« En intelligence artificielle, on apprend non pas pour gagner, mais pour jouer le jeu! » Ce pourrait être la devise des chercheurs de Google DeepMind avec leur dernière création : un modèle capable de jouer à plusieurs jeux en 3D comme un humain et, cerise sur le gâteau, de comprendre et d’agir selon vos instructions verbales. Oubliez les NPC, ces personnages de jeux vidéo qui semblent n’exister que pour exécuter des commandes, SIMA (Scalable Instructable Multiworld Agent) est bien plus qu’une simple fonctionnalité de jeu.
SIMA ne se contente pas de vivre dans le monde codé et prévisible des jeux vidéo. Non, ce modèle s’est cultivé en visionnant des heures et des heures de gameplay humain, apprenant de ces vidéos et des annotations fournies. Imaginez un peu : SIMA découvre ce que c’est de « marcher en avant » ou « ouvrir une porte » sans jamais avoir eu besoin de toucher une poignée de porte de sa vie. C’est un peu comme apprendre à nager sans se mouiller.
Les jeux comme Valheim ou Goat Simulator 3 ont servi de terrains de jeux pour SIMA, qui, grâce à une éducation ludique plurielle, a cherché à savoir : est-il possible de généraliser les compétences acquises dans un jeu à un autre jamais vu auparavant? La réponse est oui, avec des nuances. Ce qui est fascinant, c’est la capacité de SIMA à naviguer dans des univers différents, apprenant sur le tas les spécificités de chaque nouveau jeu. Un peu comme un caméléon, mais avec une manette de jeu.
L’ambition des chercheurs avec SIMA, c’est de créer un compagnon de jeu naturel et réactif, bien loin des partenaires IA rigides auxquels nous sommes habitués.
Et pourtant, SIMA n’est pas qu’un joueur averti. Comme un bon film d’espionnage, SIMA n’a accès à aucune information interne du jeu, il opère à l’aveugle, apprenant et s’adaptant uniquement à partir des pixels qu’il voit à l’écran. C’est cette capacité d’adaptation et de compréhension contextuelle qui rend SIMA non seulement un joueur hors pair mais aussi un véritable pionnier dans le domaine des IA de jeu.
Une question se pose alors : comment SIMA se mesure-t-il à l’approche traditionnelle de l’entraînement des IA, celle qui repose sur la simulation dans des mondes 3D ? Les chercheurs de DeepMind ont choisi une autre voie, enseignant à SIMA grâce à l’apprentissage par imitation plutôt que par la recherche de récompenses. Cela ouvre un monde de possibilités, où SIMA ne cherche pas à gagner à tout prix, mais à accomplir des tâches variées, guidé par les objectifs décrits dans un texte ouvert.
Ce voyage à travers les mondes de jeu avec SIMA nous montre un futur où collaborer avec des IA pourrait devenir aussi naturel que de donner des instructions à un ami joueur assis à côté de nous. Peut-être qu’un jour, perdre au jeu contre une IA ne sera plus synonyme de frustration mais de collaboration fructueuse. Après tout, dans le monde du jeu comme dans la vie, c’est en jouant ensemble que l’on s’amuse le plus.
Source : Techcrunch
