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L'Intelligence Artificielle et le Bridge


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L'Intelligence Artificielle

Le problème du bridge joué par un ordinateur
au plus haut niveau des performances humaines,
a été résolu il y a plus de 30 ans.

Voici comment…


       
Avant-propos

          1- Les Echecs, le Go et le Bridge
          2- IA numérique et IA analogique
          3- Application au Bridge
          4- Les objectifs de l'IA appliquée au Bridge

Le corps de cet article a été publié en 1984 dans la revue "Le Bridgeur".
Il présentait les idées de base de Philippe Pionchon qui ont abouti, deux années de développement plus tard, à la réalisation d'un logiciel résolvant l'ensemble de la problématique du bridge, réputée insoluble à cette époque.

Bien que datant de plus de 30 ans, ce logiciel, dont les idées fondatrices sont exposées ici plus en détail, reste d'actualité :
aucun progrès n’a en effet été réalisé depuis cette époque dans le domaine de l’Intelligence Artificielle (I.A.) appliquée au Bridge malgré de nombreuses tentatives, notamment américaines ou universitaires plus récemment en France.

Précisons toutefois que dans les années 90, plusieurs logiciels concurrents ont été réalisés et commercialisés aux Etats-Unis, mais sans qu’il s’agisse à proprement parler d’I.A., puisqu’utilisant par exemple la connaissance des 4 jeux ou appliquant systématiquement des algorithmes ou des heuristiques pas forcément adéquats, donc inefficaces.

Depuis lors, ces programmes s'affrontent chaque année en un championnat du monde très disputé des logiciels de bridge mais il faut bien reconnaître qu'au bout de plusieurs décennies de travail, on reste, pour ces logiciels, très loin des performances humaines ou de celles démontrées par le logiciel de Philippe Pionchon dans les années 80.

Aujourd'hui en France, sous l'effet de la mode actuelle de l'"Intelligence Artificielle" et profitant de l'engouement médiatique créé autour du concept savant de "réseaux de neurones", des recherches sont lancées dans certaines universités mais sans grand avenir pour le Bridge de l'avis de Philippe Pionchon, car, voulant adapter au domaine de "Résolution de problème" les techniques statistiques utilisées dans le domaine de "Reconnaissance de forme", on commet, dit-il, une erreur fondamentale à la fois de diagnostic, de méthode et d'objectif.

Voyons cela de plus près...

Il existe d'après lui plusieurs formes d'"Intelligence Artificielle" :

          1 - l'"IA numérique", récemment boostée par les "réseaux de neurones", basée uniquement sur du calcul sans souci de "reproduire le comportement humain" dans son activité de réflexion et sans capacité d'"explication" de la solution trouvée.

Créant une importante rupture technologique dans ce domaine, les réseaux de neurones sont une métaphore biologique de l'organisation des neurones du cerveau humain et c'est en cela que ces techniques de calcul statistique, dans la mesure où elles se limitent à ce calcul sans faire intervenir d'expertise, utilisent le vocable d'"Intelligence Artificielle" alors qu'en toute rigueur il serait plus juste de parler plus simplement d'"Intelligence Numérique" ou d'"Intelligence Prévisionnelle" ou encore comme autrefois, d' "Aide scientifique à la décision" ou de "Recherche Opérationnelle".

Complétant l'"apprentissage automatique" ("machine learning") supervisé ou non supervisé, les réseaux de neurones se sont montrés récemment très efficaces dans les calculs itératifs de correction d'erreur de ce qu'il est maintenant convenu d'appeler l'" apprentissage profond" ("deep learning") pour enrichir le domaine de la "Reconnaissance de forme" par exemple où les performances obtenues sont les plus spectaculaires.

L'"IA numérique" utilise la "force brute " des ordinateurs pour analyser des "big data", rassemblant de très nombreux exemples du domaine étudié.

Les réseaux de neurones pourraient sans aucun doute être efficaces dans beaucoup d'autres domaines très complexes comme par exemple l'apprentissage du langage car c'est la méthode qu'utilisent avec bonheur les enfants pour apprendre à parler, faisant fi de toutes considérations de grammaire et de conjugaison.
Ces réseaux de neurones devant être complétés, d'après Philippe Pionchon, par des Systèmes Experts pour justement prendre en compte cette expertise du langage et devenir une véritable "Intelligence Artificielle".
(voir plus loin "4- Systèmes Experts hybrides").

La simulation de réseaux de neurones est la méthode que l'on utilise quand on a affaire à un domaine ou complexe ou mal connu, où l'on y possède un très grand nombre d'exemples, et qu'on ne sait pas traiter autrement.


          2 - l'"IA analogique" ne s'appuie pas sur des calculs complexes effectués sur des exemples mais a pour vocation de simuler le processus de la réflexion humaine, ce qui est bien l'objectif fondamental de l'IA, en s'appuyant sur la logique.

C'est la méthode privilégiée normalement utilisée dans le domaine IA de la "Résolution de problème" où le contexte est très différent de celui de la "Reconnaissance de forme" (information souvent incomplète et absence de "big data" suffisantes).

Grâce à ses investigations théoriques, cette approche logique, nécessairement mise en oeuvre par des experts du domaine étudié, est par définition susceptible de faire progresser l'objet de son analyse, ici le Bridge.

Elle a aussi l'immense avantage de fournir la plupart du temps une explication à la solution proposée.
Cette "explication" lui confère une intérêt pédagogique indispensable dans certains domaines, notamment celui du Bridge.

Cette méthode ne peut s'appliquer que pour des domaines qui ont été suffisamment théorisés.


Pour des raisons d’universalité et d’efficacité, ces deux approches complémentaires de l’IA seront selon toute vraissemblance rapidement unifiées, d’après Philippe Pionchon, autour du concept de "Système Expert hybride".


1- Les Echecs, le Go et le Bridge

Le traitement informatique des jeux de stratégie a toujours passionné les foules et dans le foisonnement d’articles souvent trop enthousiastes traitant de cette question, il est très difficile de savoir ce qu’il en est exactement.

En ce qui concerne les Echecs par exemple tout le monde a sans doute encore à l’esprit le « fameux » match qui avait opposé en 1997 Deep Blue à Kasparov, le champion du monde en titre.
A lire la Presse de l’époque, il s’agissait ni plus ni moins que du « match qui a changé le cours de l’Histoire ».
Créant un événement sans précédent dans l’Histoire de l’humanité, pouvait-on lire, Deep Blue avait été déclarée vainqueur à la suite d’un match revanche en 6 parties (3 nuls, 1 victoire de Kasparov, 2 victoires de Deep Blue).
La Presse s’était enthousiasmée et bien sûr en avait fait ses gros titres.

Seulement voilà :
le match avait eu lieu en public et tous, experts et journalistes spécialisés, en avaient été témoins…

En fait, d’après les experts unanimes, dans 3 parties le nul avait été concédé par Kasparov alors qu’il s’y trouvait en position avantageuse, dans la 2ème partie Kasparov avait abandonné alors qu’il tenait une position qui conduisait à un match nul et dans la 6ème partie Kasparov avait prématurément abandonné au 19ème coup à la suite d’un mouvement pour le moins bizarre…

Lors de la conférence de presse qui suivit ce match, tout le monde ayant bien compris ce qui s'était passé, Kasparov n’a pu échapper à la question :
« Maitre, pourquoi ce comportement aussi étrange ? »
Réponse du champion du monde :
« Je jouais contre un ordinateur, j’ai été déstabilisé… ».

Dans les quelques mois qui ont suivi ce match, le cours de l'action d'IBM a quadruplé... et puis tout a été oublié, on a cessé très vite de parler de ce grand pas de l’humanité.
Toujours est-il que par la suite, sa réputation ayant souffert de ce match, Kasparov demanda une revanche.

La réponse d’IBM mit un terme définitif à ce grand exploit technologique, rebaptisé à l'occasion "Fake Blue" par les initiés :
« Nous sommes vraiment désolés, cher Monsieur, mais nous avons démonté la machine et perdu le programme... »

Beau joueur, Kasparov qui fréquente assidûment les conférences très à la mode sur l’Intelligence Artificielle, avait déclaré « Ma défaite contre Deep Blue était une victoire pour l’humanité ».
... Vraiment ? Mais de quelle humanité ?


En ce qui concerne le Go il semblerait que ce soit très différent d’après les performances de l’AlphaGo de DeepMind, filiale de Google, qui a battu récemment bon nombre des meilleurs joueurs humains.

La grande nouveauté serait l’ « apprentissage par renforcement profond » de l’AlphaGo Zéro qui sait travailler sur des millions de parties (obtenues en jouant contre elle-même) avec, si l’on en croit ses auteurs, des capacités d’auto-apprentissage lui permettant d’apprendre à jouer à partir de zéro, sans aucune connaissance, sans rien savoir du Go.
Un parfait autodidacte, semblerait-il.

Malheureusement DeepMind a annoncé qu’elle ne participera plus à des compétitions homme-machine.

A-t-elle démonté sa machine ? A-t-elle perdu son programme ?

Le sujet étant très confidentiel pour des raisons économiques évidentes, il est bien difficile de savoir ce qu’il en est exactement.
En plus de la supercherie "Fake Blue", tout le monde se souvient de la triste histoire des "avions renifleurs". Mystère et prudence donc...

En tout cas la tentation est grande d’essayer de s’en inspirer et actuellement il est de bon ton d’utiliser les techniques inductives des « réseaux de neurones », surtout si l'on cherche à lever des capitaux.

Le Bridge s’y prête-t-il ?

Il faudrait déjà pour cela disposer de millions de donnes jouées par des champions pour que le système puisse s’entraîner et apprendre efficacement par l’exemple.

Contrairement au Go et aux Echecs, ces donnes ne peuvent pas être générées par la machine elle-même sans intervention humaine car au Bridge il y a une différence entre le « gagner » et le « bien jouer » :
on peut gagner en jouant mal et perdre en jouant bien !

Prenons par exemple une donne qui possède deux lignes de jeu, une qui gagne à 80 % et une seconde qui ne gagne qu’à 60 % :
le « bien jouer » consiste à prendre la ligne à 80 % mais il se peut que cette ligne perde alors que la ligne à 60% gagne.

Le simple fait de gagner ou de perdre ne peut donc pas être utilisé pour caractériser la "récompense" et il faut faire intervenir d'autres paramètres, le score obtenu en tournoi par exemple, mais alors ce procédé ne peut plus être automatisé.

Le Bridge est un jeu de comparaison qui ne trouve en effet sa véritable vocation qu'en tournoi où tous les joueurs jouent avec les mêmes jeux. C'est d'ailleurs ce qui en fait l'attrait essentiel, la chance étant ainsi éliminée.
Au Bridge le but du jeu est finalement, pour paraphraser Colette :
"Avec les cartes de tout le monde, jouer comme personne".

Pour les enchères, le problème est encore plus complexe car il faudrait faire intervenir un autre paramètre très difficile à déterminer ici avec cette méthode, l'espérance mathématique de gain.
Prenons par exemple la situation où 4P est un bon pari à l'enchère mais infaisable à la carte. Le top ira au mauvais joueur qui n'aura demandé que 3P !

Remarquons à ce propos que savoir si 4P est un bon pari ou non dépend typiquement du jugement d'un Système Expert (voir plus loin) qui pourra très facilement apprécier l'incidence les enchères adverses (notamment celles d'Est) et les plues-values éventuelles de sa main (cartes intermédiaires, honneurs bien placés, etc...).

Les donnes d’entraînement doivent donc obligatoirement être supervisées par des experts (ou alors il faudrait trouver une méthode de supervision automatique, ce qui ne simplifie pas le problème).

Mais le plus important d’après Philippe Pionchon, est qu’il existe une caractéristique essentielle qui distingue le Bridge du Go et des Echecs, sans même parler de l’existence ou non d’éléments cachés.

- Le Go et les Echecs sont des jeux qui dépassent complètement les possibilités humaines : la machine peut donc en effet y apporter des « idées » nouvelles.

- En revanche le Bridge est un jeu beaucoup plus simple sur le plan combinatoire :
les hommes le maîtrisent parfaitement et il a été totalement théorisé.

Au Bridge on ne joue pas contre des adversaires mais contre des configurations de cartes adverses que la théorie est parfaitement capable de déterminer :
que viendraient apporter des statistiques ?

Il ne s’agit donc pas de traitement statistique d’un domaine mal connu dont personne n’a la solution, mais de mise en œuvre de l’expertise d’un domaine parfaitement maîtrisé.

DeepMind ne s'y est pas trompé qui a préféré travailler sur un autre jeu de cartes, Hanabi, plutôt que sur le Bridge pourtant infiniment plus célèbre mais qui ne se prête pas à cette technique et où il n'y a plus rien à trouver depuis plus de 30 ans.

Comme nous le verrons plus loin, c'est cette maîtrise humaine qui fait toute la difficulté d’un traitement informatique du Bridge…

(voir « 12 - Le paradoxe de la difficulté » et « 14 - Au Bridge, il y a obligation de résultat »)


2- IA numérique et IA analogique

Pour éviter les erreurs de méthode dans l'utilisation de l'IA, il peut être intéressant d'insister encore sur les différences fondamentales entre « IA numérique » et « IA analogique ».

      - L’objectif de l’«IA numérique » est de simuler le fonctionnement biologique et l’organisation du cerveau humain, les « réseaux de neurones » :
ainsi dans l’ordinateur, à partir d'éléments répétitifs de base, de régularités, les "patterns", que le programme aura lui-même mis en évidence dans son processus d'analyse, des fonctions de calcul parallèle simulent le fonctionnement du cerveau humain en une somme de « micro-processus » et c'est cette métaphore biologique qui fait dire qu’il s’agit d’« Intelligence Artificielle » bien qu'elle ne soit pas forcément dotée de méthode d'apprentissage automatique lui permettant d'apprendre à partir d'exemples.

Pour prendre une image, il s'agit d'une approche de type "hardware", pourrait-on dire, de la structure humaine, utilisant la "force brute" des ordinateurs dans des domaines à information complète mais suffisamment complexes pour qu'on ne sache les traiter autrement.

Cette méthode essentiellement statistique fait dire à certains experts qu'il s'agit davantage d'"Intelligence Prévisionnelle" (IP), d'analyse prédictive, que d'"Intelligence Artificielle" à proprement parler.

Peu importe, l'efficacité de l"IA numérique" a récemment été brillamment démontrée dans le domaine de la « Reconnaissance de forme » ou de l'"Analyse d'image" : la puissance de plus en plus grande des ordinateurs faisant merveille pour traiter des "big data" beaucoup plus efficacement que ne saurait le faire le cerveau humain.

      - En « IA analogique » il en va tout autrement et les objectifs sont beaucoup plus ambitieux.
Il s'agit ici de simuler le comportement humain, non pas dans sa structure élémentaire, mais dans son fonctionnement logique :
la machine devenant capable de raisonner par elle-même lorsqu'elle a affaire à un domaine théorisé.

Cette méthode est très complexe car elle nécessite une analyse experte du domaine étudié mais elle trouve toute son efficacité dans le traitement des problèmes de "réflexion à information incomplète":
reproduire le processus mental de la pensée, décomposer un objectif de résolution en étapes successives pour définir une stratégie, exactement comme le ferait un bridgeur "à la table", en s'appuyant, c'est l'idée de Philippe Pionchon, sur la métaconnaissance et la logique modale.

Pour garder notre image, il s'agit d'une approche de type "software" du comportement humain, de « macro-processus » particulièrement bien adapté au domaine des jeux de stratégie suffisamment théorisés où il est question de planifier une action.

De plus, cette méthode, au plus proche du comportement humain, a l'immense avantage d'être pédagogique et, par les recherches théoriques qu'elle suppose sur le jeu de Bridge, elle est de surcroît susceptible de faire progresser la connaissance de ce jeu.


Pour résumer, en IA analogique la stratégie de résolution s'organise autour d'expertons, ou "granules logiques" (voir plus loin), alors qu'elle s'organise autour de patterns, ou "granules physiques", en IA numérique.


3- Application au Bridge

Pour le sujet qui nous concerne, cette différence d’approche est gigantesque :
par son approche logique, l’IA analogique apporte une dimension pédagogique indispensable que n’apporte pas l’IA numérique, si toutefois on arrive un jour à démontrer l’efficacité de l’IA numérique au Bridge, ce qui est encore loin d’être établi malgré tous les moyens mis en oeuvre.

Finalement les deux questions fondamentales posées sont celles-ci :

. la méthode de l’IA numérique est-elle pertinente dans un domaine de
« résolution de problème à information incomplète » parfaitement théorisé ?

. et, même en cas de réussite, quel intérêt apporterait-elle à la pédagogie et à la connaissance de ce jeu ?


C'est donc la méthode de l'"IA analogique" que Philippe Pionchon avait choisi de développer et qui a permis, dans les années 80, à un modeste Tandy TRS80, de jouer avec succès des donnes expertes comme par exemple celles de H. Kelsey, correspondant au meilleur niveau du jeu humain, ou des donnes tout aussi difficiles improvisées à la table par des experts.
Le verdict était formel :
le problème réputé insoluble du jeu de la carte au bridge était dès lors résolu, même si ce logiciel n'était pas parfaitement terminé pour mériter une diffusion commerciale.

La méthode choisie avait démontré sa pertinence et son efficacité avec une machine de très faible puissance et un langage machine très rudimentaire.

Ce sont les réussites de telles démonstrations réalisées par lui-même et en toute objectivité qui ont convaincu Robert Lattès, mathématicien normalien et visionnaire scientifique de génie, écrivain et ancien Champion du Monde de Bridge (il avait été partenaire de Bertrand Romanet) alors Président de Paribas Technology, d'investir dans la création d'une société, Will-Bridge, destinée à terminer ces travaux : les parer d'une présentation commerciale et, bien sûr, éliminer les bugs et insuffisances de l'époque, inévitables dans un logiciel très complexe, développé dans un "langage machine" primitif et auquel seules quelques années de travail avaient été consacrées.

Grâce à la réussite de nombreux tests improvisés faits par un ancien Champion du Monde sur des donnes correspondant au plus haut niveau des performances humaines, le verdict était établi et pouvait justifier un risque industriel :

le gap technologique était franchi,
le problème "insoluble" résolu,
la bonne méthode démontrée,
l'avenir prometteur...


4- Les objectifs de l'IA appliquée au Bridge

Reprenons les choses plus simplement.
Dans le domaine de "Résolution de problème", qui nous intéresse donc ici, un authentique programme d’I.A. doit en effet, pour avoir une dimension pédagogique indispensable, reproduire aussi fidèlement que possible le comportement humain, c’est-à-dire pour le bridge :
          - Jouer à cartes cachées
          - Etre capable d’expliquer, à la demande, pour chaque enchère faite ou chaque carte jouée, pourquoi elles ont été choisies.

Au Bridge il ne s'agit pas de calcul mais d'analyse, d'intelligence.
Si on a "compris", on doit être capable d'expliquer, et le raisonnement qu’expose la machine témoigne alors de la qualité du jeu fourni et de sa capacité à démontrer sa compréhension globale du problème posé.

En matière de "Résolution de problème", cette justification est primordiale.
                    "Ce que l'on conçoit bien, s'énonce clairement
                    Et les mots pour le dire arrivent aisément."


On sait en effet depuis Boileau que la pertinence d'un commentaire est révélatrice de la qualité de sa pensée et s'il avait été bridgeur, il aurait très certainement ajouté à son Art Poétique un chapître sur la qualité à exiger des programmes d'Intelligence Artificielle de Bridge :

                    "Avant donc que d'écrire, apprenez à penser.
                    Selon que notre idée est plus ou moins obscure,
                    L'expression la suit, ou moins nette, ou plus pure."





*



Du Bridge aux véhicules autonomes : comprendre son environnement...
L'Intelligence Artificielle et le Bridge



En 2019 Will-Bridge, société française créée en 1987 par
Paribas, le Club Med et le Commissariat à l'Energie Atomique
pour exploiter les travaux en Intelligence Artificielle de
Philippe Pionchon,
est leader mondial dans le domaine du jeu de Bridge en ligne.

Cette société a créé il y a 30 ans
d'importantes avancées en Intelligence Artificielle
qui dépassent largement le domaine du bridge
et qui peuvent aujourd'hui être utilisées dans divers domaines
comme par exemple celui des véhicules autonomes ou des robots androïdes
où il est indispensable, comme au Bridge,
de "comprendre son environnement".

philippe pionchon



Le Bridge : un domaine d'"expertise"
... et non de "force brute",
ni de statistiques


          1- Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?
          2- Les Systèmes Experts
          3- La logique symbolique
          4- Véhicules autonomes et androïdes : "Systèmes Experts hybrides"
          5- Enchères et entame : problèmes de Connaissance
          6- Un problème d'expert
          7- "Systèmes Experts inverses" - "Systèmes Experts bimoteurs"
          8- Les "expertons", variables stratégiques
          9- L'efficacité des "expertons"
          10- Un outil puissant de développement
          11- Problèmes de réflexion : les jeux de stratégie
          12- Le paradoxe de la difficulté
          13- Le Bridge est plus simple... donc plus compliqué !
          14- Au Bridge, il y a « obligation de résultat »
          15- Le jeu de la carte - Stratégies typées et stratégies floues
          16- L'efficacité d'un "Système Expert hybride"
          17- L’idée de base : la métaconnaissance
          18- Alekhine et la métaconnaissance
          19- L’efficacité de la métaconnaissance
          20- M. Jourdain joue au bridge...
          21- Prématuré !


1- Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ? L'Intelligence Artificielle

L’Intelligence Artificielle est une discipline qui a pour vocation de simuler le comportement humain dans ses activités de perception, de compréhension ou de décision.

Elle s’exerce dans différents domaines : reconnaissance de forme, reconnaissance de la parole, analyse du langage, résolution de problème, etc….

Il y a, d'après Philippe Pionchon, plusieurs façons de traiter cette simulation suivant le domaine traité et les objectifs recherchés :
l'IA numérique et l'IA analogique.

En ce qui concerne le domaine de "résolution de problème", qui nous intéresse ici, l’Intelligence Artificielle "analogique" choisie se caractérise par une approche originale dans le traitement informatique des problèmes qui consiste, non pas comme dans un système classique, à décrire la résolution du problème, ce qui nécessite de connaître l’algorithme de résolution, mais à mettre en place une structure informatique permettant à l’ordinateur de résoudre lui-même le problème :
cette structure étant en place, il suffira alors de décrire le problème, et non plus la résolution du problème.


2- Les Systèmes Experts L'Intelligence Artificielle

C’est là l’idée fondamentale qui a donné naissance aux «Systèmes Experts» destinés à traiter les problèmes dits de «Connaissance».

Les Systèmes Experts sont des systèmes informatiques dans lesquels on a collecté la Connaissance des experts d’un domaine donné, et qui savent traiter cette connaissance en utilisant la puissance de calcul d’un ordinateur pour étudier les corrélations existant entre les éléments de cette Connaissance et en tirer des conclusions, des « inférences », qui viennent elles-mêmes compléter cette « Base de Connaissance », etc….

Dans de nombreux domaines en effet, la problématique de la Connaissance se pose en termes de corrélations et d’inférences entre les objets de ce domaine.

L’exploitation de cette Connaissance pourra même établir de nouvelles inférences qui viendront enrichir cette Connaissance en un processus d'apprentissage.

Dans le traitement de ce genre de problèmes de type non algorithmique, ou se situant en univers non déterministe, il s’agit d’utiliser l’ordinateur non plus comme « esclave intelligent » obéissant à une logique procédurale, mais comme un générateur d’inférences travaillant à partir de "prédicats", c'est-à-dire d’une logique décrivant le problème.

Une véritable création de Connaissance pourra alors être produite par la machine dans la limite des règles de connaissance et des faits qui lui auront été fournis.

Des Systèmes Experts existent dans différents domaines comme par exemple la Médecine où la machine est capable de créer un véritable diagnostic médical, la Géologie où le travail produit par l’ordinateur sera comparable à celui que pourrait produire un expert géologue, etc… etc…

Les Systèmes Experts peuvent également être très efficaces dans les machines nomades pour en simplifier l'utilisation et les rendre accessibles au plus grand nombre, comme cela avait été préconisé par Philippe Pionchon en 1991 avec son "hyper-ordinateur" créant le paradigme :
"La Machine propose, l'Homme choisit"
utilisé dans les iPad et tablettes actuelles.
(voir "Hyper-ordinateur").


3- La logique symbolique

Les Système Experts sont une sorte de systèmes d'exploitation de logique symbolique, branche moderne de la logique mathématique.
Utilisant les très anciens travaux de George Boole (1847), ils se sont largement développés dans les années 60 grâce aux ordinateurs qui sont parfaitement adaptés à cette forme de langage et de calcul.
Aujourd'hui les Systèmes Experts, excellents calculateurs en "logique de proposition", constituent un domaine important de l'Intelligence Artificielle car d'une part ils simulent parfaitement le comportement "intelligent" humain et d'autre part ils sont pratiques et très efficaces.

La logique de proposition est en effet d'un abord difficile pour les humains et facilement traitée par les ordinateurs.

Prenons ces exemples de Lewis Carroll.
Voici 3 propositions(ou "sorites" pour les initiés) :
      - Les bébés sont illogiques
      - Nul n'est méprisé quand il peut venir à bout d'un crocodile
      - Les gens illogiques sont méprisés.
La conclusion est relativement simple :
"Les bébés ne peuvent venir à bout des crocodiles".

Mais prenez maintenant ces 10 propositions :
      - Les seuls animaux de cette maison sont des chats
      - Tout animal qui aime contempler la lune est apte à devenir un animal familier
      - Quand je déteste un animal, je l'évite soigneusement
      - Aucun animal n'est carnivore, à moins qu'il n'aille rôder la nuit
      - Aucun chat ne manque jamais de tuer les souris
      - Les kangourous ne sont pas aptes à devenir des animaux familiers
      - Aucun animal non carnivore ne tue de souris
      - Je déteste les animaux qui ne s'attachent pas à moi
      - Les animaux qui vont rôder dehors la nuit aiment toujours contempler la lune

Pas facile, admettrez-vous, de tirer la conclusion logique de ces 10 propositions...
Un ordinateur pour qui la logique symbolique ne pose aucun problème, vous répondra facilement :
"J'évite toujours soigneusement les kangourous".


Si l'on sait décrire un problème sous forme de propositions, un Système Expert nous le résoudra.


4- Véhicules autonomes et androïdes : "Systèmes Experts hybrides"

Dans le domaine de "résolution de problème", il faut distinguer deux problématiques très différentes :
        - les problèmes de « Connaissance »
        - et les problèmes de « Réflexion ».

Si les S.E. sont adaptés pour traiter les problèmes de connaissance, ils sont à priori impuissants à traiter, à eux seuls, les problèmes de « réflexion » ou nécessitant une compréhension globale d'une situation.
La plupart du temps ils constituent cependant le rouage indispensable pour parvenir à une solution.

Le problème de compréhension globale d'une situation est extrêmement important en IA, le principal sans doute.

C'est par exemple celui qui se pose actuellement dans le développement des véhicules autonomes ou plus généralement en robotique lorsqu'il s'agit de doter l'androïde d'une compréhension globale de la situation : le S.E. peut alors être accouplé à un système d'IA numérique de reconnaissance de forme ou de reconnaissance vocale, et se révéler très efficace pour "comprendre son environnement", créant ainsi le concept de "Système Expert hybride".
(Voir Wikipedia : Systèmes Experts)

Ces S.E. sont en effet parfaitement adaptés pour résoudre les problèmes posés aux véhicules autonomes à la fois pour leur permettre d'avoir la compréhension globale nécessaire de toute situation mais aussi pour leur permettre de gérer efficacement les dialogues complexes et obligatoires que chaque véhicule devra avoir avec les autres véhicules autonomes et les organes de circulation, lorsque tout cela sera rendu possible grâce à la "5G".

Dans le même ordre d'idée, pour résoudre le problème du jeu de la carte au Bridge, nous verrons plus loin l'efficacité d'un "Système Expert hybride" en accouplant un "moteur de simulation" à un S.E.

A cet égard, il est intéressant de souligner à quel point le Bridge, avec sa nécessité de compréhension globale et avec ses trois phases très différentes que sont les enchères, l’entame et le jeu de la carte, couvre bien l’ensemble des aspects du domaine « résolution de problème » et de compréhension globale.
Il constitue ainsi un terrain privilégié en investigations théoriques d'actualité, dépassant largement le cadre d'un simple jeu de cartes.



5- Enchères et entame : problèmes de Connaissance

Règlons rapidement le problème de l'entame très simple à résoudre puisqu'il s'agit d'une problématique algorithmique qui ne présente aucune difficulté.

Le problème des enchères est plus délicat à traiter car il met en oeuvre une connaisance beaucoup plus vaste et plus complexe. Mais Dieu merci il s'agit purement d'un problème de "connnaissance" et les "Systèmes Experts" sont parfaitement désignés pour traiter ce genre de problème.

De plus ces systèmes ont une capacité pédagogique naturelle et peuvent très facilement répondre aux questions :
« Quelle enchère faire ? » et « Pourquoi cette enchère ? ».

Ceci peut très facilement être expliqué en quelques mots.
Un Système Expert est composé d'une "base de connaissance", d'une "base de faits" et d'un moteur d'inférences destiné à rapprocher ces 2 bases pour en étudier les corrélations et en déduire une conclusion.

- La "base de connaissance" rassemble la connaissance de l'expert du domaine étudié, ici donc le système d'enchères utilisé.
Cette base de connaissance s'exprime sous forme de règles très simples du type : "Si A et B alors C".
Par exemple : "Si j'ai un jeu régulier, 15-17 H et pas de majeure 5ème alors j'ouvre de 1SA".
Ces règles de connaissance peuvent s'écrire en vrac dans la base, sans ordre pré-établi, être rajoutées ou supprimées à loisir, ce qui est bien pratique.
Une sorte de logique dynamique en quelque sorte, très facilement modifiable à souhait.

- La "base de faits", quant à elle, rassemble tous les paramètres du problème.
Cette base de faits contient les données de départ puis s'enrichit au fur et à mesure que le moteur d'inférences crée de nouveaux faits.
Par exemple "A existe" ,"B existe" ou encore "J'ai 12 pts H", "J'ai 6 cartes à Pique", "La situation est forcing de manche", etc... etc...

Ainsi si on demande "Pourquoi C ?", le système expert répondra très simplement, au nom de la règle x :
"C existe parce que A et B existent", ou encore :
"J'ouvre de 1SA parce que j'ai 16 pts H, un jeu régulier et pas de majeure 5ème".

Les systèmes experts sont des systèmes naturellement pédagogiques qui traitent très facilement l'explication positive.

Le problème se complique lorsqu'il s'agit d'"explication négative" c'est-à-dire lorsqu'on lui demande "Pourquoi pas C ?".


6- Un problème d'expert

Dans les années 70 les recherches universitaires butaient irrémédiablement sur le problème de l'explication négative, une variante du "chaînage arrière".

L'idée appliquée à l'époque était la suivante :
"Si C n'existe pas c'est que dans la règle x soit A n'existe pas, soit B n'existe pas, soit aucun des 2 n'existe."
Si A et B ne sont pas instruits dans la base des faits, on regarde alors dans toutes les règles qui concluent à A d'une part, puis à B d'autre part, si l'une des prémisses, au moins, n'est pas vérifiée.

Par exemple s'il existe la règle "Si E et F alors A" et si l'on pose la question "non A ?" on regarde si l'on a soit "non E", soit "non F", soit les 2.etc...puis on fait de même pour toutes les règles qui concluent à E et F, etc... ainsi de suite. Idem pour B.

En pratiquant ce chaînage arrière systématique, on comprend immédiatement que l'on aboutit rapidement à une explosion combinatoire : cette méthode n'est pas la bonne méthode.
Une "force brute" qui ne fait pas intervenir l'expertise du domaine traité, est inefficace.

Insoluble pour un universitaire, ce problème était très simple pour un expert.




7- Système Expert inverse - Système Expert bimoteur

Au début des années 80, Philippe Pionchon a eu l'idée de doubler le moteur d'inférences du système expert d'un second moteur d'"inférences inverses" créant ainsi le nouveau concept très efficace de "Système Expert inverse" ou "Système Expert bimoteur".

Inédite, cette idée était assez évidente puisqu'elle correspondait très exactement à ce qui se passe à une table de bridge, chaque joueur ayant en effet à faire 2 choses :
- produire une enchère (moteur d'inférences) : "Si A et B alors C"
- décoder l'enchère du partenaire (moteur d'inférences inverses) : "Si C alors A et B".
Par exemple , si mon partenaire ouvre de 1SA, je déduis qu'il a un jeu régulier et 15-17 H sans majeure 5ème".

Le problème de l'explication négative se résoud alors très élégamment de la façon suivante :
- Supposons qu'on ait les règles d'inférences :
      . "Si j'ai 5 cartes à Pique et si je dois faire une enchère non forcing alors je dis 3P".
      . "Si j'ai 4 ou 5 cartes à Pique et si je dois faire une enchère forcing alors je dis 3K".
Le moteur d'inférences inverses donne :
      . "3P = 5 cartes à Pique, enchère non forcing"
      . "3K = 4 ou 5 cartes à Pique, enchère forcing".
- Supposons que dans la base de faits on a 5 cartes à Pique et on doit faire une enchère forcing : la bonne enchère est donc "3K".
- On décode cette enchère avec le moteur d'inférences inverses:
"3K = 4 ou 5 cartes à Pique, enchère forcing".
- Si maintenant on pose la question "Pourquoi pas 3P ?", on décode 3P :
"3P = 5 cartes à Pique, enchère non forcing".
La comparaison des 2 inférences inverses donne immédiatement :
"3P ne serait pas forcing".

(Au besoin on affecte à chaque prémisse un coeficient de "préséance", si plusieurs règles concluent à 3K).

Grâce à l'apport d'un "Système Expert inverse", constituant in fine un "Système Expert bimoteur", l'explication négative est résolue très simplement par la comparaison des inférences inverses.


La simulation au plus près du comportement logique humain, permet d'obtenir des performances intéressantes que ne saurait apporter un traitement statistique ou par "force brute" ... car (moins sérieusement) :
« Le moteur d'inférences inverses n'est pas un moteur à explosion ! »

Au Bridge le traitement efficace de l'explication négative est primordial comme c'est d'ailleurs souvent le cas en matière d'enseignement quel qu'il soit.

L'explication négative doit toujours précéder l'explication positive.

Il est en effet difficile de se faire entendre d'un élève qui a envie de dire 3P lorsque vous voulez lui expliquer que la bonne enchère est 3K.
Il faut d'abord lui expliquer que 3P n'est pas correct pour qu'il soit disposé à vous écouter :
"3P n'est pas forcing, très bien, mais alors quelle enchère faire ?".

Ce précepte s'applique à tout domaine d'enseignement.


8- Les "expertons", variables stratégiques

Il est donc remarquable de constater la parfaite adéquation des Systèmes Experts au traitement des enchères de Bridge.

Regardons par exemple cette règle d'ouverture :
"Si j'ai un jeu régulier, 15-17 H et pas de majeure 5ème alors j'ouvre de 1SA", règle dans laquelle on remarque la présence de la variable "points H".

En inventant cette variable, Milton Work ne se doutait pas qu'il créait ce que plus tard Philippe Pionchon a appellé un "experton".

C'est autour de ces expertons, véritables "variables magiques", que l'expert structure son expertise, et plus d'expertons pertinents sont décelés par l'expert, plus le système expert sera concis, efficace et facilement maintenable.

Il a ainsi été créé bon nombre d'expertons du genre "Jouable à SA", "Fit majeur", "Faire une enchère forcing", "Manche certaine, chelem possible", "Situation forcing", "Manche et pas plus", etc...

Ces expertons sont des variables stratégiques autour desquelles le Système Expert de Will-Bridge a été construit et qui lui donne son efficacité.

Il est intéressant de noter, une fois de plus, que cela correspond tout à fait au comportement du joueur humain qui, sans le savoir, utilise mentalement et inconsciemment ces variables que l'on pourrait appeler "variables mentales".

Construire un Système Expert revient à repérer les expertons du domaine d'expertise traité, et la recherche de ces expertons permet d'enrichir la connaissance et la pédagogie de cette expertise.


9- L'efficacité des "expertons"

C'est en utilisant ces expertons que le Système Expert pourra par exemple prendre des initiatives, "d'inventer" des enchères telles que la "4ème couleur" :
en décodant toutes les enchères qu'il pourrait faire dans sa situation, il constate qu'aucune n'est possible pour des questions par exemple de "forcing/non forcing", couleur non gardée, force de la main ou nombre de cartes dans une couleur, qu'il lui manque par conséquent des informations pour faire l'enchère adéquate (l'experton "Jouable à SA" n'étant par exemple pas satisfait) :
il pourra prendre tout simplement de lui-même l'initiative "d'inventer" la "4ème couleur".

Tout comme le ferait un joueur humain.


10- Un outil puissant de développement

Les Systèmes experts se sont donc révélés d’une extraordinaire pertinence pour le traitement des enchères, fournissant de surcroît explications positives et négatives.

Une nouvelle séquence ou un nouveau "gadget" est-il préconisé ?
En quelques minutes on rajoute une ou deux règles dans la base de connaissance et en quelques secondes des tests d’efficacité peuvent être faits sur des milliers de donnes !

*


Le problème des enchères et de l’entame étant réglé, restait à faire de même pour le problème du "jeu de la carte", beaucoup plus complexe et surtout réputé insoluble en 1984…


11- Problèmes de réflexion : les jeux de stratégie

Historiquement dans le traitement informatique des jeux de stratégie, les premières réalisations de l’Intelligence Artificielle (dans les années 1970) se sont portées sur les Echecs, qui ont pourtant la réputation d’être un jeu beaucoup plus difficile que le Bridge.

Alors que rien n’avait été fait pour le Bridge, aux Echecs de nombreuses petites machines individuelles existaient avec un important succès commercial et la question qui intriguait les journalistes de l’époque était alors :

"Pourquoi existe-t-il des machines performantes aux Echecs, jeu très compliqué, et pas au Bridge qui est plus simple ?"

La réponse est : « Justement… » et constitue le « paradoxe de la difficulté ».


12- Le paradoxe de la difficulté

Il y a plusieurs différences importantes entre la problématique du jeu d’Echecs et celle du jeu de la carte au Bridge.
La principale vient du fait qu’au Bridge il existe des éléments cachés alors qu’aux Echecs tout est « sur la table ».

Pour jouer aux Echecs une machine n’a pas besoin d’être « intelligente », il lui suffit de savoir calculer et d'utiliser sa "force brute".
Pour cela, un ordinateur est imbattable.

Du point de vue combinatoire, le jeu d’Echecs est infiniment plus vaste que celui du bridge.
Il l’est même tellement que l’on peut dire que jamais les hommes ne pourront maîtriser ce jeu.

En d’autres termes, l’analyse complète et exhaustive d’une situation aux Echecs ne peut être faite par aucun expert au monde et il serait plus juste de dire qu'aux Echecs l'ordinateur joue mal mais personne ne s'en rend compte.

C'est d'ailleurs leur mauvaise qualité de jeu qui a fait leur succès commercial : si ces machines avaient joué à un haut niveau, elles auraient été invendables parce qu'inutilisables.
De la même façon qu'un robot de tennis de très bon niveau serait inutilisable pour le commun des mortels, incapable de lui renvoyer la balle.

Aux Echecs, la machine ayant décidé tel mouvement en cours de partie, personne n'est capable de dire s’il existe un autre mouvement supérieur à tous les autres.

Si l'on excepte les problèmes de fin de partie du type "Mat en x coups" par exemple, on peut dire qu'une partie d'Echecs n'a pas de solution et par conséquent le jeu produit par une machine est difficilement critiquable.

On pourra seulement constater In fine que la machine a mieux joué, ou moins bien, que son adversaire, sans plus.
Cette impossibilité d’appréhension globale est si vraie que, dans une partie d’Echecs, un joueur choisira tel mouvement simplement parce qu’il est
« réputé bon » ou parce qu’il « permet un développement agréable » :
les développements ultérieurs sont trop nombreux pour qu’il puisse en faire l’analyse complète.

Dès lors, et cela devient paradoxal, il est beaucoup plus facile de faire une machine qui joue aux Echecs puisque cela revient à lui soumettre un problème dont personne ne connait la solution !


13- Le Bridge est plus simple... donc plus compliqué !

Pour bien jouer le jeu de la carte du Bridge, il faut « réfléchir »…
Etre capable de faire une analyse globale du problème posé.
A l'époque, le problème était réputé insoluble.

De plus pour le traiter, il faut tenir compte des probabilités, ce qui est relativement facile pour une machine, mais surtout travailler en logique modale , comme disent les mathématiciens, c’est-à-dire faire appel aux théories des possibilités, de crainte, de nécessité… etc

Autant de domaines qui sont loin d’être maîtrisés en Intelligence Artificielle.

Mais il y a plus grave…


14- Au Bridge, il y a « obligation de résultat »

Au Bridge la plupart des donnes peut être facilement analysée après coup, à cartes ouvertes, par des joueurs de niveau même faible.

Le jeu que produit une machine se trouve dès lors facilement critiquable.
Si à un moment donné une carte et une seule carte doit être jouée, tout joueur le verra : la machine doit donc absolument la trouver.
Elle a « obligation de résultat ».

En conclusion, et là est le paradoxe, aux Echecs, puisque le jeu est très compliqué, quand la machine joue mal personne ne le voit alors qu’au Bridge parce que ce jeu est plus simple, tout le monde peut facilement s’en rendre compte.

Une machine a une « obligation de résultat » au Bridge qu’elle n’a pas besoin d’avoir aux Echecs.


Comment traiter cette obligation de résultat ?


15- Le jeu de la carte - Stratégies typées et stratégies floues

La problématique du jeu de la carte est très diffrente de celle des enchères, ce qui confère au Bridge un intérêt tout à fait exceptionnel pour les investigations en recherches théoriques d’IA.

Pour le traitement du jeu de la carte, il ne s’agit pas d’un problème de connaissance comme pour les enchères, mais d’un problème de d’analyse, de réflexion et comme cela est expliqué plus loin, de "métaconnaissance".

Dans ce traitement il existe plusieurs cas de figure :
- parfois le problème consiste à déterminer contre quelle configuration adverse il faut jouer (évitement, crainte, jeux de sécurité, etc...)

- parfois le problème consiste à déterminer quelle stratégie mettre en oeuvre (double-coupe, mort inversé, problèmes de communications, etc...)

- les autres cas correspondant à des "stratégies floues" pour lesquels la stratégie ne se dessine que progressivement au cours du jeu.

Et pour compliquer encore les choses, le jeu à Sans-Atout est très différent du jeu à la couleur.

- A Sans-Atout, le jeu est souvent plus simple car l’absence d’atout fait que tout se passe dans le même « espace mathématique », comme disent les scientifiques :
maniements de couleur, problèmes de communications, jeux de sécurité, évitements d’adversaire dangereux, etc…

Les donnes sont moins volontiers typées et le problème est souvent « tactique » dans la manipulation des cartes d’une couleur.

Grâce à une analyse dynamique de chacune des couleurs effectuée par un "moteur de simulation" reproduisant le processus mental humain, la machine est capable de détecter les caractéristiques de ces couleurs :
disymétriques, orientées, sujettes à blocages, etc…
et trouver d’elle-même le comportement adéquat en fonction des objectifs et des paramètres fournis.

- A la couleur, il s’agit davantage de combinaison de plans :
l’approche est plus globale, plus « stratégique ».

L’analyse dynamique précédente est alors complétée par une analyse statique de la structure des mains connues qui, mise à disposition d’un Système Expert, détectera la structure de la donne (voir plus loin "Système Expert hybride").

Les donnes peuvent être soit typées, soit non typées.
- Pour les donnes « typées » le plan de jeu est trivial (double coupe, mort inversé, élimination-placement de main, cumul de chances, etc…) et déterminé par le S.E..

- Pour les donnes non typées on a affaire à des "stratégies floues" pour lesquelles le système proposera plusieurs plans de jeu que la machine explorera, reproduisant ainsi fidèlement le processus mental humain.


16- L'efficacité d'un "Système Expert hybride"


Dans le cas le plus délicat de donnes non typées, la problématique du jeu de la carte revient souvent à déterminer contre quelle configuration de cartes adverses il faut jouer.


C'est une analyse dynamique, réalisée par un "moteur de simulation", aidée d’une analyse statique réalisée par un Système Expert de "métaconnaissance" (voir plus loin) déterminant une suscipion de gisement de cartes en fonction du contexte détecté (possibilité, nécessité, sécurité, crainte, urgence, probabilité, etc…), qui proposera les plans de jeu à envisager, à simuler puis à sélectionner.


Voilà comment a été créé le concept de "Système Expert hybride", ici :

S.E. hybride = Moteur de simulation + S.E. de métaconnaissance

(S'agissant de véhicules autonomes ou d'androïdes, un S.E. hybride serait composé d'un système d'IA numérique avec capteurs, et d'un S.E. de métaconnaissance).

La problématique du jeu de la carte est bien un problème d'expertise et ce serait bien méconnaître le bridge que de réduire le calcul de la configuration recherchée à un quelconque traitement statistique.

Soulignons ici, encore une fois, l'intérêt pédagogique des S.E. qui peuvent donner très facilement l'explication de la stratégie adoptée :
     - quelle analyse faut-il faire de la situation ?
     - quels sont les écueils à éviter ?
     - pourquoi faut-il jouer telle carte ?
     - pourquoi tel plan a-t-il été choisi ?
     - pourquoi pas tel autre plan ?
etc...etc.


17- L’idée de base : la métaconnaissance

La métaconnaissance est la « connaissance de la connaissance », c’est-à-dire la connaissance que l’on possède sur la connaissance.

Si par exemple on vous demande si Monsieur Smith a été président des Etat-Unis, il s’agit d’un problème de connaissance.
Si vous possédez la connaissance, c’est-à-dire si vous possédez la liste des présidents, vous pouvez répondre par oui ou par non.

Si maintenant on vous pose la question « Est-ce que Madame Smith a été président des Etats-Unis ? », vous allez immédiatement répondre « non » alors que vous ne possédez pas cette liste, parce que vous savez qu’aucune femme n’a été président des Etats-Unis.

La métaconnaissance suffit, vous n’avez pas besoin de la connaissance pour résoudre votre problème.

C’est là typiquement une partie importante de la problématique du jeu de la carte au Bridge et, travaillant chez IBM sur la théorie des machines intelligentes, Philippe Pionchon s’est intéressé à ce jeu un peu par hasard parce qu'il présentait l’avantage d’être pertinent, aisément critiquable et facilement modélisable.

Rien ne valait en effet le jeu de la carte du Bridge, réputé insoluble à l'époque, pour mettre sa théorie à l’épreuve et démontrer l'efficacité du concept de "Système Expert hybride"qui serait utilisable aujourd'hui dans divers domaines comme par exemple celui des véhicules autonomes ou de la robotique.

« Le Bridge est, à ma connaissance,
le jeu au monde le plus scientifique qui soit :
il utilise tous les champs de la logique modale
et les bridgeurs passent leur temps, sans le savoir,
à raisonner en métaconnaissance. »

déclarait-il avant de développer son idée de base : bâtir une théorie des machines intelligentes sur un Système Expert de métaconnaissance.

Des "inférences établies sur la métaconnaisance" :
n’est-ce pas là
la définition même de l’intelligence ?



18- Alekhine et la métaconnaissance

A propos de métaconnaissance, difficile de ne pas évoquer cette anecdote vécue par le russe Alexander Alekhine (1892-1946), autrefois 3 fois champion du monde d'Echecs.
En Russie à l'époque, les voyages en train étaient très longs et laissaient largement aux voyageurs le temps de faire connaissance.
Alekhine se trouva ainsi dans un compartiment avec un voyageur qui lui déclara :
"- Cher Monsieur, si vous savez jouer aux Echecs, je peux vous proposer une partie..."
- Volontiers, lui répondit Alekhine. Je vous rend un cavalier et jouons...
- Mais comment ? déclara, surpris, l'inconnu. Vous ne me connaissez pas et vous me rendez un cavalier...
- Justement, répondit Alekhine, si je ne pouvais pas vous rendre un cavalier, je vous connaîtrais !"




19- L’efficacité de la métaconnaissance

Pour en revenir au Bridge, remarquons que la métaconnaissance est tout aussi efficace dans le traitement des "non événements" que dans celui des "événements", qui sont très souvent tout aussi instructifs que les événements.

Prenons cet exemple :
                    Nord
                    P R103
                    C R98
                    K V103
                    T 10975

                    Sud
                    P AV984
                    C V4
                    K D92
                    T AV4

Les enchères :
Nord, donneur, "Passe" ainsi qu'Est.
Sud ouvre de 1P, Nord le soutient à 2P et tout le monde "Passe".

Ouest entame du 5C, carte somme toute assez muette.
On fournit le 8C du mort et la DC apparaît en Est.
Stop !
Maintenant tout est clair pour notre S.E. qui est très savant : il a immédiatement déduit que c'est Ouest qui possèdait la DP !

En effet il sait que, dans un contrat à la couleur, on n'entame pas sous un As :
Est a donc AC et DC, soit 6 H.
Par ailleurs il contate l'absence dans son jeu ainsi que dans celui de Nord, à la fois du RK et de l'AK : grâce aux déductions de son S.E. inverse il sait que si Ouest avait possédé ces 2 cartes, il aurait entamé de l'une d'elles.
Donc Est a soit le RK, soit l'AK, soit les deux : un minimum donc de 3 points d'honneur.
Même chose à Trèfle où il manque le RT et la DT : la "non entame" d'un honneur T montre qu'Est y possède au minimum 2 points d'honneur.

L'analyse de notre S.E. peut ainsi être résumée :
- Est qui a "Passé" d'entrée a moins de 11 H.
- les cartes jouées par Ouest ont montré chez Est 6 H à C et au moins 3 H à K et 2 à T, soit un total de 11 H.
Est ne peut donc avoir la DP sinon il n'aurait pas "Passé".
La "non entame" d'un honneur à K et d'un honneur à T, dévoile les cartes cachées.


20- M. Jourdain joue au bridge...

Possibilité, nécessité, crainte, reconstitution des mains cachées, etc...etc... :
voilà de quoi est fait le quotidien des bridgeurs qui raisonnent sans le savoir en métaconnaissance :

- « Je ne sais pas qui a le Roi de Trèfle, mais je sais qu’Est a Passé d’entrée et a déjà montré 11 points d’honneur : il n’a donc pas le Roi de Trèfle. »

- « Je ne sais pas qui a le Roi de Trèfle, mais je sais que si ce Roi de Trèfle est à droite, je ne peux pas gagner. Puisque mon objectif est de gagner, le Roi de Trèfle est donc à gauche, par nécessité.
Je joue donc comme s’il était à gauche de façon certaine.
S’il y est, j’ai gagné.
S’il n’y est pas, j’ai perdu mais de toutes façons je ne pouvais pas gagner : je n’ai donc rien perdu. »

- « J'analyse que seule une distribution 4-0 des atouts adverses met mon contrat en danger. Je considère donc qu’ils sont 4-0 et je cherche une stratégie qui soit également gagnante lorsqu’ils sont 2-2 ou 3-1. »


Bien sûr le traitement de la métaconnaissance s’il permet dans de nombreux cas de traiter intelligemment le problème des éléments cachés, n’est pas toujours suffisant mais il peut être complété ensuite par un moteur de simulation qui permettra à la machine de trouver elle–même la solution dans des domaines comme par exemple le maniement de couleurs ou le traitement des jeux de sécurité.

- "Je n'ai pas le Roi de Trèfle.
Existe-t-il un maniement de couleur qui gagne que ce Roit de Trèfle soit indiféremment à droite ou à gauche ?"


La machine le place donc à la fois à droite et à gauche, avec l'instruction bien sûr de ne l'utiliser qu'une seule fois, et, si la solution existe, elle trouvera elle-même le maniement de couleur adéquat...

Tout comme, encore une fois, le ferait un joueur humain.

Voilà comment avait été résolu le problème des enchères, de l'entame et du du jeu de la carte au bridge, il y a maintenant plus de 30 ans.

Tout étant pour le mieux dans le meilleur des mondes, quelle suite a été donnée à toutes ces avancées technologiques ?


21- Prématuré !

Il y a 30 ans, l'Intelligence Artificielle n'était pas à la mode, contrairement à ce qui se passe aujourd'hui.
Bien pire, il s'agissait même à l'époque d'un véritable tabou, d'une lubie de scientifiques.
La difficulté de se faire entendre est bien résumée par cette anecdote arrivée à Philippe Pionchon à la fin des années 80.

Les journalistes scientifiques de l'époque s'intéressaient beaucoup aux petites machines commercialisées pour jouer aux Echecs.

L'un d'eux, spécialiste bien connu, lui demanda un jour :
- "Aux Echecs lorsqu'on joue mal contre une machine, elle est "déstabilisée" et se met elle aussi à mal jouer...
Qu'en est-il de votre machine de bridge ?"


Philippe Pionchon lui expliqua d'abord qu'aux Echecs le problème était très différent.
Dans une partie d'Echecs, tous les experts sont d'accord pour dire qu'il y a 3 phases : l'ouverture ou le début de partie (où l'on "récite" les coups connus), le milieu de partie (très délicat) et la fin de partie où le peu de pièces restantes facilite le calcul arborescent.

La difficulté consiste à définir quand passe-t-on d'une phase à l'autre, fameux "problème aux limites" que connaissent bien les physiciens.

Pour chacune de ces 3 phases, le logiciel applique des stratégies différentes et une règle communément admise dit qu'on passe en deuxième phase dès qu'on a "roqué" : ainsi par exemple en début de partie, il suffit de roquer prématurément pour que la machine se croit en milieu de partie et avance imprudemment son Roi au centre de l'échiquier !
Elle n'est pas "déstabilisée".

- "Que se passe-t-il avec ma machine de bridge ? Ecoutez, je n'en sais rien mais faisons un essai..."

Le journaliste composa donc un problème inédit et donna uniquement bien sûr à la machine, le déclarant, le jeu de Sud et celui de Nord.
Il entama et quelques plis plus tard, avec les cartes d'Est et d'Ouest donc inconnues de la machine, il fit exprès de donner une levée au déclarant.

La machine encaissa le pli et déclara... "Merci beaucoup !"

Tout le monde semblait ravi de cette démonstration et Philippe Pionchon s'attendait à quelques publications flatteuses dans la presse spécialisée...
Rien ne se passa.

Deux années plus tard le hasard fit que Philippe Pionchon rencontra à nouveau ce journaliste et lui demanda :
- "Vous rappelez-vous notre essai il y a 2 ans ?
Qu'en aviez-vous pensé ?"


Le journaliste lui répondit alors très intéressé :
- "En effet je m'en souviens très bien mais, dites-moi, cela s'est passé il y a 2 ans, vous pouvez bien me le dire maintenant :
comment avez-vous fait pour tricher ?"


Il n'est jamais bon d'être trop en avance sur son temps :
il était bien nécessaire de devoir attendre encore 30 ans...


« - Insoluble, insoluble… »
« - Vous avez dit insoluble, mon cher cousin ?
      Comme c'est étrange... »




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