Apprentissage pour l'anticipation de comportements de joueurs humains dans les jeux à information complète et imparfaite : les « Mind-Reading Machines »

Il y a presque cinquante ans, Shannon a propose une machine entierement mecanique capable de jouer avec un succes certain contre des joueurs humains au jeu « Matching Penny ». Cette machine, qu'il nomma « Mind-Reading Machine » etait capable de « lire dans l'esprit » de ses adversaires humains. Cet article expose plusieurs approches pour modeliser et anticiper le comportement d'un joueur humain dans des jeux a information complete et imparfaite. En theorie, pour ces jeux, les strategies optimales sont des repartitions probabilistes des strategies pures (Equilibres de Nash). La determination mathematique de ces repartitions prend pour hypothese que les joueurs sont parfaitement rationnels et capables de jouer aleatoirement. Cet article montre comment des « Mind-Reading Machines » peuvent exploiter les faiblesses des joueurs humains - notamment dans leur difficulte a jouer aleatoirement - afin d'obtenir des performances superieures a celles de la theorie.