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Colloque
Le design d'une fonction heuristique pour des jeux stratégiques complexes n'est pas une tâche facile, d'où l'intérêt du développement d'une méthode d'apprentissage automatique d'une telle fonction. À l'aide d'un réseau de neurones artificiel et d'une technique récente d'apprentissage par différenciation temporelle, nous avons réalisé un programme pouvant apprendre, en jouant contre lui-même, à bien évaluer les différentes situations du jeu Othello. Une bonne évaluation devrait prédire l'issue d'un match à partir de la position courante des pièces sur l'othellier. Ce jeu présente deux caractéristiques intéressantes pour nos travaux : l'humain est pour le moment le champion incontesté, mais surtout, ce …
