Bien sûr , DQN est placé devant l'écran et peut contrôler la manette , mais il n'a pas accès au logiciel du jeu - ce serait trop facile ! Bref , il apprend réellement . Mais il ne s'agit pas de jeux récents du genre Grand Theft Auto ( GTA ) dernière version , DQN gagne aux jeux d'arcade des années 1980 ou 1990 , tels Space Invaders , Breakout ( le mur qu'on détruit par une balle ) , Pong , Kung-Fu Master , etc . Des jeux assez simples donc mais qui nécessitent quand même de mettre en place une stratégie , du moins si l'on veut se mesurer aux meilleurs humains . Par exemple sur Breakout , DQN a compris qu'en creusant un « tunnel » dans le mur , il fait passer la balle de l'autre coté , ce qui lui assure que celle-ci va le détruire en grande partie grâce à de multiples rebonds entre le mur et le haut de l'écran ( voir vidéo ) . Vidéo de DQN en train de jouer à Breakout ( Video courtesy of Atari Inc . and Mnih et al . “Human-level control through deep reinforcement learning” , Nature 26 Feb . 2015 ) Le premier intérêt d'un tel système - outre d'humilier l'adversaire humain - est son aspect innovant dans la recherche en IA : si les chercheurs connaissent bien les Réseaux profonds et les systèmes d'apprentissage automatique ( Reinforcement learning ) , il n'y avait pas jusque-là de système efficace alliant les deux - ce que Google a pu réaliser grâce à ses ressources informatiques quasiment illimitées car de tels systèmes sollicitent énormément de calcul . De fait Google est devenu omniprésent dans la recherche en IA en particulier lorsqu'il s'agit d'additionner plusieurs technologies déjà éprouvées individuellement : il l'a prouvé récemment en reconnaissance faciale et en reconnaissance des images . Compétence d'autant plus forte que le géant du Net a tendance à « absorber » les plus grands chercheurs du domaine ( et les startup innovantes ) .