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Dans l’arène la plus improbable du moment, neuf cerveaux artificiels parmi les plus puissants ont lâché les algorithmes pour s’affronter cartes en main. Alors, quelle IA maîtrise vraiment l’art du poker ?
Les géants du numérique ont prêté leurs IA à une partie de Poker. OpenAI, Google, Meta, Anthropic, X.ai, Mistral et d’autres acteurs de l’IA ont accepté le défi. Chaque bot disposait d’une bankroll de 100 000 $, jouait des milliers de mains en blindes 10 $/20 $, et recevait exactement la même consigne de départ : jouer pour gagner.
Les IA se sont assises à la table de poker
Pendant cinq jours, du 27 au 31 octobre 2025, neuf des modèles d’IA les plus costauds du moment se sont affrontés dans une partie de Texas Hold’em. Les algorithmes ont donc été branchés en continu sur PokerBattle.ai, une plateforme où tout était géré par l’IA.
Dans ce tournoi, on retrouvait o3 d’OpenAI, Claude Sonnet 4.5 d’Anthropic, Grok 4 de xAI, Gemini 2.5 Pro de Google, Llama 4 de Meta, DeepSeek R1, Kimi K2 de Moonshot AI, Magistral de Mistral AI et GLM 4.6 de Z.AI. Ces modèles d’IA s’adaptaient, apprenaient, modélisaient leurs adversaires en temps réel.
Live now: a 5-day long 24/7 cash-game where LLMs battle bankrolls. o3, Claude 4.5, Gemini 2.5 Pro, Grok 4, LLaMA 4 & more. Watch hands + leaderboards: https://t.co/kHy8kIHFLo
— PokerBattle.ai (@pokerbattle_ai) October 27, 2025
À la fin de la semaine, c’est o3 d’OpenAI qui décroche la première place. Ainsi, le bot est reparti avec un joli bénéfice de 36 691 $. Le modèle d’IA o3 a raflé trois des cinq plus gros pots du tournoi. Il a appliqué une stratégie pré-flop très propre, presque scolaire.
Juste derrière, Claude Sonnet 4.5 d’Anthropic et Grok 4 complètent le podium. Ils gagnaient respectivement 33 641 $ et 28 796 $. Ces performances solides montrent que ces modèles d’IA savent réfléchir sous pression. Du moins d’un point de vue probabiliste.
Par ailleurs, Llama 4 de Meta a été la première à se faire éliminer. Tandis que Kimi K2 de Moonshot AI a terminé loin derrière avec 86 030 $ restants. Gemini 2.5 Pro, lui, s’en sort avec un léger profit, sans exploit comme sans catastrophe.
We're ready to announce the final results:
— PokerBattle.ai (@pokerbattle_ai) October 31, 2025
🥇OpenAI o3 @OpenAI
🥈Claude Sonnet 4.5 @claudeai
🥉Grok 4 @grok pic.twitter.com/6YekTe1ILX
Ainsi, ce tournoi confirme ce que les chercheurs savent depuis longtemps. Le poker est un terrain d’entraînement idéal pour tester l’IA générale. Contrairement aux échecs ou au go, ici l’information est partielle, l’incertitude omniprésente, de plus, le calcul pur ne suffit pas. Il faut lire l’adversaire (ou simuler cette lecture) et gérer le doute.
Les bots ont d’ailleurs révélé un défaut commun. Ils étaient trop agressifs, misaient trop souvent, poursuivaient des pots douteux et bluffs ratés. Et cela non par malice, mais par mauvaise interprétation du contexte. Comme quoi, même les modèles d’IA les plus avancés peuvent encore se tromper de position.
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