Les machines s'affrontent sur Angry Birds

Vous avez un smartphone ? Vous n’aurez alors sûrement pas pu échapper au phénomène « Angry Birds ». Le jeu, qui consiste à envoyer des oiseaux écraser des cochons à l’aide d’une catapulte, n’est ni plus ni moins que le plus téléchargé de tous les temps sur plateformes mobiles. Accompagné de Mirko Katanic et d’Arnaud Jutzeler, le chercheur Jason Li a consacré une partie de son temps libre à la création d’un programme capable d’imiter la façon de jouer d’un être humain. Leur « agent », fruit de plusieurs mois de travail, est devenu en août dernier champion du monde d’intelligence artificielle dans Angry Birds lors du sommet de l’intelligence artificielle à Pékin (IJCAI). Au-delà de l’aspect ludique, des principes d’analyse très similaires à ceux utilisés dans leur programme pourraient par exemple être utilisés à l’avenir pour des analyses de vidéos de surveillance.

En marge des conférences organisées dans le cadre de l’ « International Joint Conference on Artificial Intelligence » (IJCAI) certaines activités ludiques sont mises en place pour les chercheurs présents. Parmi elles, la première compétition internationale d’intelligence artificielle d’Angry Birds. Les candidats doivent y résoudre des niveaux du célèbre jeu de manière automatique. Pour ce faire, l’ordinateur possède uniquement les informations visibles par un humain, le forçant donc à raisonner comme lui. Un serveur lui transmet uniquement des captures d’écran de l’état actuel du jeu. C’est ensuite à lui de décider quelle stratégie utiliser et quelle action effectuer.

Faisant partie de la communauté de chercheurs s’étant formée autour de l’intelligence artificielle, Jason Jingshi Li décide de proposer l’aventure comme projet de semestre. Il choisit également d’inscrire une équipe nouvellement créée à la compétition sous le pseudonyme « Beau-Rivage », nom de l’établissement où ils se promettent d’aller fêter leur éventuelle victoire.

Une fois arrivé à Pékin, l’équipe originaire de l’EPFL parvient à effectuer des scores très encourageants dès les qualifications. Le concours autorisant les retouches et améliorations entre les différentes manches, c’est grâce à un soutien efficace d’un des membres de l’équipe resté en Suisse que Jason Li parvient à qualifier son programme pour la finale. Attentif durant les parties, il profite en effet du décalage horaire pour demander des modifications à son ingénieur resté en Suisse qui a alors tout le temps d’améliorer le programme pendant que Jason Li profite d’un bon repos salvateur. Armé d’un programme fraîchement mis à jour, ce dernier bat alors son dernier adversaire et remporte la grande finale haut la main.

Pas un but en soi, mais un moyen d’apprendre
Le réel objectif de cette compétition va bien au-delà du travail sur Angry Birds. Le jeu ne sert que de plateforme ludique permettant de stimuler les chercheurs et de terrain d’entraînement. Cette pratique est courante en intelligence artificielle. « Les chercheurs ont tout d’abord commencé par s’intéresser aux échecs. Puis, une fois que le problème a été considéré comme étant résolu, les chercheurs se sont intéressés au jeu de Go, plus simple au niveau des règles mais bien plus compliqué au niveau de la réalisation de l’intelligence artificielle nécessaire », explique Jason Li.
Dans cette compétition, le but des concurrents est de créer une intelligence « parfaite » capable de battre n’importe quel humain en analysant le jeu avec les mêmes outils que le ferait une personne devant son smartphone. « Ce que nous essayons de faire ici est de comprendre et de définir l’intelligence dans le but de l’émuler. », précise le chercheur. Les connaissances acquises dans l’élaboration de ce programme peuvent être ensuite appliquées dans de nombreux domaines de l’intelligence artificielle.

Un modèle qui a fait ses preuves…
Dans le cas d’ Angry Birds, l’équipe « Beau-Rivage » a utilisé le principe de l’ « exploitation contre l’exploration ». Cette stratégie consiste à définir quelle tactique utiliser selon le type de niveau auquel le joueur est confronté. On définit tout d’abord une manière de résoudre chaque type de niveau que l’on peut rencontrer. On crée ensuite un algorithme chargé de choisir en fonction des essais effectués quelle semble être la stratégie optimale à utiliser. La seule contrainte est alors de pouvoir effectuer quelques tests sur le niveau avant de pouvoir y arriver, tout comme pour des humains. « Notre algorithme était fait sur mesure pour cette compétition, raison pour laquelle nous avons également pu venir à bout des niveaux les plus compliqués, alors que les autres équipes étaient meilleures sur les niveaux plus simples », explique Jason Li.

… Ou presque !
Malgré la bonne performance du programme helvétique, Jason Li et son équipe n’auront pas réussi à créer un logiciel capable de battre n’importe quel humain à ce jeu. Leur score n’a en effet pas été suffisant durant le concours « homme vs. machine » organisé en marge de la compétition principale pour battre les dix doigts d’un homme expérimenté. « L’objectif reste réalisable. La seule conclusion que nous pouvons en tirer et que nous ne sommes pas encore assez bons ! » plaisante Jason Li.