DeepMind mise sur le jeu vidéo pour une IA plus humaine

Résumé

Google DeepMind retrace 15 ans de recherche IA dans les jeux, de l’Atari à EVE Online, et lance avec SIMA 2 et des studios partenaires de nouveaux prototypes de gameplay.

Les faits

Google DeepMind rappelle que les jeux vidéo ont servi de moteur à certaines de ses plus grandes avancées en intelligence artificielle, des Atari 2600 à Go et StarCraft II. Depuis sa création en 2010, le laboratoire s’appuie sur des mondes ludiques « contraints mais riches » pour explorer et comprendre l’intelligence. La trajectoire historique évoquée va du Deep Q‑Network (DQN), réseau de neurones profond entraîné à jouer 49 jeux Atari 2600 directement à partir des pixels, à AlphaGo, AlphaGo Zero, AlphaZero, MuZero et AlphaStar. Ces systèmes ont permis de maîtriser des jeux complexes comme le go, les échecs, le shogi ou StarCraft II, et ont contribué aux travaux à l’origine d’AlphaFold, capable de résoudre le défi de la prédiction de structure des protéines. DeepMind explique avoir changé de question de recherche : ne plus seulement « maîtriser » des jeux dotés de scores et de règles explicites, mais chercher à savoir si une IA peut comprendre et interagir avec n’importe quel monde de jeu comme le ferait une personne. C’est l’objectif de SIMA, un agent généraliste multi‑mondes qui observe l’écran comme un joueur, comprend des instructions en langage naturel et agit via le clavier et la souris, sans accès au code source ni aux API. Propulsé par Gemini, « nos modèles d’IA de pointe », SIMA 2 est présenté comme un compagnon interactif capable de raisonnement et de conversation en temps réel. Il atteint un niveau de jeu proche de l’humain dans des environnements 3D complexes et des jeux comme No Man’s Sky, Valheim ou Hydroneer, et sert de base à des expérimentations avec des studios partenaires.

Pourquoi c’est important

Pour DeepMind, l’enjeu n’est plus seulement de battre des champions humains, mais de concevoir des agents capables d’habiter des mondes interactifs comme des joueurs. L’agent généraliste SIMA, qui fonctionne sur la sortie écran et les mêmes contrôles que les utilisateurs, ouvre la voie à des IA utilisables sur des jeux existants sans modification du code, avec des compagnons et des personnages non joueurs capables de s’adapter, comprendre le contexte et dialoguer. Au‑delà du gameplay, ces agents pourraient transformer le développement des jeux, en apportant des capacités de test qualité plus robustes dans des environnements en évolution permanente, puis en s’adaptant après la sortie aux contenus et comportements imprévus. DeepMind insiste sur le fait que ces partenariats avec des studios comme Fenris Creations et d’autres visent à construire un portefeuille de jeux de recherche toujours plus complexes, afin de mettre les agents au défi et de favoriser, à terme, le transfert de ces compétences vers la résolution de problèmes du monde réel.

Questions fréquentes

Quel est l’objectif de la nouvelle phase de recherche de DeepMind dans les jeux ?

DeepMind veut développer des agents généraux comme SIMA capables de comprendre et d’interagir avec tout monde de jeu comme le ferait un joueur humain.

Qu’est‑ce que SIMA et comment fonctionne cet agent ?

SIMA est un agent multi‑mondes qui voit l’écran du jeu, comprend des instructions en langage naturel et agit via le clavier et la souris, sans API ni code source.

Quel rôle joue SIMA 2 dans les expériences de gameplay ?

SIMA 2, propulsé par Gemini, sert de compagnon interactif capable de raisonnement et de conversation en temps réel dans des environnements 3D complexes.

Pourquoi DeepMind s’associe‑t‑il à des studios comme Fenris Creations ?

Ces partenariats offrent des mondes de jeu sophistiqués et une connaissance des joueurs, permettant de tester les agents IA sur des tâches toujours plus complexes.

Comment ces agents IA pourraient‑ils changer la création de jeux ?

Ils pourraient améliorer les tests qualité pendant le développement et s’adapter en temps réel aux nouveaux contenus et comportements après le lancement.

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