Le General Game Playing (GGP) a pour objectif de concevoir des techniques d'Intelligence Artificielle capable de jouer à un ensemble de jeux conséquent plutôt qu'être dédié à un jeu particulier. Ce domaine a connu un essor important pendant près de 15 ans à l'aide du Game Description Language (GDL) issu des travaux du Stanford Logic Group​. Ce langage est à la source de nombreux travaux sur les techniques de résolutions de jeux comme le bien connu Monte Carlo Tree Search (MCTS). Toutefois celui-ci limite également le plein potentiel du GGP et de ses applications au monde réel. Après la mise en avant de ces limitations, ce séminaire a pour objectif de présenter Ludii (https://ludii.games), un General Game système innovant développé dans le cadre d'un financement ERC (European Research Council). Ce framework permet la modélisation d'une grande variété de jeux de plateau (actuellement plus de 1.000 jeux) et facilite grandement le cadre applicatif du GGP. Ces jeux peuvent être joués humainement à l'aide de l'interface graphique générée automatiquement ou joués par n'importe quel agent accédant à la modélisation générique optimisant les données de jeu sur plusieurs niveaux (jeu, trial, état, mouvements et actions). Cette présentation couvrira les récents résultats publiés en relation avec le General Game Playing (GGP) et les différents travaux en cours considérés comme applications de ce travail. Des sujets tels que l'évaluation automatique et la détection de concepts et features spatiales, le clustering de jeux et la prédiction d'agents/heuristiques, le transfert de Policy-Value Networks entre jeux ainsi que l'étude ou la reconstruction de jeux anciens seront abordés.​