{"id":180,"date":"2024-03-26T07:47:00","date_gmt":"2024-03-26T07:47:00","guid":{"rendered":"https:\/\/shatranj.ai\/?page_id=180"},"modified":"2026-05-18T06:44:32","modified_gmt":"2026-05-18T06:44:32","slug":"programme-detudes","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/shatranj.ai\/fr\/programme-detudes\/","title":{"rendered":"Aper\u00e7u du programme d'\u00e9tudes"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"180\" class=\"elementor elementor-180\" data-elementor-post-type=\"page\">\n\t\t\t\t<div data-pafe-particles=\"7ad40b30\" 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style=\"text-align: center;\"><b>\u00c9tudier l'\u00e9volution historique des algorithmes d'intelligence artificielle<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4079c33 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"4079c33\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"245\" src=\"https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/chess-ai-algorithms-iconographic-7-1024x314.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-1364\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/chess-ai-algorithms-iconographic-7-1024x314.jpg 1024w, https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/chess-ai-algorithms-iconographic-7-300x92.jpg 300w, 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\u00e9checs<\/strong>\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b272de elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3b272de\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"152\" src=\"https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/chess-software-logos-1024x195.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-1363\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/chess-software-logos-1024x195.png 1024w, https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/chess-software-logos-300x57.png 300w, https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/chess-software-logos-768x146.png 768w, https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/chess-software-logos-1536x293.png 1536w, 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Nous apprenons l'IA moderne en reconstruisant les outils intellectuels qui ont fa\u00e7onn\u00e9 la prise de d\u00e9cision humaine pendant des si\u00e8cles : <strong>jeux de soci\u00e9t\u00e9 historiques<\/strong>. Ces jeux ont travers\u00e9 les langues et les civilisations, v\u00e9hiculant des mod\u00e8les de logique, d'\u00e9thique et de cr\u00e9ativit\u00e9. Aujourd'hui, ils constituent l'un des laboratoires les plus clairs pour comprendre l'intelligence artificielle, parce que <strong>chaque action est mesurable<\/strong>, Chaque d\u00e9cision est explicable et chaque algorithme laisse une trace que l'on peut tester.<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Parcours puzzle historique (\u00e9tudes de base et sources) :<\/strong> Tout au long du programme, nous nous attaquons \u00e0 un ensemble d'\u00e9nigmes historiques et d'\u00e9tudes de fin de partie : <strong>Tour \u00e0 cheval<\/strong> (Tourn\u00e9e des chevaliers), <strong>Huit reines<\/strong>, le <strong>Bl\u00e9 et \u00e9chiquier<\/strong> l'\u00e9nigme de la croissance exponentielle, les \u00e9tudes d'accouplement classiques (y compris les <strong>Dilaram<\/strong> et des mises en \u00e9chec manuscrites pr\u00e9coces), et <strong>Le diamant de Suli<\/strong>. Nos reconstitutions et nos r\u00e9cits d'\u00e9nigmes s'appuient sur deux ouvrages historiques fondamentaux sur les \u00e9checs : <em>Libro del Acedrez<\/em> et <em>Kitab ash-Shatranj<\/em>-deux des sources les plus importantes du patrimoine culturel et intellectuel des \u00e9checs et du Shatranj.<\/p><p>\u00a0<\/p><p>Ce programme va <strong>au-del\u00e0 des \u00e9checs<\/strong>. Vous recr\u00e9erez et analyserez plusieurs jeux de soci\u00e9t\u00e9 historiques tels que <strong>3 pierres<\/strong>, <strong>9 pierres<\/strong>, <strong>Mancala<\/strong>, le <strong>Jeu royal d'Ur<\/strong>, et <strong>Dames<\/strong>, ainsi que les syst\u00e8mes strat\u00e9giques plus riches de <strong>Qirkat<\/strong> et <strong>Shatranj<\/strong>. L'objectif est d'apprendre l'IA en tant que <strong>ensemble d'id\u00e9es transf\u00e9rables<\/strong>, Il ne s'agit pas d'un \u00e9v\u00e9nement li\u00e9 \u00e0 un seul jeu.<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Les \u00e9tapes de l'IA \u00e0 travers les logiciels d'\u00e9checs :<\/strong> Nous retra\u00e7ons explicitement les syst\u00e8mes phares et ce que chacun d'entre eux a appris au monde sur \u201cl'intelligence de la machine\u201d : <strong>Le Turc<\/strong>, <strong>Bleu profond<\/strong>, <strong>AlphaZero<\/strong>, et <strong>Stockfish<\/strong>. Les apprenants voient comment <em>recherche<\/em>, <em>l'\u00e9valuation<\/em>, des contraintes d'ing\u00e9nierie (<em>puces, m\u00e9moire, vitesse<\/em>), et les m\u00e9thodes modernes bas\u00e9es sur l'apprentissage ont fa\u00e7onn\u00e9 l'\u00e9volution des logiciels d'\u00e9checs et de l'IA.<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>\u00c0 qui s'adresse ce programme d'\u00e9tudes ?<\/strong><\/p><ul><li><strong>Les \u00e9tudiants :<\/strong> apprendre l'IA en construisant des syst\u00e8mes que vous pouvez expliquer, mesurer et am\u00e9liorer.<\/li><li><strong>Les enseignants :<\/strong> un cours modulaire que vous pouvez enseigner sous la forme d'une s\u00e9quence compl\u00e8te ou d'unit\u00e9s autonomes.<\/li><li><strong>\u00c9coles et institutions :<\/strong> une voie d'acc\u00e8s \u00e0 l'IA culturellement riche pour les clubs, les cours facultatifs, les camps d'entra\u00eenement et les programmes interdisciplinaires.<\/li><\/ul><p>\u00a0<\/p><p><strong>Ce que vous pourrez faire<\/strong><\/p><ul><li>Construire des environnements de jeux de soci\u00e9t\u00e9 et les mettre en \u0153uvre <strong>g\u00e9n\u00e9ration de mouvements juridiques<\/strong>.<\/li><li>Mettre en \u0153uvre une recherche classique d'IA (<em>DFS, BFS, UCS, A*<\/em>, <em>minimax<\/em>, <em>alpha-b\u00eata<\/em>).<\/li><li>Utilisation <strong>programmation dynamique<\/strong> pour r\u00e9soudre une \u00e9tude historique de fin de partie.<\/li><li>Comprendre le fonctionnement des moteurs d'\u00e9checs modernes (<em>repr\u00e9sentation \u2192 movegen \u2192 recherche \u2192 \u00e9valuation<\/em>).<\/li><li>Mettre en \u0153uvre l'apprentissage par renforcement \u00e0 partir de <strong>Q-learning sous forme de tableau<\/strong> \u00e0 <strong>r\u00e9seaux Q profonds<\/strong> et <strong>SCTM<\/strong>.<\/li><li>Comprendre <strong>AlphaZero-style<\/strong> pipelines (<em>politique\/r\u00e9seaux de valeurs + PUCT + auto-jeu<\/em>).<\/li><\/ul><p>\u00a0<\/p><p><strong>Carte des programmes d'\u00e9tudes<\/strong> (25 le\u00e7ons, regroup\u00e9es en 9 sections)<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Section 1 - Fondements et bases de Python<\/strong> (Le\u00e7ons 1-6)<br \/>Le\u00e7on 1 : Champ d'application et priorit\u00e9s du cours<br \/>Le\u00e7on 2 : Introduction \u00e0 l'informatique et \u00e0 la configuration de Python<br \/>Le\u00e7on 3 : Les types de donn\u00e9es Python<br \/>Le\u00e7on 4 : Conditionnelles, boucles, flux de contr\u00f4le<br \/>Le\u00e7on 5 : Fonctions, port\u00e9e, param\u00e8tres<br \/>Le\u00e7on 6 : Fichiers, exceptions, biblioth\u00e8ques, tests<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Section 2 - Programmation orient\u00e9e objet et mod\u00e9lisation de jeux de soci\u00e9t\u00e9<\/strong> (Le\u00e7on 7)<br \/>Le\u00e7on 7 : OOP, Classes, TicTacToe<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Section 3 - Fondements du jeu d'\u00e9checs et code moteur<\/strong> (Le\u00e7ons 8-9)<br \/>Le\u00e7on 8 : Repr\u00e9sentation de l'\u00e9chiquier aux \u00e9checs et au Shatranj<br \/>Le\u00e7on 9 : Mouvement des pi\u00e8ces, mises \u00e0 jour de l'\u00e9tat du jeu et conditions finales<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Section 4 - Algorithmes de recherche classiques et adversaires<\/strong> (Le\u00e7ons 10-11)<br \/>Le\u00e7on 10 : Probl\u00e8mes de recherche et parcours de graphes (<em>DFS, BFS, UCS<\/em>)<br \/>Le\u00e7on 11 : Recherche heuristique et arbres de jeux contradictoires (<em>A*<\/em>, <em>minimax<\/em>, <em>esp\u00e9ranceimax<\/em>, <em>alpha-b\u00eata<\/em>)<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Section 5 - R\u00e9soudre d'anciennes \u00e9nigmes d'\u00e9checs \u00e0 l'aide d'algorithmes d'IA<\/strong> (Le\u00e7ons 12-15)<br \/>Le\u00e7on 12 : Visite \u00e0 cheval (visite du chevalier)<br \/>Le\u00e7on 13 : Puzzle des huit reines<br \/>Le\u00e7on 14 : Probl\u00e8me du bl\u00e9 et de l'\u00e9chiquier (croissance exponentielle + puzzle math\u00e9matique)<br \/>Le\u00e7on 15 : Minimax, Alpha-Beta, logique de l'\u00e9chec et mat (avec des \u00e9checs historiques et des sources)<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Section 6 - Programmation dynamique<\/strong> (Le\u00e7on 16)<br \/>Le\u00e7on 16 : Le diamant de Suli (\u00e9tude historique de la fin de partie)<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Section 7 - L'histoire entrem\u00eal\u00e9e de l'IA et des logiciels d'\u00e9checs modernes<\/strong> (Le\u00e7on 17)<br \/>Le\u00e7on 17 : Stockfish, un logiciel moderne d'IA pour les \u00e9checs (<em>l'architecture des moteurs, la recherche moderne et l'\u00e9valuation, et l'adaptation des moteurs aux variantes historiques telles que Shatranj<\/em>)<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Section 8 - Apprentissage par renforcement<\/strong> (Le\u00e7ons 18-22)<br \/>Le\u00e7on 18 : Fondements de la RL (Gridworld, programmation dynamique, complexit\u00e9)<br \/>Le\u00e7on 19 : Q-Learning tabulaire sur FrozenLake (Frozen Rook)<br \/>Le\u00e7on 20 : Deux tours contre un roi seul (TD Q-learning)<br \/>Le\u00e7on 21 : R\u00e9seaux Q profonds (Connect-4, Fox &amp; Hounds, Othello\/Reversi)<br \/>Le\u00e7on 22 : Les d\u00e9ploiements Monte Carlo et les SCTM sur Qirkat<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Section 9 - AlphaZero<\/strong> (Le\u00e7ons 23-25)<br \/>Le\u00e7on 23 : AlphaZero sur Othello\/Reversi (<em>politique\/r\u00e9seaux de valeurs + PUCT + auto-jeu<\/em>)<br \/>Le\u00e7on 24 : AlphaZero sur Qirkat (<em>PUCT, r\u00e9seaux de politiques\/valeurs, auto-jeu ; encodage des mouvements en fonction du chemin parcouru<\/em>)<br \/>Le\u00e7on 25 : Dames turques (Dama) : Alpha-Beta, SCTM guid\u00e9s par le PUCT, comparaisons Alpha-Z\u00e9ro<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Comment commencer ?.<\/strong> Si vous ne connaissez pas Python, commencez par les le\u00e7ons 1 \u00e0 6. Si vous codez d\u00e9j\u00e0, commencez par les le\u00e7ons 8 \u00e0 11 pour vous initier \u00e0 la construction de moteurs et \u00e0 la recherche. Les enseignants peuvent enseigner section par section sous forme d'unit\u00e9s ind\u00e9pendantes ou proposer l'int\u00e9gralit\u00e9 du parcours de 25 le\u00e7ons.<\/p><p>\u00a0<\/p><p>Pour acc\u00e9der aux le\u00e7ons, cr\u00e9ez un compte gratuit et connectez-vous \u00e0 notre syst\u00e8me de gestion de l'apprentissage : <a href=\"http:\/\/lms.shatranj.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">lms.shatranj.ai<\/a><\/p><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Solve ancient challenges of the chessboardFrom left to right: Wheat and the Chessboard, Horse Tour, Eight Queens, Dilaram Mate, Suli&#8217;s Diamond \u00a0 Study the historical progress of artificial intelligence algorithms \u00a0 Master Artificial Intelligence through the evolution of chess AI software\u00a0 Shatranj.ai Curriculum \u2014 AI Curriculum Based on Historic Board Games for Youth Development \u00a0 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-180","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/shatranj.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/180","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/shatranj.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/shatranj.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/shatranj.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/11"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/shatranj.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=180"}],"version-history":[{"count":39,"href":"https:\/\/shatranj.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/180\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1387,"href":"https:\/\/shatranj.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/180\/revisions\/1387"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/shatranj.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=180"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}