Un chatbot d’échecs humain : Allie apprend à jouer comme un joueur réel grâce à 91 millions de parties

Yiming Zhang, doctorant au sein de l’Institut des Technologies du Langage (LTI) à l’Université Carnegie Mellon, a développé Allie, un moteur d’échecs alimenté par l’intelligence artificielle, formé à partir de 91 millions de parties jouées par des humains sur la plateforme Lichess. Bien que n’ayant pas grandi avec les échecs, Zhang a découvert le jeu en s’inspirant de la série Netflix The Queen’s Gambit pendant la pandémie. Rapidement, il a été frappé par l’irréalisme des mouvements des bots d’échecs traditionnels, qui, bien qu’extrêmement forts, jouent de manière souvent incompréhensible pour les humains, surtout les débutants. Contrairement aux moteurs classiques comme Stockfish ou AlphaZero, conçus uniquement pour gagner en simulant des milliards de positions futures, Allie a été entraîné pour imiter le raisonnement humain. En s’appuyant sur des données réelles de parties humaines, le modèle a appris à hésiter devant les positions complexes, à prendre son temps, à abandonner quand la situation est sans espoir — des comportements naturels pour un joueur humain. Cette approche, inspirée des grands modèles de langage comme ChatGPT, mais appliquée à l’échec, permet à Allie de s’adapter à différents niveaux de jeu, de débutant à expert. Selon Daphne Ippolito, sa directrice de thèse, cette recherche marque une évolution importante : « Il y a eu une obsession à créer des IA superhumaines, mais il existe aussi un potentiel énorme à entraîner des systèmes qui agissent comme des humains. » Daniel Fried, collègue de Zhang au LTI, souligne que la combinaison de méthodes classiques de recherche en IA et de modélisation du comportement humain donne des résultats supérieurs à ceux de chaque approche isolée. Ce modèle hybride, déjà utilisé dans des jeux complexes comme Diplomacy, pourrait s’appliquer à des domaines sensibles comme la thérapie, l’éducation ou la médecine, où une interaction naturelle et empathique est cruciale. Allie, entièrement open source, a déjà généré près de 10 000 parties sur Lichess depuis son déploiement. Présenté à la conférence internationale ICML 2025 à Singapour, ce projet illustre non seulement une avancée technique, mais aussi une réflexion profonde sur la manière dont les IA devraient interagir avec les humains. En offrant une plateforme accessible, l’équipe espère stimuler des développements futurs dans l’IA humaine, plus inclusive, plus compréhensible, et plus utile dans des contextes réels.