Que ce soit Luigi qui passe devant vous et laisse tomber une banane ou un garde qui vient enquêter sur un bruit, vous trouverez probablement un certain niveau d'intelligence artificielle intégré dans chaque jeu moderne. Grâce à la capacité de l'IA à générer des scénarios de jeu passionnants et émergents, elle est devenue une partie du jeu dont nous ne pouvons plus nous passer.

Sont-ils vraiment intelligents?

Et bien non. L'IA en jeu s'aligne rarement, voire jamais, sur les idéaux de la véritable intelligence artificielle. Cela signifie que peu d'IA de jeux vidéo réussiraient le test de Turing ou seraient considérées par les acteurs du domaine de l'intelligence artificielle ou de l'apprentissage automatique comme des systèmes vraiment intelligents.

Au lieu de cela, l'IA de jeu fait référence à un large ensemble d'algorithmes qui régissent le comportement du personnage (ou du système) pour améliorer ou donner vie à une expérience de jeu. Ces comportements sont souvent organisés dans un arbre de décision scripté, qui offre à l'IA de nombreuses options parmi lesquelles choisir à tout moment avec des paramètres clairs et des prérequis pour savoir quand, pendant combien de temps et combien de fois chaque comportement ou script peut être entrepris.

Comme ces arbres de décision sont généralement écrits à la main par les développeurs, ils aboutissent souvent à une «stupidité artificielle». Cela se manifeste par un comportement de joueur répétitif et prévisible où l'IA réagira souvent de manière apparemment illogique ou anormale.

Mais au-delà des comportements, l’IA est également utilisée pour trouver des chemins, c'est-à-dire déplacer des personnages non-joueurs dans le monde du jeu tout en tenant compte du terrain et des obstacles.

Malgré le chemin parcouru par l'IA dans le jeu depuis sa création en raison de sa dépendance à rester manuscrite – du moins pour le moment – elle n'est toujours pas vraiment intelligente.

Une brève histoire de l'IA de jeu

Les premières formes d'IA de jeu proviennent de jeux plus traditionnels. Un de très tôt était une version informatisée du jeu mathématique Nim créé en 1951 et publié en 1952. Même cette forme extrêmement précoce d'IA, l'ordinateur aurait battu même des joueurs hautement qualifiés de Nim.

Après cela, l'IA pour les dames et les échecs a rapidement suivi, culminant avec la légendaire défaite du maître d'échecs Garry Kasparov par l'ordinateur d'IBM connu sous le nom de Deep Blue, en 1997.

Des jeux comme Pong comportaient une IA rudimentaire qui pouvait facilement rivaliser avec les compétences des joueurs, avec d'autres titres des années 1970 tels que Course de vitesse, Qwak (un titre de chasse au canard) et Poursuite (un simulateur de combat aérien) montrant une IA de plus en plus complexe.

Dans les années 90, l'utilisation d'outils d'IA formels tels que les machines à états finis – un modèle de calcul multicouche plus complexe que ce qui était le cas auparavant – est devenue courante. Les jeux de stratégie en temps réel, en particulier, s'appuyaient sur des systèmes de calcul aussi complexes pour garantir que l'adversaire d'un joueur serait capable de gérer, contrôler et calculer d'innombrables objets, des informations incomplètes, des problèmes d'orientation, des décisions en temps réel et même une planification économique.

Une fois que ces systèmes informatiques complexes ont été maîtrisés (formant la base de l'IA que nous connaissons aujourd'hui), des méthodes d'IA ascendantes ont commencé à être utilisées. Celles-ci comprenaient la capacité de comportement émergent et une évaluation plus complexe des actions des joueurs, ce qui a fourni des motifs pour une complexité accrue de l'IA, augmentant ainsi le plafond des interactions joueur-ordinateur.

Parallèlement à ces méthodes ascendantes, la méthode de recherche arborescente de Monte Carlo (MCTSM) a été créée. Cette méthode a contribué à introduire plus de variations dans le souhait d’un ordinateur d’être incroyablement efficace. En pratique, cela a pour effet que l'IA joue essentiellement au tic-tac-toe avec ses options, ce qui donne un résultat un peu moins prévisible pour le joueur. Cela peut inclure à la fois l'action de l'IA et les comportements de recherche de chemin.

Bien sûr, l'IA du jeu vidéo est un sujet d'une complexité phénoménale qui plonge dans le domaine de la programmation, des scripts et du codage complexes qui doivent être expliqués par des professionnels chevronnés. Cela dit, j'espère que cet article vous a donné un bref aperçu de la trajectoire de l'IA des jeux vidéo et de la façon dont elle s'est développée d'une machine innocente gagnante de Nim à l'IA complexe et multiforme (bien que toujours quelque peu imparfaite) que nous voyons dans les titres modernes.

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