Lundi 3 Novembre 2025
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Apprentissage dans les jeux stochastiques
Résumé :
Nous nous intéressons à la recherche de stratégies optimales dans des jeux à deux joueurs ayant une part de hasard. Les joueurs prennent des décisions au cours du temps ce qui fait évoluer l'état du jeu et les récompenses reçues par chaque joueur. De nombreux jeux de dés (comme le Yams) ou jeux de cartes (comme le Poker) entrent dans le cadre de la thèse. Nous utilisons des méthodes d'apprentissage par renforcement pour calculer des stratégies de plus en plus efficaces en simulant informatiquement un grand nombre de parties.
Nous nous intéressons à la recherche de stratégies optimales dans des jeux à deux joueurs ayant une part de hasard. Les joueurs prennent des décisions au cours du temps ce qui fait évoluer l'état du jeu et les récompenses reçues par chaque joueur. De nombreux jeux de dés (comme le Yams) ou jeux de cartes (comme le Poker) entrent dans le cadre de la thèse. Nous utilisons des méthodes d'apprentissage par renforcement pour calculer des stratégies de plus en plus efficaces en simulant informatiquement un grand nombre de parties.
Date et lieu
Lundi 3 Novembre à 15:00
Rez-de-chaussée du bâtiment IMAG
Composition du Jury
Directeurs de thèse : Nicolas Gast et Bruno Gaujal
Jury : Nadia BRAUNER, Stéphane GAUBERT, Xavier VENEL, Yezekael HAYEL, Nicolas GAST, Bruno GAUJAL
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