Automates Intelligents (AI) : Axel Buendia, vous êtes le concepteur du système SpirOps*, vraiment innovant, destiné à introduire beaucoup plus facilement qu'à présent l'intelligence artificielle au niveau des jeux vidéos.
Quelle est votre formation, et d'où vous vient cette passion pour l'intelligence artificielle ?
Axel Buendia (A.B) : Je suis d'abord passé par l'EPITA (Ecole pour l'Informatique et les techniques avancées(1)), école dans laquelle j'ai fait ma prépa, puis la spécialité "Sciences Cognitives et Informatique Avancée (SCIA), et donc intéressé par l'intelligence artificielle et toutes ses applications. A l'époque, je voyais passer devant moi de grands ouvrages comme "Le traitement automatique des données pour tous les milieux industriels" ou encore "Les outils d'aides à la décision" et, d'un aute côté, des secteurs un peu porteurs qui semblaient émerger, comme celui du jeu vidéo. J'ai pensé que l'on pouvait combiner les deux...

AI : Cette passion pour l'intelligence artificielle vous-est-t-elle venue durant vos études ou date-t-elle de bien avant ?
A.B : Cela me vient de ma plus tendre jeunesse, avec la lecture des romans de science-fiction... J'ai eu la chance de pouvoir bénéficier d'un ordinateur dès l'âge de 12 ans. Les premiers programmes que j'ai pu créer pendant mon adolescence étaient des espèces d'interfaces entre les machines et l'homme, un peu plus autonomes.

AI : C'était de la programmation en BASIC ?
A.B : Oui. Après, j'ai commencé à programmer en assembleur sur un AMIGA, et puis ensuite en PASCAL..

AI : Revenons à l'EPITA. Ce n'est pas une école vraiment spécialisée en intelligence artificielle... Alors pourquoi avoir fait ce choix ?
A.B : Au début, je ne souhaitais pas enchaîner directement sur un DEA et une thèse en intelligence artificielle. Cela m'est venu plus tard. J'avais plusieurs projets, mais finalement aucun de vraiment abouti. Alors j'ai pensé que le DEA et la thèse me permettraient de formaliser un projet concret pour ensuite monter une société.

AI : Vous aviez déjà ce projet durant vos études à l'EPITA ?
A.B : Oui. Et dans le domaine que je connaissais le mieux, celui de l'intelligence artificielle (IA), car j'avais lu beaucpup de livres sur le sujet. Et pour le choix du marché et du type de produit, je me suis orienté vers le jeu vidéo puisque j'ai toujours beaucoup joué. C'est un milieu qui à l'époque - en 1997, durant mes études à l'EPITA - avait d'énormes demandes en termes d'IA, qui n'étaient pas encore formalisées... On sentait que déjà existait dans ce domaine une lacune... Et pour mieux formaliser mon projet, je me suis lancé dans le DEA de Paris VI "Intelligence Artificielle, Reconnaissance des Formes et Applications" (IARFA)(2), DEA destiné à la recherche universitaire et à l'industrie. Expérience très enrichissante pour moi, car elle m'a permis de passer du monde de l'industrie à celui de la recherche.

AI : Quelles différences y voyez-vous ?
A.B : Ce n'est pas du tout le même genre de travail, ni la même méthode. Dans le monde de l'industrie, on parle beaucoup de formalisation de projet, d'écriture de dossier complet. Il y a beaucoup de discussions sur la forme, le suivi. A mon avis, dans l'industrie, ce n'est pas vraiment les moyens techniques que l'on va trouver pour arriver à aboutir dans le projet qui sont importants. C'est plus le temps que l'on va mettre pour le faire et les ressources que l'on va employer pour cela. Alors que dans la recherche, on s'attaque aux autres questions, qui ne sont pas traitée par l'industrie. Du genre : "je n'ai pas les moyens techniques pour arriver à ce que je demande ; je m'intéresse alors à ces moyens techniques, aux outils conceptuels". Et alors, dans ce cas, il est beaucoup plus complexe de mettre une date limite et des coûts ressource pour ce genre de travail. Recherche et industrie sont complémentaires.
Grâce à ce passage monde industriel/monde recherche, j'ai appris que ce n'est pas une technologie particulière qui permet de résoudre un problème. C'est avant tout une catégorie de problèmes. Ceci me paraît très important parce que l'un des grands écueils dans lequel nous tombons tous, c'est qu'au départ on définit un problème, on essaie de trouver une solution à ce problème, donc on part sur une ou plusieurs technologies. Ensuite, une fois que l'on a cerné la technologie, le problème évolue -c'est long une thèse -, et on ne remet pas toujours en cause ce que l'on a fait. On reste enfermé dans les technologies que l'on a trouvées au départ. Finalement, les recherches deviennent plus une exploration de la technologie que la solution réelle à un problème concret.

AI : Quel a été le thème de votre mémoire de DEA ?
A.B : Il s'agissait d'un stage que j'ai effectué chez Cryo, société conceptrice de jeux vidéos... De toutes façons, en sortant de l'EPITA, j'avais fait mon choix : ce serait jeux vidéos ou bases de données... Cela dit, j'en avais un peu souper des bases de données. Alors j'ai préféré le jeu vidéo et, plus précisément, le comportemental. Après mes études à l'EPITA, j'avais donc monté un petit dossier que j'ai envoyé à plusieurs sociétés de jeu vidéo en expliquant ce que j'étais prêt à faire chez elles. Et finalement, Cryo m'a pris en stage pour développer (c'était mon idée) un outil permettant de concevoir leur IA facilement. Les technologies d'intelligence artificielle sont le plus souvent issues de la recherche fondamentale, et n'ont pas été spécifiquement créées pour la production des jeux vidéo. Cela créé une espèce de barrière entre la technologie et celui qui veut l'utiliser. Ce qui fait que beaucoup de technologies tombent dans l'oubli, alors qu'il ne manque souvent pas grand chose... Je pense que c'est l'EPITA qui m'a donné ce côté industriel, savoir qu'il ne sert à rien d'inventer quelque chose si personne ne peut jamais l'utiliser.

AI : Et qu'avez-vous tiré de ce passage chez Cryo car, en fait, tout ceci était votre idée...
A.B : Cela m'a permis d'être confronté directement aux personnes qui utilisaient le système. Et c'est très important. Car souvent dans la recherche, on n'est pas assez mis en présence des industriels qui vont utiliser le système que vous avez conçu. Parfois même, les chercheurs n'ont d'ailleurs aucune idée de l'application industrielle de leurs recherches. C'est la recherche fondamentale qui permet de faire évoluer les connaissances générales, donc qui est très importante. Mais il y a un autre pan, qui est l'intermédiaire entre la recherche fondamentale et l'industrie, qui consiste à se concentrer sur ce que la recherche fondamentale peut apporter à l'industrie. Et parfois, même si un article démontre que telle ou telle molécule est susceptible de ramener en théorie tel ou tel résultat, les recherches qui en suivent pour industrialiser le produit sont aussi complexes et longues que les recherches qui ont permis de découvrir les propriétés de la molécule.

Donc, pour en revenir à Cryo, je me suis dit qu'il fallait que je trouve un moyen pour être bien compris. Par exemple, en IA pure et dure, on aimerait que les systèmes soient complètement autonomes, auto-adaptatifs, auto-réflexifs - c'est-à-dire qu'ils sont capables de créer des modèles d'eux-mêmes et de ce qui les entoure... Mais simplement évoquer le mot "d'adaptatifs" aux industriels leur fait très peur. Il faut savoir que dans le milieu du jeu vidéo, le produit que l'on va proposer va arriver dans les mains de gens qui ne l'ont pas conçu au départ et il est important que les concepteurs de jeux vidéos puissent anticiper le comportement qu'ils peuvent en espérer.

AI : Sachant que le plaisir du joueur est très dépendant du comportement du jeu...
Axel Buendia (A.B) : Oui et donc il est très important que la société qui conçoit le jeu puisse elle-même, à tous les niveaux, en avoir une bonne idée. Alors, si on parle de "comportements adaptatifs complexes" - qui sont très intéressants du point de vue de la recherche - on peut aboutir dans le jeu vidéo à des comportements qui surprennent le joueur, mais dans le mauvais sens du terme (culs de sac...) gâchant son plaisir.
Alors, grande méfiance des industriels. Je me suis senti brimé car au départ j'avais des idées pour la réalisation d'une architecture vraiment complexe. Je me suis alors dit qu'il fallait surtout faire simple.

Le deuxième point très important pour les réalisateurs de jeux sont les ressources utilisées par le système. Souvent dans la recherche, le domaine que l'on étudie est au centre de l'expérience que l'on mène donc tout le reste doit s'adapter autour de cela. Mais dans le jeu vidéo c'est ici le dernier élément pris en compte, qui arrive après l'affichage, le son, la gestion du jeu... Alors il est difficile de leur dire : pour que le comportement du jeu soit époustouflant en matière d'IA, je veux 50% du temps machine et 50% de la mémoire... Pourtant ce sont des problèmes qui, pour leur résolution, sont en général très coûteux en termes de temps machine et d'utilisation de mémoire... Et là aussi, gros choc des cultures !

Troisième choc culturel : je me suis rendu compte qu'entre le moment où on avait l'idée du jeu et le moment où il sortait dans le commerce, il y avait vraiment un temps très long. Et j'ai voulu comprendre quels étaient les éléments qui pouvaient intervenir. Le jeu vidéo, un peu comme le cinéma, implique un très grand nombre de corps de métiers issus de cultures très différentes. Il y a un monde entre l'artiste qui va concevoir les textures et le programmeur de moteur 3D, entre le musicien qui va réaliser la musique du jeu et le game designer qui conçoit le jeu au départ. Et je pense que tout ceci contribue à dresser une barrière technologique et culturelle entre tous ces mondes. Lorsqu'un game designer arrive par exemple avec une idée précise de ce qu'il veut voir dans le jeu et que le programmeur lui répond que ce n'est pas possible, il n'y a pas vraiment de dialogue qui puisse s'instaurer. L'un ne sait pas pourquoi ce n'est pas possible et l'autre ne peut le lui expliquer que par des propos techniques. Alors le premier ne saura pas ce qu'il faut modifier dans son design pour que cela marche. Bien sûr, ici, c'est le cas le pire que je présente... Parfois il existe des équipes plus cohérentes.

Donc dans ce principe, j'ai pensé qu'il était important de créer un mécanisme qui permette de communiquer et, parmi ces différents niveaux de communication, pour l'IA, on a le game designer (celui qui va concevoir le jeu), le scripteur (celui qui utilise les outils de production) et le programmeur qui va écrire réellement l'IA et les outils. Mais ici, l'IA a besoin d'une bonne partie du jeu, fonctionnelle, pour pouvoir être testée. Donc elle est souvent abordée tardivement dans le jeu. Si les game designers ne commencent pas à penser tout de suite à ce que vont être les problèmes de l'IA, elle est abordée au mieux comme unité de production et donc on aboutit à des surprises. Ce qui fait l'intelligence d'une créature, c'est avant tout ce qu'elle arrive à percevoir dans le jeu...

AI : Avant de rentrer plus dans le détail de ce que vous avez conçu, revenons pour le non initié à des choses plus terre-à-terre concernant le jeu vidéo. Depuis quand est-il apparu ? Peut-on y voir des classifications par rapport à l'IA ?
A.B : Le monde du jeu vidéo, industrie actuellement florissante, date en fait de l'apparition des ordinateurs personnels. Le décrire simplement est assez difficile, du fait de sa variété. Disons que c'est un univers qui peut-être très simple, impliquant au moins une entité à travers de laquelle un joueur va pouvoir interagir avec cet univers. Ce qui fait le plaisir du joueur, c'est entre autres la richesse de ces interactions et ce qu'il peut en retirer.
Disons qu'on distingue des grandes catégories de jeux :
- des jeux d'arcade purs, dans lesquels les autres personnages que l'on rencontre - et qui sont animés par l'ordinateur - sont très simples. Les décisions qu'ils prennent sont totalement pré-déterminées,
- des jeux d'action un peu plus complexes dans lesquels les entités que l'on affronte - ou avec lesquelles on coopère - sont capables de prendre des décisions, c'est-à-dire par exemple décider elles-mêmes si elles vont aller à droite ou à gauche, vous tirer dessus ou se cacher... Là, on parle déjà d'intelligence artificielle. En fait, on parle d'IA à partir du moment où l'ordinateur va prendre une décision,
- des jeux de stratégie, domaine où l'IA est omniprésente. On peut par exemple citer les échecs,
- enfin, des jeux d'aventure, où les modes d'interaction avec les autres personnages sont souvent plus complexes. Il peut y avoir un système de dialogue qui est mis en place. Les dialogues sont très riches en terme d'interaction, donc en général font plaisir au joueur, mais sont très difficiles à mettre en oeuvre en terme dIA et de technologie, et donc pas si courant que cela.

A l'heure actuelle, la majorité des interactions qu'un joueur établit avec les entités dans un jeu sont plutôt des interactions d'opposition et de destruction.

AI : Avec votre système SpirOps, dont nous allons parler plus longuement dans la suite de cette interview, il y aurait beaucoup plus d'intelligence artificielle dans les jeux, car celle-ci serait intégrée dès le départ dans la conception...
A.B : Je pense qu'il y a plusieurs niveaux. D'abord, les outils - comme tous les outils d'ailleurs - peuvent rendre abordables certaines technologies qui ne l'étaient pas forcément au départ. Ils peuvent permettre à des gens d'utiliser des fonctionnalités d'intelligence artificielle auxquelles ils n'avaient pas encore eu l'habitude. Et donc cela pourrait permettre d'améliorer l'intelligence des jeux.

AI : A votre avis, quels sont les jeux les plus aboutis actuellement en termes d'IA et de technologies?
Axel Buendia (A.B) : C'est difficile de répondre à cette question car contrairement aux chercheurs, les industriels ne disent pas grand chose sur les technologies utilisées dans leurs jeux. Disons que si l'on regarde les avis sur ce sujet sur le web, une des réponses qui reviendra le plus souvent sera certainement le jeu Créatures consistant à élever des êtres appelés Norns qui réagissent comme des êtres vivants(3). En termes de technologie, il s'agit de plusieurs hiérarchies de réseaux de neurones imbriqués entre eux, et qui évoluent génétiquement. C'est donc quelque chose de très complexe, qui d'ailleurs a été fait au départ par un laboratoire. Il y a eu un certain engouement pour Créatures bien que le jeu n'ait pas été un hit planétaire. En termes d'interaction, ce qui était important c'est qu'on peut ici apprendre des mots aux créatures. Il ne s'agit pas vraiment d'un dialogue, mais il est possible par exemple de désigner des objets et de les présenter au Norn, qu'il arrive ensuite à retenir.

Dans le même genre, on trouve le jeu Black and White(4), réalisé plus récemment : là, on voit la créature qui bouge en fonction de son historique. Quand elle fait des choses "méchantes", elle devient physquement méchante. C'est très intéressant de voir ce genre de technologies en oeuvre.

On peut également citer Les Sims(5) qui, à mon avis, est plutôt issu de l'ingénierie informatique que des technologies récentes issues de la recherche. Les créateurs du jeu ont réussi à décrire un monde avec 4 ou 5 dimensions - dans lesquelles entrent par exemple le repos, l'amusement - et où tous les objets sont décrits en fonction de ces 4 ou 5 dimensions. L'intelligence artificielle derrière ce jeu n'est donc pas si complexe que ce qu'on pourrait croire. Mais les résultats visuels sont exceptionnels. Dans ce monde du jeu vidéo, il faut bien avoir en tête que l'intelligence ne se trouve pas dans la manière dont on a programmé l'IA mais dans l'oeil de celui qui est en train de jouer. Si le joueur a l'impression que la créature est intelligente, peu importe par quel moyen on y est arrivé.

Le système SpirOps

AI : Revenons à votre parcours. Après votre passage chez Cryo, pour votre stage de DEA, vous décidez ensuite de faire une thèse, avec la ferme intention d'affiner votre système et de monter une société...
A.B : Oui. Jean-Claude Heudin, qui dirige le laboratoire de recherche de l'Institut International du Multimédia(6) s'est tout de suite intéressé à mon sujet et m'a proposé d'être mon directeur de thèse. Mon idée, déjà évoquée un peu plus haut, est de rendre accessible aux créateurs de jeux vidéos la conception des comportements des créatures grâce à SpirOps. En matière de conception des comportements, il faut savoir en effet qu'actuellement la stratégie la plus répandue consiste à élaborer les situations auxquelles le personnage est confronté et dire : "si ceci arrive, alors faire cela". Prenons un exemple : lors du jeu, votre personnage effectue une patrouille. Alors on dira : "s'il rencontre un ennemi, alors il lui tire dessus". Mais le problème est que si le personnage rencontre un ennemi, celui-ci peut-être potentiellement supérieur... donc là, il vaut mieux faire demi-tour et aller chercher des collègues. Et puis, même s'il n'est pas supérieur mais que notre personnage ait été préalablement blessé... alors là aussi, il vaut mieux fuir. Donc il y a un ensemble de situations, grossissant au fur et à mesure qu'on étudie le problème, ce qui fait que l'on a du mal à trouver des solutions qui fonctionnent pour toutes les situations. Finalement on se perd dans un dédale de situations inextricable. Alors plutôt que d'avoir un schéma "Situations qui impliquent un certain nombre de problématiques qui impliquent des solutions", mon système SpirOps saute les situations pour envisager simplement les problématiques auxquelles est confronté le personnage et quelles solutions on apporte pour chacune des problématiques.

AI : Si je comprends bien, dans votre système, on ne conçoit pas la solution par rapport à une situation donnée ?
A.B : Oui . On conçoit pour chaque problématique du personnage - par exemple détruire les ennemis qui infiltreraient une certaine zone, avertir ses collègues en cas d'infiltration, survivre... - des solutions simples pour ces ensembles de sous-problèmes, indépendamment les unes des autres. Le concepteur n'a pas à se soucier des interférences qu'il pourrait y avoir entre tous ces sous-problèmes. C'est SpirOps qui gère toutes les interactions entre ses sous-problèmes. La stratégie utilisée ici est vraiment "diviser pour régner". Le but est que le concepteur, comme on dit, ne se prenne pas la tête.

AI : Oui mais pour que cela soit utilisable, il faut que votre système puisse s'interfacer avec des jeux -ou des environnements de jeux- déjà créés...
A.B : Oui. Et pour cela SpirOps, en plus de ces sous-problèmes qui sont appelés "centres d'intérêt", utilise deux métaphores simples qui sont les actuateurs - les actions que peut entreprendre le personnage - et les percepteurs - les informations que peut récupérer le personnage dans son environnement.
Les actions représentent en fait les solutions possibles du problème - ceci va nous permettre de définir quelles sont les solutions. Les percepteurs représentent toutes les informations que le personnage pourra utiliser dans son raisonnement. Ils sont très importants car si certaines perceptions ne sont pas présentes, certains raisonnements ne pourront pas être présents non plus.

AI : D'où l'importance - comme vous l'évoquiez déjà plus haut - que l'on se pose déjà au tout début de la production la question de savoir quelles sont les informations dont aura besoin l'IA pour que ces informations soient présentes au moment où l'on va l'implémenter dans le jeu...
A.B : Exactement.
Une fois que l'on a déterminé les centres d'intérêt, les informations dont on va avoir besoin et les solutions que l'on veut en sortie -les actions que va entreprendre le personnage -, il est important de calculer les solutions. Pour cela le procédé utilise des fonctions mathématiques assez simples qui permettent de combiner les entrées, le résultat d'autres fonctions mathématiques, pour calculer la motivation pour chaque centre d'intérêt, l'opportunité pour chaque action et les paramètres des actions...

AI : Pouvez-vous détailler un peu ces trois points...
A.B : La motivation pour chaque centre d'intérêt représente l'intérêt que porte la créature à tel problème à tel moment. Si par exemple la créature n'a pas faim, c'est totalement inutile qu'elle aille chercher de la nourriture.
L'opportunité pour chaque action auquel le centre d'intérêt peut envoyer des ordres représente le fait de savoir si c'est valable, c'est-à-dire est-ce que j'ai quelque chose dans cet environnement qui est valable pour ce centre d'intérêt et pour cette action.
Pour les paramètres des actions, je mets ce mot paramètres au pluriel parce qu'aujourd'hui il ne s'agit pas simplement de choisir une action parmi plusieurs, mais plutôt de choisir des actions avec en plus un ensemble de paramètres. De plus en plus, on veut que les créatures se comportent différemment selon des éléments de sa personnalité, de ses émotions, de son état. Donc, il ne s'agit pas dire : "Je vais aller chercher la pomme" mais "je vais aller vite chercher la pomme parce que j'ai très faim" ou "je vais aller prudemment chercher la pomme car je sais qu'il y a un ennemi qui rode dans les parages"... Ce sont des détails importants, qui donnent vie et qui sont très intéressants et très importants pour le jeu...

Et donc, grâce à ce système, la conception dans SpirOps revient finalement à créer des centres d'intérêt puis des actions possibles pour le personnage, regarder de quelles informations on va avoir besoin pour calculer les motivations des centres d'intérêt et les opportunités des centres d'intérêt pour les différents actuateurs. La conception est donc grandement simplifiée par rapport à un schéma "situations-problèmes". Une autre chose importante est que, dans le calcul de la motivation et des paramètres, on peut tenir compte de facteurs internes à la créature qui sont sa personnalité, ses émotions. On va donc pouvoir créer des modèles de pensée qui sont identiques pour plusieurs créatures et qui vont aboutir à des comportements différents parce que les données en entrée qui correspondent à leur personnalité sont différentes. Donc la prise de décision finale sera différente bien que les modèles de pensée au départ soient les mêmes. C'est donc un système très économe en termes de développement, et donc de coût de réalisation. De plus, la définition des centres d'intérêt, de la motivation, est totalement accessible à des game designers. A vec ce système de conception, on voit bien que l'on favorise très tôt l'intervention de la définition de l'IA dans la production des game designers et donc de ce qu'elle va être dans le jeu.

 

Exemple de conception d'un modèle décisionnel simple Cliquer ici

 AI : Votre système marche-t-il avec tous les milieux ? Je pense par exemple à la mémoire disponible, au temps machine alloué durant le jeu pour faire les calculs relatifs à l'IA, temps qui souvent est très faible car passant après celui employé pour la gestion des images...
A.B : Vous avez raison de souligner ce point. SpirOps s'adapte automatiquement au temps machine alloué. Le système va trier les centres d'intérêt en fonction de leur motivation : plus le personnage a envie de faire quelque chose et plus cela va être traité tôt dans le temps. Et si le système est interrompu, il aura quand même traité préalablement les centres d'intérêt les plus importants et donc il aura une solution correcte au problème. De plus, s'il reprend son raisonnement plus tard, il sera capable d'adapter la solution en fonction des autres sous-problèmes ayant pu être alors traités et donc d'affiner la solution de départ. On obtient donc des décisions qui sont correctes, même dans un temps très court alloué.
Mon système est très économe en temps machine, mais il l'est également en temps mémoire, c'est-à-dire qu'un modèle créé pour une créature peut être partagé par plusieurs autres et donc être alloué une seule fois en mémoire. Toutes les créatures vont partager le même modèle. Le système est par ailleurs conçu pour être multiplateforme et extensible. Vous pouvez créer vos propres fonctions, aussi complexes que vous le désirez : mettre par un exemple un réseau de neurones dans une fonction, un système expert, de la logique flou ou tout ce que vous voulez. Tout est envisageable.

AI : Oui mais qu'apportent les fonctionnalités de votre système en matière d'IA, que ne possèdent pas les autres jeux ?
A.B : Mon système apporte un ensemble de comportements cohérents qui tient compte de tous les sous-problèmes. On a beau rajouter de nouveaux sous-problèmes, on arrive à traiter l'ensemble. Le système génère des comportements stables, sans oscillations.

Le système génère aussi des comportements adaptatifs. On a vu tout à l'heure que cela faisait peur aux concepteurs de jeux. Mais d'un autre côté, ils le souhaitent pour leurs jeux : ils aimeraient bien que le jeu s'adapte au joueur, c'est-à-dire que chaque joueur ait une expérience différente. Dès lors, la solution que propose SpirOps est une adaptation très contrôlée et surtout très localisée : le concepteur va décider de ce qui va évoluer. Il n'y a pas de modification incontrôlée. En fait ce sont les fonctions mathématiques du traitement dont on a déjà parlé qui vont pouvoir utiliser des paramètres internes qui vont évoluer au cours du temps. Et donc le traitement va évoluer, donc le résultat où il est utilisé va évoluer, donc la prise de décision peut évoluer, le calcul des paramètres peut évoluer, etc.

Un des autres points forts est que le système propose une adaptation dynamique en fonction de ce que voit la créature et de son vécu. L'adaptation est un sous-problème : la créature va regarder son environnement et porter des jugements sur ses actions précédentes et, en fonction de ces jugements, va permettre à des autres fonctions de s'adapter correctement. Enfin, plus complexe encore, les créatures sont capables de modéliser leur environnement : cela peut-être utilisé par exemple pour de la navigation, de la cartographie et aussi pour créer des graphes conceptuels, conceptualiser des conversations. Conceptualiser aussi des enchaînements de situations : on pourrait déterminer, en fonction de ses actions, dans quel état va ensuite se trouver l'environnement. Par exemple, si j'appuie sur ce bouton, cela va ouvrir la porte, et je sais qu'il y a des "méchants" derrière... Toutes ces informations sont utilisées pour anticiper, pour avoir un raisonnement anticipatif, ce qui est communément appelé "de la planification dynamique". La créature est capable de décider en fonction de son vécu. Elle peut décider en temps réel, monter des plans... Et ceci peut donc être utilisé dans les jeux vidéos pour tout ce qui est raisonnement sur le terrain, raisonnement stratégique, modélisation de l'adversaire...

AI : On voit tout de suite des applications pour le secteur militaire...
A.B : Oui, bien sûr...

AI : SpirOps a fait l'objet d'un brevet...
A.B : Oui, j'ai déposé un brevet fin juin 2003.

De la difficulté de se faire connaître, et reconnaître...

AI : Quels sont vos projets ?
A.B : Je souhaiterais créer une entreprise qui puisse distribuer mon système, sous licence, voire vendre le brevet puisque je ne me leurre pas trop sur les capacités de distribution : c'est difficile à mettre en oeuvre, ce n'est pas ma spécialité. Pour valider ma technologie, je comprends bien qu'il faille que je développe une activité économique au moyen d'une licence, pour que j'aie quelques références. Mais le but à moyen terme, disons dans trois à quatre ans, c'est de vendre le brevet...

AI : Oui, mais en faisant cela, ce sont encore les Américains qui vont en récupérer les bénéfices...
A.B : Ou le Japon.

AI : Et pourquoi pas les Français ou les Européens ?
A.B : Il y a des éditeurs de jeux vidéos en France qui s'en sortent pas mal mais il y a eu une vague de nettoyage par le vide dans les studios de production...

AI : Et pourquoi ne pas les contacter tout simplement et concevoir avec eux un jeu innovant mettant en pratique tout ce que votre système peut construire en matière d'IA, prouvant ainsi l'incontournabilité de votre système ?
A.B : C'est ce que je compte faire : contacter des studios puisque mon produit n'a pas encore fait ses preuves...

AI : Pourquoi ?
A.B : Simplement parce que les sociétés ne donnent pas les codes sources de leurs jeux et donc ce n'est pas possible pour moi d'adapter un produit existant en reprenant tout ou partie d'un jeu pour démontrer la supériorité qu'apporte SpirOps. Seuls quelques studios proposent pour certains de leurs jeux le code source nécessaire à l'intégration de SpirOps. Par exemple, une partie du code de Quake III est en libre accès. Oh, pas une grosse partie, mais suffisamment pour avoir pu brancher mon IA sur ce jeu et faire des tests, ce qui est très intéressant pour moi.

Exemple d'application de SpirOps sur l'environnement du jeu Quake III L'expérience présentée ici utilise l'environnement Quake III (jeu inspiré des combats de gladiateurs). Elle met en oeuvre les capacités modélisatrices de SpirOps. Le bot, guidé par un modèle décisionnel simple, élabore un modèle du niveau dans lequel il se trouve au fur et à mesure de son exploration. Il mémorise ainsi un taux de présence des bonus de vie et d'armes pour chaque nouvel espace mémorisé. Le bot explore le niveau. La commande viewmem (voir code en haut de l'image) permet d'afficher le modèle déjà créé : l'ensemble des localisations mémorisées et leurs taux respectifs (H pour vie et W pour armement). Les localisations subordonnées sont en fait liées par un lien désignant une provenance possible.

AI : Alors, comment faire valider vos concepts ?
A.B : Il y a deux aspects autour de la validation de mes concepts. Le premier est déjà de valider que l'IA marche bien. Pour cela, je peux faire des expériences moi-même.
Le second est que l'IA n'est pas perçue par tous les studios de la même façon. Les studios ont des problématiques particulières. Ceux qui font des jeux d'action ont certaines problématiques, ceux qui font des jeux de stratégie en ont d'autres. Donc proposer simplement une démonstration de mon système ne leur suffirait pas. Il faudrait plusieurs démonstrations différentes. Mais alors, cela veut dire créer un jeu... Donc c'est long, il faut une équipe, cela coûte cher... Un autre gros désavantage de faire moi-même une démo de mon système est que cela ne valide pas que d'autres personnes soient capables de l'utiliser facilement, alors qu'il a été pensé pour cela. Pour toutes ces raisons, je n'ai pas encore fait trop de démonstration du système pour l'instant...

AI : Et pourtant, nous l'avons vu, ce système est d'une utilisation simple...
A.B : La seule façon de le constater, c'est de s'en servir. C'est pour cela que plutôt que de faire des démonstrations, j'essaie d'aller voir les studios en leur disant : "Je suis prêt à coopérer avec vous bénévolement. Essayer mon système et concevons ensemble un nouveau jeu...

AI : Puisse Automates Intelligents contribuer ici à mieux faire connaître votre système SpirOps et avoir convaincu les industriels du secteur qui nous lisent...
A.B : Merci

Voir notre encadré : Fonctionnalités et avantages de SpiROps

*SpiRops : mot conçu à partir des racines latines : "Spir", esprit et "Ops", réalisation, pouvoir de réaliser.

http://www.epita.fr
(2)Voir http://www.enpc.fr/dea/DEA-IARFA.htm
(3) Ces créatures retiennent ce que vous leur apprenez, ont des comportements bien personnalisés, peuvent tomber malade, être fatigués, avoir faim, se reproduire... L'intérêt est aussi que ces êtres possèdent un génome qu'ils transmettent à leur descendants. On peut donc observer des mutations (ou depuis peu les provoquer) ainsi que des dégénérescences. Ces Norns peuvent être sauvés sous forme de fichiers et échangés entre éleveurs par l'intermédiaire notamment d'internet.
Voir le site d'un passionné : http://creaturesfrance.free.fr
(4) Voir http://www2.bwgame.com/
(5) Avec ce jeu de simulation, tout débute par le façonnage de votre avatar dont il faudra définir l'apparence mais aussi le comportement général. Ensuite, la vie peut réellement débuter avec l'achat de son premier appartement, de la découverte de ses nouveaux voisins, et qui sait, de l'amour de sa vie ! Le jeu évolue avec vous, à votre rythme, en fonction des décisions de votre personnage. Chaque action affecte directement l’humeur et le comportement de vos Sims. http://thesims.ea.com et http://thesims2.ea.com/
(6)Voir notre interview de Jean-Claude Heudin (31/07/2002) : http://www.automatesintelligents.com/interviews/2002/aou/heudin.html