Présentation du jeu (5 minutes) :

Pour comprendre comment une machine peut apprendre, nous allons l’entraîner à jouer et à gagner au jeu de Nim. Partage ce lien aux makers. 

Règles du jeu : Le jeu consiste à retirer chacun son tour un ou deux bâtons. Le joueur qui retire le dernier bâton a perdu.

L’objectif est de montrer comment une IA peut apprendre à gagner à ce jeu en s’appuyant sur l’expérience.

• Au début, l’IA ne connaît pas la stratégie. Elle joue donc au hasard.
• Si elle perd une partie, elle retire de sa mémoire les coups qu’elle a joués, les considérant comme de mauvais choix.
• Si elle gagne, elle renforce les coups joués en les enregistrant plusieurs fois, comme de « bons coups ».
• Progressivement, l’IA s’améliore, simplement en jouant, en observant les résultats, et en ajustant ses choix.

Test du jeu :

Laisse les makers jouer pendant quelques minutes. Demande-leur s’ils trouvent une solution pour gagner à tous les coups. (Si l’on enlève 2 bâtons lorsque l’on joue en premier, on maitrise le jeu pour gagner à coup sûr)

Débrief du jeu :

Reviens sur la solution qui permet de gagner à coup sûr. Explique-leur qu’ils viennent de faire la même chose que l’IA de son côté : ils ont tenté des coups, appris de leurs erreurs, et enregistré comment gagner à coup sûr à force de s’entrainer.  Ils doivent comprendre que l’être humain apprend de la même manière. En s’entrainant et en retenant les bons coups !

Les premières données pour apprendre à jouer sont les règles que l’on a posées en début de partie (enlever un ou 2 bâtons, jouer à tour de rôle, celui qui enlève le dernier bâton a perdu).

Chaque partie de jeu deviennent des données d’entrainement qui vont permettre d’apprendre pour trouver les coups gagnants