Les meilleures IA de jeux

L’intelligence artificielle (IA) a profondément influencé le monde du jeu vidéo, en améliorant non seulement la complexité et le réalisme des jeux mais aussi en créant de nouvelles façons de jouer et d’interagir. Voici une sélection des meilleures IA meilleures IA de jeux, en offrant des expériences plus immersives et captivantes pour les joueurs. Cependant, vous pouvez gagner de l’argent des IA comme MidJourney.

OpenAI Gym

OpenAI Gym est une plateforme open source largement utilisée pour le développement et l’entraînement d’algorithmes d’apprentissage par renforcement (RL). Développée par OpenAI, cette bibliothèque fournit un environnement standardisé et flexible pour tester et comparer différents algorithmes d’apprentissage par renforcement sur une variété de tâches et de scénarios.

Voici un aperçu des principaux éléments d’OpenAI Gym :

1. Environnements : OpenAI Gym propose une large gamme d’environnements préconstruits, représentant des tâches et des problèmes variés. Ces environnements comprennent des jeux classiques comme CartPole et Atari, ainsi que des simulations de contrôle continu, des problèmes de robotique, et bien d’autres. Chaque environnement fournit une interface cohérente pour interagir avec l’environnement et obtenir des observations et des récompenses.
2. Interface unifiée : OpenAI Gym offre une interface unifiée et simple pour interagir avec les environnements, ce qui facilite le développement et le test d’algorithmes d’apprentissage par renforcement. Les agents peuvent interagir avec les environnements en effectuant des actions et en recevant des observations et des récompenses en retour.
3. Bibliothèque d’algorithmes : Bien qu’OpenAI Gym se concentre principalement sur la définition d’environnements de test, il existe de nombreuses bibliothèques d’algorithmes d’apprentissage par renforcement qui peuvent être utilisées en conjonction avec Gym. Ces bibliothèques incluent des algorithmes classiques tels que Q-learning, SARSA, DQN, ainsi que des approches plus récentes comme les méthodes basées sur les politiques (Policy Gradient Methods) et les méthodes d’apprentissage par imitation (Imitation Learning).
4. Communauté active : OpenAI Gym bénéficie d’une communauté active d’utilisateurs et de contributeurs, ce qui se traduit par un support robuste, des ressources pédagogiques abondantes, et une évolution constante de la plateforme.

AlphaGo de DeepMind

AlphaGo est un programme d’intelligence artificielle développé par DeepMind (filiale de Google) pour jouer au jeu de plateau Go. Annoncé en 2015, AlphaGo a utilisé l’apprentissage profond pour atteindre en quelques années un niveau supérieur aux meilleurs joueurs humains dans ce jeu très complexe.

La complexité du Go vient du nombre quasi illimité de coups possibles à chaque tour. Les meilleurs programmes ne parvenaient pas jusqu’alors à battre les joueurs professionnels. Pour construire AlphaGo, les ingénieurs de DeepMind ont entraîné deux réseaux de neurones profonds, l’un pour prédire les coups à jouer et l’autre pour évaluer la position. AlphaGo a d’abord appris à imiter les parties de joueurs humains avant de s’entraîner en jouant des millions de parties contre lui-même.

En 2016, AlphaGo a battu le champion européen Fan Hui, puis le champion du monde Lee Sedol, l’un des meilleurs joueurs de l’histoire. Ces victoires historiques ont marqué une étape décisive pour l’intelligence artificielle. Suite à ce succès, DeepMind a développé de nouvelles versions encore plus fortes comme AlphaGo Zero, capable d’apprendre sans données humaines et de battre AlphaGo 100 parties à 0.

La méthode d’AlphaGo alliant apprentissage profond par auto-play et analyse a été appliquée à d’autres domaines. Ces algorithmes progressent désormais plus vite que l’humain dans des jeux complexes et stratégiques. AlphaGo reste une référence en tant que première IA ayant battu les meilleurs humains dans un jeu aussi ardu que le Go. Ses principes inspirent les recherches en IA encore aujourd’hui.

NEAT et HyperNEAT

NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies) et HyperNEAT (Hypercube-based NeuroEvolution of Augmenting Topologies) sont deux algorithmes d’apprentissage automatique qui utilisent des techniques d’évolution pour développer des réseaux de neurones artificiels.

NEAT commence avec une population de petits réseaux de neurones très simples, et les fait évoluer au fil des générations en utilisant des opérations génétiques comme le croisement et la mutation. Il façonne à la fois la topologie du réseau de neurones et les poids des connexions, démarrant simple puis en augmentant la complexité.

HyperNEAT est une extension de NEAT qui tente de surmonter certaines de ses limites. Il génère la topologie du réseau en exploitant des motifs mathématiques sous-jacents au problème. Par exemple, la symétrie d’une structure peut être capturée par une fonction mathématique et traduite en une topologie de réseau neuronal.

L’avantage d’HyperNEAT est qu’il peut générer de très grands réseaux de neurones pour des tâches complexes, en encodant l’information géométrique d’une manière comprimée. Il a été appliqué avec succès dans des domaines comme le contrôle de robots, les jeux vidéos ou la conception créative.

NEAT et HyperNEAT permettent ainsi de faire évoluer efficacement l’architecture de réseaux de neurones pour résoudre des problèmes difficiles, en s’inspirant du principe darwinien de sélection naturelle. Leurs forces complémentaires en font des algorithmes populaires en apprentissage automatique.

Unity ML-Agents

Unity ML-Agents est une boîte à outils open source développée par Unity Technologies pour permettre l’apprentissage par renforcement de comportements d’agents dans des environnements créés avec le moteur de jeu Unity.

Voici quelques-unes de ses caractéristiques clés:

• Permet de créer des simulations multi-agents dans Unity et d’y intégrer des algorithmes d’apprentissage par renforcement comme PPO, SAC ou DQN.
• Fournit une interface Python pour configurer les expériences d’entraînement et lancer les simulations Unity.
• Les agents peuvent percevoir l’environnement via la caméra dans Unity et prendre des actions qui changent cet environnement.
• Le framework implémente les boucles d’apprentissage par renforcement : agir, observer, apprendre.
• Les réseaux de neurones des agents sont entraînés pour maximiser une récompense définie dans l’environnement Unity.
• Unity ML-Agents a été utilisé avec succès dans divers projets de recherche en IA pour l’apprentissage de tâches complexes.
• Open source et disponible gratuitement, avec une communauté active de contributeurs.

En résumé, Unity ML-Agents facilite grandement l’application de techniques moderne d’apprentissage par renforcement dans des simulations riches et interactives construites avec le populaire moteur Unity.

Promethean AI

Promethean AI est une startup montréalaise très prometteuse dans le domaine des agents conversationnels dotés d’intelligence artificielle. Fondée en 2021, la jeune pousse compte déjà une vingtaine d’employés et a levé 11 millions de dollars en financement de série A en 2022, preuve de son potentiel.

La startup développe une plateforme logicielle de nouvelle génération utilisant des modèles de pointe en apprentissage automatique, traitement du langage naturel et raisonnement automatique. Le but est de créer une IA conversationnelle superposant une capacité de compréhension et de génération du langage à une modélisation de connaissances logiques sous-jacentes. Cette approche mixte donne des agents conversationnels bien plus aptes à tenir un dialogue cohérent, pertinent et proche des échanges humains.

Les cas d’usage ciblés par Promethean AI sont les assistants virtuels, chatbots et agents de service à la clientèle dans la téléphonie et le e-commerce. La startup a déjà signé des contrats avec de grandes entreprises comme Ubisoft pour la conception de jeux et d’assistants virtuels. Son équipe combine jeunesse et expertise dans plusieurs domaines de pointe en intelligence artificielle.

Promethean AI s’impose comme l’un des chefs de file d’une génération d’entreprises montréalaises qui promettent de révolutionner le domaine de l’IA conversationnelle. Avec son approche hybride et des talents diversifiés, elle dispose de solides atouts pour jouer un rôle moteur dans ce marché en pleine explosion. La startup demeure à suivre de près dans les années à venir.

AI Dungeon

AI Dungeon est un jeu de rôle textuel basé sur l’intelligence artificielle, développé par Nick Walton en utilisant le modèle de langage GPT-3 d’OpenAI. Le principe est simple : le joueur écrit une action ou une réplique, et l’IA génère en temps réel la suite de l’histoire ou la réponse des personnages, permettant une aventure interactive illimitée.

Lancé en 2019, AI Dungeon a connu un succès viral, atteignant le million d’utilisateurs en seulement 9 mois. Son innovation clé est d’appliquer la puissance des modèles de langage de pointe au domaine du gaming et du storytelling procédural. L’IA parvient à générer des scénarios complexes et cohérents, avec une grande variété selon les commandes du joueur.

AI Dungeon couvre une grande variété de genres narratifs : fantasy, survival, science-fiction, etc. Les parties s’enrichissent au fur et à mesure des interactions. Le système apprend également des préférences de l’utilisateur pour affiner les réponses. Avec cette preuve de concept réussie, AI Dungeon ouvre la voie à une nouvelle ère de jeux vidéo et d’expériences interactives propulsées par l’IA. Sa capacité à produire dynamiquement un récit selon les actions du joueur annonce un futur prometteur pour le mariage du gaming et de la narration artificielle.

NVIDIA GameGAN

GameGAN est une technologie d’intelligence artificielle développée par NVIDIA dans le but de générer des objets et des scènes 3D réalistes pour les jeux vidéo. Annoncée en 2021, elle utilise des réseaux antagoniques génératifs (GAN) entraînés sur de grandes bases de données d’assets de jeux. L’approche de NVIDIA permet de produire une grande variété d’éléments 3D de haute qualité, comme des véhicules, des armes, des bâtiments ou des personnages avec textures. Ces assets synthétiques sont quasiment impossibles à distinguer des créations humaines.

Les réseaux GAN de GameGAN capturent both style et la diversité des données d’entraînement. Ils peuvent générer des centaines de milliers d’assets uniques en quelques heures. Cette technologie ouvre la voie à une production 3D AAA automatisée pour accélérer le développement de jeux. GameGAN résout aussi le problème de cohérence entre assets générés, grâce à une approche holistique globale plutôt que la production isolée d’objets 3D. Cette IA artistique repousse les limites de la génération procédurale de contenu, et annonce une transformation majeure des pipelines créatifs du jeu vidéo.

NVIDIA collabore déjà avec de grands studios pour intégrer GameGAN dans leurs workflows. Cette innovation pourrait grandement réduire les coûts et accélérer le cycle de développement des jeux AAA du futur.

SEED de Electronic Arts

Annoncé en 2022, SEED (Simulated Environment for Evolution and Discovery) est un projet de recherche d’EA visant à créer des personnages de jeux vidéo avec lesquels le joueur peut interagir par le dialogue. Basé sur l’apprentissage profond, SEED génère des réponses de manière procédurale lors d’une conversation. Les réponses sont cohérentes, pertinente et uniques pour chaque personnage synthétique.

L’objectif à long terme est de rendre les interactions dans les jeux aussi riches et complexes que des discussions du monde réel. Les personnages alimentés par SEED auraient leur propre personnalité, histoire et relations avec le joueur. Pour l’instant, la technologie en est au stade de recherche chez EA. Mais elle pourrait à terme révolutionner l’écriture interactive dans les jeux en permettant des récits avec une infinité de variations selon les actions du joueur.

Grâce aux progrès en IA conversationnelle, SEED ouvre la voie à des personnages de jeux réellement adaptatifs et singuliers. Si le projet aboutit, il transformerait la façon d’appréhender les trames narratives et quêtes dans le média vidéoludique.

Project Malmo de Microsoft

Lancé en 2016, Project Malmo est une initiative de Microsoft qui vise à transformer le jeu Minecraft en environnement d’expérimentation pour la recherche en IA. Le principe : grâce à une interface de programmation, les chercheurs peuvent intégrer des agents dotés d’IA à Minecraft et leur assigner des objectifs complexes : construire des structures, atteindre des ressources, éviter des périls, etc.

Le vaste monde sandbox de Minecraft constitue en effet un formidable bac à sable pour tester toutes sortes d’algorithmes d’apprentissage par renforcement : déplacements, navigation, planification de tâches, prise de décision sous incertitude, etc.

Les chercheurs peuvent ainsi confronter leurs agents à un environnement réaliste, en 3D, variant au fil du temps : cycle jour/nuit, météo physique, etc. Project Malmo modélise même le réalisme des matériaux physiques dans Minecraft.

Grâce à ces riches fonctionnalités, Microsoft espère faire de Minecraft une plateforme d’évaluation standard pour quantifier et accélérer les progrès en IA. Project Malmo promet des avancées rapides dans le développement d’agents autonomes en conditions réelles.

Google Research Football Environment

Dévoilé par DeepMind et Google Research en 2019, le Google Research Football Environment est un environnement numérique de football destiné à la recherche en IA. Ce terrain de foot virtuel, basé sur le moteur 3D Unity, emploie le rendu photo-réaliste et la physique avancée pour simuler les aspects clés du football. On retrouve différents types de terrains, des joueurs avec moteur d’animation, des retransmissions de caméra dynamique, des commentaires générés par ordinateur etc.

Le but est de fournir un banc d’essai réaliste aux algorithmes d’apprentissage automatique qui doivent contrôler les joueurs et les équipes en vue d’acquérir des compétences footballistiques émergentes. De nombreux mécanismes sont intégrés pour imiter la complexité stratégique du jeu. Le Google Research Football Environment compléte des plates-formes ouvertes existantes comme le 2d Gameplay Football Environment. Son alignement sur le véritable football et son haut niveau de fidélité permettent des recherches plus directement transposables aux vrais sports collectifs.

Ce projet participe à l’ambition de Google et DeepMind d’appliquer l’IA dans le sport pour créer les prochaines générations d’agents virtuels. Capable de développer des compétences footballistiques élevées, l’IA permettrait d’améliorer l’analyse tactique ou de simuler des adversaires d’entraînement.

Ces technologies d’IA ne se limitent pas à améliorer le gameplay ou à créer des ennemis plus intelligents ; elles redéfinissent également la manière dont les jeux sont conçus, développés, et joués. En continuant à évoluer, l’IA promet de rendre les mondes virtuels encore plus réalistes, interactifs et imprévisibles, offrant aux joueurs des expériences sans précédent.

FAQ sur les meilleures IA de jeux

Quelles sont les IA de jeux les plus avancées à l’heure actuelle ?

Plusieurs IA de jeux vidéo ont récemment accompli des progrès spectaculaires grâce aux méthodes d’apprentissage profond. On peut citer l’agent AlphaStar de DeepMind pour le jeu StarCraft 2, les bots de la startup Anthropic pour le jeu Dota 2, ou encore l’IA PRO de Unity pour la victoire-défaite dans les jeux multijoueurs.

En quoi ces IA de jeux se distinguent-elles ?

Elles se distinguent par leur capacité à jouer à un niveau surhumain sur des jeux complexes en temps réel et à information partielle. Elles utilisent des algorithmes de pointe pour la prise de décision stratégique et le contrôle micromécanique. Elles imitent aussi des stratégies et styles de jeu uniques pour chaque match.

Comment ces IA sont-elles entraînées ?

Ces IA de jeux sont entraînées par auto-apprentissage via des milliers d’heures de simulations accélérées du jeu, contre diverses versions d’elles-mêmes ou des humains experts. Cet entraînement intensif leur permet d’acquérir une excellente compréhension tactique et des réflexes surhumains sur des jeux aux règles fixes.

Peut-on jouer contre ces IA ? Y a-t-il des limites ?

Oui, il est même possible de les défier en ligne ! Cependant, le niveau atteint par ces IA surpasse aujourd’hui la plupart des joueurs professionnels. Leurs quelques limites résident dans leur incapacité à s’adapter à des changements soudains et imprévus des règles du jeu par exemple.

Quel est l’avenir de l’IA dans le jeu vidéo ?

Avec les futurs progrès en apprentissage profond, l’IA pourrait produire des jeux vidéo de façon procédurale, personnaliser l’expérience de chaque joueur, ou encore mieux comprendre les émotions humaines dans un jeu social. L’IA s’intègre déjà aux studios de création et continuera de révolutionner le futur du jeu vidéo !