Potentiel de l'IA générative dans le développement de jeux
Published: 2024-03-17 20:48:37

L'IA générative, un aspect passionnant de l'intelligence artificielle, utilise des méthodes telles que l'apprentissage profond, les réseaux neuronaux et diverses stratégies d'apprentissage automatique pour créer de nouveaux contenus, à partir d'ensembles de données et d'entrées spécifiques. Cette approche innovante bouleverse de nombreux secteurs avec l'apparition d'IA plus accessibles au grand public telles que [ChatGPT](https://openai.com/blog/chatgpt), [DALL-E 2](https://openai.com/product/dall-e-2), [Bing AI](https://www.bing.com/?/ai), [Google Bard](https://bard.google.com/) et bien d'autres. L'[industrie du jeu](https://www.pubnub.com/solutions/gaming/) est également concernée, car elle dote les développeurs de jeux d'une incroyable boîte à outils pour créer des contenus exceptionnels (modèles 3D, animations et scénarios), le tout de manière rationalisée et automatisée. Mais ce n'est pas tout : il améliore également les procédures de test des jeux et même les mécanismes fondamentaux des jeux eux-mêmes. Poursuivez votre lecture pour en savoir plus sur le potentiel passionnant de l'IA générative pour les développeurs de jeux.

Un petit**avertissement**: Le potentiel de transformation de l'industrie du jeu par l'IA générative est énorme. Elle offre aux développeurs une multitude d'outils et de techniques inédits pour créer du contenu. Toutefois, l'IA générative suscite des préoccupations d'ordre éthique. L'une d'entre elles concerne le risque de copier par inadvertance des illustrations, des sons ou des éléments d'autres jeux - une sorte de plagiat induit par l'IA. Pour éviter cet écueil, il est essentiel d'entraîner vos modèles d'IA générative sur une grande variété d'ensembles de données. En outre, vérifiez toujours que le contenu généré est à la fois unique et respectueux des droits de propriété intellectuelle d'autrui.

L'IA générative dans la génération de contenu procédural
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La génération de contenu procédural (PCG) est une technique utilisée dans le développement de jeux pour créer du contenu de jeu de manière algorithmique plutôt que manuelle. En employant cette méthode, les développeurs de jeux peuvent créer des mondes, des objets, des ennemis et des parcours de jeu qui sont uniques pour chaque joueur.

Bien que le GCP existe dans les jeux depuis des années, comme dans [No Man's Sky](https://www.nomanssky.com/), [Minecraft](https://www.minecraft.net/) et [Dwarf Fortress](http://www.bay12games.com/dwarves/), l'IA générative offre des avancées significatives en matière de GCP, permettant aux développeurs de créer un contenu encore plus unique et complexe basé sur des algorithmes d'apprentissage automatique et des réseaux neuronaux. Grâce à l'IA générative, les développeurs peuvent créer des mondes vastes et complexes avec un minimum d'intervention manuelle, ce qui se traduit par des expériences de jeu plus dynamiques et rejouables, encourageant la rejouabilité et créant un sentiment d'attachement à la communauté.

L'IA générative et la narration dynamique
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L'IA générative peut être utilisée pour créer des récits interactifs adaptatifs qui évoluent en fonction des choix et des actions du joueur. Plusieurs jeux ont commencé à explorer l'utilisation de l'IA générative pour créer des récits dynamiques ou montrer le potentiel de cette approche.

[Facade](https://www.interactivestory.net/) est un jeu narratif interactif qui utilise le traitement du langage naturel et des techniques d'IA pour créer une histoire dynamique qui s'adapte aux choix du joueur et aux dialogues, avec plusieurs fins possibles. [AI Dungeon](https://play.aidungeon.io/) est un jeu d'aventure textuel basé sur le modèle GPT-3.5 d'OpenAI, qui génère une histoire interactive unique pour chaque joueur en fonction de ses entrées de texte et de ses choix.

Ces jeux et d'autres commencent à s'éloigner des récits statiques et prédéterminés au profit d'histoires dynamiques et évolutives qui s'adaptent aux actions et aux choix des joueurs. En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique et des réseaux neuronaux, l'IA générative peut générer des scénarios qui réagissent au comportement du joueur, offrant ainsi une expérience de jeu plus immersive et personnalisée.

Le rôle de l'IA générative dans les tests et l'assurance qualité
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Outre ses applications dans la génération de contenu et la narration, l'IA générative peut également jouer un rôle crucial dans l'amélioration des processus de test et d'assurance qualité (QA) dans le développement de jeux.

L'IA générative peut être utilisée pour automatiser divers aspects des tests de jeux, offrant ainsi plusieurs avantages en termes d'efficacité et de précision.

-   Génération de cas de test : Les modèles d'IA peuvent être entraînés à créer une gamme variée de cas de test, ce qui permet de s'assurer que les différents aspects du jeu sont testés de manière approfondie.
    
-   Identification et hiérarchisation des bogues : L'IA peut aider les développeurs à identifier les bogues plus rapidement et plus précisément, ainsi qu'à les classer par ordre de priorité en fonction de leur gravité et de leur impact sur le jeu.
    
-   Analyse prédictive : L'IA peut analyser les données de jeu pour prédire les problèmes potentiels, ce qui permet aux développeurs de les traiter de manière proactive avant qu'ils ne deviennent des problèmes critiques.
    

Plusieurs jeux et sociétés de développement de jeux ont commencé à explorer l'utilisation de l'IA dans leurs processus de test et d'assurance qualité. [Ubisoft](https://www.ubisoft.com/en-us/) a expérimenté des outils de test pilotés par l'IA pour améliorer le processus d'assurance qualité de ses jeux, dans le but de réduire les efforts de test manuel et d'améliorer la qualité globale de ses produits. [SEED (Search for Extraordinary Experiences Division)](https://www.ea.com/seed), la division de recherche d'Electronic Arts, travaille sur des techniques de test et d'assurance qualité pilotées par l'IA, dans le but de créer des expériences de jeu plus réalistes et plus dynamiques pour les joueurs.

En exploitant les algorithmes d'IA et les techniques d'apprentissage automatique, les développeurs peuvent rationaliser la détection et la correction des bogues et autres problèmes, ce qui se traduit par des expériences de jeu plus soignées et plus raffinées pour les joueurs.

L'IA générative pour une adaptation en temps réel
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En analysant les préférences des joueurs, leur niveau de compétence et leur style de jeu, l'IA générative peut ajuster dynamiquement la difficulté et l'expérience de jeu, ce qui se traduit par une expérience de jeu plus attrayante et plus personnalisée.

L'utilisation de l'IA générative pour l'adaptation en temps réel offre plusieurs avantages pour l'engagement des joueurs et la rejouabilité des jeux :

-   Difficulté personnalisée : L'IA peut analyser les performances des joueurs et ajuster le niveau de difficulté du jeu en conséquence, ce qui garantit que les joueurs sont constamment engagés sans se sentir dépassés ou ennuyés.
    
-   Contenu dynamique : L'IA générative peut créer de nouveaux contenus à la volée en fonction du comportement des joueurs, ce qui garantit que chaque partie est unique et offre de nouveaux défis et de nouvelles expériences.
    
-   Expériences sur mesure : En analysant les préférences et les styles de jeu des joueurs, l'IA peut générer du contenu qui répond aux préférences individuelles, ce qui augmente la satisfaction des joueurs et les encourage à jouer plus longtemps.
    

Plusieurs jeux et outils ont exploré l'utilisation de l'IA générative pour l'adaptation en temps réel, démontrant son potentiel pour créer des expériences de jeu engageantes et personnalisées [. Left 4 Dead](https://www.l4d.com/), le jeu de tir coopératif à la première personne de Valve, utilise un système piloté par l'IA appelé "AI Director" pour ajuster dynamiquement les taux d'apparition des ennemis, l'emplacement des objets et d'autres éléments du jeu en fonction de la performance et des actions des joueurs. Hello Neighbor, le jeu d'horreur furtif, utilise un système d'IA avancé pour apprendre des actions des joueurs et adapter la difficulté et les défis du jeu afin de créer une expérience unique et personnalisée pour chaque joueur. [Spirit AI's Ally](https://spiritai.com/products/ally/) est un outil piloté par l'IA qui peut être intégré dans les jeux pour fournir des expériences adaptatives et personnalisées aux joueurs, en utilisant le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour comprendre le comportement et les préférences des joueurs.

À mesure que l'IA générative progresse, les développeurs de jeux peuvent exploiter son potentiel pour créer des expériences de jeu encore plus attrayantes et dynamiques qui s'adaptent aux préférences et aux styles de jeu des joueurs, augmentant ainsi la rejouabilité et la longévité de leur jeu.

L'IA générative pour les œuvres d'art et l'animation
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Avec l'aide de technologies avancées telles que l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux, ainsi que les méthodes d'apprentissage profond, les artistes peuvent créer et donner vie à des personnages, des décors et des effets spéciaux. Cela permet non seulement de rendre les jeux plus étonnants sur le plan visuel, mais aussi d'ajouter une saveur unique à l'expérience de jeu.

-   Efficacité : Le processus de création de modèles 3D, de textures et d'animations est plus fluide, ce qui réduit les tâches lourdes traditionnellement effectuées par les artistes et les animateurs.
    
-   Diversité : L'IA générative peut produire un large éventail d'éléments uniques et visuellement attrayants, garantissant ainsi l'immersion et la diversité des univers de jeu.
    
-   Adaptabilité : L'IA peut générer dynamiquement de nouvelles ressources en fonction des actions des joueurs, des événements du jeu ou d'autres facteurs, ce qui permet de créer des expériences visuelles plus attrayantes et plus dynamiques.
    

Un certain nombre d'outils et de plateformes commencent à expérimenter l'utilisation de l'IA pour produire des illustrations et des animations. NVIDIA [GauGAN](https://www.nvidia.com/en-us/research/ai-playground/) de NVIDIA est un outil qui vous permet de créer des images de paysages réalistes à partir de quelques croquis. Cet outil montre à quel point l'IA peut permettre de créer des paysages de jeu attrayants. [Promethean AI](https://www.prometheanai.com/) est un outil conçu pour aider les artistes à créer des éléments de jeu et des environnements, en automatisant certaines parties du processus créatif afin de gagner du temps et d'économiser des ressources. [Artbreeder](https://www.artbreeder.com/) est une autre plateforme intéressante qui utilise ce que l'on appelle les réseaux adversaires génératifs (ou GAN en abrégé) pour créer des images uniques et visuellement frappantes. Celles-ci peuvent ensuite être utilisées comme point de départ pour les éléments du jeu et les illustrations. [Midjourney](https://www.midjourney.com/home/?callbackUrl=%2Fapp%2F), [DALL-E 2](https://openai.com/product/dall-e-2) et [Bing Image Creator](https://www.bing.com/create) sont tous des IA génératives capables de générer des images à partir de descriptions en langage naturel et qui proposent à la fois des API et des interfaces utilisateur pour interagir avec leur plateforme.

La technologie de l'IA devenant de plus en plus avancée, nous verrons certainement des utilisations encore plus créatives de celle-ci dans l'illustration et l'animation des jeux vidéo. Cela pourrait conduire à des expériences de jeu encore plus immersives et visuellement excitantes.

L'IA générative pour la création de sons et de musique
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L'IA générative pourrait transformer le processus de création d'effets sonores et de pistes musicales dans les jeux. En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique, des réseaux neuronaux et des techniques d'apprentissage profond, l'IA peut générer des expériences audio uniques et immersives qui améliorent le gameplay et l'immersion du joueur.

L'intégration de l'IA générative dans la création sonore et musicale offre plusieurs avantages aux développeurs de jeux.

-   Efficacité : L'IA peut rationaliser le processus de création d'effets sonores et de pistes musicales, en réduisant la quantité de travail manuel nécessaire aux concepteurs sonores et aux compositeurs.
    
-   Diversité : L'IA générative peut produire un large éventail de ressources audio uniques et captivantes, garantissant que les univers de jeu sont vivants et distincts.
    
-   Adaptabilité : L'IA peut générer dynamiquement de nouvelles ressources audio en fonction des actions du joueur, des événements du jeu ou d'autres facteurs, ce qui permet de créer des expériences audio plus attrayantes et plus immersives.
    

Plusieurs plateformes et technologies ont commencé à explorer l'utilisation de l'IA générative pour la création d'effets sonores et de musique. [WaveNet](https://deepmind.com/research/open-source/wavenet), développé par DeepMind, est un modèle génératif profond permettant de créer des formes d'ondes audio brutes, qui peuvent être utilisées pour générer des effets sonores réalistes et variés pour les jeux. [Melodrive](https://www.melodrive.com/) est un moteur musical piloté par l'IA qui crée de la musique adaptative pour les expériences interactives, telles que les jeux, en fonction de paramètres définis par l'utilisateur et d'entrées en temps réel.

Au fur et à mesure que la technologie de l'IA générative progresse, nous pouvons nous attendre à voir des applications encore plus innovantes dans la création de sons et de musique pour les jeux vidéo, ce qui permettra aux joueurs de vivre des expériences audio plus riches et plus immersives.

L'IA générative pour un contenu personnalisé
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L'IA générative peut également être utilisée dans le développement de jeux pour générer un contenu adapté à chaque joueur. En analysant les préférences, les niveaux de compétence et les styles de jeu des joueurs, l'IA peut créer des éléments et des expériences de jeu uniques qui améliorent la satisfaction des joueurs et augmentent la longévité des jeux.

Le contenu personnalisé, généré à l'aide de l'IA générative, présente plusieurs avantages pour la satisfaction des joueurs et la longévité des jeux.

-   Personnalisation : L'IA peut créer des éléments de jeu, tels que des objets, des quêtes ou des ennemis, qui répondent aux préférences individuelles des joueurs, ce qui se traduit par une expérience plus agréable et plus engageante.
    
-   Rejouabilité : Le contenu personnalisé peut encourager les joueurs à rejouer, car chaque partie offre des expériences nouvelles et uniques adaptées à leurs préférences et à leur style de jeu.
    
-   Fidélisation des joueurs : En répondant aux préférences individuelles des joueurs, les jeux peuvent accroître leur satisfaction, ce qui se traduit par des taux de fidélisation plus élevés et une plus grande longévité des jeux.
    

Plusieurs jeux ont commencé à explorer l'utilisation de l'IA générative pour créer un contenu personnalisé. [The Elder Scrolls V : Skyrim](https://elderscrolls.bethesda.net/en/skyrim) propose un système de quête dynamique appelé Radiant Story, qui génère des quêtes en fonction des choix, des actions et des préférences du joueur. [Shadow of Mordor](https://www.shadowofmordor.com/) utilise un système piloté par l'IA appelé Nemesis System, qui génère des ennemis et des rencontres uniques et personnalisés en fonction des actions et des choix du joueur. [Dishonored 2](https://dishonored.bethesda.net/) est doté d'un système narratif piloté par l'IA qui adapte l'histoire et le monde du jeu en fonction des choix, des actions et des styles de jeu des joueurs.

À mesure que l'IA générative progresse, on peut s'attendre à ce que de plus en plus de jeux tirent parti de son potentiel pour créer un contenu personnalisé adapté aux préférences et au style de jeu de chaque joueur.

Prochaines étapes
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Comme nous l'avons vu, l'IA générative a un immense potentiel pour révolutionner divers aspects du développement de jeux, de la création de contenu et de la narration aux tests et à la personnalisation. Veillez simplement à ce que le contenu que vous générez vous appartienne et n'empiète pas sur la propriété d'autrui.

Les développeurs intéressés par l'utilisation de l'IA générative dans leurs projets peuvent explorer des ressources et des outils tels que :

-   [OpenAI](https://www.openai.com/): une organisation de recherche axée sur l'avancement de l'intelligence artificielle et proposant divers modèles et outils d'IA, tels que GPT-4 et DALL-E-2.
    
-   [Google Bard](https://bard.google.com/): IA générative conversationnelle similaire à ChatGPT.
    
-   [NovelAI](https://novelai.net/): création et narration assistées par l'IA.
    
-   [Midjourney](https://www.midjourney.com/home/?callbackUrl=%2Fapp%2F), [Bing Image Creator](https://www.bing.com/create): Des IA génératives qui
    
-   [NVIDIA AI Playground](https://www.nvidia.com/en-us/research/ai-playground/): Une collection d'outils et de démonstrations pilotés par l'IA de NVIDIA, dont GauGAN pour la génération d'images de paysages.
    
-   [DeepMind](https://deepmind.com/): Organisation de recherche en IA de premier plan proposant divers projets et ressources liés à l'IA générative, tels que WaveNet pour générer des formes d'ondes audio brutes.
    

En restant informés des dernières avancées en matière d'IA générative et en comprenant comment mettre en œuvre cette technologie de manière responsable, les développeurs peuvent exploiter de nouvelles possibilités dans le [développement de jeux](https://www.pubnub.com/solutions/gaming/), en créant des expériences innovantes et attrayantes pour les joueurs du monde entier.

#### Sommaire

L'IA générative[dans la génération de contenu procéduralL](#h-0)'IA générative[et la narration dynamiqueLe](#h-1)[rôle de l'IA générative dans les tests et l'assurance qualitéL](#h-2)'[IA](#h-3)[générative](#h-2)[pour l'adaptation en temps réelL'](#h-3)IA générative[pour les illustrations et l'animationL](#h-4)'IA générative[pour la création de sons et de musiqueL](#h-5)'[IA](#h-6)[générative](#h-5)[pour le contenu personnaliséQu'est-ce](#h-6) qui[nous attend](#h-7)?

Comment PubNub peut-il vous aider ?
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Cet article a été publié à l'origine sur [PubNub.com](https://www.pubnub.com/blog/generative-ai-potential-in-game-development/)

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