Agent IA pour l'entraînement aux ouvertures d'échecs : recommandations, RAG et interface interactive

Dans un contexte d'entraînement, la valeur ne vient pas seulement d'un meilleur coup brut, mais d'une aide contextualisée. Il faut donc articuler théorie d'ouverture, évaluation moteur, connaissances documentaires et ressources pédagogiques sans noyer l'utilisateur dans plusieurs outils séparés.

Le coeur du POC repose sur une logique d'agent pilotée par position FEN. L'agent interroge Lichess lorsqu'une ligne théorique est disponible, puis bascule vers Stockfish lorsque la position sort de la théorie ou qu'une évaluation moteur devient plus pertinente. Cette articulation donne un comportement plus crédible qu'un simple appel isolé à un moteur.

Le projet ajoute un volet de recherche documentaire en s'appuyant sur un corpus d'ouvertures de type Wikichess, prétraité puis indexé dans Milvus. L'objectif est d'enrichir les réponses de l'agent avec des informations récupérées par similarité, à condition que le chunking, la qualité du corpus et la pertinence de la recherche soient suffisamment maîtrisés.

Une intégration YouTube complète le dispositif pour proposer des vidéos explicatives liées à une ouverture ou à une situation de jeu. Cette brique ajoute de la valeur côté démonstration, mais suppose un minimum de filtrage de pertinence, de gestion des quotas et de contrôle des métadonnées exposées à l'interface.

L'interface front a été pensée autour d'un échiquier interactif synchronisé avec la FEN, capable d'afficher recommandations, résultats RAG, évaluations et suggestions vidéo. Une décision technique explicite a été documentée pour retenir cm-chessboard en remplacement d'une alternative moins fiable dans le contexte Angular visé.

Le livrable a aussi une contrainte d'exécution simple pour la démonstration. Le projet a donc été envisagé comme un ensemble dockerisé regroupant backend, frontend et services associés, avec une attention portée aux échanges inter-services, aux variables d'environnement, aux volumes et au smoke test de bout en bout.

Le suivi du projet met en avant un socle déjà avancé, mais aussi plusieurs points sensibles avant une démonstration solide : qualité du corpus réellement ingéré dans Milvus, finition de l'intégration YouTube côté interface, exécution des smoke tests et formalisation de la partie stratégique autour du futur système vidéo basé sur MCP.

Le POC doit être lu comme une preuve de faisabilité orientée démonstration, pas comme un coach d'échecs exhaustif ni comme un produit stabilisé. La pertinence dépend fortement du corpus, de la qualité des intégrations externes et du niveau de finition des derniers éléments de l'expérience.

Les suites naturelles seraient d'industrialiser le corpus d'ouvertures, d'améliorer la qualité de justification des recommandations, de pousser la partie vidéo plus loin et d'explorer réellement la vision stratégique du projet autour d'un système vidéo MCP capable de passer d'un plateau filmé vers une position exploitable.