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Théorie des Jeux Et ses Applications De la Guerre Froide au Poker Clément Sire Laboratoire de Physique Théorique CNRS & Université Paul Sabatier www.lpt.ups-tlse.fr

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Théorie des Jeux

Et ses Applications De la Guerre Froide au Poker

Clément Sire

Laboratoire de Physique Théorique

CNRS & Université Paul Sabatier

www.lpt.ups-tlse.fr

Page 2: Théorie des Jeux Et ses Applications - irsamc.ups-tlse.fr · Quelques Définitions de la Théorie des Jeux L'objectif de la théorie des jeux est de modéliser ces situations, de

Quelques Définitions de la

Théorie des Jeux

Branche des mathématiques étudiant des

modèles de conflit, coopération, prise de

décisions…

« Ensemble d'outils pour analyser les

situations dans lesquelles ce qu'il est

optimal de faire pour un agent (personne

physique, entreprise, animal, trader...)

dépend des anticipations qu'il forme sur

ce qu'un ou plusieurs autres agents vont

faire » (Wikipédia).

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Quelques Définitions de la

Théorie des Jeux

L'objectif de la théorie des jeux est de

modéliser ces situations, de déterminer

une stratégie optimale (compétitive ou

collaborative !) pour chacun des agents,

de prédire l’issue du jeu et de trouver

comment aboutir à l'équilibre à une

situation « optimale ».

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Un Peu d’Histoire

Antoine Augustin Cournot (1801-1877) publie

en 1838 ses Recherches sur les principes

mathématiques de la théorie des richesses

Application à l’économie

Notion d’équilibre d’un jeu entre deux agents

Première théorie de l’offre et la demande

Notions de monopole, oligopole…

Implications philosophiques

(déterminisme physique, liberté, hasard…)

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Un Peu d’Histoire

Émile Borel (1871-1956) publie en 1938 ses

Applications aux jeux de hasard

Théorème du MiniMax (jeux à somme nulle)

Liens avec les « vrais » jeux (bridge, « la

relance »…)

Importance de la théorie des probabilités

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Un Peu d’Histoire

John von Neumann (1903-1957) et Oskar

Morgenster (1902-1977) publient en 1944

leur Theory of games and economic behavior

Résolution générale des jeux à somme nulle

(théorème du point fixe)

Exemples d’applications à la décision

économique et politique

Quelques contributions de J. Von Neumann : Axiomatisation des mathématiques ; logique mathématique

Axiomatisation de la mécanique quantique

Théorie de l’information

Architecture des ordinateurs

Manhattan project

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Un Peu d’Histoire

John Nash (1928-) généralise ces travaux aux

jeux à somme non nulle et inaugure (1994) la

liste des théoriciens des jeux ayant obtenu le

« Prix Nobel d’économie » : T. Schelling et R. Baumann (2005), L. Hurwicz et al. (2007)…

Un homme d'exception (A beautiful mind – 2001)

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Quelques concepts/notions clés

Quantifier « objectivement » des questions a priori

subjectives

Rationalité (ou non) des agents

Coopération (coalition) ou compétition (antagonisme)

Intérêt individuel vs collectif

Information connue partielle ou complète ; mémoire

Jeux simultanés, séquentiels, répétés, finis…

Jeux à somme nulle ou non nulle

Équilibres de Nash (aucun agent n’a intérêt à dévier

unilatéralement de sa stratégie)

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Quelques domaines d’applications

Économie et finance

Relations internationales

Sciences politiques

Organisation sociale

Sociologie

Biologie évolutive et comportementale

Philosophie

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L’apport du physicien

Expérience de la modélisation de

phénomènes naturelles (identification des

ingrédients essentiels)

Retours théorie/expérience (nécessité du

caractère robuste et prédictif d’un modèle)

Recours systématique aux simulations

numériques (design/test/solution du modèle)

Éventail de techniques mathématiques issues

de la physique statistique et non linéaire

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La “Science” du Poker

Émile Borel résout un jeu à deux joueurs (1938) : « La Relance »

Les joueurs A et B mettent 1 $ au pot et reçoivent chacun une « main » aléatoire cA et cB2[0,1]

Borel démontre la meilleure stratégie de A et B

A commence

A relance R$ si cA>rA

B suit R$

si cB>rB

La meilleure main gagne

(R+1)$

B se couche

si cB<rB

A gagne 1$

A se couche

si cA<rA B gagne 1$

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La “Science” du Poker

John von Neumann (1944) modifie les règles de « La Relance » pour inclure le bluff

Les joueurs A et B mettent 1 $ au pot et reçoivent chacun une « main » aléatoire cA et cB2[0,1]

La meilleure A-stratégie implique de… bluffer aléatoirement avec les mains très faibles

A commence

A relance de R$

si cA>rA ou si cA<sA

B se couche

si cB<rB A gagne 1$

B suit de R$

if cB>rB

La meilleure main gagne

(R+1)$

A « check »

si sA<cA<rA

La meilleure main gagne 1$

Page 13: Théorie des Jeux Et ses Applications - irsamc.ups-tlse.fr · Quelques Définitions de la Théorie des Jeux L'objectif de la théorie des jeux est de modéliser ces situations, de

WSOP 2009: 57 tournois (200 – 6500 joueurs)

Main event: 6494 joueurs; 10000$ buy-in ; prix du gagnant: 8.5 M$

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Fraction de joueurs F(X) moins riches qu’un

joueur donné ayant X fois la fortune moyenne

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Modélisation des championnats de base-ball

Système isolé ; absence de match nul ; aspects

psychologiques mineurs ; grande base de données

Fraction de victoires vs le rang final durant deux ères

identifiées par le modèle (1900-1960; 1961-2012)

Distribution du nombre de victoires répétées

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Modélisation des championnats

de football

Nombre de points et fraction de victoires (domicile &

extérieur) et de matchs nuls dans les ligues majeures

européennes vs le rang final (UK et Allemagne)

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Un jeu « en or » (MiniMax)

Les histoires possibles du jeu forment un arbre de 2n coups joués, avec un score final : Sn2{xk, k=1,…,22n} ; xk nombres aléatoires entre 0 et 1

A veut maximiser le score Sn et B veut le minimiser

5 1

max min 0.618...2

choix de choix den A nB kxS

2n

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Le « polymère joueur »

Jeu en arbre (inspiré d’un modèle de polymère en milieu désordonné) avec accumulation de scores locaux (les ai valent 0 ou 1 avec probabilité {1-p, p})

A veut maximiser le score et B veut le minimiser (importance de la « profondeur d’analyse »)

chemini

ik

x a

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Et maintenant, jouons !

Le « dilemme du prisonnier » (Merrill Flood et Melvin Dresher – 1950)

Placez-vous par 2 et attribuez-vous chacun un nom

(An et Bn)

Vous et votre « ami » avez été arrêtés pour un crime et la

police vous interroge séparément

À chacun d’entre vous, le même « marché » est proposé :

Aucun de vous ne dénonce l’autre : 1 an de prison ferme

pour les deux

L’un des deux dénonce l’autre : il repart libre (immunité)

et l’autre écope de 5 ans de prison

Chacun dénonce l’autre : les deux écopent de 3 ans

fermes

À vous de jouer (sans communiquer) !

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De la théorie à l’expérience… Le dilemme du prisonnier a fait l’objet d’un très grand nombre d’études

expérimentales, tant en économie qu’en psychologie sociale :

• Certaines études ont montré que les femmes coopèrent davantage que les

hommes.

• Chez des enfants âgés de 6 à 11 ans, on a observé un taux de coopération

(c’est-à-dire un pourcentage de sujets optant pour la coopération) qui augmente

avec l’âge, un résultat suggérant, en conformité avec certains principes de la

psychologie de l’enfant, un apprentissage progressif des normes sociales de

coopération.

• Les étudiants en économie sont moins coopératifs que les autres !

• Les étudiants anglo-saxons coopèrent moins que les autres.

• Les traits de personnalité influencent le comportement face au jeu.

• Les autistes ne se comportent pas différemment des sujets « normaux », mais

ont une perception très différente du jeu.

• La communication entre les joueurs renforce la coopération.

• La coopération est plus forte lorsque les sujets se connaissent et partagent un

esprit de groupe.

• L’introduction d’un mécanisme de sanction peut renforcer la coopération, même

si elle a parfois des effets pervers en introduisant une suspicion entre les

joueurs qui peut inhiber certains comportements coopératifs.

• La pression sociale (pression par les pairs) est un mécanisme incitatif à la

coopération particulièrement puissant.

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Et maintenant, jouons !

Le « concours de beauté » (John Maynard Keynes – 1936 et Hervé Moulin – 1986)

Écrivez chacun un nombre entier entre 0 et 1000,

en secret et sans communiquer entre vous

Nous calculerons la moyenne m de vos réponses

Le gagnant est celui dont la réponse s’approchera

le plus des ¾ de la moyenne m

Le gagnant recevra un prix mirifique !

À vous de jouer !

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Merci de votre attention…

Et de votre participation !

Présentation téléchargeable (avec d’autres)

sur ma page sur le site du LPT Toulouse

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Quelques liens

• http://fr.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9orie_des_jeux

• http://fr.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9orie_des_jeux_en_relations_i

nternationales

• http://www.math.ens.fr/culturemath/materiaux/Eber/prisonnier.htm

• http://fr.wikipedia.org/wiki/Concours_de_beaut%C3%A9_de_Keynes

• http://www.lpt.ups-tlse.fr/spip.php?article239 (avec notamment un

texte de vulgarisation en français)

• http://fr.wikipedia.org/wiki/Programme_d%27%C3%A9checs

• http://fr.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9orie_des_jeux_combinatoires