Avec Ace et G-Assist, Nvidia affirme haut et fort que l’avenir du jeu vidéo passe par l’IA

L’IA peut faire de grandes choses pour le jeu vidéo, Nvidia en est convaincu. Dévoilée à l’occasion du dernier Computex, la roadmap du constructeur sur l’IA est assez claire, et recèle quelques nouveautés aussi intrigantes qu’excitantes.

Contrairement à ce que l’on pourrait croire, l’intérêt que porte Nvidia à l’intelligence artificielle n’est pas une tentative de surfer sur la vague de popularité que rencontre actuellement cette technologie. Bien au contraire même. Nvidia entretient avec l’IA une histoire riche qui remonte à plusieurs années, alimentée par des années de recherche et développement au service de l’amélioration de l’image et des performances d’affichage.

En juin dernier, à l’occasion du Computex qui s’est tenu à Taipei, le constructeur a renouvelé son intérêt pour l’IA, en faisant même le centre de sa stratégie pour les années à venir. Au programme, un développement toujours plus poussé de sa partie hardware avec des Tensor Cores plus performants pour ses prochaines séries de GPU, mais aussi et surtout, une emphase sur le logiciel. Nvidia a d’ailleurs profité de l’occasion pour dévoiler deux projets aussi ambitieux que novateurs avec Nvidia Ace et Nvidia G-Assist.

Nvidia Ace : des PNJ intelligents pour une immersion renforcée

Premier projet à l’intersection de l’intelligence artificielle et du jeu vidéo présenté par Nvidia durant le Computex, Nvidia Ace est sans doute aussi le plus impressionnant techniquement. Cette suite logicielle imaginée pour les développeurs se présente comme une boite à outils dédiée à la conception de personnages non-joueurs nouvelle génération. En s’appuyant sur une suite de NIM (Nvidia Inference Microservices), Nvidia Ace permet de créer des PNJ qui utilisent l’IA pour imiter au plus près le réel.

Parmi ces fameux NIM, Audio2Face permet par exemple de calquer les expressions faciales du personnage sur l’audio (ce qu’il dit et ce qu’il entend en somme). Riva de son côté, se présente comme un outil de reconnaissance vocale, ce qui devrait permettre aux joueurs de parler directement avec le PNJ qu’il a en face de lui.

Cumulés, et combinés entre eux, les NIMS proposés par Nvidia Ace permettent de créer des personnages plus réalistes, capables de réagir aux propos et actions (passées ou présentes) du joueur. De lui répondre en fonction du contexte, des éléments qui l’entourent, voir du ton de sa voix. D’agir différemment, de manière non linéaire ou scriptée. D’être plus « vivant » en somme. Une bonne manière, selon Nvidia, de proposer une expérience plus réaliste et donc, plus immersive pour les joueurs. Et il ne s’agit là que des premières utilisations de cette technologie. Il est à peu près certain que les studios vont s’emparer du sujet pour créer des choses inédites et inattendues.

Nvidia G-Assist : un assistant personnel dédié à l’amélioration de votre expérience de jeu

Pour son second projet IA dédié à l’IA, Nvidia a décidé de s’intéresser aux joueurs et à leur confort. Comment ? En créant de toute pièce un assistant virtuel capable de répondre à toutes leurs questions, en jeu comme hors-jeu. Nommé G-Assist, cet assistant possède des capacités étendues, et la démonstration faite par Nvidia à l’occasion du Computex est pour le moins impressionnante.

Cette petite interface qui se superpose au jeu, capable de répondre aussi bien à des prompts textuels qu’à des commandes vocales, possède plusieurs champs d’expertise et il ne tient qu’aux développeurs qui décident de l’implémenter de développer leur base de connaissances. Wiki, solutions, guides, datasheets : G-Assist utiliser tout ce qu’on lui donne pour offrir aux joueurs les réponses aux questions qu’ils se posent.

De manière plus concrète, G-Assist est capable de répondre à plusieurs types de requêtes :

• des questions d’ordre technique. En jeu, il est ainsi possible de demander à l’assistant de Nvidia de modifier le FOV, la définition ou la qualité des textures. Il est aussi possible de poser des questions plus pointues : comme demander à G-Assist de modifier les réglages pour obtenir la meilleure qualité graphique possible, ou les meilleures performances. Dans le même ordre d’idée, les joueurs pourront aussi demander si leur configuration actuelle est la plus optimale, et si ce n’est pas le cas, d’effectuer les réglages nécessaires pour y parvenir ;
• des questions sur le jeu en lui-même. C’est l’autre pan de G-Assist, et il risque fort de changer en profondeur les habitudes des joueurs. Vous avez une question sur le lore du jeu auquel vous jouez ? Envie d’un résumé de l’histoire après une longue pause ? Besoin d’une stratégie pour battre un boss particulièrement retors ? L’assistant de Nvidia est là pour vous. Dans le même ordre d’idée, G-Assist est capable, si on le lui demande, de fournir des conseils étendus pour bien débuter dans un jeu ou monter son personnage (dans un MMO ou un jeu de survie par exemple).

Encore en développement, G-Assist n’en est qu’à ses balbutiements et Nvidia compte bien étendre, au fil du temps, les possibilités de son assistant. Analyse des performances des joueurs, création de stratégie adaptée au profil du joueur, assistance en temps réel : l’éventail des possibilités est énorme.

Nvidia et l’IA, une histoire qui ne date pas d’hier

Si Nvidia se lance aujourd’hui dans une vaste campagne de démocratisation de l’intelligence dans le monde du jeu vidéo, ce n’est pas pour rien. Le constructeur possède en effet une solide expérience en la matière, développée au fil des années grâce à son implication dans le processus d’amélioration et d’optimisation graphique de ses GPU.

Prenez le DLSS par exemple. Développé comme un anti-aliasing boosté au Deep Learning pour les premières cartes graphiques RTX, il permet aujourd’hui d’upscaler les images d’un jeu pour proposer une expérience visuelle poussée sans que cela impacte les performances du système (ce que Nvidia appelle le Super Resolution).

Nvidia n’a cessé d’enrichir le DLSS de nouvelles fonctionnalités via des LLM spécifiquement entraînés. Le DLSS 3 et le Frame Generation, qui permet d’intercaler des images supplémentaires, par interpolation, entre les images rendues par le moteur du jeu, pour assurer une meilleure fluidité : c’est de l’IA. Le Ray Reconstruction amené par le DLSS 3.5 : c’est aussi l’IA qui est à l’ouvrage, cette fois-ci pour améliorer la qualité des reflets et le bruit ambiant sur l’image.

Cette expérience, et ce savoir-faire en matière de modèles d’apprentissage et d’IA, Nvidia est aujourd’hui décidé à l’appliquer à tous les pans du jeu vidéo afin de créer de nouvelles expériences, de nouveaux usages, et ainsi façonner le jeu vidéo de demain.

Bien préparer l’arrivée des fonctionnalités IA dans le jeu vidéo

Si ces fonctionnalités IA et le futur qu’elles annoncent sont pour le moins alléchantes, il s’agit aussi de processus assez gourmands en ressources, qui demandent donc une configuration matérielle spécifique afin de pouvoir en tirer la substantifique moelle. Une configuration qui nécessite impérativement un GPU récent, qui bénéficie des dernières avancées en matière de puces dédiées à l’IA, comme c’est le cas pour les GPU Nvidia de dernière génération. La GeForce RTX 4060 Ti 16 Go offre par exemple un excellent compromis entre performance et prix grâce à un positionnement tarifaire sous la barre des 500 euros.

Et si votre configuration date un peu, et n’est pas en mesure d’accueillir un GPU récent, sachez que vous pouvez trouver une grande variété de PC créés dans l’optique de gérer les jeux récents dans les meilleures conditions, mais aussi toutes les avancées en matière d’IA. Cybertek propose par exemple le PC Gamer Cyberglass équipé d’un Core i5-14600KF, d’une RTX 4080 Super 16 Go et de 32 Go de RAM en DDR5. Un véritable monstre de puissance proposé à 2 149 euros, qui vous permettra aussi d’obtenir une copie du jeu Star Wars Outlaws lorsqu’il sortira.