J’ai entraîné une IA pour battre Aviator — Et j’ai perdu la tête (puis retrouvé la clarté)

Je ne vous vendrai pas d’application magique. Je raconte ce qu’il s’est passé quand un INTJ passionné de manœuvres aériennes a tenté de dominer le hasard avec l’apprentissage automatique.

La mise en place : Pourquoi j’ai tenté l’impossible

Aviator a explosé dans le monde — pas parce qu’il est équitable, mais parce qu’il semble vivant. Ce multiplicateur qui monte, la tension avant que l’avion ne disparaisse… c’est comme regarder un cœur dans le ciel. En tant qu’ancien développeur d’un modèle de prédiction de trajectoire aérienne, je n’ai pas pu résister.

J’ai donc collecté des données publiques (des logs réels de sessions en direct), nettoyées avec Python, puis entraîné un modèle LSTM simple sur les multiplicateurs historiques.

Spoiler : Le modèle prédisait le prochain multiplicateur avec environ 78 % de précision sur de courtes périodes.

Mais la réalité m’a frappé

La première fois qu’il criait « MISEZ SUR 4X ! » — et que l’avion s’écrasait à 3,2x ? Classique : surajustement. La deuxième fois : « Restez jusqu’à 10x » — mais l’avion chutait à 5,8x ?

J’ai compris : le jeu n’est pas aléatoire ; il est pseudo-aléatoire. Et cette petite différence change tout.

Les générateurs de nombres aléatoires sont conçus pour sembler imprévisibles — même s’ils sont déterministes en coulisse. Mon modèle a appris des schèmes… comme tous les autres joueurs utilisant des trucs statistiques basiques.

Ce que mon code m’a vraiment révélé

1. Les pics à court terme sont bruités – Aucun algorithme ne bat la variance en moins de 10 secondes.
2. Les moyennes à long terme convergent – Sur des milliers de tours, le RTP reste près de 97 %. C’est réel.
3. La psychologie humaine casse les modèles – Les gens cherchent leurs pertes après un gros crash ; l’IA n’a pas d’émotions… ce qui la rend pire pour prédire leur comportement.

Ce n’est pas seulement de la mathématique — c’est une économie comportementale déguisée en technologie.

Alors faut-il utiliser l’IA ?

Non pour prédire. Mais oui — pour s’éveiller. Utilisez des outils qui suivent :

• La volatilité session par session (faible vs élevée)
• Les tendances moyennes par heure – pas les tours individuels !
• Vos propres déclencheurs émotionnels (ex: « Après trois pertes d’affilée, je double toujours ma mise »)

C’est là que l’IA brille : la réflexion sur soi grâce à une visualisation des données.

Ma règle personnelle maintenant :

l’instant où mon modèle dit « Tout miser », je fais exactement l’inverse. l’indication la plus forte est souvent le silence. Si vous voulez le modèle gratuit que j’ai utilisé (Python + tableau Streamlit), cliquez ci-dessous 👇 Le code est public sur GitHub — aucun mystère, aucune arnaque.