Abstract FR:

La programmation des jeux de reflexion fut consideree comme the drosophilia melanogaster of machine intelligence. Ce domaine devait permettre l'elaboration de techniques et d'algorithmes reutilisables dans d'autres domaines de l'intelligence artificielle. Selon c. Shannon, il s'agit d'un sujet sensible ou l'avancee est facilement communicable au public. Nous abordons cette question dans le cadre de programmes de jeux devant repondre a un probleme dans des conditions de tournois. Nous comparons les differentes recherches minimax basees sur des elagages alpha-beta avec l'algorithme negac* que nous avons defini et donnons les principaux resultats que nous avons etablis sur sa complexite. Nous definissons, dans le paradigme negamax, le nouvel algorithme de recherche de nombre de preuves et nous le comparons avec notre programme d'echecs ecume, dans le cadre des recherches de mats. Nous exposons un ensemble d'heuristiques qui permettent de rendre les recherches negamax plus rapides et plus fiables en explicitant les options que nous avons prises dans nos programmes d'echecs. Nous presentons nos resultats sur la parallelisation de la recherche minimax pour une machine distribuee: la connection machine 5. Ils nous ont permis de definir une nouvelle methode que nous avons comparee aux meilleures methodes connues jusqu'alors, sur des arbres de jeux simules et reels. Nous continuons par la presentation de notre methode de construction de fonctions d'evaluation en expliquant comment nous avons pu introduire la notion de plan strategique. Nous montrons aussi comment construire automatiquement une fonction d'evaluation par apprentissage dans la finale roi et dame contre roi et dame. Enfin, nous decrivons l'ensemble des caracteristiques de nos programmes d'echecs, dont cumulus 2. 0 qui a remporte le titre de vice-champion du monde d'echecs logiciels toutes categories