The Pokemon Company a lancé mardi le « Pokémon TCG AI Battle Challenge » : créer des IA capables de jouer au format Standard du jeu de cartes. 300 000 dollars de prix, finale en septembre à Tokyo. L'info cachée et le hasard, c'est le vrai défi.
Depuis Deep Blue en 1997 et AlphaGo en 2016, les grandes étapes de l'IA se mesurent souvent à leur capacité à maîtriser un jeu humain exigeant. Échecs, jeu de go, poker (Libratus en 2017, Pluribus en 2019), StarCraft II (AlphaStar en 2019) : chaque défi révèle quelque chose de précis sur ce que les algorithmes savent, ou ne savent pas encore, faire. The Pokemon Company, Matsuo Institute et HEROZ ont lancé le « Pokémon TCG AI Battle Challenge » le 16 juin, avec le soutien de Google, Google Cloud et Nvidia, sur la plateforme Kaggle. La compétition est ouverte jusqu'à la mi-août pour la phase de simulation, avec une finale en présentiel à Tokyo en septembre.
Pourquoi le JCC Pokémon est plus difficile que les échecs pour une IA
Le vrai défi n'est pas là où le communiqué l'annonce. Les échecs et le go sont des jeux à information parfaite : les deux joueurs voient l'intégralité du plateau à tout moment, sans aléa. Deep Blue battait Kasparov à coups de calcul brut, AlphaGo via des réseaux de neurones entraînés sur des dizaines de millions de positions humaines. Le JCC Pokémon ressemble structurellement davantage au poker : main cachée, tirage aléatoire, décisions prises avec des informations incomplètes sur le deck adverse. C'est pour cette raison que des programmes capables de battre les meilleurs joueurs humains de poker n'ont émergé qu'en 2017-2019 (Libratus puis Pluribus, Carnegie Mellon et Meta), vingt ans après les premières dominations aux échecs.
Concrètement pour ce défi : le format Standard propose une base de 2 000 cartes dont 60 constituent un deck, les cartes ne sont pas visibles de l'adversaire, les tirages sont aléatoires et les capacités interagissent de façon combinatoire. L'IA devra gérer l'incertitude à chaque coup, pas seulement calculer des variantes sur un plateau figé. Précision utile pour éviter toute confusion avec les tendances actuelles du secteur : la compétition cible le machine learning traditionnel (apprentissage par renforcement, systèmes à base de règles), le même type d'algorithme utilisé dans les programmes d'échecs depuis des décennies, pas l'IA générative.
Une première pour The Pokemon Company, qui divise déjà la communauté
Claude 3.7 Sonnet s'était mesuré à Pokémon Rouge sur Twitch début 2025, en démonstration organisée par Anthropic pour illustrer les capacités agentiques du modèle. Gemini 2.5 Pro avait suivi quelques mois plus tard, avec une curiosité relevée par DeepMind : des phases de « panique » observable dans le comportement du modèle lors de combats tendus, caractérisées par une dégradation du raisonnement sous pression. Ces expériences portaient sur le jeu vidéo solo en univers ouvert ; le défi lancé cette semaine s'attaque au jeu de cartes compétitif, un problème structurellement différent.
Quelques précisions sur le « vous pouvez participer » du titre : la compétition est ouverte aux développeurs du monde entier pour soumettre des agents IA via Kaggle, pas au grand public pour jouer. La catégorie Stratégie demande en plus la rédaction d'un rapport expliquant la logique derrière l'agent. Les huit meilleures équipes accèdent à la finale à Tokyo, avec 50 000 $ pour le premier et 30 000 $ pour le deuxième.
Un détail de gouvernance à signaler : c'est la première fois que The Pokemon Company prend publiquement position en soutien de l'IA (même si on parle ici d'algorithmes traditionnels plus que d'IA génératives), ce qui contraste avec la ligne de Nintendo, l'un de ses trois copropriétaires (avec Game Freak et Creatures), qui refuse catégoriquement d'intégrer l'IA générative dans ses propres jeux.
