Dans des articles précédents, les développeurs ont montré comment entraîner un agent d'apprentissage par renforcement avec TensorFlow et JAX, puis déployer le modèle converti en TFLite dans une application Android pour jouer à un jeu de société simple appelé 'Plane Strike'. Cependant, la communauté des développeurs Flutter a exprimé le souhait de rendre cette application multiplateforme. Grâce au plugin TensorFlow Lite pour Flutter, récemment publié, cet article propose un tutoriel pour porter l'application sur Flutter, permettant ainsi une utilisation sur plusieurs plateformes. Le processus implique le chargement du modèle TFLite déjà entraîné et l'utilisation de l'interpréteur TFLite pour effectuer des inférences. L'article détaille les étapes nécessaires pour intégrer le modèle dans une application Flutter, en passant par le chargement du modèle et l'exécution des prédictions basées sur l'état du plateau de jeu. Ce tutoriel est conçu pour être accessible aux développeurs Flutter, même ceux qui n'ont pas une expertise approfondie en apprentissage automatique. L'objectif est de montrer comment les modèles d'apprentissage par renforcement peuvent être déployés efficacement sur des applications mobiles multiplateformes, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités pour les développeurs d'applications mobiles.