Quand la pratique du jeu vidéo fait progresser l’IA

Le marché mon­di­al du jeu vidéo est aujourd’hui estimé à plus de 100 mil­liards d’euros. C’est un secteur colos­sal du diver­tisse­ment. Des évo­lu­tions tech­nologiques sont ain­si réal­isées unique­ment parce qu’il y a des débouchés dans ce domaine. L’exemple le plus frap­pant est celui des cartes graphiques des ordi­na­teurs. Aujour­d’hui, elles n’évolu­ent que parce que le jeu vidéo pousse la 3D en temps réel dans ses retranche­ments. La sit­u­a­tion est iden­tique pour les algo­rithmes de ren­du temps réel. Les investisse­ments, et les pro­grès qui vont avec, seraient moin­dres sans l’économie du jeu vidéo. On peut égale­ment citer la réal­ité aug­men­tée ou la réal­ité virtuelle qui sont exacte­ment dans le même cas. Le jeu vidéo à un impact sur la recherche – et notam­ment sur l’intelligence artificielle.

Qui plus est, l’intelligence arti­fi­cielle dans les jeux vidéo forme un domaine par­ti­c­uli­er. En effet, dans un jeu vidéo, il ne s’ag­it pas de tout faire pour bat­tre la joueuse ou le joueur, con­traire­ment à ce qu’on pour­rait penser. Il s’agit de lui pro­pos­er un défi. L’IA doit donc par­fois gag­n­er, mais aus­si per­dre de temps à autre. Sinon, les joueurs arrê­tent de jouer. Mais l’intelligence arti­fi­cielle des jeux vidéo ne se can­tonne pas à ani­mer l’opposition.

D’abord, elle est utile dans la per­cep­tion de l’en­vi­ron­nement par le joueur. Com­ment la caméra se posi­tionne de manière cohérente par rap­port à la per­cep­tion de l’avatar, la dif­fu­sion des lumières, la musique, etc. Lorsque je me déplace dans un jeu, mon envi­ron­nement doit com­pren­dre ce que je fais ou ce que je veux faire pour m’assister.

Mais ce que les gens perçoivent en pre­mier de l’intelligence arti­fi­cielle dans les jeux vidéo, ce sont les PNJ, les per­son­nages non-joueurs. Leur but est de faire illu­sion de manière brève. Dans un jeu de guerre, la plu­part des joueurs ne s’amusent pas à regarder des gardes pen­dant une demi-heure. Il le ver­ra quelques sec­on­des avant de lui tir­er dessus ou de se faire tir­er dessus. Une IA qui marche bien est avant tout une IA qu’on ne voit pas. La sit­u­a­tion à éviter est un PNJ qui bute à l’infini sur le rebord d’une table, sans jamais repren­dre sa course normale.

L’IA des adver­saires est ain­si beau­coup plus facile à coder que celle des alliés gérés par l’ordinateur. Avec l’ad­ver­saire, la rela­tion est brève. Il n’a pas besoin de com­pren­dre vrai­ment ce que je suis en train de faire, alors qu’un allié doit com­pren­dre ce que je fais, comme pren­dre les enne­mis à revers ou me cou­vrir lors d’une attaque. C’est pourquoi nous util­isons sou­vent des ordres, qui sim­pli­fient grande­ment la pro­gram­ma­tion des IAs des alliés.

Le pre­mier niveau de l’IA dans un jeu con­siste à faire tout ce qui est pos­si­ble pour pro­duire un envi­ron­nement cohérent et crédi­ble. Le deux­ième niveau, con­siste à sur­pren­dre le joueur. Il s’ag­it ici d’un niveau plus avancé. Cer­taines y arrivent, d’autres pas. L’histoire du jeu est jalon­née de plusieurs exem­ples d’intelligences arti­fi­cielles célèbres. Depuis les fan­tômes de Pac-Man, en pas­sant par les marines de HalfLife (capa­bles de se coor­don­ner pour des actions tac­tiques), les extrater­restres de Cap­tain Blood (aux capac­ités de dia­logue très réal­istes), les Crea­tures (véri­ta­bles ani­maux domes­tiques dotés d’une intel­li­gence cer­taine) ou les avatars semi-autonomes de Black & White (capa­bles d’apprendre votre style de jeu pour adapter leur com­porte­ment), ou enfin la sta­tion spa­tiale d’Event0 (IA émo­tion­nelle que vous devez con­va­in­cre de vous aider), de nom­breux jeux se basent plus par­ti­c­ulière­ment sur l’IA plus complexe.

La troisième fonc­tion con­siste à analyser le joueur, ses réac­tions face aux défis. C’est ici que l’on retrou­ve la mode des intel­li­gences arti­fi­cielles adap­ta­tives ou d’ap­pren­tis­sage sta­tis­tique. Le jeu va envoy­er des don­nées sur les serveurs de l’édi­teur ou du stu­dio, et ces don­nées vont être analysées pour savoir ce qui a été appré­cié ou pas dans le jeu. Et ces analy­ses de don­nées vont remon­ter jusqu’au con­cep­teur du jeu. Aujour­d’hui, dans un marché qui se trou­ve large­ment en ligne, cette démarche s’est sim­pli­fiée. Très en amont sont lancées des ver­sions alpha ou bêta du jeu pour les faire jouer à un max­i­mum de per­son­nes et récolter un max­i­mum de don­nées afin de mod­i­fi­er le jeu en con­séquence au moment de la sor­tie offi­cielle. Cette démarche a plein d’ef­fets sec­ondaires positifs.

Par exem­ple, elle crée une com­mu­nauté, et cer­tains stu­dios de jeu lan­cent des recherch­es sur la mod­i­fi­ca­tion du con­tenu en temps réel. C’est une vraie per­cée dans le con­cept d’analyse en temps réel. Une nou­velle étape serait celle d’avoir une rela­tion avec le joueur, pas for­cé­ment via le dia­logue, mais une rela­tion suff­isam­ment crédi­ble pour que le joueur ait l’im­pres­sion de faire face à de véri­ta­bles intel­li­gences humaines. Ce qui rejoindrait l’utopie ini­tiale. Mais nous n’en sommes pas encore là.

Pour les jeux vidéo, et même si elle joue un rôle impor­tant, l’IA reste encore aujourd’hui un arté­fact de sec­ond plan, pas­sant après les visuels, qui restent le prin­ci­pal argu­ment de vente. Il est plus facile de faire pass­er rapi­de­ment les points clef d’un jeu (son univers, son his­toire, ses per­son­nages) au tra­vers de visuels plutôt qu’au tra­vers d’intelligences arti­fi­cielles, plus longues à expéri­menter et donc moins vendeuses…