Algorithme KNN pour Morpion

Bonjour,
je suis actuellement à la recherche d'aide pour mettre à bien une (mini) intelligence artificielle pour résoudre un morpion. Il existe déjà des méthodes pour ne jamais perdre à ce jeu mais j'aimerais faire moi même cette intelligence qui va, en jouant, acquérir de nouvelles données.

Mon idée est d'utiliser un algorithme KNN (k Nearest Neighbors) avec apprentissage supervisé (ce que j'ai vu en cours) et le lui faire ensuite récupérer des données. Mais j'ai déjà un doute quant à la possibilité de faire le projet car il faut checker
- quelle case vient d'être jouée (principe d'un tableau "ABC" et "123" pour s'y repérer)
- quelle case sont disponibles
- et le taux de réussite par case disponible

Normalement, après quelques parties le programme devrait vite apprendre à former des trios de symboles, mais il faudrait d'abord calculer la distance des voisins les plus proches. Sauf que là il y a plusieurs "dimensions" avec un pourcentage, et le numéro de case.
Donc mes questions :

Même si pas optimal, est ce que l'algo KNN peut réussir a anticiper des coups au morpion ?
Si oui, quelle "classes" dois-je donner pour pouvoir calculer la distance ?
Et puis quelle distance utilisé (Euclidienne, ou Manhattan) ?

Au niveau du code, je pense pouvoir le réussir mais comme j'ai pas l'idée de comment y parvenir je suis bloquer...
Merci à ceux qui prendrons le temps de comprendre et de m'aider.

(PS : je suis en première spé NSI)