0. La conclusion en cinq secondes
D’abord, on demande à l’IA de jouer un très grand nombre de parties et de comparer beaucoup de decks. Ensuite, le joueur entre en classé avec les 40 cartes déjà triées et un plan clair. Là, il retire les cartes et les actions inutiles. Quand il retombe plusieurs fois sur le même adversaire, il finit aussi par retenir ses habitudes.
IA : réduit ce qu’il faut essayer
Joueur : réduit les choix en vraie partie
Revanche : réduit ce qu’on ignore de l’adversaire
Cerveau : retient toute la situation d’un coup
Dans cette expérience anonyme, Aggro Nightmare a atteint le groupe Diamant et a continué à gagner assez souvent. Mais le plus intéressant n’était pas « on gagne parce qu’on est en Diamant ». Plus les revanches se répétaient, plus le jeu devenait une longue série que seul un des deux joueurs connaissait.
Contre Witch, à la fin, il n’était même plus nécessaire de retenir les noms complets des cartes.
Le chercheur. Les expériences. Le lion. Bon, la suite, c’est ça.
Le calcul n’a pas disparu. Les calculs d’avant ont été comprimés, si bien que la réponse vient dès qu’on voit le plateau.
1. L’IA a traversé le champ de mines la première : l’humain n’a pas cherché les 40 cartes à partir de rien
Avant ce deck, il y a eu une longue recherche avec l’IA. Elle est partie de decks de tournois officiels et a couvert la base de données des cartes, le moteur de règles, le mulligan, jouer en premier ou en second, les façons de jouer, le pire taux de victoire contre chaque deck et le risque de perdre. Avec les règles complètes, elle a été lancée jusqu’à 12 480 parties, et en chemin un problème est apparu : même avec des règles correctes, si l’IA décide mal, un deck difficile à jouer est jugé plus faible qu’il ne l’est.
Le premier jour de la neuvième extension, 32 decks ont été comparés sur 2 324 parties. Dans ce modèle, Aggro Nightmare arrivait premier avec 81,0 % en moyenne et 63,9 % contre son pire adversaire. Pour Pirate Swordcraft seulement, 5 904 parties ont été testées, plus 1 944 avec des graines jamais vues, et les 40 cartes de base ont atteint 91,4 %.
Mais aucun de ces chiffres ne veut dire qu’en classé on gagne vraiment 81 % ou 91,4 %. Ce qui compte plus que les chiffres, c’est que beaucoup de candidats ont été écartés, et que l’humain a beaucoup moins à tester.
Avant qu’une personne joue 100 parties et se dise « ce deck n’est-il pas faible ? », la machine a déjà marché sur les mines. L’humain commence par vérifier les réponses.
2. Diamant et revanches : à l’écran, une partie ; dans la tête, un meilleur des sept
Dans Worlds Beyond, le Group est séparé du Rank et, selon l’explication officielle, monte et descend selon les résultats récents. Les BP et MP ordinaires ne baissent pas en cas de défaite, mais le Group peut baisser. Diamant est le Group le plus haut, et en passant Grand Master, les règles officielles vous font commencer à CR 1600.
Atteindre Diamant n’indique donc pas seulement qu’on a beaucoup joué, mais qu’on a au moins beaucoup gagné récemment.
D’un autre côté, on ne peut pas dire qu’en Diamant il y a forcément moins d’adversaires, ni qu’on ne croise que des joueurs Diamant. La formule du matchmaking n’est pas publique.
Pourtant, en vrai, j’ai recroisé les mêmes adversaires aux heures creuses, comme en journée en semaine ou tard la nuit.
Partie 1 : une partie ordinaire.
Partie 2 : on a des informations de la fois précédente.
Partie 3 : les habitudes de cette personne deviennent des hypothèses.
À l’écran, une partie. Dans la tête, un meilleur des sept.
« Cette personne, au tour 5, répond plutôt comme ça. » « Ici, elle ne garde rien. » « Avec ce plateau, elle va vers le retrait. » Sans s’en rendre compte, on ne joue plus contre un deck, mais contre cette personne.
3. L’Experiment Witch actuel se retient comme « chercheur + expériences + lion »
L’Experiment Witch de la neuvième extension accumule des expériences avec des cartes comme Sephie, la pécheresse des arts mystiques, le chercheur fasciné et l’expérience immergée. L’expérience immergée peut agir sur le plateau dès le début, devient environ 5/5 quand sa condition est remplie et, si la préparation de Sephie avance, elle apporte aussi une pression de Storm.
De mon côté, les signaux d’alerte sont bien moins nombreux que le texte complet des cartes.
Le chercheur arrive
→ les expériences s’accumulent
→ zone du 5/5
→ zone du Storm
Le « lion » dont il est question ici est un surnom tiré de l’apparence de l’illustration des cartes d’expérience. Ce n’est pas la carte Lio, la manifestation de l’épuisement.
Le classé n’est pas une dictée de noms de cartes. Si l’embranchement « le lion est sorti = je réponds comme ça » est juste, cela suffit en pratique.
Du côté d’Aggro Nightmare, le plan s’est aussi renforcé : vers les tours 5 et 6, ne pas poser n’importe quel suiveur inutile qui donnerait à l’adversaire de quoi se soigner ou reprendre le plateau, et regrouper les cartes qui touchent le visage avec le Storm.
Le but n’est pas de reprendre le plateau. Si on élimine le chef adverse, tout le plateau disparaît avec lui.
4. Ce que cache « je ne calcule presque plus » : le regroupement, ou la réponse mise en mémoire
Au début, on pense une par une aux PP, au nombre d’expériences, aux cibles de soin, au prochain Storm et au coup fatal.
Quand on rencontre souvent le même type de deck, et plus encore la même personne, tout cela forme un seul bloc. C’est proche de ce que les sciences cognitives appellent le chunking, c’est-à-dire le regroupement en blocs.
Pour un débutant, cela ressemble à :
Carte A + plateau B + PP restants + hypothèse sur la main adverse + tour suivant
Pour quelqu’un d’habitué, cela se résume à :
« Ah, la forme du lion. »
On n’a pas arrêté de penser. Le résultat des calculs d’avant a été rangé sous une forme qu’il n’y a pas à recalculer à chaque fois. On n’a pas cassé la calculatrice : on a gardé la réponse en mémoire.
De plus, l’arbre de décision d’Aggro Nightmare est petit en ce moment.
Si on peut entamer, on va au visage.
Si cela nourrit son soin, on ne le pose pas.
Le Storm se regroupe et se joue d’un coup.
On ne bloque que le coup fatal certain.
Si on utilise VS Zeta, on regarde aussi ses propres points de vie.
Comme notre côté est simple, le cerveau qui reste peut servir aux habitudes de l’adversaire.
5. On gagne beaucoup. Mais il faut séparer cela du « vrai taux de victoire »
L’impression actuelle de gagner beaucoup mélange au moins cinq choses.
- La puissance du deck Aggro Nightmare lui-même
- L’effet d’avoir réduit les candidats de départ avec l’IA
- L’effet d’avoir retiré les cartes et actions inutiles en vraie partie
- L’adaptation locale aux adversaires fréquents, comme Experiment Witch
- L’effet d’avoir retenu les habitudes de chaque personne grâce aux revanches
Gagner 70 % contre 100 personnes différentes n’a pas le même sens statistique que gagner 70 % contre un petit groupe rencontré plusieurs fois et déjà connu. Le second cas est aussi une compétence qui gagne en classé, mais ce n’est pas la performance générale du deck.
Pour voir si cela se généralise, il faut prendre un nouvel échantillon d’au moins 20 à 30 parties à une heure de forte affluence, contre des adversaires différents. Si l’on gagne encore de la même façon, ce n’était pas seulement « avoir appris par cœur les habitants du village de nuit ».
Mais si l’on veut juste gagner en classé maintenant, apprendre par cœur les habitants du village de nuit est une façon de s’améliorer parfaitement légale.
6. Conclusion finale : confier la recherche à l’IA, et l’humain ne retient que les exceptions
Tout se relie en une seule ligne.
Recherche avec l’IA
→ on réduit les candidats
→ on joue Aggro Nightmare en vraie partie
→ on préfère les dégâts immédiats à la reprise du plateau
→ on apprend les réponses classiques contre Witch
→ on atteint Diamant
→ on retient les habitudes des mêmes adversaires
→ la situation devient un bloc et la longue réflexion disparaît
Au début, c’était :
« Calculer au jeu de cartes, c’est pénible, laissons l’IA le faire. »
À la fin, c’est devenu :
IA : « J’ai vu dix mille parties. »
Humain : « Le lion est sorti. Bon, ce schéma-là. »
Ce n’est pas l’histoire d’une IA qui joue à la place d’une personne.
C’est l’histoire d’une recherche confiée à autre chose, qui a permis à l’humain de se concentrer uniquement sur les exceptions du moment.
