L’étude Vers des explications pièce par pièce pour les positions d’échecs avec SHAP, publiée en octobre 2025 par Francesco Spinnato, propose une approche innovante pour rendre les évaluations des moteurs d’échecs plus transparentes et interprétables. Actuellement, ces moteurs, bien qu’extrêmement précis, fournissent des scores globaux en centipièces sans expliquer comment chaque élément du plateau contribue à cette évaluation. Pour remédier à cette opacité, l’auteur adapte la méthode SHAP (SHapley Additive exPlanations), initialement conçue pour l’interprétabilité des modèles d’apprentissage automatique, au domaine des échecs.
La méthode consiste à traiter chaque pièce sur l’échiquier comme une « caractéristique » (feature) et à calculer sa contribution individuelle au score final en la supprimant virtuellement du plateau, une technique inspirée des pratiques pédagogiques classiques où les joueurs analysent une position en imaginant l’absence de certaines pièces. En appliquant les principes de la théorie des jeux coopératifs, SHAP permet d’attribuer une valeur additive à chaque pièce, offrant ainsi une décomposition fidèle et locale de l’évaluation du moteur. Cette approche se distingue par sa capacité à produire des explications à la fois quantitatives et intuitives, alignées sur la manière dont les humains raisonnent aux échecs.
Les applications potentielles de cette recherche sont multiples. D’une part, elle pourrait révolutionner la visualisation des positions en mettant en évidence les pièces clés ou les déséquilibres stratégiques, facilitant ainsi l’apprentissage pour les joueurs humains. D’autre part, elle ouvre des perspectives pour comparer objectivement les moteurs d’échecs en analysant leurs biais ou leurs priorités tactiques. Pour encourager la communauté à explorer ces pistes, l’auteur met à disposition le code et les données utilisés, soulignant l’importance de la reproductibilité et de la collaboration en intelligence artificielle interprétable.
Enfin, ce travail s’inscrit dans un courant plus large visant à rendre les systèmes d’IA plus transparents, en particulier dans des domaines où l’interaction humain-machine est cruciale. En combinant des techniques modernes d’explicabilité avec des méthodes traditionnelles d’analyse échiquéenne, l’étude illustre comment l’IA peut non seulement surpasser les humains en performance, mais aussi les éclairer en révélant les mécanismes sous-jacents à ses décisions. Les résultats suggèrent que cette approche pourrait être étendue à d’autres jeux ou problèmes de prise de décision complexe, où la compréhension fine des contributions individuelles est essentielle.