Il y a seulement 4 ans, le machine learning apparaissait encore comme une utopie pour les compétitions de programmation. Pour preuve, cette remarque d’un compétiteur sérieux (à 34’40”) :

La phrase qui nous intéresse : « En pratique, sur un challenge comme ça, je n’ai jamais vu quelqu’un gagner grâce au machine learning ».

On peut noter que le niveau en compétition de programmation a bien progressé sur ce genre de compétition. Du fait de l’utilisation croissante d’algorithmes qui ont fait leur preuves (Minimax, algorithme génétique, recuit simulé, algorithme de recherche en faisceau, Monte Carlo Tree Search et ses nombreuses variantes, etc.) on assiste à des résultats remarquables.

Certains compétiteurs ont réussi à appliquer avec succès le machine learning dès 2019 sur certains problèmes issus de précédentes compétitions. Les résultats étaient variables et dans certains cas très remarquables, battant largement tous les algorithmes mis en œuvre jusqu’à présent.

Lors de la très sérieuse compétition de programmation organisée par CodinGame en ce mois de mai 2021, plusieurs candidats se sont essayés au machine learning. L’un de ces candidats a particulièrement frappé les esprits en réussissant à sortir une solution qui a littéralement écrasé tous les autres participants (près de 7000).

Image issue de la compétition de programmation “Spring Challenge 2021” organisée par Codingame

On remarque donc que le machine learning, s’il n’est toujours pas une solution magique instantanée, engrange toutefois toujours plus de succès. Inévitablement, on va assister à une accélération de son utilisation, tout comme on a vu se répandre l’usage de certains algorithmes performants il y a quelques années.