Activité "Machine IA"

DISPONIBLE

Aujourd'hui, les ordinateurs sont imbattables par les humains dans la plupart des jeux de réflexion à deux joueurs. Il y a trente ans, il fallait qu'un expert programme chaque jeu de manière astucieuse pour que l'ordinateur puisse rivaliser. Mais maintenant, les machines apprennent toutes seules à jouer et deviennent encore plus fortes ! Découvrez comment les ordinateurs apprennent à gagner aux jeux avec une machine I.A. en bois, qui vous montrera pas à pas le processus d'apprentissage par renforcement pour remporter le jeu des bâtonnets. Explorez les différences entre un algorithme classique et un algorithme d'apprentissage automatique, et plongez dans l'univers fascinant de l'intelligence artificielle !

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Type d'activité
Atelier
Nature
débranchée
Activité en ligne ?
Non
Notions abordées
Apprentissage par renforcement. Jeux combinatoires. Tirage/stratégie aléatoire. Intelligence artificielle.
Thématiques
Informatique et société, Intelligence artificielle, Jeux combinatoires, Probabilités
Niveau scolaire
cycle 4, lycée, supérieur
Audience grand public
adultes et enfants
Lieu d'utilisation
intérieur
Contexte d'utilisation
EPTN
Peut être empruntée ?
Oui
Matériel fourni
Machine I.A. (à défaut une dizaine de boîtes). Une quarantaine de boules de chacune des (2 ou 3) couleurs.
Localisation ou lieu d'emprunt
Empruntable
Effectif
entre 4 et 15
Durée
entre 20 et 90 minutes
Effectif encadrement minimum
1
Ressources nécessaires
table(s)
Peut être déplacée ?
Oui
Temps d'installation
15m
Objectifs pédagogiques
  • Comprendre le principe d'un algorithme d'apprentissage par renforcement.
Méthodologie
Lors de cette activité débranchée, on déroule pas à pas un algorithme d'apprentissage par renforcement pour obtenir une stratégie gagnante au jeu des bâtonnets. On voit ainsi la machine converger progressivement vers cette stratégie en jouant des parties contre elle même. Cette permet également de faire mettre en avant les différences entre l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle.
Groupe de travail
GT-03 - Jeux
Contacts
Nina GASKING (nina<dot>gasking@ens-lyon<dot>fr)
Nicolas NISSE (nicolas<dot>nisse@inria<dot>fr)