Machine Learning en PHP et Poker : Décisions en temps réel

Le poker est un jeu d’habileté, de stratégie et de psychologie, où chaque décision peut faire basculer une partie. Depuis plusieurs années, le machine learning s’invite dans cet univers pour aider les joueurs à prendre des décisions plus rationnelles, basées sur des données et des probabilités plutôt que sur l’intuition seule.

Mais vous vous demandez peut-être : est-il possible d’utiliser le machine learning en PHP pour améliorer son jeu de poker ? La réponse est oui. Même si PHP n’est pas le langage le plus courant pour ce type d’applications, il dispose aujourd’hui de bibliothèques capables d’effectuer des calculs statistiques, de traiter des données et d’entraîner des modèles d’apprentissage automatique.

Dans ce chapitre de notre tutoriel sur le Machine learning en PHP, vous apprendrez comment le machine learning peut être appliqué au poker, dans quelles situations il devient utile, quels sont ses avantages et limites, et surtout comment coder un exemple concret en PHP : un petit système capable de calculer la meilleure action (miser, suivre ou se coucher) en fonction d’un historique de données.

L’objectif est de vous permettre de comprendre pas à pas comment un modèle peut apprendre de vos parties précédentes pour optimiser vos futures décisions.

Pourquoi utiliser le machine learning avec le poker ?

Le poker, et notamment le Texas Hold’em, repose sur l’évaluation constante de probabilités et de comportements. Chaque main jouée génère une multitude d’informations : cartes, positions, mises, réactions des adversaires, gains ou pertes.

Ces données, souvent sous-exploitées, représentent pourtant un gisement d’apprentissage extraordinaire. Le machine learning peut les transformer en modèles prédictifs, capables de recommander des actions optimales selon les situations rencontrées.

Comprendre le lien entre poker et apprentissage automatique

Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une branche de l’intelligence artificielle qui permet à un programme d’apprendre à partir des données sans être explicitement programmé pour chaque cas.

Dans le poker, cela signifie qu’un algorithme peut analyser vos décisions passées, observer les résultats obtenus (victoire, perte, gain partiel…) et ajuster ses recommandations au fil du temps.

Par exemple :

• Si vous perdez souvent en suivant une grosse relance avec une main moyenne, le modèle va en déduire qu’il faut désormais se coucher dans ce genre de situation.
• Si, au contraire, certaines relances faibles aboutissent souvent à un gain, il vous proposera de miser plus souvent dans ces conditions.

L’apprentissage automatique transforme donc votre expérience en connaissance exploitable, bien plus fiable que la simple intuition.

Un outil d’aide à la décision, pas un remplaçant

L’objectif n’est pas de créer un robot joueur, mais un assistant stratégique. Le machine learning peut indiquer les tendances statistiques les plus rentables, mais le joueur garde la décision finale.

En d’autres termes, c’est un peu comme un coach numérique : il observe, analyse et conseille.

Dans quelles situations le machine learning est-il utile au poker ?

Le machine learning peut intervenir dans plusieurs moments-clés d’une partie. Voici les plus intéressants à explorer pour un projet en PHP.

L’analyse pré-flop : évaluer la force initiale

Avant le flop, le joueur ne connaît que ses deux cartes privatives. Un modèle peut apprendre, à partir d’un grand nombre de mains, quelle probabilité de gain correspond à chaque combinaison selon la position à la table, le nombre de joueurs et les tendances adverses.

L’algorithme peut ensuite prédire s’il est préférable de miser, suivre ou se coucher.

L’analyse post-flop : ajuster la stratégie

Une fois le flop, la turn ou la river révélés, de nouvelles informations apparaissent. Un modèle bien entraîné peut apprendre à réévaluer la force de la main à chaque étape.

Par exemple, il peut indiquer que :

• Si vous avez une paire au flop et un adversaire a relancé fortement, la probabilité de gain chute.
• Si votre main forme une couleur potentielle, il peut recommander de suivre plutôt que de relancer.

L’analyse comportementale des adversaires

Le machine learning peut aussi analyser les modèles de comportement de vos adversaires. En enregistrant leurs décisions (par exemple : relances fréquentes avec mains faibles, ou passivité sur les gros pots), le système peut reconnaître des profils de jeu.

Ainsi, face à un joueur agressif, il suggérera d’être plus prudent, tandis qu’avec un joueur passif, il pourra recommander plus d’audace.

L’optimisation des décisions en temps réel

C’est la partie la plus fascinante : en utilisant les données collectées et un modèle d’apprentissage, le script PHP peut calculer en temps réel la meilleure décision à prendre à partir de la situation courante.

C’est cette dernière situation que nous allons explorer plus loin dans le tutoriel, avec un exemple de code complet et commenté.

Les avantages du machine learning appliqué au poker

L’application du machine learning au poker présente plusieurs avantages considérables.

Une meilleure objectivité

Le principal atout est l’objectivité. L’être humain est souvent influencé par des émotions (peur, excitation, colère). Un modèle, lui, ne ressent rien.
Il se base uniquement sur des faits : les données historiques et les probabilités calculées.

Ainsi, il aide à réduire les biais psychologiques et favorise des décisions plus rationnelles.

Un apprentissage continu

Chaque main jouée permet d’améliorer le modèle. Plus vous jouez, plus il apprend.
C’est un processus évolutif : le modèle devient de plus en plus précis avec le temps, en s’adaptant à votre style de jeu et à vos adversaires.

Une vision globale

Le machine learning est capable de croiser des centaines de variables (mises, tours de jeu, profils, gains, positions…).
Là où un humain ne peut analyser que quelques éléments simultanément, la machine les intègre tous à la fois pour trouver des corrélations subtiles.

Les limites du machine learning au poker

Malgré son potentiel, il est essentiel de comprendre ses limites.

Les données : la clé du succès

Le machine learning ne peut apprendre que si les données sont fiables et nombreuses. Or, dans le poker, les situations sont souvent uniques, et le hasard joue un rôle non négligeable.
Un modèle entraîné sur un faible échantillon risque donc de tirer de mauvaises conclusions.

L’imprévisibilité humaine

Les adversaires peuvent changer volontairement de stratégie pour vous déstabiliser.
Même un modèle bien entraîné aura du mal à s’adapter instantanément à ces changements comportementaux.

La puissance de calcul

Certaines analyses avancées nécessitent des calculs lourds. En PHP, qui n’est pas conçu à l’origine pour les calculs intensifs, cela peut devenir un frein.

Cependant, pour des modèles simples et pédagogiques, comme celui que nous allons créer, PHP est parfaitement suffisant.

Exemple concret : Machine Learning en PHP pour optimiser les décisions

Passons à la partie pratique. Nous allons créer un petit script PHP qui apprendra à recommander la meilleure action (miser, suivre ou se coucher) en fonction de la situation.

Nous utiliserons la bibliothèque PHP-ML (PHP Machine Learning), une bibliothèque simple mais efficace pour expérimenter l’apprentissage automatique.

Avant de coder, assurons-nous d’avoir compris la logique.

Objectif de notre modèle

Nous allons entraîner un modèle à partir d’un petit ensemble de données historiques.
Chaque ligne contiendra :

• La force de la main (de 0 à 10)
• Le montant de la mise adverse
• La probabilité estimée de gain
• Et l’action la plus rentable observée dans les parties précédentes (miser, suivre ou se coucher).

Le modèle apprendra à reconnaître les schémas et à recommander la meilleure action pour une nouvelle situation.

Installation de la bibliothèque PHP-ML

Si vous utilisez Composer (ce qui est recommandé), installez la bibliothèque avec :

composer require php-ai/php-ml

Cette bibliothèque contient plusieurs algorithmes d’apprentissage, dont des classifieurs capables d’apprendre à partir d’exemples.

Nous allons utiliser un algorithme simple : le K-Nearest Neighbors (KNN).
Il classe une nouvelle donnée en observant les décisions prises dans les situations les plus proches.

Création du script PHP

Voici notre script d’apprentissage et de prédiction.

<?php
require 'vendor/autoload.php';

use Phpml\Classification\KNearestNeighbors;

// Étape 1 : Données d'entraînement (simplifiées pour l'exemple)
$samples = [
    // [force main, mise adverse, probabilité gain]
    [8, 20, 0.85],
    [6, 10, 0.65],
    [4, 30, 0.40],
    [2, 50, 0.15],
    [9, 15, 0.90],
    [3, 40, 0.25],
    [7, 25, 0.70],
    [5, 35, 0.50]
];

$labels = [
    'miser',
    'suivre',
    'se coucher',
    'se coucher',
    'miser',
    'se coucher',
    'suivre',
    'suivre'
];

// Étape 2 : Création du modèle
$classifier = new KNearestNeighbors();

// Étape 3 : Entraînement
$classifier->train($samples, $labels);

// Étape 4 : Nouvelle situation à analyser
$newSituation = [6, 20, 0.55]; // force moyenne, mise modérée, chance moyenne

// Étape 5 : Prédiction
$prediction = $classifier->predict($newSituation);

// Résultat
echo "Action recommandée : " . $prediction;

Dans cet exemple :

• Le modèle apprend les décisions à partir de huit situations passées.
• Lorsqu’on lui présente une nouvelle situation ([6, 20, 0.55]), il cherche dans l’historique les cas les plus similaires et propose la décision la plus fréquente parmi eux.

Le KNN (K-Nearest Neighbors) est l’un des algorithmes les plus simples à comprendre.
Il ne cherche pas à créer une équation ou une fonction complexe.
Il regarde simplement quelles sont les situations les plus proches (les « voisins ») et vote pour la décision majoritaire.

C’est une méthode parfaite pour débuter, car elle ne nécessite pas beaucoup de théorie mathématique.

Comprendre le principe d’apprentissage du modèle

Avant d’aller plus loin, il est important de bien comprendre comment le modèle apprend.

L’algorithme KNN que nous utilisons repose sur une idée simple :

Pour prédire une nouvelle situation, on recherche dans les données existantes celles qui lui ressemblent le plus, puis on choisit la décision majoritaire parmi ces cas similaires.

Cela signifie que plus vous disposez de données d’entraînement, plus le modèle sera capable de reconnaître les bons schémas.

Au poker, une « situation » peut être décrite par de nombreux paramètres. Dans notre exemple, nous n’en avons utilisé que trois (force de main, mise adverse, probabilité de gain).
Mais dans la réalité, vous pourriez ajouter :

• Le nombre de joueurs encore en jeu
• Votre position à la table
• Le montant du pot actuel
• Votre stack (vos jetons restants)
• Le comportement moyen de l’adversaire (agressif, prudent, etc.)

Chacun de ces éléments constitue une variable d’entrée que le modèle peut apprendre à interpréter. A vous d’optimiser ce script.

Enrichir les données d’entraînement

Pour rendre notre modèle plus intelligent, nous devons lui fournir davantage d’exemples variés.

Voici un script légèrement plus complet, dans lequel nous allons simuler plusieurs situations possibles.
Chaque ligne représente une main jouée, avec la décision optimale observée.

<?php
require 'vendor/autoload.php';
use Phpml\Classification\KNearestNeighbors;

$samples = [
    // [force main, mise adverse, probabilité gain, position]
    [9, 10, 0.90, 3],
    [8, 15, 0.80, 2],
    [6, 25, 0.60, 1],
    [4, 30, 0.40, 2],
    [2, 50, 0.10, 3],
    [5, 20, 0.55, 1],
    [7, 10, 0.70, 2],
    [3, 45, 0.25, 3],
    [8, 35, 0.75, 2],
    [6, 15, 0.60, 1],
    [9, 50, 0.85, 1],
    [4, 40, 0.35, 2],
    [7, 30, 0.65, 2],
    [5, 25, 0.50, 3],
    [3, 10, 0.30, 1]
];

$labels = [
    'miser',     // main forte, mise faible
    'miser',
    'suivre',
    'se coucher',
    'se coucher',
    'suivre',
    'miser',
    'se coucher',
    'miser',
    'suivre',
    'miser',
    'se coucher',
    'suivre',
    'suivre',
    'se coucher'
];

// Création du modèle et apprentissage
$classifier = new KNearestNeighbors();
$classifier->train($samples, $labels);

// Nouvelle situation à analyser : main moyenne, mise modérée, position moyenne
$newSituation = [6, 20, 0.55, 2];
$prediction = $classifier->predict($newSituation);

echo "Action recommandée : " . $prediction;

Dans ce code, nous avons ajouté un nouvel indicateur : la position du joueur.
Cette donnée est essentielle, car la position influence énormément la stratégie au poker.
Être dernier à parler (position tardive) permet de mieux anticiper les actions des autres et d’élargir sa gamme de mains jouables.

Comment alimenter votre modèle avec des données réelles

Le modèle que nous venons de créer apprend à partir d’un petit jeu de données statique.
Mais dans la vraie vie, un modèle de machine learning devient puissant lorsqu’il continue à apprendre automatiquement de nouvelles situations.

Imaginons que vous enregistriez vos parties dans une base de données MySQL.
Vous pourriez stocker les informations suivantes pour chaque main jouée :

À partir de ce tableau, vous pouvez extraire automatiquement les données pour réentraîner votre modèle.

Voici un exemple de code PHP pour charger ces données depuis une base MySQL :

<?php
$pdo = new PDO('mysql:host=localhost;dbname=poker', 'root', '');

$stmt = $pdo->query("SELECT force_main, mise_adverse, proba_gain, position, action FROM mains");
$samples = [];
$labels = [];

while ($row = $stmt->fetch(PDO::FETCH_ASSOC)) {
    $samples[] = [(float)$row['force_main'], (float)$row['mise_adverse'], (float)$row['proba_gain'], (float)$row['position']];
    $labels[] = $row['action'];
}

Grâce à cela, votre modèle n’est plus figé : il apprend en continu de vos nouvelles parties.
Chaque fois que vous enregistrez de nouvelles mains, vous pouvez relancer l’entraînement et obtenir un modèle toujours plus pertinent.

Comment enrichir l’intelligence du modèle

Pour rendre le modèle plus précis, vous pouvez ajouter d’autres variables pertinentes :

• Le style de l’adversaire : s’il a tendance à bluffer ou non
• Le nombre d’adversaires encore en jeu
• La taille du pot
• Votre historique de gain sur cette session

Chaque nouvelle variable augmente la capacité du modèle à détecter des schémas précis. Mais attention : plus vous ajoutez de paramètres, plus vous aurez besoin de données d’entraînement pour compenser cette complexité.

Une règle simple :

Chaque nouvelle variable double ou triple la quantité de données nécessaires pour que le modèle apprenne efficacement.

Tester la précision du modèle

Pour vérifier que votre modèle apprend correctement, vous pouvez le tester sur des données qu’il n’a jamais vues. On appelle cela la validation croisée.

Le principe est de séparer vos données en deux groupes :

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• 70 % pour l’entraînement
• 30 % pour le test

Voici comment faire en PHP :

<?php
require 'vendor/autoload.php';
use Phpml\Classification\KNearestNeighbors;
use Phpml\Dataset\ArrayDataset;
use Phpml\CrossValidation\StratifiedRandomSplit;
use Phpml\Metric\Accuracy;

// Données d'entraînement simulées
$samples = [
    [9, 10, 0.90, 3], [8, 15, 0.80, 2], [6, 25, 0.60, 1],
    [4, 30, 0.40, 2], [2, 50, 0.10, 3], [5, 20, 0.55, 1],
    [7, 10, 0.70, 2], [3, 45, 0.25, 3], [8, 35, 0.75, 2],
    [6, 15, 0.60, 1], [9, 50, 0.85, 1], [4, 40, 0.35, 2]
];
$labels = ['miser','miser','suivre','se coucher','se coucher','suivre','miser','se coucher','miser','suivre','miser','se coucher'];

// Séparation entraînement / test
$dataset = new ArrayDataset($samples, $labels);
$split = new StratifiedRandomSplit($dataset, 0.3);

$classifier = new KNearestNeighbors();
$classifier->train($split->getTrainSamples(), $split->getTrainLabels());

$predicted = $classifier->predict($split->getTestSamples());
$accuracy = Accuracy::score($split->getTestLabels(), $predicted);

echo "Précision du modèle : " . round($accuracy * 100, 2) . "%";

Ce code vous donne un score de précision (par exemple, 40 %) qui indique dans combien de cas le modèle a correctement prédit l’action optimale.
C’est un excellent moyen d’évaluer si votre modèle progresse au fil du temps.

Comment interpréter les résultats

La précision du modèle dépend de la qualité et de la quantité des données.
Un score de 60 % peut déjà être très utile, car cela signifie que dans 6 cas sur 10, le modèle recommande l’action la plus rentable.

Mais attention : une précision trop élevée (proche de 100 %) peut aussi signifier que votre modèle sur-apprend. On appelle cela le surapprentissage (ou overfitting).

Cela se produit lorsqu’un modèle devient trop spécialisé sur les données d’entraînement et ne sait plus généraliser à de nouvelles situations.

Rendre le modèle interactif

Maintenant que votre modèle peut apprendre et tester ses performances, vous pouvez l’intégrer dans une interface web simple en PHP.

Par exemple, vous pouvez créer un petit formulaire où l’utilisateur entre :

• Sa force de main (sur 10)
• Le montant de la mise adverse
• Sa position
• Sa probabilité estimée de gain

Puis le script exécute la prédiction et affiche la décision recommandée.

Voici un exemple basique :

<form method="post">
    Force de main (0 à 10): <input type="number" name="force" step="1"><br>
    Mise adverse: <input type="number" name="mise"><br>
    Probabilité de gain (0 à 1): <input type="number" name="proba" step="0.01"><br>
    Position (1 à 3): <input type="number" name="position" step="1"><br>
    <input type="submit" value="Calculer la décision">
</form>

Ce petit programme transforme le modèle en outil interactif d’aide à la décision : vous pouvez l’utiliser pour tester différentes situations et voir ce que le modèle recommande.

Vers un apprentissage automatique en continu

Jusqu’ici, notre modèle apprenait à partir d’un jeu de données fixe. C’est un bon début, mais dans un véritable contexte de poker, les conditions évoluent constamment :
les adversaires changent de style, les mises varient, et les situations se répètent rarement à l’identique.

Pour que votre modèle reste pertinent, il faut qu’il continue d’apprendre au fur et à mesure des parties.

Principe de l’apprentissage incrémental

Un modèle statique doit être réentraîné entièrement à chaque nouvelle donnée.
L’apprentissage incrémental, au contraire, permet d’ajouter progressivement de nouvelles informations sans tout recommencer.

En PHP, la bibliothèque php-ai/php-ml ne gère pas nativement cet apprentissage incrémental.
Mais il est possible de simuler ce comportement en sauvegardant le modèle après chaque entraînement, puis en le rechargeant pour y ajouter de nouvelles données.

Exemple pratique : enrichir le modèle à chaque partie

Imaginons que vous jouiez une partie et que le modèle recommande une action.
Une fois la main terminée, vous savez si cette action a conduit à une victoire ou non.
Vous pouvez alors réenregistrer la situation avec son résultat pour que le modèle s’améliore la prochaine fois.

Voici un exemple d’implémentation simple :

<?php
require 'vendor/autoload.php';
use Phpml\Classification\KNearestNeighbors;

// 1. Charger les anciennes données
$dataFile = 'data.json';
if (file_exists($dataFile)) {
    $data = json_decode(file_get_contents($dataFile), true);
    $samples = $data['samples'];
    $labels = $data['labels'];
} else {
    $samples = [];
    $labels = [];
}

// 2. Ajouter la nouvelle main jouée
$newSample = [8, 20, 0.80, 2];  // Exemple : bonne main, mise moyenne
$newLabel = 'miser';             // Action qui a mené à une victoire

$samples[] = $newSample;
$labels[] = $newLabel;

// 3. Sauvegarder les données mises à jour
file_put_contents($dataFile, json_encode(['samples' => $samples, 'labels' => $labels]));

// 4. Réentraîner le modèle
$classifier = new KNearestNeighbors();
$classifier->train($samples, $labels);

// 5. Prédire la prochaine décision
$prediction = $classifier->predict([6, 25, 0.55, 2]);
echo "Action recommandée : " . $prediction;

Ce script montre comment vous pouvez créer un système d’apprentissage progressif :

• Chaque nouvelle main est ajoutée à un fichier data.json.
• Le modèle est réentraîné à partir de toutes les données existantes.
• Ainsi, plus vous jouez, plus le modèle devient intelligent et personnalisé.

Comment gérer la taille croissante des données

Avec le temps, le fichier data.json va grossir. Si vous avez des milliers de mains enregistrées, le temps d’entraînement risque d’augmenter considérablement.

Une solution simple consiste à ne garder que les données les plus récentes.
Vous pouvez, par exemple, conserver les 500 dernières situations, ce qui suffit souvent à refléter les tendances actuelles de votre jeu.

Exemple :

$maxSamples = 500;
if (count($samples) > $maxSamples) {
    $samples = array_slice($samples, -$maxSamples);
    $labels = array_slice($labels, -$maxSamples);
}

De cette manière, votre modèle reste léger et s’adapte aux changements récents de votre style ou de celui de vos adversaires.

Simulation en temps réel pendant une partie

Nous allons maintenant voir comment utiliser ce modèle pendant une partie de poker. L’idée est de simuler un environnement où le modèle analyse chaque situation et affiche en direct la meilleure décision.

Exemple de boucle de décision simulée

Voici un script qui simule plusieurs tours de poker et affiche la recommandation du modèle à chaque tour.

<?php
require 'vendor/autoload.php';
use Phpml\Classification\KNearestNeighbors;

$samples = [
    [9, 10, 0.90, 3], [8, 15, 0.80, 2], [6, 25, 0.60, 1],
    [4, 30, 0.40, 2], [2, 50, 0.10, 3], [5, 20, 0.55, 1]
];
$labels = ['miser','miser','suivre','se coucher','se coucher','suivre'];

$classifier = new KNearestNeighbors();
$classifier->train($samples, $labels);

// Simulation de 5 tours
$tours = [
    [7, 15, 0.65, 2],
    [4, 40, 0.30, 3],
    [9, 20, 0.88, 1],
    [5, 25, 0.45, 2],
    [6, 30, 0.55, 3]
];

foreach ($tours as $index => $situation) {
    $decision = $classifier->predict($situation);
    echo "Tour " . ($index + 1) . " → Action recommandée : " . strtoupper($decision) . "<br>";
}

Ce script illustre comment un modèle peut être intégré à un logiciel d’analyse de partie : à chaque tour, il reçoit des informations et suggère une action.

Affichage en direct sur une interface web

Pour aller plus loin, vous pouvez créer une interface dynamique (avec AJAX ou WebSocket) qui met à jour la recommandation du modèle au fur et à mesure que vous entrez les données.

Le principe :

• L’utilisateur remplit les champs (main, mise, position, etc.)
• Une requête AJAX envoie les données au serveur
• Le serveur renvoie la décision calculée par le modèle
• L’interface affiche instantanément la recommandation.

C’est une étape importante pour rendre le système réactif et utilisable en temps réel.

Visualiser les tendances et les performances

Le machine learning ne se limite pas à prédire. Il peut aussi aider à comprendre vos habitudes.
Grâce à quelques graphiques, vous pouvez visualiser :

• Quelles actions sont les plus rentables
• À quelle fréquence vous misez trop ou trop peu
• Les situations où vous prenez les meilleures décisions

Générer des statistiques simples en PHP

Voici un exemple basique qui compte combien de fois le modèle recommande chaque action :

<?php
$actions = ['miser','suivre','se coucher','miser','suivre','miser','miser','se coucher'];
$stats = array_count_values($actions);

foreach ($stats as $action => $count) {
    echo ucfirst($action) . " : " . $count . " fois<br>";
}

Cela donne un aperçu global de vos tendances.

Ajouter des graphiques avec Chart.js

Pour un rendu plus visuel, vous pouvez intégrer Chart.js, une bibliothèque JavaScript légère et gratuite.

Dans votre page PHP :

<canvas id="stats"></canvas>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script>
<script>
const ctx = document.getElementById('stats');
new Chart(ctx, {
  type: 'pie',
  data: {
    labels: ['Miser', 'Suivre', 'Se coucher'],
    datasets: [{
      data: [12, 8, 5],
      backgroundColor: ['#4CAF50', '#2196F3', '#F44336']
    }]
  }
});
</script>

Vous pouvez relier ce graphique à vos données PHP en générant le tableau data automatiquement à partir de votre fichier data.json.

Cela permet d’obtenir un tableau de bord visuel de votre modèle : combien de fois il recommande chaque action, dans quelles conditions, et comment cela évolue dans le temps.

Optimiser le modèle pour de meilleures décisions

Même si KNN est idéal pour débuter, vous pouvez aller plus loin. La bibliothèque PHP-ML propose d’autres algorithmes plus puissants, comme :

• DecisionTreeClassifier : un arbre de décision qui apprend à diviser les situations selon les critères les plus pertinents.
• NaiveBayes : une approche probabiliste, parfaite pour les jeux de décision où chaque variable influence les autres.
• SVC (Support Vector Classifier) : un algorithme avancé qui cherche les frontières optimales entre les différentes actions.

Voici un exemple avec un arbre de décision :

<?php
require 'vendor/autoload.php';
use Phpml\Classification\DecisionTree;

// Données
$samples = [
    [9, 10, 0.90, 3],
    [6, 25, 0.60, 1],
    [3, 40, 0.25, 2],
    [8, 15, 0.80, 2],
];
$labels = ['miser','suivre','se coucher','miser'];

// Entraînement
$classifier = new DecisionTree();
$classifier->train($samples, $labels);

// Prédiction
echo "Action suggérée : " . $classifier->predict([5, 20, 0.55, 2]);

L’arbre de décision offre un grand avantage : il est interprétable.
Vous pouvez visualiser les critères qu’il utilise pour prendre chaque décision.

Évaluer la progression de votre modèle dans le temps

Pour suivre l’évolution de votre modèle, vous pouvez enregistrer :

• La précision moyenne après chaque réentraînement
• Le nombre de données utilisées
• Les recommandations majoritaires sur une période donnée

Ainsi, vous obtiendrez une vision globale de l’efficacité de votre apprentissage.

Exemple d’indicateur simple :

$historique[] = [
  'date' => date('Y-m-d'),
  'precision' => $accuracy,
  'nb_donnees' => count($samples)
];
file_put_contents('historique.json', json_encode($historique));

En lisant ce fichier, vous pourrez tracer un graphique montrant comment votre modèle s’améliore avec le temps.

Et si votre modèle jouait automatiquement ?

Il est possible, à terme, de connecter ce modèle à un simulateur de poker.
Il pourrait ainsi recevoir des informations sur la partie, prendre une décision, et voir le résultat. En analysant en continu les conséquences de ses propres choix, il deviendrait entièrement auto-apprenant.

Mais attention : dans un contexte réel (par exemple, sur une plateforme de jeu en ligne), l’automatisation complète des décisions est interdite.
Ce type de modèle doit rester un outil d’analyse et d’apprentissage personnel, pas un substitut au joueur.

Mise en production du modèle

Une fois que votre modèle est entraîné et testé, il faut penser à le mettre en production, c’est-à-dire le rendre utilisable dans un environnement réel, que ce soit pour analyser vos parties ou pour un outil d’entraînement personnel.

Sauvegarde et rechargement du modèle

Rubix ML propose une méthode simple pour sérialiser votre modèle. Cela vous permet de l’entraîner une seule fois et de le réutiliser sans réentraîner à chaque fois :

<?php
use Rubix\ML\Persisters\Filesystem;

// Création d’un persister pour sauvegarder le modèle
$persister = new Filesystem('model.rbx');

// Sauvegarde
$persister->save($model);

// Plus tard : rechargement
$modelReloaded = $persister->load();

Avantages :

• Gain de temps : plus besoin de réentraîner le modèle à chaque lancement.
• Sécurité : vous conservez une version stable qui fonctionne avec vos données actuelles.

Intégration à une interface web

Pour rendre le modèle interactif, vous pouvez créer un formulaire HTML où l’utilisateur saisit les paramètres de sa main et reçoit en temps réel la décision recommandée.

Exemple minimaliste :

<form method="post">
    Carte 1: <input type="number" name="c1"><br>
    Carte 2: <input type="number" name="c2"><br>
    Mise actuelle (0 à 1): <input type="number" name="mise" step="0.01"><br>
    Confiance main (0 à 1): <input type="number" name="proba" step="0.01"><br>
    <input type="submit" value="Calculer">
</form>

Et le traitement PHP :

<?php
if ($_SERVER["REQUEST_METHOD"] === "POST") {
    $nouvelleSituation = [
        [(float)$_POST['c1'], (float)$_POST['c2'], (float)$_POST['mise'], (float)$_POST['proba']]
    ];

    $action = $modelReloaded->predict($nouvelleSituation);
    echo "Action recommandée : " . $action[0];
}

Cette interface vous permet de tester le modèle facilement et de l’utiliser pour analyser vos décisions en temps réel.

Conseils pour créer votre propre système intelligent

Pour créer un système réellement performant et utile au poker, voici quelques conseils pratiques :

1. Collectez des données variées
   Plus votre dataset est diversifié (différents types de parties, adversaires, positions), plus le modèle apprendra des schémas fiables.
2. Analysez les performances régulièrement
   Gardez une trace de la précision du modèle et des décisions prises. Cela permet de détecter les biais et d’améliorer le système.
3. Équilibrer complexité et performance
   Des modèles très sophistiqués peuvent sembler séduisants, mais pour un usage personnel et en PHP, privilégiez la simplicité et la rapidité (KNN, arbre de décision, Naive Bayes).
4. Mettre à jour régulièrement
   Le poker est dynamique. Entraînez régulièrement le modèle avec vos nouvelles parties pour qu’il reste pertinent.
5. Interprétez les résultats avec prudence
   Un modèle de Machine Learning est un outil d’aide à la décision, pas un joueur autonome. Il donne une indication basée sur les probabilités et les tendances observées.

Limitations à garder à l’esprit

Même si votre système devient performant, il y a des limites naturelles :

• Les données ne reflètent jamais parfaitement la réalité : un adversaire peut bluffer ou changer de stratégie.
• Le modèle ne comprend pas le facteur humain et psychologique.
• L’auto-apprentissage en PHP pur peut devenir lent avec de très grands datasets.

Il est donc important de considérer ce modèle comme un assistant d’analyse, complémentaire à votre expérience et à votre intuition.

Perspectives d’amélioration

Si vous souhaitez aller plus loin, vous pouvez :

• Passer à un algorithme plus avancé : SVM ou réseaux de neurones pour détecter des schémas complexes.
• Ajouter un tableau de bord interactif avec graphiques et tendances pour visualiser vos performances.
• Connecter le modèle à un simulateur de poker pour entraîner vos décisions sur des millions de mains virtuelles.
• Combiner les données de plusieurs joueurs pour détecter des tendances globales.

Chaque amélioration rendra votre système plus robuste, plus intelligent et plus réaliste.

Le Machine Learning appliqué au poker en PHP est un exemple fascinant de comment les algorithmes peuvent aider à prendre des décisions complexes en temps réel.

Tout au long de ce tutoriel, vous avez découvert :

• Les raisons pour lesquelles le Machine Learning est utile au poker
• Les situations où il apporte un avantage stratégique
• Les limites et précautions à prendre
• Comment créer un modèle simple en PHP, le nourrir de données, le tester et l’utiliser en temps réel

Vous savez désormais entraîner un modèle supervisé, le réutiliser, et visualiser ses recommandations. Mais au-delà du code, le plus important est de comprendre que ce type de système est un assistant intelligent, qui vous aide à analyser, à apprendre et à améliorer vos décisions, sans jamais remplacer votre jugement humain.

En continuant à enrichir vos données, à analyser les résultats et à ajuster votre modèle, vous pouvez créer un outil sur-mesure, capable de devenir un véritable partenaire d’entraînement au poker.

Le poker devient ainsi un jeu où l’analyse et la stratégie se combinent harmonieusement avec la puissance des algorithmes, et PHP vous offre la possibilité de le faire directement depuis votre environnement web.

Chapitre 9 : Script de décision pour le poker →

Alban

Fondateur de l’agence Créa-troyes.
Intervenant en Freelance.
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