Les besoins de l'industrie des jeux vidéo sont en constante évolution. Dans le domaine de l'intelligence artificielle, nous identifions dans le chapitre 1, les différents besoins de l'industrie dans ce domaine. Nous pensons que la conception d'une solution d'apprentissage de comportements par imitation qui soit fonctionnelle et efficace permettrait de couvrir la plupart de ces besoins. Dans le chapitre 2, nous montrons que les techniques d'extraction de données peuvent être très utiles pour offrir une telle solution. Cependant, ces techniques ne sont pas suffisantes pour construire automatiquement un comportement complet qui serait utilisable dans les jeux vidéo modernes. Dans le chapitre 3, nous proposons un modèle générique pour apprendre des comportements en imitant des joueurs humains : Orion. Ce modèle est composé de deux parties, un modèle structurel et un modèle comportemental. Le modèle structurel propose un framework généraliste d'exploration de données, fournissant une abstraction des différentes méthodes utilisées dans ce domaine de recherche. Ce framework nous permet de construire un outil d'usage général avec de meilleures possibilités de visualisation que les outils d'extraction de données existants. Le modèle comportemental est conçu pour intégrer des techniques d'exploration de données dans une architecture plus générale et repose sur les Behavior Trees. Dans le chapitre 4, nous illustrons comment nous utilisons notre modèle en mettant en oeuvre le comportement des joueurs dans les jeux Pong et UT3 en utilisant Orion. Dans le chapitre 5, nous identifions les améliorations possibles, à la fois de notre outil d'extraction de données et de notre modèle comportemental. / The video game industry's needs are constantly changing. In the field of artificial intelligence, we identify inchapter 1, the different needs of industry in this area. We believe that the design of a learning behavior through imitation solution that is functional and efficient would cover most of these needs. In chapter 2, we show that data mining techniques can be very useful to provide such a solution. However, for now, these techniques are not sufficient to automatically build a comprehensive behavior that would be usable in modern video games. In chapter 3, we propose a generic model to learn behavior by imitating human players: Orion.This model consists of two parts, a structural model and a behavioral model. The structural model provides a general data mining framework, providing an abstraction of the different methods used in this research. This framework allows us to build a general purpose tool with better possibilities for visualizing than existing data mining tools. The behavioral model is designed to integrate data mining techniques in a more general architecture and is based on the Behavior Trees. In chapter 4, we illustrate how we use our model by implementing the behavior of players in the Pong and Unreal Tournament 3 games using Orion. In chapter 5,we identify possible improvements, both of our data mining framework and our behavioral model.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015BRES0035 |
| Date | 08 September 2015 |
| Creators | Soler, Julien |
| Contributors | Brest, Buche, Cédric |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French, English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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