« Méthode de Monte-Carlo » : différence entre les versions

Dans le jeu de go, l'évaluation d'une position globale reste très difficile avec des méthodes d'analyses classiques du fait de l’enchevêtrement et de la complexité des positions locales et du nombre quasi infini de suites de coups possibles. En 2006, le mathématicien Rémi Coulom a fait progresser de manière très sensible cette fonction d'évaluation et l’efficience des logiciels de jeu de go en utilisant la méthode de Monte-Carlo : on joue ''"au hasard"'' un grand nombre de fins de parties réalistes à partir de la position "en cours d'évaluation" et on comptabilise la proportion de parties gagnantes/perdantes. Cette estimation statistique s'affine en biaisant le hasard par élimination de coups ''a priori'' stupides. Cette méthode s'avère très efficace<ref>{{Lien web|langue = |titre = le jeu de go, le seul jeu où l'ordinateur ne bat pas l'homme|url = http://www.slate.fr/life/86963/go-seul-jeu-ordinateur-pas-battre-homme|site = http://www.slate.fr|date = 5 mai 2014|consulté le = 15 septembre 2015}}</ref>{{,}}<ref>{{Lien web|langue = |titre = le jeu de go et la révolution de monte-carlo|url = https://interstices.info/jcms/c_43860/le-jeu-de-go-et-la-revolution-de-monte-carlo|site = https://interstices.info|date = 28 mai 2009|consulté le = 15 septembre 2015}}</ref>. Elle est utilisée en particulier par les programmes [[AlphaGo]] et [[AlphaZero]].