Nous étudions la conception d'un joueur artificiel pour le jeu de Tetris. Après une revue des principaux travaux, nous soulignons le fait que comparer différentes performances doit être fait avec le plus grand soin, car les scores ont une grande variance, et de subtils détails d'implémentation ont un effet significatif sur les résultats. Nous considérons ensuite la méthode d'entropie croisée pour optimiser la fonction d'évaluation d'un joueur artificiel, comme suggéré par Szita et al. (2006). Dans ce contexte, nous discutons de l'influence du paramètre bruit, et nous effectuons des expériences avec plusieurs jeux de fonctions de base, comme celles introduites par Bertsekas et al. (1996), par Dellacherie (Fahey, 2003) et des fonctions originales. Cette approche aboutit à un programme de Tetris dont les performances dépassent celles des autres programmes connus. Sur une version simplifiée de Tetris, considérée par la plupart des travaux de recherche, il réalise 35 000 000 ± 20 % de lignes en moyenne par partie.