AlphaBalone

Un jeu de stratégie classique

Abalone est un jeu de société stratégique pour deux joueurs, créé en 1987. Chaque joueur contrôle 14 billes et doit en éjecter 6 de l'adversaire du plateau hexagonal.

• Objectif : Éjecter 6 billes adverses du plateau
• Règles simples : Déplacer 1, 2 ou 3 billes alignées
• Stratégie complexe : Équilibre entre attaque et défense
• Défis IA : Espace d'états énorme, évaluation complexe

Auto-apprentissage par self-play

AlphaZero révolutionne l'approche par renforcement en apprenant uniquement via self-play, sans connaissance préalable des règles ou stratégies. Le cœur du système combine Monte Carlo Tree Search (MCTS) et réseaux de neurones pour naviguer intelligemment dans l'espace énorme des coups possibles.

Comment ça marche : Le MCTS explore l'arbre des coups en équilibrant exploration (tester de nouveaux coups) et exploitation (approfondir les coups prometteurs). Contrairement aux méthodes classiques qui testent les coups au hasard, le réseau neuronal guide intelligemment cette exploration : il prédit si une position est plutôt gagnante ou perdante, et quels coups ont le plus de chances d'être bons. Cela crée un cercle vertueux : le réseau guide le MCTS pour générer de meilleures parties, qui à leur tour entraînent un réseau plus fort, qui génère des parties encore meilleures.

• Self-play : L'agent joue contre lui-même pour générer des données d'entraînement
• MCTS guidé : Le réseau neuronal oriente la recherche vers les coups les plus prometteurs
• Évaluation des positions : Le réseau prédit si une position mène plutôt vers la victoire ou la défaite
• Amélioration continue : Meilleur réseau → meilleures parties → données de meilleure qualité → réseau encore meilleur

Pourquoi JAX ?

JAX est un framework de calcul numérique développé par Google qui combine NumPy, compilation JIT (XLA) et différentiation automatique. Contrairement à TensorFlow ou PyTorch, JAX privilégie la programmation fonctionnelle pure, permettant une vectorisation automatique (vmap) et une parallélisation optimale sur TPU.

• Performance : Compilation XLA pour TPU
• Parallélisme : Vectorisation automatique (vmap)
• Flexibilité : API familière (NumPy-like)

Architecture Système

L'architecture repose sur une séparation claire entre la génération de parties (self-play), le stockage des données d'entraînement, et l'entraînement du modèle. Chaque composant est optimisé pour la parallélisation sur TPU.

• Environnement JAX : Jeu Abalone implémenté from scratch et vectorisé
• Génération distribuée : 8 workers TPU V4 simultanés
• Stockage cloud : Buffer GCS pour persistance
• Pipeline optimisé : Génération → Stockage → Entraînement

Self-Play Generation

Le cœur d'AlphaZero repose sur le self-play : l'agent joue contre lui-même pour générer des parties d'entraînement. Chaque partie produit des positions avec leur évaluation finale, créant un dataset de qualité croissante.

• Génération distribuée : 8 workers TPU V4 en parallèle
• Parties simultanées : Vectorisation JAX pour efficacité
• Stockage persistant : Parties sauvegardées dans Google Cloud Storage

Suivi des Performances

L'entraînement est surveillé en continu via plusieurs métriques clés pour s'assurer de la progression de l'agent et détecter d'éventuels problèmes.

• Winrate : Taux de victoire contre les versions précédentes
• Loss réseau : Convergence de l'apprentissage
• Qualité des parties : Diversité et complexité des positions