01 / OBSERVER
Observer l’écran
L’agent prévu observe le monde à partir des images capturées du jeu. L’expérience repose sur le retour visuel, sans lire la mémoire interne du jeu.
Apprendre à agir.
Une expérience à la fois.
Un agent IA peut-il observer un jeu, essayer une action et apprendre du résultat? Nous construisons une expérience concrète pour explorer cette question et les pistes qu’elle pourrait ouvrir en robotique.
Notre point de départ : The Legend of Zelda: Breath of the Wild sur une véritable Nintendo Switch.
Au cœur de l’expérience
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Regardez un extrait enregistré ou passez au direct lorsqu’une diffusion est disponible.
Aucune diffusion en direct pour le moment
Le direct n’est pas encore connecté. En attendant, choisissez Rediffusion pour regarder l’enregistrement du test de capture.
Enregistrement d’un test du matériel, et non d’une séance de recherche autonome. Extrait sans son. Les commandes du lecteur permettent de lire, de mettre en pause, de naviguer dans la vidéo et de passer en plein écran.
Recherche sur les agents IA dans les jeux
Observer. Agir. Comparer.
02 / AGIR
Essayer une commande
Un Raspberry Pi Pico envoie des commandes de manette à la Switch. L’objectif est de découvrir leurs effets par des essais et l’observation des résultats.
03 / COMPARER
Apprendre des résultats
Nous prévoyons de consigner les actions, les observations et les résultats afin que les réussites et les échecs puissent guider l’expérience suivante.
État du projet · 3 octobre 2026
Construire les bases
La capture vidéo et les commandes de base de la manette ont été testées. Le micrologiciel comprend des protections qui relâchent automatiquement les commandes. Le travail porte maintenant sur un service de contrôle fiable et une première séance avec l’IA, à budget limité.
La boucle d’apprentissage autonome est encore en développement. Un enregistrement du test de capture est disponible dans le lecteur ci-dessus. La diffusion en direct et les rediffusions des séances de recherche restent à connecter.
Piste de recherche future
Des mondes virtuels aux systèmes physiques
L’observation, le choix des actions, le retour d’information et la reprise après un échec sont aussi des sujets importants en robotique. Nous espérons que ces expériences aideront à explorer l’IA appliquée aux systèmes mécaniques. Le transfert à des robots réels est une piste de recherche, pas un résultat démontré; les mouvements physiques nécessiteront leurs propres essais et protections.
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