Dan Cates contre la machine : une victoire à l'arrachée

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Dan « Jungleman12 » Cates fait incontestablement partie des tout meilleurs joueurs de Hold'Em en heads up du monde.

Quant à l'intelligence artificielle dédiée au Hold'Em de PokerSnowie, elle est considérée comme l'un des meilleurs outils d'apprentissage du poker par les spécialistes. Sans compter qu'en jouant des milliards de mains contre elle-même, elle a appris à jouer un poker « inexploitable ».

Alors que se passe-t-il quand l'homme et la machine se lancent dans un duel ? C'est exactement ce que nous avons voulu savoir lors de la dernière édition de Battle of Malta. Et les résultats vont peut-être vous surprendre autant qu'ils ont surpris le premier concerné, Cates.


Victoire de Cates malgré 32 « grosses erreurs »

Un petit topo sur PokerSnowie pour commencer : inspirée par une intelligence artificielle similaire destinée au Backgammon, PokerSnowie est basé sur la stratégie « Game Theory Optimal » (ou GTO), soit en bon français, la Théorie du Jeu Optimal.

Le GTO est la stratégie la plus équilibrée, par opposition aux stratégies d'exploitation qu'on enseigne généralement. Le GTO repose sur un système débarrassé des mains les plus -EV tout en profitant au maximum des mains ayant l'EV la plus élevée.

En jouant des milliards de main contre lui-même, PokerSnowie a appris les meilleures stratégies à adopter dans toutes les situations de Hold'Em possibles selon son objectif.

Ça vous intrigue ? C'est aussi ce qu'a ressenti Cates, et c'est pour ça qu'il a décidé de mettre son talent à l'épreuve en jouant 1 500 mains contre la machine.

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Poker Coach par Poker Snowie


Les résultats

Comme vous avez pu le voir à la fin de la vidéo, Cates est – très difficilement – sorti vainqueur, avec 3 buy-ins d'avance.

Le programme a notamment détecté 32 « grosses erreurs » qui ont, selon les cas, coûté entre 6 et 8 BB à Cates. En se débarrassant de ces erreurs, il est facile de se rendre compte sur quoi et où s'appuyer pour rejoindre une stratégie optimale EV+ au Hold'Em.


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