Projet d'IA de Liam
PAWN, c'est une famille de quatre réseaux de neurones qui jouent aux échecs, du tout premier prototype à PWN, qui bat Stockfish réglé à 2100 Elo. Tu peux les affronter gratuitement, directement dans ton navigateur.
Sans compte · Sans téléchargement · Tes parties ne sont pas enregistrées
Partie italienne, les blancs ont le trait.
Les modèles
Chaque modèle regarde une position et estime qui gagne. Ils ont été entraînés sur des dizaines de millions de positions annotées par Stockfish, puis comparés entre eux avec les mêmes tests.
Poorly Automated Weak Noob
Le prototype d'origine, gardé tel quel. Un réseau convolutif simple : la référence pour mesurer les progrès.
Precisely Adjusted, Weighted Network
La même idée en 2,6× plus grand, avec deux fois plus de données. C'est la base sur laquelle SPAWN a été construit.
Strategic Positional Analysis, Weighted Network
PAWN big avec le module Soluce : 10 cartes tactiques calculées dans le réseau (cases attaquées, pièces en prise, clouages, sécurité du roi).
Pruned With Neurons
Le réseau de SPAWN avec un vrai moteur de recherche : alpha-bêta, quiescence, table de transposition. Il voit plus loin, plus vite.
+ P.O.W.N.Un cinquième modèle expérimental, à la manière des réseaux NNUE de Stockfish. Jouable dans l'appli, pas encore mesuré par les benchmarks.
Benchmarks
Tous les modèles passent les mêmes épreuves : des matchs contre Stockfish, 1 200 puzzles Lichess et 200 000 positions à évaluer. Les intervalles de confiance sont affichés quand ils existent.
Estimé à partir de matchs contre Stockfish réglé à un niveau Elo précis (UCI_Elo). Le point est l'estimation, le trait l'intervalle de confiance à 95 %.
PAWN, PAWN big, SPAWN et PWN (profondeur 2) : ~90 parties chacun contre Stockfish 1320, 1600 et 1900.
PWN (profondeur 3) : 80 parties contre Stockfish 17 de 1500 à 2700, sur 8 ouvertures, avec les deux couleurs.
16 parties par niveau : 8 ouvertures (italienne, espagnole, sicilienne Najdorf, française, Caro-Kann, slave, gambit dame refusé, est-indienne), chacune avec les blancs puis les noirs.
Score = victoires + ½ nulle. Le trait pointillé marque 50 % : au-dessus, PWN fait mieux que Stockfish à ce niveau.
1 200 puzzles tirés au hasard, de tous niveaux. Un puzzle est réussi seulement si toute la ligne est trouvée, pas juste le premier coup.
PWN en profondeur 3 a été mesuré sur 480 puzzles (plus lent). Tous les écarts entre modèles voisins sont significatifs (test de McNemar, p < 0,001), sauf PAWN big contre le modèle témoin.
Les mêmes puzzles, classés par thème. Le gain le plus net de PWN est sur les sacrifices, les attaques à la découverte et les longues combinaisons.
200 000 positions jamais vues, comparées à l'évaluation de Stockfish. Le « témoin » est PAWN big entraîné plus longtemps sans Soluce : il sert à prouver que le gain de SPAWN vient bien du module, pas de l'entraînement en plus.
Toutes les données brutes (CSV, parties en PGN) sont téléchargeables : Elo · Stockfish · parties PGN · puzzles · thèmes · évaluation
Fonctionnement
L'échiquier est résumé en 69 nombres : chaque case, les droits de roque, la prise en passant. Le réseau en tire 17 plans, plus 10 plans tactiques pour SPAWN et PWN.
Le réseau de neurones donne une évaluation en centipions, comme Stockfish. Il a appris en imitant des millions d'évaluations de Stockfish.
L'IA essaie les coups, les réponses, puis compare. PWN coupe les branches inutiles (alpha-bêta) et vérifie les échanges jusqu'au bout (quiescence).
Les modèles tournent dans ton navigateur. Aucune partie, aucun coup, aucune donnée personnelle n'est envoyé ni enregistré sur un serveur. Pas de compte, pas de pub, pas de pisteur.
Choisis ton adversaire, du gentil PAWN à PWN, et ton niveau. La partie commence tout de suite.
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