Un projet de recherche a permis d’entraîner une intelligence artificielle à maîtriser une séquence de jeu complexe dans Resident Evil Requiem. Ce développement, partagé sur Reddit, décrit l’entraînement d’un agent pour naviguer une séquence d’évasion rapide et semi-linéaire, caractérisée par la présence d’ennemis et une pression temporelle.
L’approche adoptée est hybride, combinant deux méthodes d’apprentissage. L’IA a d’abord été initiée via le clonage comportemental (Behavior Cloning), qui consiste à apprendre une politique initiale à partir de démonstrations humaines. Cette base a ensuite été affinée grâce à l’algorithme HG-DAgger, permettant d’améliorer itérativement les performances et de réduire les erreurs cumulatives.
Plutôt qu’un apprentissage par renforcement intégral, cette stratégie hybride démontre une voie efficace pour aborder des environnements de jeu complexes et dynamiques. Le code du projet est accessible publiquement sur GitHub, offrant une ressource pour la communauté de la recherche en IA. Cette méthode pourrait ouvrir de nouvelles perspectives pour l’entraînement d’agents dans des simulations interactives exigeantes.
Source : Reddit r/MachineLearning