Cet article propose d'utiliser le paradigme de la programmation par contraintes stochastiques pour modéliser et identifier des politiques optimales dans les jeux à information incertaine. Nous présentons une traduction permettant de modéliser les jeux décrits dans le formalisme GDL (Game Description Language) en instances du problème d'optimisation de contraintes stochastiques (SCSP). Notre traduction est démontrée correcte pour la classe GDL des jeux à information complète et environnement « indifférent ». L'intérêt de notre approche est illustré par une première résolution d'un jeu GDL en utilisant un solveur SCSP générique.
Koriche, F., Lagrue, S., Piette, E., & Tabary, S. (2014). Traduction de jeux à information incertaine en réseaux de contraintes stochastiques. Journées Francophones de Programmation par Contraintes, Angers, France. https://hdl.handle.net/2078.5/254038