Un bon tricheur aux échecs pourrait ne jamais se faire prendre

Depuis qu’il a battu le plus grand joueur d’échecs de tous les temps, Hans Niemann est traité de tricheur. La victoire surprenante du joueur de 19 ans sur Magnus Carlsen à Saint-Louis le 4 septembre a conduit à des accusations selon lesquelles il s’était inspiré d’une IA jouant aux échecs, ou « moteur » d’échecs. Niemann a admis plus tard avoir fait exactement cela à deux reprises, les deux fois quand il était encore plus jeune et pendant qu’il jouait aux échecs en ligne. Mais il avait battu Carlsen équitablement, insista-t-il.

Depuis des semaines, les experts des échecs tentent d’évaluer cette affirmation, en publiant ce qu’ils ont trouvé sur les réseaux sociaux. Certains se sont penchés sur les enregistrements des parties de Niemann et les ont introduits dans des moteurs d’échecs pour voir à quelle fréquence ses mouvements correspondaient à ceux qu’un ordinateur aurait effectués. Un expert a découvert que Niemann avait joué de longues séries de mouvements recommandés par l’IA dans les jeux de tournoi. Une autre analyse a convenu que les tactiques de Niemann étaient étrangement similaires à celles d’un ordinateur, notant que, depuis le début de 2020, il a joué neuf matchs entiers exactement comme un moteur les aurait joués ; quelqu’un d’autre a suivi et trouvé que le champion du monde Carlsen n’avait réussi que deux matchs aussi parfaits au cours de la même séquence. D’autres encore ont affirmé que la pièce de Niemann ressemblait beaucoup moins à un ordinateur que celle de Carlsen. Après chaque analyse apparemment accablante, critiques a dénoncé le résultats et méthodologie. Enfin, le 4 octobre, la plateforme en ligne chess.com a publié un rapport de 72 pages alléguant que Niemann avait triché dans plus de 100 jeux en ligne et que son jeu dans six tournois en personne pourrait justifier une enquête plus approfondie. Mais même ce rapport n’a pas tiré de conclusions sur le match dans lequel il avait battu Carlsen.

Et donc, quelque peu choquant, près de deux mois après l’annonce de l’affaire Carlsen-Niemann, les faits sous-jacents restent incertains. En effet, un mystère en a engendré un autre : nous ne savons pas si Niemann a triché, mais aussi, plus important encore, nous ne savons pas si nous pourrait jamais connaître. À une époque où les moteurs d’échecs dominent entièrement le jeu – lorsqu’ils ont tellement monopolisé la pensée, la stratégie et la préparation des joueurs humains que les échecs en sont venus, à certains égards, à ressembler au poker – est-il vraiment possible de dissocier la créativité de l’informatique ?

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De nombreuses tentatives pour trouver des preuves tangibles de fraude dans le dossier de Niemann se sont appuyées sur la même notion simple : si ses mouvements étaient trop similaires à ceux d’un moteur, il a probablement triché. Dans la pratique, cependant, l’écart entre le jeu humain et informatique s’élargit et se rétrécit de manière imprévisible. Par exemple, parfois un joueur sera dans une position où un mouvement donné est clairement nécessaire pour éviter de perdre, ou capitalise sur la bévue évidente d’un adversaire. Dans de tels cas, le meilleur choix sera tout aussi évident pour tout joueur compétent que pour une machine. Plus fondamental, aucun moteur d’échecs unique et de référence ne peut être utilisé pour mesurer de manière fiable le jeu d’un grand maître. Différents moteurs préfèrent différents mouvements, et le même programme modifiera ses suggestions en fonction du nombre d’étapes à venir que vous lui demandez de calculer.

Mis à part les problèmes décrits ci-dessus, il est possible que même ceux qui ont des compétences modérées puissent jouer avec une précision apparemment inhumaine pendant un certain temps, juste par chance. Et un joueur expert tel que Niemann n’aurait pas besoin de suivre les conseils d’un moteur sur un jeu entier pour obtenir un avantage. Un tricheur prudent – celui qui veut couvrir ses traces – pourrait plutôt s’appuyer sur quelques indices au bon moment. Un pourboire à seulement « une position critique pourrait suffire à faire la différence entre gagner ou perdre », m’a dit le grand maître Susan Polgar.

La méthode utilisée dans le rapport de chess.com tente de contourner ces problèmes. Cela commence de manière traditionnelle, en comparant les mouvements d’un joueur avec ceux d’un moteur pour déterminer un « score de force ». (Les détails exacts de ce calcul sont opaques.) Si ce score est étrangement élevé, le site fait appel à des experts en échecs humains pour effectuer une analyse coup par coup destinée à faire la distinction entre un jeu raisonnablement bon et un jeu incroyablement bon. Le «chef des échecs» du site Web se vantait d’avoir utilisé un très grand nombre de jeux en ligne pour concevoir une sorte «d’analyse ADN de scène de crime pour chaque joueur d’échecs dans le monde».

Une autre approche vient de l’informaticien Kenneth Regan, dont la méthode statistique de détection rétroactive de triche a été approuvée par la Fédération internationale des échecs et la Fédération américaine des échecs. (Regan m’a dit que les analyses de fauteuil de la pièce de Niemann qui ont été publiées sur les réseaux sociaux ne sont « pas scientifiques ».) À son niveau le plus élémentaire, la méthode de Regan utilise d’abord la cote Elo d’un joueur pour prédire la probabilité qu’il fasse divers mouvements, compare ensuite leurs mouvements réels avec ce qu’une IA d’échecs aurait joué. Un jeu de qualité moteur constant et improbable au-dessus d’un certain seuil statistique, en particulier à des positions cruciales, pourrait indiquer une faute. Cette approche n’a révélé aucune preuve que Niemann a triché aux échecs par-dessus bord. Pourtant certains critiques disent que la méthode pourrait manquer l’utilisation économe et stratégique de l’assistance moteur. (Regan a des pensées à ce sujet.)

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Malgré toutes leurs différences, les méthodes décrites ci-dessus sont toutes confrontées à un défi commun : elles doivent trouver une frontière entre les échecs humains et informatiques qui devient de plus en plus floue de jour en jour. Depuis le milieu des années 2000, lorsque la compétence des moteurs d’échecs a dépassé celle des humains, les ordinateurs sont devenus essentiels à la préparation d’élite : les joueurs doivent mémoriser de longues séquences de coups qu’un ordinateur juge optimales. Et alors que les grands maîtres avaient l’habitude de faire confiance à leur intuition et de créer des attaques élaborées, traitant le jeu presque comme un art, beaucoup se tournent désormais vers les moteurs pour générer de nouvelles stratégies. « L’impulsion créative vient maintenant très fortement des moteurs », m’a dit Matthew Sadler, un grand maître et expert en IA d’échecs.

La jeune génération de joueurs d’échecs – comprenant ceux qui sont devenus majeurs à l’ère de la domination des moteurs – est probablement le produit de ces impulsions numériques. En effet, Niemann a affirmé qu’il avait passé les deux dernières années enfermé à l’intérieur, étudiant les échecs avec une interaction humaine limitée. Polgar, qui a 53 ans et a appris à jouer sans ordinateur, a convenu que les joueurs de l’âge de Niemann et plus jeunes jouent « de plus en plus comme un moteur ». Les ordinateurs ont rendu essentielles des stratégies auparavant ignorées, a déclaré Sadler, et ont changé comment et dans quelle mesure les joueurs calculent les positions. Compte tenu de ce degré d’influence, même un expert en détection de triche comme Regan reconnaît qu’essayer de discerner si un ou deux mouvements d’un jeu proviennent directement d’un ordinateur est un énorme défi. (Tous les experts d’échecs avec qui j’ai parlé ont insisté sur le fait que la cohérence des moteurs les distingue des humains, mais cela ne permettrait pas nécessairement la détection de tricheries astucieuses et intermittentes.)

Les échecs bouleversent nos intuitions sur la créativité et l’automatisation : les ordinateurs ne se contentent pas d’exécuter des idées, mais les conçoivent, de sorte que décrire un joueur humain comme « ressemblant à une machine » ne signifie pas seulement qu’il fait preuve d’une grande vitesse et d’une grande précision, comme une calculatrice… l’adjectif implique également un changement qualitatif dans leur façon de penser. Alors que le champion du monde Garry Kasparov a un jour accusé le supercalculateur IBM Deep Blue d’avoir utilisé l’aide humaine pour le battre, les allégations contre Niemann vont dans le sens opposé, inversant un récit vieux de plusieurs décennies d’ordinateurs « artificiels » imitant le naturel (et par implication supérieur ) l’intelligence des humains. Et cela ne se produit pas seulement aux échecs. Les humains commencent à s’inspirer des machines dans de nombreuses autres activités créatives : la grammaire assiste les écrivains, DALL-E 2 crée de l’art, l’IA écrit du code, les programmes conçoivent des vêtements. Peut-être qu’un jour on ne comparera pas les programmes en langage naturel avec Didion ou les logiciels de composition musicale avec Bach, mais l’inverse.

Pourtant, l’imagination humaine semble toujours trouver un moyen de se sortir du contrôle. Les outils en pierre, l’agriculture, l’écriture, le smartphone et d’autres inventions ont transformé notre façon de penser et d’interagir avec le monde depuis des millénaires, de sorte que « toute l’histoire des artefacts est une histoire de l’intelligence humaine », Robert Clowes, un philosophe de la technologie et de l’esprit, m’a dit. L’écriture n’a pas détruit la mémoire et la cognition, comme le craignait Socrate, mais a plutôt contribué à déclencher une explosion de l’art, de la tenue de registres et d’une organisation sociale complexe. De même, les applications créatives de l’IA pourraient améliorer la créativité humaine, nous permettant de voir le monde de manière inattendue et de développer de nouveaux genres de musique, de nouvelles compréhensions de la physique quantique et des domaines de l’art et de la connaissance qui sont actuellement inimaginables. « Si la nouvelle technologie que nous créons allait d’une manière ou d’une autre inhiber l’intelligence humaine », a déclaré Clowes, « ce serait un revirement historique. »

Certains experts d’échecs, au moins, sont ravis de ce qui va arriver. Sadler m’a dit qu’il pense que les moteurs permettront aux futurs joueurs humains d’atteindre des niveaux de compétence sans précédent. Peut-être que Niemann, le phénomène de la première génération formée par ordinateur, est maintenant sur la bonne voie pour devenir le meilleur joueur d’échecs de tous les temps. Et peut-être que les échecs, un petit sous-domaine ringard de la culture humaine, se trouvent être à l’avant-garde d’un changement plus important – du moment où les ordinateurs pouvaient simplement améliorer la cognition au moment où ils peuvent la changer.