- Projet
- Achevé
Game PLA[AI] – analyse en temps réel de la participation en jeu par l’intelligence artificielle
François Johanny Ingénieur en sciences sociales
François Johany est ingénieur d’études en sciences sociales à l’INRAE (Institut National de la Recherche Agronomique). Il s’intéresse aux approches technologiques dans l’évaluation de processus participatifs, en particulier des jeux de société. Il est spécialiste des outils d’analyse vidéo et gère le plateau technique numérique de la plateforme GAMAE.
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Date de démarrage du projet :
02/01/2023 -
Statut :
Achevé -
Organisme de recherche :
INRAE -
Équipe :
Dr. Sylvain Dernat, Dr. Jocelyn de Goer, Dr. Séverine Bord, Simon Sayegh (INRAE)
Le projet de François Johanny a été sélectionné en 2022 afin de mettre à disposition de la communauté scientifique et des éditeur·ices de jeux de société une méthode d’analyse performante des données de sessions de jeux, à l’aide de l’intelligence artificielle. Ce projet donne un point de départ pour le développement de solutions complètes de captation et d’analyse scientifique de sessions de jeux en contexte naturel.
Présentation du projet
Les jeux sont au centre de nouvelles interfaces entre la science et la société, mais leurs impacts sur les joueur·ses peuvent être difficiles à analyser. Les jeux de société en particulier génèrent de multiples formes de données (interactions verbales et non verbales entre les joueur·ses, interactions avec le jeu, compréhension et application des règles, etc.). Le volume et la complexité de ces données donnent lieu à de nombreuses contraintes d’analyse. Aucun outil technique ne permet actuellement d’identifier rapidement les éléments structurants du déroulé d’une session de jeu de société. L’objectif de ce projet de recherche est donc d’évaluer l’efficacité d’une solution complète d’analyse de données (logicielle et matérielle) basée sur l’intelligence artificielle (IA) pour répondre aux besoins scientifiques d’analyse des sessions de jeux de société.
Méthodologie
Le protocole comprend différentes phases :
- Un modèle d’IA capable de réaliser des analyses d’observation vidéo de sessions de jeu est développé. Le modèle est entraîné, à partir de vidéos de sessions de jeu existantes, à reconnaître des objets récurrents (mains, pions, etc.) et les identifier selon des éléments particuliers (équipes, organisation, temps de jeu, etc.).
- Un environnement de captation vidéo idéal est également testé.
- Des sessions de jeux avec enfants, adolescents ou jeunes adultes sont finalement organisées pour tester les données produites par le modèle d’IA développé.
Résultats
Les résultats de ce projet sont encore à venir. Cette recherche est une première étape pour dépasser les limites actuelles d’analyse de sessions de jeux de société. Il est possible qu’un modèle d’IA complet intègre finalement des analyses du discours, voire de la biométrie, et qu’un environnement mobile de captation des sessions de jeux puisse être développé.