Generative AI est sans conteste l’un des sujets les plus brûlants de la technologie actuelle. Il n'est donc pas surprenant que les entreprises du secteur du jeu vidéo explorent de plus en plus cette avenue. Cependant, les résultats sont souvent loin des attentes, et un exemple récent en témoigne : l'expérience désastreuse de la version améliorée de GTA: San Andreas.
Un projet prometteur qui tourne au cauchemar
Le dernier projet en date, publié sur la chaîne YouTube de Niccyans, a pour but d'utiliser un modèle d'intelligence artificielle pour générer des graphismes de GTA: San Andreas. Le but était d’impressionner les joueurs avec des graphismes rehaussés par l'IA. Malheureusement, le résultat a été tout le contraire.
"Cette version de GTA: San Andreas était censée émerveiller, mais elle ressemble plutôt à un cauchemar visuel."
Les problèmes constatés
Voici quelques-uns des principaux problèmes observés :
- Incohérence visuelle : Le modèle Runway Gen-3 utilisé ne parvient pas à maintenir une image cohérente, même pendant quelques secondes.
- Changements de personnage : Le protagoniste, CJ, a un visage différent à chaque prise, et sa couleur de peau varie même d'une scène à l'autre.
- Images non générées en temps réel : Ces images peu flatteuses ne sont pas même produites en temps réel, ce qui soulève des questions sur l'efficacité de la technologie.
La technologie de génération d'images par IA continue de s'améliorer, mais les limitations fondamentales de cette approche signifient qu'elle ne remplacera pas les moteurs graphiques traditionnels de sitôt.
Les hallucinations : un obstacle majeur
L'un des principaux défis de l'IA générative réside dans le phénomène des "hallucinations". Ces modèles ne comprennent pas ce qu'ils génèrent et ne conservent pas de mémoire des modèles de l'ensemble du monde virtuel. Voici quelques conséquences :
- Incompréhension des éléments visuels : Les modèles génèrent des images qui peuvent sembler étranges ou incohérentes.
- Difficulté à reproduire le style artistique : Même si les défauts étaient éliminés, la technologie actuelle ne permettrait pas de reproduire exactement le style artistique que les développeurs ont en tête.
D’autres expériences d’IA dans le secteur des jeux
D'autres projets ont également démontré les limites de l'IA dans le domaine du jeu vidéo. Un exemple marquant est le projet GameGen de Tencent, qui a été entraîné sur des images de jeux en monde ouvert, sans le consentement des créateurs.
- Résultats désastreux : Les images générées étaient truffées d'hallucinations et la page officielle a rapidement été supprimée.
- Impact négatif sur l'image de l'entreprise : Ce projet a plutôt nui à l'image de Tencent, mettant en avant leur technologie sans offrir un produit jouable.
L’expérience de Google Research
Un autre exemple intéressant provient d'un groupe de recherche de Google, qui a réussi à générer une version jouable de Doom sans utiliser de moteur graphique traditionnel. Cependant, il s'agissait davantage d'un tour de force technologique que d'un modèle viable pour l'industrie du jeu.
| Caractéristiques | Doom AI | GTA: San Andreas AI |
|---|---|---|
| Jouabilité | Oui | Non |
| Cohérence visuelle | Faible | Très faible |
| Coût de développement | Élevé | Élevé |
Une application limitée mais prometteuse
Malgré tout, cela ne signifie pas que l'IA générative n’a aucune application dans le secteur des jeux vidéo. Par exemple, Revolution Software a récemment annoncé qu'ils avaient utilisé cette technologie pour accélérer la création d'animations dans leur jeu Broken Sword: Shadow of the Templars - Reforged.
Méthodes alternatives pour améliorer les graphismes
Il existe d'autres méthodes pour améliorer les graphismes des jeux, qui sont à la fois plus efficaces et réalisables. Par exemple, il y a quelques années, une méthode prometteuse a été discutée pour rendre GTA 5 photoréaliste en modifiant dynamiquement les graphismes à l'aide d'une vaste base de données d'images de rues de la ville.
- Méthode exigeante : Bien que cette méthode nécessite beaucoup de travail, elle est plus réaliste que de simplement alimenter une image dans un modèle d'IA.
- Résultats concrets : Les résultats sont plus prévisibles et conformes à la vision des développeurs.
Conclusion sur l'avenir de l'IA dans les jeux vidéo
Bien que le potentiel de l'IA générative soit immense, il est clair que la route est encore longue avant que cette technologie ne soit intégrée de manière efficace dans les jeux vidéo. L'idée d'avoir des graphismes entièrement générés en temps réel par l'IA est encore loin d'être une norme dans l'industrie.
Ce que les développeurs doivent garder à l'esprit :
- Investissement en temps et argent : Développer des jeux basés sur l'IA nécessitera des investissements importants en temps et en ressources.
- Expérimentation continue : Les développeurs doivent continuer à explorer les possibilités offertes par l'IA tout en étant conscients de ses limites.
- Attentes réalistes : Les joueurs doivent également ajuster leurs attentes concernant les capacités actuelles de l'IA en matière de création de graphismes.
Perspectives d'avenir
En fin de compte, même si l'IA générative a encore du chemin à parcourir, elle ouvre des portes intéressantes pour l'innovation dans le secteur du jeu vidéo. Les expériences comme celle de GTA: San Andreas rappellent que, bien que la technologie puisse sembler séduisante, il est crucial de ne pas perdre de vue l'expérience utilisateur et la qualité du produit final.
"L'IA générative pourrait un jour transformer notre façon de jouer, mais pour l'instant, il semble préférable de s'en tenir aux méthodes traditionnelles."
L'avenir des jeux vidéo avec l'IA pourrait être fascinant, mais il est essentiel de naviguer prudemment dans cette nouvelle ère technologique.
