Une startup britannique nommée Worldmodeldata explore l’utilisation des données issues des jeux vidéo — en particulier celles des sessions incluant des erreurs ou des défis — pour entraîner des systèmes d’intelligence artificielle. L’objectif est d’améliorer la capacité de l’IA à comprendre le monde physique, ce qui pourrait avoir des applications dans la robotique et d’autres technologies du monde réel. L’entreprise est conseillée par Yann LeCun, une figure majeure de la recherche en IA, et se concentre sur la collecte et la mise à disposition de ces données plutôt que sur l’entraînement direct des modèles d’IA. À ce jour, la startup a accumulé près d’un million d’heures de données de gameplay issues de plusieurs jeux vidéo non divulgués, dont certains sont très populaires. Ces données sont généralement facultatives pour les joueurs et souvent incluses dans les conditions générales d’utilisation par défaut. Des chercheurs comme Yann LeCun et Fei-Fei Li développent des « world models », des systèmes d’IA conçus pour comprendre et simuler la physique du monde réel. Ces modèles peuvent être entraînés à l’aide de données visuelles et des actions qui s’y déroulent. Les jeux vidéo offrent une source riche d’environnements en trois dimensions où les joueurs interagissent de multiples façons, y compris dans des situations où ils peuvent être bloqués ou confrontés à des obstacles. Ces scénarios pourraient s’avérer précieux pour entraîner des robots ou des voitures autonomes à gérer des défis imprévus dans le monde réel. Cependant, certains acteurs du secteur doutent de l’efficacité de l’utilisation des données de jeux vidéo à cette fin. Des entreprises comme Nvidia, qui a développé du matériel spécialisé pour l’IA, utilisent leurs propres outils de simulation pour créer des modèles de physique réalistes. Un expert de Nvidia a souligné que les jeux vidéo emploient souvent une physique simplifiée ou stylisée pour donner l’illusion du réalisme, ce qui ne se transpose pas nécessairement à des tâches nécessitant une manipulation précise d’objets. Par exemple, dans Red Dead Redemption 2, les joueurs ne préparent pas de repas de A à Z, et dans Call of Duty, les armes se rechargent automatiquement, ce qui ne reflète pas les mécaniques du monde réel. Malgré ces réserves, Rhea Loucas, directrice de Worldmodeldata, estime que les données issues des jeux vidéo pourraient représenter une ressource révolutionnaire pour les « world models », comparant leur potentiel à celui de l’avancée majeure apportée par GPT, un grand modèle de langage en IA. Par ailleurs, AMD a acquis World Labs, un laboratoire de recherche fondé par le Dr Fei-Fei Li, spécialisé dans les « world models ». AMD vise à construire une infrastructure d’IA complète dans un écosystème ouvert, incluant la capacité de générer des environnements 3D interactifs à partir de textes, d’images et de vidéos.