Le tableau ci-dessous permet de bien s'en rendre compte : JeuxÉchecsPokerGo 19×19StrategoNombre de tours ( environ ) 60153001000Configurations de départ110611066Complexité de l'arbre de décision1012310171036010535Les approches d'apprentissage automatique , qui fonctionnent sur les jeux à information parfaite , ne sont pas facilement transférables ici . La nécessité de prendre des décisions avec des informations imparfaites , et la possibilité de bluffer , font que Stratego s'apparente davantage au poker Texas hold'em . À l'inverse , les techniques d'IA qui fonctionnent dans des jeux comme le Texas hold'em ne sont pas transférables au Stratego , en raison du nombre important de tours nécessaires pour déterminer un gagnant . Une nouvelle approche a donc été utilisée , basée sur la théorie des jeux et l'apprentissage par renforcement profond sans modèle , « sans modèle » signifiant que DeepNash ne tente pas de modéliser explicitement l'état du jeu de son adversaire pendant la partie . Dans les premiers tours notamment , quand il ne connaît encore que peu de pièces adverses , une telle modélisation serait inefficace , voire impossible . DeepNash en pleine partie de Stratego . // . DeepMind Au lieu de cela , le style de DeepNash converge vers un équilibre de Nash , ce qui rend son jeu ardu à exploiter pour l'adversaire . Tellement difficile qu'il a atteint le troisième rang parmi les experts humains sur Gravon , la principale plateforme en ligne de Stratego . L'IA s'est ainsi montrée particulièrement imprévisible , tant dans la phase initiale de placement des pièces , que lors des déplacements . Pour ces derniers , elle retenait un coup aléatoire parmi plusieurs possibilités équivalentes , pour ne pas donner à l'adversaire l'opportunité d'y déceler des tendances . Enfin , elle a compris que la composante bluff faisait partie intégrante de la tactique pour l'emporter , et savait utiliser des pièces faibles comme s'il s'agissait d'unités de haut rang , pour tendre des embuscades aux joueurs humains .