Edition 01 - IA et Technologie
IA et Technologie
Explorer les outils, les expériences et les idées qui transforment la façon dont les jeux sont créés.
Au bord du fossé de l’IA : le prochain défi de l’industrie du jeu vidéo
Une chose me semble claire : l’industrie du jeu vidéo s’est battue pour atteindre un jalon dans le parcours d’adoption de l’IA générative. Nous sommes parvenus à un moment charnière qui sépare les utilisateurs précoces de la majorité précoce. Le plus grand défi, le fossé, reste à surmonter.
La courbe d’adoption
Au cas où ce concept vous soit étranger, la courbe d’adoption de la technologie illustre la propagation des innovations dans un marché. Les pionniers sont les premiers à embarquer, suivis par les utilisateurs précoces, puis par la majorité précoce, la majorité tardive et, finalement, les traînards. Entre les utilisateurs précoces et la majorité précoce, il y a un fossé, un gouffre où disparaissent bien des technologies prometteuses à cause des grandes différences entre les besoins et les attentes de ces deux groupes.
Notons que l’apprentissage automatique a traversé ce fossé dans les jeux vidéo. La croissance du sommet sur l’apprentissage automatique à la GDC, l’acceptation généralisée de l’apprentissage automatique dans l’optimisation continuelle et l’acquisition et la rétention en sont la preuve. Par contre, l’apprentissage automatique ne s’est jamais vraiment répercuté sur les mécanismes de production.
L’approche pragmatique de l’IA
La majorité précoce (les pragmatiques, comme le dirait Moore) voit la technologie autrement que les utilisateurs précoces.
- Elle exige des solutions éprouvées, pas des expériences.
- Elle veut une évolution, pas une révolution.
- Elle s’attend à ce que la technologie améliore les processus en place.
- Elle réclame une rentabilité évidente, pas des promesses vagues.
Voilà qui explique le virage des échanges à la GDC. On ne se demande plus si l’IA a sa place en développement de jeux vidéo, mais comment bien l’implanter. Dans les discussions avec les chefs de production et les leaders de l’IA, j’ai relevé une constante : ils sont tannés des démos de technologie d’IA. Ils veulent entendre des histoires de réussite de clients et des exemples concrets d’avantages mesurables de leurs pairs.
Voici une illustration parfaite de mon propos : les jeunes pousses de l’an dernier scandaient que l’IA pouvait « générer des animations à partir de requêtes », sous-entendant la question : « Qui a besoin de la capture de mouvement? ». Cette année, rien de tout ça. Les fournisseurs de logiciels de capture de mouvement ont intégré l’IA à leurs systèmes de traitement pour réduire le délai de nettoyage post-capture. On parle donc d’une amélioration pratique de processus plutôt que d’un remplacement révolutionnaire.
La traversée dangereuse
Ne nous méprenons pas : ce fossé est une frontière périlleuse. Beaucoup de jeunes pousses et de technologies tombent dedans. Après avoir travaillé pour des entreprises en démarrage qui l’ont surmonté et d’autres que non, je peux témoigner des difficultés.
Celles qui ont réussi avaient une qualité commune : elles embrassaient les besoins de la majorité précoce pragmatique avec une précision chirurgicale, au lieu de continuer de servir les visionnaires. Elles ne vendaient pas du potentiel, elles offraient une valeur éprouvée.
La plus grande menace durant la traversée vient peut-être des investisseurs, qui poussent souvent des estimations gonflées. Les jeunes pousses chassent le financement avec des démos tapageuses et de grandes promesses, mais les studios veulent des solutions fiables à des problèmes précis. Cette divergence explique pourquoi de nombreuses pousses peinent à prendre leur envol, malgré un emballement initial.
Le défi organisationnel
Le signe le plus évident que nous sommes au bord du fossé est que les équipes d’IA des studios sont surchargées de demandes, tandis que les développeurs adoptent de plus en plus des outils d’IA « dans l’ombre » pour résoudre des problèmes immédiats. Cette tension entre l’adoption officielle et officieuse naît quand la technologie atteint le point où les pragmatiques commencent à en voir l’avantage, mais avant que des systèmes structurés soient établis pour soutenir l’utilisation généralisée.
Voilà qui explique l’intérêt prononcé envers nos nouveaux services de conseils en solutions d’IA à la GDC. Pour traverser le fossé, les studios ont besoin de partenaires qui comprennent à la fois la technologie et les défis organisationnels présentés par cette transition.
Regarder droit devant : entreprendre la traversée
Surmonter le fossé sera la partie la plus difficile. Pour y parvenir, il nous faudra des solutions complètes (pas seulement de la technologie), des cas d’utilisation éprouvés et des cadres de gouvernance standardisés.
De l’autre côté du fossé, une industrie plus saine et plus productive nous attend, revigorée par de nouvelles technologies qui nous aident à combler nos publics et nos coffres. Le passage entre une possibilité théorique et une utilisation pratique, observé à la GDC cette année, suggère que nous sommes prêts à entreprendre la traversée, à condition de collaborer, de patienter et de persévérer.
Le secteur du jeu vidéo a toujours été à l’avant-garde technologique. Si nous travaillons ensemble, en racontant nos réussites, en développant des normes et en focalisant sur des solutions pragmatiques, nous pouvons nous rendre de l’autre côté.
La valeur de l’expérimentation et de l’innovation progressive : la voie de l’innovation induite par l’IA dans le développement de jeux vidéo
Nous sommes des créateurs de jeux et l’innovation n’a pas de secret pour nous. Dans un contexte où l’IA est en pleine effervescence, il est facile de se laisser emporter par la fièvre des innovations technologiques. Mais ne perdons pas de vue l’essentiel : nous sommes ici pour résoudre des problèmes concrets pour créer de la valeur ajoutée.
Trouver un équilibre entre l’innovation progressive et l’innovation brusque
En matière de technologie d’IA, nous avons souvent à l’esprit des innovations brusques – le genre de percées qui changent la donne et qui sont susceptibles de transformer notre domaine. Mais l’innovation progressive est tout aussi importante et offre souvent des pistes d’amélioration plus concrètes de celles de la philosophie « mieux, moins cher et plus rapide ». Couplée à une expérimentation efficiente, l’innovation progressive se fonde sur les connaissances et les technologies actuelles pour créer des solutions pratiques à court terme. Elle consiste à apporter de petites améliorations progressives qui, au fil du temps, peuvent avoir des effets considérables sur des projets.
Le pouvoir de l’innovation progressive
L’innovation progressive, c’est plus beaucoup plus que des « petits changements » : nous cherchons à créer une culture de l’amélioration en continu. En nous concentrant sur l’innovation progressive, nous pouvons accomplir les réalisations suivantes :
- Accroître le taux de réussite des projets en abordant des problèmes plus petits et plus faciles à gérer
- Créer des solutions pratiques susceptibles d’être adoptées par les équipes de production
- Soutenir et améliorer le travail des professionnels qualifiés, plutôt que d’essayer de les remplacer
« Le meilleur moyen de prédire l’avenir est de l’inventer. »
Alan Kay
Quelques conseils pour favoriser l’innovation progressive dans le domaine de l’IA
- Adopter une méthode axée sur les problèmes en premier lieu : Déterminer les problèmes sérieux à résoudre, puis utiliser l’IA pour y remédier. Cette approche consiste à se pencher sur le problème, et non sur la technologie.
- Déterminer en amont les critères de réussite : Établir des seuils clairs de résultats escomptés acceptables dans un délai défini (paramètres d’exécution). Cette démarche garantit une parfaite transparence et permet à chacun de mesurer l’efficacité des solutions d’IA et de prendre des décisions fondées sur des données.
- Essayer rapidement, échouer rapidement et recommencer : Avoir une équipe prête à élaborer très rapidement une validation de concept et prête à réitérer l’expérience autant de fois que nécessaire. Faire preuve de célérité dans le cadre de ce processus.
- Opérationnaliser votre solution : Une fois les solutions d’IA validées, les mettre en œuvre le plus rapidement possible. Pour ce faire, il est nécessaire de faire appel à des experts du domaine, d’établir des exigences claires en matière de données et de créer un partenariat solide auprès des équipes opérationnelles et techniques.
- Favoriser l’expérimentation alimentée par l’IA : Exploiter les outils et techniques d’IA pour accélérer le processus d’expérimentation et repérer de nouvelles possibilités d’innovation.
Chez Keywords, nous avons notamment mis en place une équipe d’experts en IA, associée à notre Centre d’excellence en IA, au service de l’ensemble de notre société grâce à des sprints de validation de principe de six semaines, accessibles à toutes les équipes. Dans le cadre du projet KARA et d’autres initiatives, nous avons pu organiser des initiatives d’innovation immédiates pour un effet direct sur nos opérations.
Surmonter les défis du processus de l’expérimentation à la mise en œuvre
Cependant, en dépit de bonnes intentions, la mise en œuvre de l’IA comporte des défis. Les trois principaux obstacles à franchir sont les suivants :
- Le rythme imposé par la technologie et la réalité du domaine : La technologie de l’IA évolue à un rythme incroyable, et les expériences menées aujourd’hui pourraient ne plus avoir de raison d’être demain. Dans un tel contexte, il faut privilégier des solutions modulables, susceptibles de répondre aux circonstances en mutation.
- Les obstacles à l’adoption : Il faut tenir compte des limites juridiques, de la résistance au changement, du manque d’expertise et de l’incertitude quant à la manière de procéder. La mise en place d’un programme structuré de gestion de l’innovation peut aider à relever ces défis.
- Le facteur humain : L’IA doit être abordée comme un moyen de soutenir des professionnels qualifiés et de leur apporter une aide précieuse. Par une telle approche, nous contribuons au succès de nos projets et créons des solutions susceptibles d’être adoptées par les équipes de production.
Adopter une culture pérenne en innovation
L’innovation est un parcours à chérir, et non un simple but à atteindre. Une étape difficile mais cruciale pour stimuler les efforts d’innovation en matière d’IA consiste à faire passer de manière réfléchie et délibérée la recherche et le développement appliqués à l’IA, du stade de l’expérimentation à celui de la mise en œuvre. En adoptant une approche d’innovation progressive et en l’associant à un programme d’expérimentation structuré tel que le projet KARA [hyperlink], nous pouvons limiter les risques, gagner en agilité et améliorer la collaboration entre les équipes. Et en adoptant une approche centrée sur les problèmes, en définissant d’emblée des indicateurs de réussite et en se concentrant sur l’innovation progressive, nous pouvons exploiter le plein potentiel de l’IA sans perdre de vue les principaux défis à relever et en gardant les êtres humains au centre de nos priorités.
Mais la clé d’une mise en œuvre réussie de l’IA réside ultimement dans l’adoption d’une culture d’innovation continue, qui peut elle-même être alimentée par l’IA.
En adoptant une attitude propice à la découverte, à l’apprentissage et à l’itération, nous pouvons instaurer un environnement favorable à la création de nouvelles expériences, pour nous-mêmes, pour nos clients et pour nos joueurs. Et en faire encore plus.
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