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Game AI // multi-agent behavior // simulation

IA au Monopoly : agents, négociation et triche

Expérience où plusieurs IA jouent au Monopoly pour observer stratégie, négociation, erreurs, comportements opportunistes et limites des agents en jeu fermé.

Le projet

Ce projet fait jouer des IA au Monopoly pour observer leurs stratégies, leurs erreurs et leurs réactions dans un système à règles claires mais socialement ambigu.

Angle technique

La simulation impose un moteur de règles, un état de partie, une boucle de tour, des décisions agentiques, des négociations et une journalisation des actions. Sans logs et sans règles déterministes, impossible de distinguer stratégie, hallucination et bug.

Ce que ça démontre

Le projet montre comment tester des agents dans un environnement fermé : ils doivent décider, négocier, respecter les règles et produire des traces vérifiables.