La théorie des jeux est une branche des mathématiques appliquées qui étudie les interactions stratégiques entre plusieurs agents rationnels, chacun cherchant à optimiser ses résultats en fonction de ceux des autres. Elle modélise des situations de concurrence ou de coopération, où le choix de chaque participant influence les résultats des autres. Cette discipline se distingue des autres approches analytiques par sa capacité à formaliser les comportements stratégiques dans des contextes où les décisions sont interdépendantes.
Cas d'usages et exemples d'utilisation
En intelligence artificielle, la théorie des jeux s'applique à la modélisation des interactions entre agents autonomes, par exemple dans les systèmes multi-agents, la cybersécurité (détection et prévention d'attaques), la négociation automatisée ou encore la gestion des ressources partagées. Elle est également utilisée en économie numérique, dans la tarification dynamique, les enchères automatisées et la conception de mécanismes incitatifs sur les plateformes numériques.
Principaux outils logiciels, librairies, frameworks, logiciels
Parmi les principaux outils, on trouve la librairie Python Gambit pour l'analyse computationnelle des jeux classiques et évolutifs, OpenSpiel de DeepMind pour l'expérimentation sur des jeux à somme nulle ou générale, et Axelrod-Python pour la simulation du dilemme du prisonnier itéré. Des outils généralistes comme MATLAB et R proposent également des modules dédiés à la théorie des jeux.
Derniers développements, évolutions et tendances
Les recherches récentes portent sur la théorie des jeux algorithmique, l'intégration avec l'apprentissage automatique (notamment pour l'entraînement d'agents dans des environnements compétitifs), et l'étude des jeux à information incomplète. Les applications en intelligence artificielle générative et en robotique collaborative sont également en expansion, offrant de nouveaux cadres pour la prise de décision stratégique et collective.
