Soutenance de thèse

Juliette LEMAITRE

Vers une simplification de la conception de comportements stratégiques pour les opposants dans les jeux vidéo de stratégie


Le mardi 21 mars 2017 à 14h en Amphi L103 – Centre Pierre Guillaumat A l’Université de Technologie Compiègne


Membres du Jury :

  • M. Jean-Paul Barthès, professeur émérite, université de technologie de Compiègne, laboratoire Heudiasyc
  • M. Vincent Corruble, maître de conférences, université Pierre et Marie Curie, LIP6, Paris
  • M. Pascal Estraillier, professeur des universités, université de la Rochelle, laboratoire L3i
  • Mme Domitile Lourdeaux, maître de conférences, université de technologie de Compiègne, laboratoire Heudiasyc
  • M. René Mandiau, professeur des universités, université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis, LAMIH, Valenciennes
  • M. Stéphane Natkin, professeur des universités, CNAM, Paris
  • M. Florian Richoux, maître de conférences, université de Nantes, LS2N, Nantes
  • M. Nicolas Sabouret, Professeur des universités, LIMSI, Orsay
  • Invitée : Mme Caroline Chopinaud, Ingénieur de recherche, MASA group, Paris

Résumé

Cette thèse aborde la problématique de la création d’intelligences artificielles (IA) contrôlant la prise de décision haut-niveau dans les jeux de stratégie. Ce type de jeux propose des environnements complexes nécessitant de manipuler de nombreuses ressources en faisant des choix d’actions dépendant d’objectifs à long terme. La conception de ces IA n’est pas simple car il s’agit de fournir une expérience pour le joueur qui soit divertissante et intéressante à jouer. Ainsi, le but n’est pas d’obtenir des comportements d’IA complètement imbattables, mais plutôt de refléter différents traits de personnalités permettant au joueur d’être confronté à des adversaires diversifiés. Leur conception fait intervenir des game/IA designers qui vont définir les différentes stratégies en fonction de l’expérience qu’ils souhaitent créer pour le joueur, et des développeurs qui programment et intègrent ces stratégies au jeu. La collaboration entre eux nécessite de nombreux échanges et itérations de développement pour obtenir un résultat qui correspond aux attentes des designers. L’objectif de cette thèse est de proposer une solution de modélisation de stratégies accessible aux game designers en vue d’améliorer et de simplifier la création de comportements stratégiques. Notre proposition prend la forme d’un module stratégique choisissant des objectifs à long terme et vient se placer au-dessus d’un module IA qui gère l’application concrète de ces objectifs. La solution proposée n’imposent pas de méthode pour résoudre ces objectifs et laisse libre le choix du module IA. Le module stratégique se compose d’un modèle de stratégie permettant à l’utilisateur d’exprimer des règles de prise de décision stratégique et d’un moteur de stratégie qui exécute ces règles afin de donner des directives destinées au module IA. Pour améliorer l’intelligibilité nous utilisons un modèle graphique inspiré des machine à états finis et des behavior trees. Il permet d’exprimer le choix d’objectifs en fonction du contexte, mais également d’en choisir plusieurs en parallèle et de leur donner des importances relatives afin d’influencer la répartition des ressources. Les stratégies créées à l’aide de notre modèle sont ensuite exécutées par le moteur de stratégie pour produire les directives données au module IA. Ces directives se présentent sous la forme d’objectifs stratégiques et de ressources qui leur sont allouées en fonction de leurs besoins et de l’importance relative qui leur a été donnée. Le module stratégique permet donc de rendre accessible la conception du niveau stratégique d’une IA contrôlant un adversaire dans un jeu de stratégie.



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