L’IA apporte bien plus qu’on le pense au jeu vidéo - Android

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L’IA apporte bien plus qu’on le pense au jeu vidéo - Android

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Dans le jeu vidéo, on entend très souvent parler d’IA. Tellement que c’est même le nom que l’on donne parfois — souvent à tort — à de simples personnages non jouables. Il faut dire que dans un jeu de combat où l’adversaire réagit à chacun de nos mouvements, la connexion avec une « Intelligence Artificielle » est Lire la suite

Dans le jeu vidéo, on entend très souvent parler d’IA. Tellement que c’est même le nom que l’on donne parfois — souvent à tort — à de simples personnages non jouables. Il faut dire que dans un jeu de combat où l’adversaire réagit à chacun de nos mouvements, la connexion avec une « Intelligence Artificielle » est vite fait.

Pourtant, au-delà de toute cette intelligence que l’on prête à des personnages, l’IA peut avoir de nombreuses utilités, jusque dans la création et l’affichage du jeu lui-même. On parle parfois — toujours à tort — d’intelligence artificielle pour qualifier les algorithmes de génération procédurale qui génèrent un environnement par briques aléatoires, mais plus encore, l’IA peut aller jusqu’à améliorer les graphismes d’un jeu.



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L’IA à la rescousse de nos GPU

Nvidia vient par exemple d’annoncer le 23 mars sa technologie DLSS 2.0 qui, comme son nom l’indique, succède au DLSS, présent sur les cartes RTX depuis 2018. Il s’agit d’une technique d’upscaling utilisant l’IA pour améliorer la qualité graphique des jeux, ainsi que leur fluidité.

Pour cela, Nvidia se base sur de nouveaux cœurs « tensors » de ses cartes graphiques pour réaliser des calculs dédiés à l’intelligence artificielle, venant soutenir ainsi ses cœurs CUDA (pour la génération de polygones). Pour cela, le GPU se concentre pour générer des images en définition moindre, avec qu’elles soient upscalées dans la définition désirée par le DLSS. Autrement dit, un jeu rendu en 2K peut s’afficher en 4K avec un minimum de pertes, permettant ainsi de gagner en fluidité puisque la carte graphique peut enchaîner davantage de calculs.

Pour minimiser les pertes justement, l’algorithme est entraîné avec des images du jeu en question afin de reconnaître les textures et les générer pour le rendu final en définition supérieure.

Le DLSS 2.0 étend les possibilités

Cette fonctionnalité est très intéressante sur le papier, mais nécessite tout de même de générer une IA par jeu. Résultat : les jeux compatibles se comptent sur les doigts des deux mains.

Avec le DLSS 2.0, Nvidia étend les possibilités en n’utilisant qu’un seul réseau pour tous les jeux. Ajoutez à cela l’intégration à Unreal Engine 4, un moteur très utilisé par les développeurs, et l’utilisation du DLSS 2.0 devrait se populariser beaucoup plus rapidement. Le résultat quant à lui se passe de commentaires :