Étude de cas / 06
Apprendre à classer le coup, au-delà de l’imitation.
Un pipeline de simulation et ML évaluant les coups légaux par des expériences reproductibles.
- Rôle
- Ingénieur ML
- Périmètre
- Simulation · Conception des features · Entraînement · Évaluation
- Statut
- Prototype de recherche
- Année
- 2026
01 / CONTEXT
Le problème
Générer des données simulées utiles et évaluer les décisions lorsque plusieurs coups peuvent être raisonnables.
02 / RESPONSE
La réponse
Un pipeline JSONL relie simulation déterministe, vectorisation, modèles supervisés, scoring des candidats et parties comparables.
03 / EXPERIENCE
Parcours produit
- 01
Simuler
Générer des trajectoires reproductibles.
- 02
Vectoriser
Encoder état, main et actions légales.
- 03
Entraîner
Comparer trois stratégies de modélisation.
- 04
Classer
Évaluer chaque candidat légal.
- 05
Évaluer
Mesurer précision, regret et taux de victoire.
05 / SYSTEM
Architecture système
Simulation, apprentissage et évaluation restent remplaçables et reproductibles.
06 / TRADE-OFFS
Décisions d’architecture
Valeur des candidats
Classer les coups correspond au problème réel.
Graines comparables
Les bots affrontent un hasard comparable.
Métriques multiples
La précision est complétée par regret et parties.
07 / QUALITY
Sécurité et fiabilité
- Les graines rendent les comparaisons répétables.
- Le filtrage empêche les prédictions impossibles.
- Les modèles sérialisés préservent les expériences.
08 / EVIDENCE
Résultats et preuves
- Un parcours complet de la simulation au bot.
- Des références comparables pour trois stratégies.
- Une évaluation fondée sur prédiction et jeu.
09 / STACK