L'IA Apprend à Jouer au Serpent : Une Immersion dans l'Intelligence Artificielle

August 3, 2024

by Krist Labo, Tech Enthusiast & Educator

Introduction : Un Serpent Pas Comme les Autres

Salut à tous ! Aujourd'hui, on plonge dans un projet fascinant où l'intelligence artificielle (IA) apprend à jouer au jeu Snake. Vous vous souvenez de ce jeu classique ? Et si on lui donnait une touche futuriste en utilisant l'algorithme A* pour guider notre serpent virtuel ? Préparez-vous à découvrir comment une IA peut dompter un jeu intemporel et devenir un maître incontesté. C’est parti !

Regardez la vidéo complète ici !

Présentation du Défi : L'Objectif de Notre IA

L’objectif est simple mais complexe : créer une IA capable de déterminer le meilleur chemin pour atteindre la nourriture sans se heurter aux murs ni à son propre corps. Un véritable casse-tête, mais pas de panique ! Nous allons décortiquer le tout étape par étape.

Configuration de l'Environnement de Développement

Pour ce projet, nous avons utilisé un stack performant :

Next.js pour la structure front-end.
TypeScript pour des types stricts et une meilleure gestion du code.
Tailwind CSS pour un style rapide et moderne.

Ces outils sont parfaits pour garantir une interface élégante et réactive. Mais la vraie magie ? Elle se trouve dans la façon dont notre IA prend ses décisions.

Développement du Jeu Snake

Pour donner vie à notre IA, nous avons intégré l'algorithme de recherche de chemin A*. Cet algorithme a été créé en 1968 par Peter Hart, Nils Nilsson et Bertram Raphael à l’Institut de recherche de Stanford. Il est souvent utilisé dans les jeux vidéo pour calculer le chemin le plus court entre deux points.

Explication de l'Algorithme A*

L'algorithme A* fonctionne en évaluant différents chemins et en choisissant celui avec le coût total le plus faible pour atteindre la cible. Il utilise trois fonctions clés :

g(n) : Le coût exact du chemin parcouru depuis le départ jusqu'au nœud n.
h(n) : Une estimation heuristique de la distance restante jusqu'à la pomme (par exemple :
( h(n) = |n_x - cible_x| + |n_y - cible_y| )).
f(n) : La somme de ces deux coûts ( f(n) = g(n) + h(n) ).

Visualisation du Canvas et de la Boucle de Jeu

La boucle de jeu est essentielle pour mettre à jour en continu la position du serpent. Elle s’assure que chaque mouvement est fluide et que les collisions sont détectées en temps réel. Le rendu graphique est assuré via un canvas HTML qui affiche le serpent et ses déplacements.

Exécution de l'IA : Une Première Victoire

Lorsque l'IA est mise en action, voici ce qu'elle fait :

Analyse la position de la pomme et les obstacles environnants.
Choisit le chemin optimal basé sur les calculs de l'algorithme A*.
Se déplace en évitant les collisions et en atteignant la pomme.

Analyse des Performances

Voici les scores obtenus par notre IA après plusieurs parties :

Session	Score
1	121
2	104
3	108
4	94
5	87
6	111
7	140
8	59
9	102
10	102
11	81
12	136

Le score moyen est de 103,75, avec un score maximum de 140 et un minimum de 59. Cette variation montre que notre IA pourrait encore être optimisée en ajustant certains paramètres pour mieux gérer les situations complexes.

Développement de la Deuxième IA : Une Version Optimisée

Pour améliorer notre IA, nous avons intégré deux nouvelles fonctionnalités :

Gestion dynamique des obstacles : L’IA réévalue en temps réel la position des murs et du corps du serpent pour éviter les collisions.
Évaluation de l'espace disponible : En utilisant une technique appelée flood fill, l'IA analyse l'espace libre autour de sa tête pour déterminer si elle peut se déplacer en toute sécurité. Si l'espace est limité, elle adapte sa trajectoire pour maximiser ses chances de survie.

Résultats de la Deuxième IA

Dans cette version, le score passe de manière constante à 769 points par session. Cela représente une amélioration d’environ 641,38 % par rapport à la première version !

Comparaison des Performances : Pourquoi Lisan Al Gaib est Imbattable

Mesdames et Messieurs, je vous présente Lisan Al Gaib, le serpent ultime :

Immunisé contre les erreurs de navigation.
Capable d'anticiper les pièges du labyrinthe.
Fluide et réactif dans ses déplacements.

C’est comme si le serpent connaissait l’avenir ! Ce projet montre comment les algorithmes peuvent transformer un jeu simple en une démonstration impressionnante de stratégie.

Conclusion et Perspectives

Nous avons parcouru un long chemin, du simple algorithme A* aux améliorations dynamiques de la deuxième IA. Cette exploration nous rappelle que l'intelligence artificielle peut transformer l'ordinaire en extraordinaire.

Mais ce n’est que le début ! Imaginez les possibilités : des IA capables de résoudre des problèmes complexes en temps réel. Alors, qu’en pensez-vous ? L'IA peut-elle être plus intelligente que vous ? Partagez vos idées et vos expériences !

Appel à l'Action

Si cette vidéo vous a inspiré et que vous souhaitez découvrir d'autres projets captivants, abonnez-vous à la chaîne et restez connectés pour notre prochain défi : créer un algorithme de machine learning encore plus performant !

Que pensez-vous des capacités de cette IA ? Avez-vous des idées pour la rendre encore plus efficace ? Partagez vos suggestions en commentaires et continuez à coder ! 🚀