IA et apprentissage automatique dans l’industrie des jeux

Bien avant que l’intelligence artificielle ne soit une lueur d’espoir pour les secteurs de la finance, des transports ou de la santé, elle était déjà développée et testée dans la communauté des joueurs. En effet, le premier recours à l’intelligence artificielle (IA) dans les jeux remonte à 1952, lorsqu’un étudiant britannique diplômé a créé une IA capable de jouer une partie parfaite de tic-tac-toe. Les jeux ont été à l’origine de nombreuses innovations en matière d’IA et ont servi de terrain d’essai pour les environnements construits et les tests de réalisme applicables à d’autres secteurs. Aujourd’hui, les développeurs d’IA trouvent des moyens de faire en sorte que les machines pensent, apprennent et développent leur propre personnalité, des innovations qui non seulement changeront la donne mais auront également un impact sur notre vie quotidienne.

L’apprentissage par renforcement est essentiel pour les jeux adaptables

Et si un jeu pouvait modifier la stratégie ou la tactique en fonction du niveau de compétence du joueur ? C’est précisément la direction que prennent certaines entreprises de jeux vidéo. L’apprentissage par renforcement est un type d’apprentissage automatique qui permet à la machine d’apprendre son comportement en fonction des réactions de l’environnement. Ce type d’apprentissage présente un grand potentiel dans les jeux, et leur permet de s’adapter au fur et à mesure à un environnement en évolution permanente.

Préserver la qualité de l’expérience du joueur

Avec l’accélération actuelle des améliorations de l’apprentissage automatique, les premiers défis à relever concernent le soutien au développement et à la conception des jeux. Les équipes de création des jeux s’attaquent également à des préoccupations plus avancées telles que la personnalisation de l’expérience de jeu en fonction des données comportementales de chaque joueur. Par-dessus tout, les sociétés de jeux essaient de trouver le point idéal où l’IA offre plus de réalisme et d’interaction naturelle entre les joueurs et les environnements et devient suffisamment sophistiquée pour répondre de manière réaliste à des données en direct plutôt qu’à des intrigues scénarisées. Il existe également des applications marketing intrigantes que l’IA peut soutenir, mais seulement si une expérience utilisateur de qualité est préservée.

L’industrie des jeux comme terrain d’essai

Comme l’a prouvé le programme AlphaGo de Google, si l’on dispose de suffisamment de données à analyser, une machine peut acquérir un avantage concurrentiel en élaborant des stratégies qu’aucun humain ne pourrait envisager. Mais l’analyse des données est très différente de l’analyse des émotions et des relations humaines. L’industrie des jeux tente désormais de trouver comment créer une IA émotionnelle qui ressemble davantage aux relations humaines. Cela permettrait d’offrir une meilleure expérience aux joueurs, et cette technologie serait également bénéfique en dehors du monde du jeu. Comme c’était le cas au passé, les jeux vidéo peuvent servir de terrain d’essai pour tester des IA plus élaborées, afin que ces expériences d’apprentissage puissent ensuite être appliquées à d’autres secteurs, tels que la banque, la recherche scientifique, etc. Les développeurs de jeux vidéo ont ainsi stimulé l’innovation qui alimente une grande partie des progrès de l’IA ayant un impact sur d’autres secteurs.

Changer l’industrie des jeux grâce à l’IA

L’industrie des jeux se rend compte des possibilités de monétisation qu’offre l’association de cette industrie à des expériences du monde réel, par exemple dans les casinos, en l’occurrence Parie Sportif, les parcs d’attractions, sur des manèges inspirés ou conçus pour ressembler à des jeux vidéo, des films et des produits dérivés populaires. Les sociétés de capital-risque sont de plus en plus tentées d’investir dans l’IA qui contribue à l’activité de jeu et pas seulement à l’expérience de jeu.