Le contexte
Je voulais comprendre l'IA en la faisant, pas en lisant dessus. Le 2048 est le terrain parfait : des règles triviales, mais un arbre de décisions qui explose vite. L'endroit idéal pour se confronter aux vraies questions d'optimisation.
Mon approche
Recherche arborescente en Python avec des heuristiques que j'ai conçues moi-même : garder les grosses tuiles dans un coin, préserver des cases libres, anticiper plusieurs coups à l'avance pour éviter les culs-de-sac.
Ce que j'en retire
Un agent qui enchaîne des parties complètes tout seul et tient la distance. Surtout, ma première intuition concrète de ce que veut dire « faire décider une machine ».
La vraie galère, c'était de régler les heuristiques. Une intuition qui semble évidente (« garde les grosses tuiles dans un coin ») peut empirer le jeu si elle est mal pondérée. J'ai compris là que l'IA se règle à coups d'essais, d'observation et d'ajustements, jusqu'à ce que la machine joue mieux que moi. Aucune formule magique là-dedans.
