Le monde des jeux vidéo multi-joueurs en ligne est très vaste et les développeurs de jeux vidéo ne cessent pas de donner les meilleurs produits et de créer des jeux vidéo en ligne qui satisfont souvent leurs utilisateurs. Ce qui attire les gens à jouer est l’esthétisme de ces jeux vidéo, la simplicité de jeu, la facilité de jouer ainsi que l’amour de défi. Cependant, parfois les jeux vidéo modernes sont ennuyants puisqu’ils existent tellement des actions répétitives et le jeu n’a vraiment de fin. Comme solution, certains utilisateurs de jeux vidéo multi-joueurs en ligne utilisent les bots (diminutif de robot) afin de faire progresser le jeu et améliorer rapidement leurs résultats. Comme conséquence, cette forme de tricherie impacte l’équilibre de jeu et fait fuir les joueurs honnêtes entraînant des grosses pertes de revenues [5]. Plusieurs solutions et méthodes ont été proposées par les chercheurs afin de lutter contre l’utilisation de bots [2,5]. A chaque fois, les chercheurs ont concentré leurs travaux sur un seul critère pour détecter les bots dans les jeux vidéo multi-joueurs en ligne et ils ont ignoré le reste des critères. Ceci donne la chance aux programmeurs des bots de trouver des solutions pour apparaître comme joueur humain. Comme solution au problème énoncé, nous avons choisi de travailler sur plusieurs critères ensemble et de classer les agents en utilisant les techniques de forage de données. Puis, nous avons construit un modèle complet pour le joueur humain et un autre modèle complet pour le bot. En analysant les traces de jeux, nous avons pu trouver la similarité entre un profil d’un utilisateur et un des deux modèles crées. Et par la suite, nous avons pu détecter les bots dans les jeux vidéo multi-joueurs en ligne. Cette solution rend la tâche des programmeurs des bots plus difficile puisque là ils ne vont pas travailler sur un seul critère mais sur un modèle complet d’agent (ensemble de critères). Ce mémoire apporte une nouvelle approche et propose une nouvelle solution pour la détection automatique des bots dans les jeux vidéo multi-joueurs en ligne en utilisant des techniques de forage de données. Les travaux présentés dans ce mémoire nous ont permis d’obtenir des résultats très satisfaisants et de bien identifier les différences entre le comportement d’un joueur humain et celui d’un bot. Cette approche est générique et pourra être appliquée sur n’importe quel jeu vidéo en ligne et n’importe quelles traces. Ainsi des travaux futurs pourront se concentrer sur l’amélioration de cette approche. Notamment, travailler sur la spontanéité de la façon de se déplacer pour les agents et trouver les différences de la façon à réagir entre les joueurs humains et les bots.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:Quebec/oai:constellation.uqac.ca:4066 |
| Date | 09 1900 |
| Creators | Doudech, Imen |
| Source Sets | Université du Québec à Chicoutimi |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Thèse ou mémoire de l'UQAC, NonPeerReviewed |
| Format | application/pdf |
| Relation | http://constellation.uqac.ca/4066/ |
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