Dans la plupart des cas d'utilisation, l'intelligence artificielle peut se mesurer à l'intelligence humaine, mais qu'en est-il de l'IA dans les jeux vidéo ? Généralement, elle est utilisée pour améliorer les comportements des personnages non joueurs (PNJ).
L'IA fait partie des jeux vidéo depuis leurs débuts. Elle diffère de l'intelligence artificielle académique, ce qui explique pourquoi certains experts ne sont pas d'accord pour l'appeler ainsi. En effet, l'IA dans les jeux vidéo sert principalement à améliorer l'expérience joueur et non à la prise de décision automatique.
L'IA dans les jeux vidéo
En termes de jeux vidéo, l'IA désigne des algorithmes et des techniques informatiques, robotiques, infographiques ainsi que des techniques de contrôle. À une époque, l'IA de jeu était surtout utilisée pour améliorer les niveaux de difficulté par le biais des adversaires. Plus récemment, elle se trouve également dans le pathfinding et dans les arbres de décisions afin de guider les actions des PNJ.
L'utilisation de l'IA dans les jeux vidéo n'a pas vraiment d'effets visibles pour les utilisateurs. Elle peut correspondre à une exportation de données ou à une procédure de génération de contenu. En gros, l'intelligence artificielle de jeu est surtout un calcul automatisé qui fournit un ensemble de réponses prédéterminé dont les entrées sont limitées.
À cause de cela, certains chercheurs refusent d'attribuer aux algorithmes la désignation d'intelligence artificielle. En effet, l'approche pour l'IA de jeu ne vise pas forcément à faciliter le machine learning ou à automatiser les prises de décisions, comme l'IA traditionnelle le fait.
Toutefois, les représentants de l'industrie des jeux vidéo pensent que l'IA permet aux technologies liées à ce domaine de fonctionner de différentes manières. Entre autres, elle développe leur personnalité en répondant aux instructions complexes de l'utilisateur.
Comment leurs chemins se sont-ils croisés ?
Depuis les débuts de l'intelligence artificielle, une partie s'est toujours intéressée au développement des jeux. En effet, parmi les premières IA développées figurait le jeu de Nim (1952). Il y avait également des programmes écrits pour jouer au jeu de dames ou encore aux échecs. À l'époque, il était surtout question de développer des méthodes et des algorithmes.
L'IA au service des jeux vidéo
Aux premières apparitions des jeux vidéos, vers les années 60, la recherche en IA était en plein essor. Les réalisations comme Pong, Spacewar et Gotcha présentaient exclusivement une compétition entre joueurs. Autrement dit, l'IA n'avait pas encore de rôle dans le domaine.
Mais l'intégration de l'intelligence artificielle n'a pas mis beaucoup de temps. En effet, dans les années 70, les jeux ont commencé à proposer un mode solo. En 1974, des jeux d'arcade tels que Qwak, Speed Race ou encore Pursuit sont apparus.
L'IA des jeux vidéo a surtout connu un succès pendant l'âge d'or des jeux d'arcade. Cela correspond notamment à des niveaux de difficulté croissants comme dans Space Invaders ou à des mouvements plus complexes et plus variés des ennemis comme dans Galaxian. En d'autres termes, cette période a vu de nombreux jeux apporter des améliorations grâce à l'intelligence artificielle (Pac-Man, First Queen, Dragon Quest IV, Secret of Mana…).
Des jeux vidéo sportifs ont également tiré profit de la technologie pour maximiser la précision ou produire des stratégies de gestion ou d'entraînement définies par le joueur. D'autre part, Creatures et Black & White utilisaient l'IA ascendante, tandis que Façade (2005) utilisait principalement des dialogues interactifs pour le jeu.
Par ailleurs, les plus gros défis des outils IA étaient le développement de nouveaux accessoires de jeu, les informations incomplètes, la recherche de chemin, la planification économique ou encore les décisions en temps réel.
L'utilisation de l'IA dans les jeux vidéo
Nous avons eu un aperçu de la manière dont l'IA a été utilisée pour améliorer les jeux vidéo au fil du temps. Mais pour mieux comprendre son fonctionnement, nous allons entrer davantage dans les détails.
Les personnages non joueurs (PNJ)
De tous les aspects de l'utilisation de l'IA dans les jeux vidéo, le contrôle des PNJ est clairement le plus évident. Sans elle, l'écriture des arbres de décision peut entraîner une perte d'immersion ou une anomalie de comportement imprévue.
Par ailleurs, le « pathfinding » ou la recherche de chemin est très répandu dans les jeux de stratégie en temps réel. Il s'agit d'une méthode qui permet au PNJ de se déplacer d'un point A vers un point B, tout en tenant compte des obstacles. Généralement, les jeux vidéos commerciaux utilisent une grille d'orientation simple avec un algorithme d'orientation A* ou IDA*.
D'autres développeurs utilisent des polygones irréguliers ou encore sélectionnent manuellement les waypoints pour guider la direction des PNJ. Néanmoins, les points de cheminement sont moins performants que les maillages de navigation dans les environnements de jeu complexes.
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Outre le pathfinding , la navigation dynamique permet aux PNJ de naviguer tout en évitant les collisions entre eux ou avec les joueurs, ou alors en collaborant avec ceux-ci.
Les jeux de combat
L'IA joue également un rôle dans les jeux vidéo d'action qui comportent des niveaux de combat. Le premier cas d'utilisation de l'intelligence artificielle concerne sa capacité à chasser. Pour ce faire, elle recherche des marqueurs réalistes (sons ou empreintes de pas) du personnage. Cela contraint le joueur à utiliser la meilleure manière d'approcher l'ennemi.
Par ailleurs, l'IA a également développé un instinct de survie, toujours en identifiant des éléments dans l'environnement pour déterminer s'ils lui sont bénéfiques ou néfastes. Ainsi, si l'IA sent qu'il court un danger, il peut se mettre à l'abri avant de régénérer sa force (recharger une arme, lancer une grenade, etc.). De même, elle peut être programmée pour réagir de manière spécifique à un seuil de santé prédéfini.
La recherche arborescente Monte-Carlo (MCTS)
La recherche arborescente Monte-Carlo est une méthode qui permet de créer des obstacles supplémentaires pour le joueur afin d'améliorer le gameplay. En termes simples le MCTS est un diagramme en arbre sur lequel l'IA sélectionne un chemin pour aboutir au prochain obstacle auquel le joueur doit faire face.
Les réseaux antagonistes génératifs (GAN)
Certains développeurs utilisent également les GAN pour générer de nouveaux contenus dans les jeux vidéo. En s'entraînant sur des niveaux de jeux créés par les humains, ces réseaux peuvent créer des personnages, un gameplay et des graphismes. Cette méthode a par exemple été utilisée dans DOM (1993) et Super Mario.
En fin de compte, l'IA académique peut tout de même avoir un rôle à jouer dans le développement de jeux vidéo pour la modélisation de l'expérience du joueur, la génération de contenu procédural ou d'autres approches des PNJ.
L'avenir de l'IA dans les jeux vidéo
Il est clair que l'IA a largement contribué à améliorer l'univers des jeux vidéo. Elle a commencé par permettre aux gamers de jouer en mode solo et a fini par créer des personnages presque aussi intelligents que les humains.
D'autre part, l'utilisation des différents outils d'IA a permis de faire évoluer tous les aspects, à savoir les personnages, le gameplay, les graphismes, etc. En d'autres termes, l'évolution de la technologie a influencé l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le monde des jeux vidéo.
Des limites à repousser ?
D'après une étude, le domaine de l'intelligence artificielle rencontre un souci lié au manque de diversité. En effet, la plupart des acteurs sont des hommes, ce qui pourrait expliquer une partie des biais présents dans certains algorithmes d'IA.
En termes de jeux vidéo, cela pourrait se traduire par des créations limitées. Uma Jayaram est la directrice générale de SEED, l'équipe d'innovation et de recherche appliquée d'Electronic Arts. Selon elle, « une équipe diversifiée permettrait de fusionner et de créer des possibilités pour un résultat et un produit plus représentatifs ». Toutefois, il n'est pas uniquement question de présence masculine ou féminine, mais également d'un point de vue culturel différent.
D'après Michael Cook, chercheur en IA et développeur de jeux vidéo, leur rôle est déterminant. Ils ont des responsabilités envers les joueurs, car ils ont à la fois le pouvoir d'améliorer les jeux et de les nuire. Dans la création de personnages, par exemple, il est important de modéliser une personne avec laquelle les joueurs pourraient s'identifier.
Par ailleurs, une diversification de la main-d'œuvre ne résoudra pas uniquement un problème d'équité, mais pourrait éventuellement améliorer l'expérience interactive. Effectivement, en abordant des points de vue différents, les jeux vidéo pourraient explorer plus largement l'étendue de l'expérience humaine, grâce à l'IA.
Accélérer les recherches en IA grâce aux jeux vidéo
Si les avantages de l'utilisation de l'IA dans les jeux vidéo sont assez évidents, qu'en est-il de l'inverse ?
Le principe de l'intelligence artificielle est d'automatiser les prises de décisions dans différentes circonstances. Pour ce faire, les ingénieurs et les développeurs IA ont mis au point les techniques d'apprentissage tels que le machine learning et le deep learning. Seulement, ces derniers reposent sur les données pour s'entraîner à prendre les décisions et les appliquer à des problèmes réels.
Étant donné que certains jeux sont des analogues du monde réel, les environnements des jeux vidéo pourraient très bien servir de modèles d'entraînement pour les algorithmes. Autrement dit, malgré le scepticisme de certains experts en IA quant à son rôle dans les jeux vidéo, ils pourraient éventuellement être complémentaires.
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