Résumé Dans le monde de l'intelligence artificiel aujourd'hui, on a tendance à recopier ce que fait la nature. Et quoi de plus normale que de copier le cerveau humain quand on parle d'intelligence et de réflexion.








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Conclusion



On comprends bien après avoir analysé les courbes et les paramètres, qu’un réglage minutieux des paramètres est primordiale à l’obtention d’un réseau fiable au niveau de l’évaluation. Bien sur, à chaque fois que l’on teste une batterie de paramètres, il faut relancer le calcul, ce qui prends beaucoup de temps. Sur ma machine la plus puissante une exécution de 500 génération prends environ 10 heures et sur l’autre environ 30. Le temps jouant contre nous, il faut donc bien réfléchir avant de les fixer

Chapitre 5 : Conclusions

Conclusion




Ce projet de DESS aura apporter son lot de surprises. Malheureusement l'évaluation du réseau de neurones ne répond pas entièrement à mes attentes. Le but était de réaliser une application permettant de vaincre un humain au jeu du puissance 4. Mais, je le sais maintenant, l'évolution d'une population de réseaux de neurone comporte beaucoup de réglages qui ont chacun une importance primordiale et qui sont très difficiles à affiner. De plus l'architecture même du réseau joue vraiment sur les résultats ainsi que la stratégie: un bon réseau est un réseau qui gagne ou qui fait égalité? Qui joue quelques coups ou beaucoup de coups?

Tout de même ce projet m'aura apprit le nécessaire sur l'utilisation des réseaux de neurone et des algorithmes génétiques et sur la mise en oeuvre des deux ensembles. Même si les résultats ne sont pas satisfaisant, leur utilisation reste à mon sens très bénéfique. Peut être que pour un autre jeu ou une autre application, ce programme serait très performant. La contrainte que je m'étais fixé au début a sûrement aussi limité les possibilités, à savoir que je voulais que l'application ne connaisse ni les règles à proprement parler ni même de position stratégique prédéterminée.

L'application peut être modifiée pour être utiliser avec d'autre forme d'évaluation et est une introduction aux possibilités de ces techniques que sont les réseaux de neurones et les algorithmes génétiques.

Mais tout comme le cerveau humain, l'architecture et l'évolution du réseau de neurones artificiel reste très complexe et peu obéissant à celui qui l'utilise.

Développements futurs




Il me semble judicieux de faire une interface graphique pour ce projet. Jusqu'a maintenant c'était très loin d'être une priorité mais ça apporterai sûrement une meilleure compréhension et visibilité du jeu. Cela éviterai quand le joueur humain joue de choisir une mauvaise colonne parce que la représentation du terrain de jeu n'est pas très lisible.

Aussi maintenant que le projet est réalisé je vais revenir sur mes contraintes de départ et permettre de fixer des tactiques de jeu, l'apprentissage de coups gagnant et de survie. Je souhaiterai aussi pouvoir faire jouer les réseaux sur un terrain qui n'est pas vierge, ce qui permettrait de connaître les réponses dans des cas critiques.

Améliorations possibles




Quelques améliorations seraient intéressantes pour ajuster les réseaux de neurones. Par exemple tester les différentes topologies de réseau. Aussi comme me l'a signale mon directeur de projet Renaud DUMEUR, deux améliorations très intéressantes serait à tester. Comme les réglages des différents paramètre sont très long à ajuster, il serait bien de les inclure dans la structure du réseau et donc de les faire évoluer au fur et a mesure. Les résultats sont assez imprévisibles mais intéressants à étudier. La deuxième amélioration qu'il m'a propose est de réinjecter dans l'entre le ou les coups précédents, ce qui permettrait d’avoir un suivit des réactions du réseau en fonction du temps et de permettre peut-être un meilleur décision.
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