Le meilleur joueur d’échecs coréen de tous les temps affronte l’IA open source KataGo : lors du premier match, il s’incline malgré le handicap de deux pierres

L’Institut coréen de Go a organisé le 17 juillet une compétition opposant des humains à une IA au Go. Le joueur coréen Shin Jin-seo, classé numéro 1 mondial, n’a finalement pas réussi à conserver son avantage de deux pierres, malgré 245 coups acharnés, face au modèle d’IA open source KataGo. Cette compétition se déroule en format trois manches gagnantes : il reste deux parties les 19 et 21 juillet, dont l’issue n’a pas encore été dévoilée.
(Contexte : tournoi d’échecs LLM terminé : OpenAI o3 remporte le titre, xAI Grok 4 n’a gagné aucune partie et a été balayé)
(Infos supplémentaires : Google affirme : l’AGI est morte, et le seuil de l’ASI serait de 100 millions de personnes ordinaires)

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• Avec deux pierres d’avance, mais sans réussir à tenir : 103 coups
• Qui a écrit ce programme
• Dix ans, de l’équipe à une carte graphique

Il y a dix ans, derrière AlphaGo qui avait battu Lee Sedol, il y avait toute une équipe de DeepMind. Mais dix ans plus tard, ce n’est pas une équipe entière qui explique la défaite du joueur coréen Shin Jin-seo, mondial numéro 1, malgré un avantage de deux pierres : c’est une application open source que n’importe qui peut télécharger gratuitement, installer sur une carte graphique grand public, puis exécuter.

Avec deux pierres d’avance, mais sans réussir à tenir : 103 coups

Le tournoi est organisé par l’Institut coréen de Go et s’est tenu le 17 juillet, à l’occasion du dixième anniversaire du duel entre Lee Sedol et AlphaGo. D’après l’agence de presse Yonhap, lors de la première partie Shin Jin-seo a bénéficié d’un avantage de deux pierres, avec les Blancs qui ont commencé, et disposait de suffisamment de temps de réflexion ; son adversaire KataGo n’avait pas de limite de temps, avec seulement un compte à rebours de 20 secondes par coup ; dans le Go professionnel, ces handicaps et réglages de temps étaient à l’origine considérés comme un avantage massif capable de renverser le résultat.

À l’étape d’ouverture, KataGo a quitté les schémas habituels, en perturbant le rythme de préparation de Shin Jin-seo avec des coups inhabituels. Au milieu de la partie, Shin Jin-seo a un temps réussi à préserver son avantage, la position devenant tendue, jusqu’au 103e coup, où un tournant s’est produit : la riposte de KataGo a précisément ciblé les faiblesses de la formation noire, l’écart s’est ensuite progressivement creusé, et après 245 coups, Shin Jin-seo a fini par abandonner.

Après la rencontre, Shin Jin-seo a reconnu que le fait de sortir des attentes dès l’ouverture était la cause principale de sa défaite, et a affirmé que les joueurs humains ont aujourd’hui du mal à battre les meilleurs IAs de Go en affrontement direct. D’après un rapport, l’objectif qu’il s’était fixé avant la partie était de « remporter deux victoires », puis, lors de l’interview après le match, il a déclaré : « Au deuxième coup, les Blancs m’ont fait paniquer ; tous les plans préparés ont été bouleversés, et mon état d’esprit a aussi vacillé. »

Le rapport décrit aussi qu’après la partie, il est resté longtemps assis devant l’échiquier, avec une expression de regret. L’analyse post-match des médias coréens indique que sa probabilité de victoire a commencé à baisser après les 70e et 76e coups ; une erreur décisive est survenue au 90e coup, et au bout d’une centaine de coups, la situation a été complètement inversée. La compétition se tient en format trois manches gagnantes : il reste deux parties les 19 et 21 juillet, et le résultat n’a pas encore été révélé.

Qui a écrit ce programme

D’après la page officielle GitHub de KataGo, cette IA de Go a été publiée pour la première fois au début de 2019 par David J. Wu, le développeur connu sous le pseudonyme lightvector. Son métier est lié à une société de trading quantitatif, Jane Street : ce n’est donc pas une équipe à temps plein d’un laboratoire. Autrement dit, entraîner une IA de Go capable de défier des joueurs humains de tout premier plan s’est tellement démocratisé que le besoin de ressources de niveau entreprise n’est plus requis.

KataGo utilise le même cadre d’apprentissage par renforcement par auto-jeu que AlphaZero, mais avec d’importantes optimisations en termes d’efficacité d’entraînement : avec du matériel courant, il est possible de l’entraîner en quelques jours jusqu’au niveau d’un joueur professionnel, et avec une carte graphique haut de gamme, on peut passer au-dessus du niveau humain en quelques mois. Actuellement, on la considère largement comme la plus puissante des IAs de Go disponibles en libre accès, dépassant d’autres systèmes comme ELF OpenGo et Leela Zero, eux aussi capables d’atteindre un niveau superhumain. Sans activer la fonction de recherche, la force de jeu se situe à peu près parmi les cent meilleurs joueurs européens ; et avec 2 048 calculs par coup, elle est déjà bien plus forte que n’importe quel joueur humain.

Dix ans, de l’équipe à une carte graphique

En mars 2016, AlphaGo a battu Lee Sedol par 4 à 1. Cette année-là, Lee Sedol a obtenu la dernière victoire face à une IA de Go de premier plan grâce au « coup divin » de la quatrième partie, au 78e coup. Le commentaire qu’il a laissé lors de sa retraite en 2019 était : « Une IA ne peut pas être vaincue. »

Dix ans plus tard, pour battre le numéro 1 mondial humain, il ne faut plus tout un organisme de recherche derrière : il suffit d’un projet open source, plus une carte graphique grand public. Il reste deux manches les 19 et 21 juillet, mais le vrai suspense, peut-être, se situe déjà bien au-delà du score.