Effet Tetris
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L'effet Tetris (ou stratégie Tetris) est un exemple d'application de la sélection naturelle dans le domaine de l'intelligence artificielle. Il tire son nom du jeu vidéo Tetris, où le joueur doit décider rapidement de la meilleure façon de placer des pièces défilant à une vitesse toujours croissante. Il y a donc 2 facteurs à prendre en compte : la pertinence du choix de placement, et la vitesse de prise de décision.
L'effet Tetris désigne le fait qu'une perception hâtive occasionnellement fausse peut se montrer plus efficace qu'une analyse exacte dont le résultat serait venu trop tard. Par exemple, c'est le cas lorsque le coût de l'erreur est faible quand elle se fait d'un côté, et grand quand elle se fait de l'autre. Quand l'objectif est la simple survie, il est donc parfois plus rentable de choisir une solution simplement « assez correcte » plutôt que de rechercher en y consacrant beaucoup d'énergie et de temps la meilleure solution.
Ce principe de sélection se retrouve dans des algorithmes et les heuristiques employés en intelligence artificielle.
[modifier] Remarque
Attention, le sens anglais (Tetris effect) diffère du sens français.
