphaZero de DeepMind : « Les échecs deviennent une discipline où nous pouvons essayer de comprendre les compétences humaines à travers le prisme de l’IA. »

Concrètement, Maia se concentre donc sur les mouvements des joueurs afin de définir ce sur quoi ils devraient travailler pour s’améliorer. Elle connaît les erreurs typiques selon les niveaux et peut donc apporter de précieux conseils pour les éviter. L’étude est disponible dans sa version complète ici.

De plus en plus, l’IA s’oriente vers des fonctions d’évaluation des compétences. C’est le cas de ce système développé par des scientifiques de l’Université du Nevada à Las Vegas. Il est en capacité de juger le niveau d’un pianiste en regardant une courte vidéo. L’outil n’est pas encore parfait mais affiche déjà des résultats convaincants, notamment dans la reconnaissances des qualifications techniques : 74 % de réussite, ou encore dans la vitesse de jeu, la dynamique et la clarté de manière auditive: 64 %.

L’espoir des chercheurs est désormais que l’évaluation automatisée pourra rendre les cours de musique accessibles aux groupes défavorisés, même si une marge d’amélioration significative existe encore sur ce projet.

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