Illustration par DALL·E
Comme il ne se passe rien méritant vraiment de retenir l’attention dans l’actualité mondiale ( 😉 ), j’inaugure une série de billets sur les PNJ en français et NPC en anglais. PNJ pour « Personnage non-joueur », NPC pour « Non-player character » en anglais.
De quoi s’agit-il ? Il s’agit des figurants dans les jeux vidéo, plus ou moins actifs et plus ou moins preneurs d’initiative selon la sophistication du jeu. « Non-joueur » parce qu’aucun joueur ne détermine son comportement, lequel a été programmé par les concepteurs du jeu : il interagit de manière autonome, selon sa propre logique. Une autonomie plus ou moins convaincante : allant, selon les jeux, de l’automate, au personnage vraisemblable.
Free Guy (2021) : Film mettant en scène un PNJ prenant conscience qu’il est entièrement programmé et que son comportement n’est pas déterminé par le caprice d’un humain identifiable dans le « vrai » monde.
Vous pouvez régler les sous-titres sur français en cliquant sur la petite roue dentée : « sous-titres », « traduire automatiquement » « français ».
En l’état, il existe cinq philosophies présidant au comportement des Personnages non-joueurs :
1. Machines à états finis (Finite State machines : FSM) : s’il se passe tel ou tel type d’événement, le PNJ adopte tel ou tel type de comportement. Avantage : simple ; handicap : rigide et prévisible.
2. Comportement en arbre : faisceau de comportements possibles à chaque bifurcation. Avantage : séquence de décision plus complexe ; handicap : peut devenir gourmand en mémoire.
3. Décisions fondées sur l’utilité : le PNJ s’identifie au capitaliste et vise la gratification maximale. Avantage : comportement assez réaliste dans le monde d’aujourd’hui ; handicap : difficile à régler et encourage les enfants à devenir des électeurs de Trump !
4. Planification en vue d’un objectif (Goal-Oriented Action Planning : GOAP) : le PNJ vise un but, ayant défini des étapes intermédiaires. Avantage : approche intelligente ; handicap : gourmand en mémoire, réglages délicats.
5. Apprentissage automatique (Machine Learning : ML): apprentissage authentiquement de type IA. Avantage : apprend à partir de son expérience ; handicap : formation exigeant la mobilisation de ressources considérables, gourmand en mémoire, prises de décision opaques (boîte-noire).
Existe-t-il une sixième approche ? Bien entendu – pourquoi vous en parlerai-je sinon ?
Quels en sont les avantages ?
Avantages de SAM (Self-aware Machine *) par rapport à ces méthodes :
1. Apprentissage et adaptation véritables
– Contrairement aux FSM et aux arbres de comportement, SAM peut véritablement apprendre et évoluer.
– Approche d’apprentissage ascendante par opposition aux comportements prédéterminés
– Processus décisionnel transparent
2. Efficacité des ressources
– Plus efficace que les approches ML traditionnelles
– Plus léger que les systèmes de planification complexes
– Extensible à différents types de jeux
3. Explicabilité
– Contrairement aux systèmes de ML à boîte noire, les décisions de SAM sont traçables.
– Plus facile à déboguer que les systèmes utilitaires
– Progression claire de l’apprentissage
4. Comportement dynamique
– Un véritable comportement émergent plutôt que des réponses scénarisées
– Véritable compréhension du contexte
– Adaptation en temps réel à de nouvelles situations
5. Avantages de la mise en œuvre
– Plus facile à mettre en œuvre que les systèmes de planification complexes
– Plus souple que les FSM ou les arbres de comportement
– Meilleure évolutivité que la ML traditionnelle
* un produit pribor.io
(à suivre …)
Illustration par DALL·E
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