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.
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 :
De l’upscaling de plus en plus intelligent
Si l’upscaling n’a rien de nouveau, le fait de le lier à de l’intelligence artificielle pour améliorer les résultats est relativement récent et permet de donner un nouveau souffle au jeu vidéo, que ce soit comme le fait Nvidia pour gagner en performances, ou comme l’ont fait certains fans pour retrouver la splendeur de jeux d’antan.
C’est le cas par exemple sur Final Fantasy 7 avec le mode Remako HD ou de Final Fantasy 9 avec le mode Moguri. Pour ce dernier, un fan a entraîné un réseau neuronal de la même manière que pour le DLSS, mais en utilisant des images et artworks de jeux à l’univers plus ou moins proche (Dragon Age, The Witcher, etc.). En ayant ainsi entraîné son IA, il a pu restaurer les 674 décors du jeu d’origine en HD, alors que ceux-ci étaient pensés pour la première PlayStation, en 640 x 480 pixels.
En comparaison de la version « Remastered » sur PC pour laquelle seuls les sprites des personnages ont été revus, le Moguri Mod semble tout droit tiré d’une version next-gen.
L’avenir sur PC… et sur console
L’idée va encore plus loin puisque Microsoft a déjà évoqué des techniques similaires pour ses consoles. Avec la technologie DirectML, Microsoft affirme pouvoir multiplier par 4 la définition d’un jeu en réduisant les pertes. Un exemple a été donné avec Forza Horizon 3, passé du 1080p à la 4K en temps réel grâce à DirectML et DirectX 12.
On attend désormais de voir ce que cela rend réellement une fois embarqué dans la Xbox Series X, en espérant que l’on gagne en définition et en nombre d’images par secondes sans que cela n’ajoute d’artefacts disgracieux.
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Oui et non, comme je l'ai dit, il n'y a que la dernière phase de rendu de l'image qui est en 4K. Le 4K avec DLSS c'est du QHD++, une sorte de mix entre les deux.
C'est dommage de rester dans l'attaque facile comme ça. Déjà avec ton second message tu apportes quelque chose de beaucoup plus constructif ! Sur la définition de l'IA, je comprends ce que tu veux dire et c'est évidement un sujet qui fait souvent débat. Il se trouve que ce genre de moteur échappe à un algorithme aussi direct qu'une simple opération mathématique (ce que l'on appliquait avec les autres moteurs d'upscale), ce qui lui vaut en général se terme d'IA. Tu peux choisir d'appeler ça autrement si tu veux, mais dans ton premier message tu semblais indiqué que c'était une volonté de notre part de placer le mot "IA", je pense que c'est assez malhonnête de ta part. Il s'agit tout simplement du terme utilisé par toute l'industrie.
Le process en lui-même est un upscale : tu pars d'une image en définition "faible" et tu calcules artificiellement une amélioration de la définition du contenu.
Le DLSS n'est pas vraiment un upscale, mais plutôt un downscale a perte minimum. Un contenu 4K (enfin UHD) est calculé en QHD et le dernier process de l'image est en UHD.
C'est a la mode.
Du traitement vidéo tu peux le faire à partir d'un bête calcul fixe "je fais la moyenne des pixels pour en calculer un nouveau" ou tu peux le faire avec une IA qui va gérer au cas par cas, grâce à son entrainement, le traitement à appliquer pour monter en définition l'image. Tu sembles vouloir critiquer l'utilisation du mot IA, pourquoi ne pas le faire en étayant avec des arguments ? Essai de contribuer à tirer vers le haut un sujet plutôt que de le tirer vers le bas ! 😉
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