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Les algorithmes de non-regret sont souvent utilisés dans les jeux répétés où les joueurs ont peu d’information sur le jeu auquel ils jouent. Ces algorithmes garantissent que le regret de chaque joueur est sous-linéaire. La moyenne temporelle des stratégies choisies en suivant un algorithme de non-regret converge dans l’ensemble des équilibres corrélés. Cependant cela ne donne aucune information sur la convergence de la séquence de stratégies.
Nous nous sommes intéressés à la question « est-ce que la sequence de stratégie obtenue pas un algorithme de non regret converge vers un équilibre de Nash? ».
Dans cet exposé, je présenterai un algorithme de non regret appelé Hedge qui est une version d’algorithmes à poids exponentiels. En particulier, je discuterai la convergence des séquences de stratégies obtenues par Hedge en utilisant deux types d’informations accessibles aux joueurs.