Si vous avez déjà essayé de jouer à un RPG hardcore bien au-dessus du niveau de rémunération de votre cerveau, ou si vous vous êtes perdu dans des didacticiels utilisant des mots compliqués et un jargon bizarre, alors vous vous êtes probablement senti comme chez vous en lisant récemment les gros titres sur l'IA. Pourquoi les gens sont-ils en colère parce que ce personnage a sept doigts ? Pourquoi Nvidia veut-il que je parle de ramen à un robot? Pourquoi tout le monde dit-il que l’IA est intelligente alors qu’elle ne peut toujours pas gérer correctement l’économie des ressources de luxe de l’ère classique dans la civilisation ? Dans cette nouvelle série, nous allons explorer ce qu'est « l'IA générative », pourquoi elle est arrivée maintenant dans l'industrie du jeu vidéo et ce qu'elle pourrait signifier pour les personnes qui créent, écrivent et jouent à des jeux à l'avenir.

Dans mon travail de jour, je suis maître de conférences au département d'informatique du King's College de Londres, où je dirige une équipe de recherche dédiée à l'étude de la manière dont l'IA pourrait changer la créativité et les jeux. Vous avez peut-être déjà vu certaines de mes recherches sur le fr.techtribune.net, comme l'IA de conception de jeux Angelina. Je fais cette recherche depuis 2011 : avant le lancement d'AI Dungeon sur Steam ; avant qu'OpenAI Five n'affronte les champions du monde de DOTA 2 ; avant la défaite historique de Lee Sedol contre AlphaGo de DeepMind. Lorsque j’ai commencé à étudier l’IA en tant que doctorant, c’était un domaine qui intéressait très peu de gens, et l’idée d’étudier l’IA pour les jeux ou la créativité était une niche dans une niche. Depuis lors, j'ai vu l'opinion publique passer d'un extrême à l'autre, et maintenant le principal problème auquel je suis confronté en tant que chercheur n'est pas que les gens sous-estiment ce que l'IA peut faire, mais plutôt surl'estimer. Dans cette série en quatre parties, nous allons essayer de trouver ce juste milieu entre les extrêmes, et à partir de là, voir ce qui se profile réellement à l'horizon pour l'industrie du jeu vidéo.

Tout d’abord, une question importante : que signifie « IA générative » ? C'est quelque chose dont même moi, je ne suis pas toujours sûr. À mesure que l’IA est devenue plus populaire, nous avons perdu notre emprise sur ce que la plupart de sa terminologie définit. Même le terme « IA » lui-même a perdu tout sens car il a été appliqué à tous les produits technologiques existants. Saviez-vous que vous pouvez vous procurer des écouteurs gamer dotés de la technologie « AI Beamforming », par exemple ? L'IA générative peut également être particulièrement déroutante pour les personnes qui jouent à des jeux PC – des jeux comme Spelunky et Minecraft n'utilisaient-ils pas génération procédurale faire leurs niveaux et mondes en 2010 ? Bon sang, Rogue et Elite ne l'utilisaient-ils pas dans les années 1980 ? N'est-ce pas génératif?

Aujourd'hui, « IA générative » désigne le plus souvent un système d'apprentissage automatique qui a été formé pour produire une sorte de contenu créatif, en particulier des productions artistiques comme l'art, la musique ou l'écriture. Ces systèmes d'IA peuvent généralement être « incités » en écrivant une requête en langage simple, c'est là que nous obtenons des systèmes célèbres tels que À mi-parcours, dont vous pouvez obtenir des images simplement en décrivant ce que vous voulez avec des mots. Utiliser l’IA pour créer de l’art ou de la musique n’est pas nouveau. En fait, cela remonte à des décennies, bien avant mon doctorat. Mais l’opinion publique est désormais consciente que les modèles d’apprentissage automatique fournissent des interfaces simples et des résultats d’une plus grande fidélité. De nouveaux résultats d’IA sont devenus viraux de temps en temps sur les réseaux sociaux, puis ils sont apparus comme de petites démos que vous pouviez essayer vous-même, et peu de temps après, cela a commencé à ressembler à un produit. Puis, tout à coup, était un produit.

Il pourrait sembler que l’IA générative s’empare déjà de l’industrie du jeu vidéo. Plus tôt cette année, GDC a publié son rapport annuel Enquête sur l'état de l'industrie, dans lequel ils affirmaient que 31 % des développeurs interrogés utilisaient l'IA générative sur leur lieu de travail et que 49 % des studios l'utilisaient. Mais « IA générative » peut tout décrire, depuis les personnes utilisant des générateurs d'images IA pour créer chaque élément artistique de leur jeu, jusqu'aux personnes qui utilisent simplement ChatGPT pour rédiger leurs emails. L’IA générative n’est pas un concept unique, et son utilisation dans un domaine – comme la programmation – peut sembler et fonctionner très différemment de son utilisation dans un autre domaine – traduire le dialogue, par exemple. Indépendamment des études, des gros titres ou des grands communiqués de presse, l’IA générative est une idée importante, compliquée et controversée, et elle n’affectera pas tous les secteurs de l’industrie du jeu vidéo de la même manière.

Pour vous aider à réfléchir à certaines de ces différences, j'ai quelques suggestions de nouveaux mots que nous pouvons utiliser pour parler des systèmes d'IA générative. La première concerne les systèmes « en ligne » et « hors ligne » (que j'emprunte à recherche sur la génération procédurale). Les systèmes en ligne génèrent du contenu pendant que vous jouez au jeu – Donjon IA est un exemple de système d'IA générative en ligne, car il écrit en temps réel pendant que vous jouez. Les systèmes hors ligne sont davantage destinés à être utilisés pendant le développement, comme l'utilisation de portraits IA générés dans le jeu de détective indépendant. Les arbres-racines sont morts. Des portraits et autres illustrations ont été générés à l'aide de Midjourney et ajoutés au jeu, mais le jeu lui-même ne génère rien. Comme on peut s'y attendre, les systèmes en ligne sont beaucoup plus risqués car les développeurs ne peuvent pas tester toutes les possibilités à l'avance, mais ils peuvent également conduire à des conceptions de jeux plus excitantes et innovantes. Les systèmes hors ligne sont plus faciles à tester, sécuriser et valider, ce qui pourrait les rendre plus populaires auprès des grands studios qui ne peuvent pas se permettre de prendre des risques avec une technologie imprévisible dans les jeux en direct.

Une autre façon de classer les systèmes d’IA générative se situe entre les systèmes « visibles » et « invisibles ». Les systèmes visibles produisent du contenu dont vous ressentez directement l'effet – des choses comme l'art ou la musique – tandis que les systèmes invisibles génèrent du contenu dont le joueur moyen n'est peut-être pas aussi conscient. Par exemple, certains programmeurs utilisent Copilote GitHub, un système d'IA générative capable d'écrire de petites sections de code de programme. Si quelqu'un utilisait Copilot pour écrire le code de réseau multijoueur de votre MMORPG préféré, vous n'en entendriez presque certainement jamais parler (à moins que quelque chose ne se passe mal). Il en va de même pour de nombreux aspects du développement de jeux que nous ne voyons pas nécessairement directement – ​​si le service financier utilise ChatGPT pour compiler ses rapports mensuels, par exemple, ou si les artistes conceptuels produisent des illustrations pré-alpha en utilisant ChatGPT. DALL-E. La visibilité d'un système d'IA générative peut devenir de plus en plus importante à mesure que les réactions négatives contre l'utilisation des outils d'IA augmentent, car les développeurs peuvent se sentir plus en Sécurité en employant l'IA générative de manière moins visible, dont les joueurs sont moins susceptibles de ressentir la présence.

La troisième catégorie, et peut-être la plus importante, est de savoir si l’IA est « lourde » ou « légère » – grâce à mon collègue et étudiant Younès Rabii pour avoir suggéré les noms de celui-ci. De nombreux outils d'IA générative les plus célèbres, comme ChatGPT ou Midjourney, ont été formés sur des milliards d'images ou de documents récupérés partout sur Internet ; c'est comme ça que j'appelle lourd. Non seulement c'est légalement trouble – quelque chose sur lequel nous reviendrons dans la prochaine partie de cette série – mais cela rend également les modèles beaucoup plus difficiles à prédire. Récemment, il est apparu que certains de ces modèles avaient beaucoup de matériel illégal et dérangeant dans leurs données de formation, ce que les éditeurs ne souhaitent pas nécessairement générer des illustrations dans leur prochain grand jeu à succès. Mais une IA plus légère peut également être construite et entraînée sur de plus petites collections de données collectées et traitées manuellement. Cela peut toujours produire d’excellents résultats, en particulier pour des tâches vraiment spécialisées au sein d’un seul jeu.

Les systèmes d’IA générative dont on entend parler ces derniers temps, ceux dont on nous dit qu’ils vont changer le monde, sont en ligne, visibles et lourds. On nous dit que l'IA générative vivra dans chaque jeu vidéo, changeant son apparence, ses mécanismes et son histoire en temps réel, et utilisera de grands noms comme ChatGPT pour y parvenir. L’histoire de la technologie dans les jeux nous dit que ce ne sera probablement pas ainsi que les choses se dérouleront. La technologie qui deviendra probablement utile de manière persistante sera hors ligne, invisible et beaucoup plus légère. À titre d’exemple, nous pouvons examiner l’histoire de la technologie générative d’avant 2015 dans l’industrie des jeux. Malgré tout le potentiel et l'enthousiasme autour de la génération procédurale, l'outil le plus durable et le plus répandu de l'industrie est Arbre de vitesse, un outil très spécialisé pour générer des arbres et d'autres plantes, utilisé principalement par les artistes de l'environnement depuis plus de vingt ans. Vous n’en avez peut-être même pas entendu parler.

Mais ce genre de recul est encore loin pour l'IA générative, et entre-temps, il y a une tempête de procès, de start-ups pleines d'espoir et de pitchs de conception de jeux confus auxquels nous devons faire face. Demain, nous naviguerons tête première dans les eaux troubles de l'éthique et du droit. En attendant, continuez à compter ces doigts et ne parlez à aucun robot étrange.