L’IA et les jeux vidéo : Une relation compliquée
De nos jours, il est presque courant de générer un jeu vidéo en utilisant un simple prompt grâce à l’intelligence artificielle (IA). Cependant, un paradoxe se présente : bien que l’IA puisse créer des clones de jeux classiques, elle est incapable de jouer à ces créations. Cela découle non pas de la complexité inhérente des jeux, mais de la nature arbitraire des règles des jeux vidéo, contre les lois physiques uniformes du monde réel.
Créer, mais pas Jouer
Julian Togelius, directeur du Game Innovation Lab de l’Université de New York, souligne cette dissonance. Bien que des outils comme Cursor ou Claude permettent de reproduire des classiques comme ‘Asteroids’, ces mêmes systèmes n’arrivent pas à terminer leur propre création. Cela s’explique par le fait que la programmation est structurée de manière beaucoup plus uniforme que la création et le jeu vidéo.
La programmation : un jeu bien identifié
Togelius définie la programmation comme une forme de jeu bien définie où chaque ligne de code présente un objectif clair et un retour d’information précis. Les modèles de langage ont été formés avec des données massives et peuvent résoudre des problèmes spécifiques de manière efficace. Cela explique pourquoi tant de personnes trouvent la programmation amusante.
Difficultés des systèmes d’IA face aux jeux vidéo
En revanche, les jeux vidéo se distinguent par des règles variées et un feedback parfois incertain. Lorsque les modèles d’IA essaient de jouer, les résultats sont souvent désastreux, comme le rapporte Togelius dans ses recherches.
Apprentissage avec assistance
Des systèmes comme Gemini 2.5 Pro ont tenté de compléter ‘Pokémon Bleu’, mais leur performance était lente et marquée par des erreurs répétées. Ces IA dépendent souvent d’assistants logiciels et d’APIs pour naviguer dans des jeux comme ‘Pokémon’ ou ‘Minecraft’, qui bénéficient d’une immense documentation en ligne.
La clé des lois de la physique
La grande différence réside dans la nature hétérogène des jeux vidéo. Contrairement au monde réel, qui obéit à des lois physiques constantes, chaque jeu invente ses propres règles. Par exemple, le raisonnement spatial nécessaire pour naviguer dans un jeu varie grandement de l’un à l’autre.
La cohérence du monde réel
Un exemple frappant est celui de la conduite de voitures autonomes. Les IA brillent dans ce domaine car le monde physique suit des lois uniformes. En apprenant à conduire dans une ville, un individu peut appliquer ses connaissances partout ailleurs, ce qui n’est pas le cas avec les jeux vidéo.
Le critère de réussite de l’IA
Togelius suggère d’utiliser la capacité d’une IA à jouer aux jeux vidéo comme critère de son intelligence. Une IA qui peut dominer n’importe quel jeu parmi les 100 meilleurs de Steam, à peu près au même rythme qu’un joueur humain, doit faire face à des défis bien plus importants que ceux rencontrés dans des environnements plus homogènes.
Actuellement, il n’existe pas de système IA qui réponde à ces critères, soulignant ainsi la complexité fascinante et les défis à relever dans le croisement de l’IA et des jeux vidéo.
Image par Erik Mclean sur Unsplash.