Séoul (AFP). Jeu de go: le champion du monde de nouveau battu par l'ordinateur de Google

Au lendemain de sa première victoire contre le grand maître sud-coréen de la discipline, Lee Se-Dol, le superordinateur AlphaGo a prouvé en quatre heures et demie que sa réussite surprise de mercredi n'était pas due à la chance. DeepMind, filiale de Google qui a développé ce programme d'intelligence artificielle (IA), avait comparé le jeu de go, inventé il y a environ 3.000 ans en Chine, à l'"Everest" de l'IA. En 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM avait créé la sensation en terrassant le champion du monde d'échecs Garry Kasparov. Le défi semblait bien plus relevé pour la machine au jeu de go, dans lequel deux adversaires tentent d'occuper le plus d'espace sur un plateau quadrillé en plaçant alternativement des pions (pierres) noirs et blancs. La taille du tablier -19 lignes sur 19- offre un nombre incalculable de configurations possibles -davantage qu'il n'y a d'atomes dans l'univers, dit-on. Ce qui signifie que l'intuition et la créativité sont essentielles pour gagner à très haut niveau. Deux domaines dans lesquels l'humain, croyait-on, était nécessairement supérieur à la machine. Le programme d'intelligence artificielle AlphaGo est devenu célèbre en écrasant à l'automne 5-0 Fan Hui, le champion d'Europe du jeu de go. Beaucoup de spécialistes du jeu estimaient Lee Se-Dol serait un adversaire autrement coriace pour la machine. Au final, c'est le champion sud-coréen qui, de nouveau, a été mis au supplice jeudi par les coups "extraordinairement inhabituels" de l'ordinateur, selon le commentateur et joueur professionnel Kim Seong-Ryong. "Si vous interrogez les 1.300 joueurs professionnels que comptent la Corée du Sud, le Japon et la Chine, aucun n'aurait choisi ces coups", a-t-il dit pendant cette rencontre diffusée en direct par les télévisions des trois pays. Le programme de Google utilise notamment "l'apprentissage profond" (Deep learning), méthode d'apprentissage automatique conçue sur la base de couches de "neurones" artificiels, imitant ceux du cerveau humain. Cette technique, conjuguée à l'augmentation de la puissance de calcul des ordinateurs et à la disponibilité d'énormes bases de données sur lesquelles entraîner les machines, a permis des avancées considérables. AlphaGo utilise des algorithmes lui permettant d'apprendre de son expérience.