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…