Avec le déclin des stigmates associés à Donjons et Dragons, le jeu, autrefois relégué dans les caves des années 80, a explosé en popularité. Il s'agit non seulement d'un élément majeur de l'intrigue de la série Netflix "Stranger Things", mais le jeu de rôle est au cœur de la populaire série en ligne "Critical Role" et le récent jeu de l'année 2023 "Baldur's Gate 3" se déroule dans l'univers de D&D.

Mais l'IA peut-elle améliorer l'expérience des capitaines de jeu, connus sous le nom de maîtres du donjon ? Un utilisateur de Reddit jouant à D&D avec ChatGPT dit que c'était incroyable.

De l'interprétation des situations de jeu au suivi des statistiques historiques en passant par la mise en place d'intrigues narratives, les responsabilités d'un maître de donjon se recoupent certainement avec la capacité de l'IA générative à créer d'innombrables scénarios attrayants pour les joueurs.

Nombreux sont ceux qui s'efforcent d 'entraîner l'IA à gérer des parties de Donjons & Dragons, mais, comme pour la plupart des applications de cette technologie, nous ne sommes pas encore tout à fait prêts à remplacer le maître du donjon humain. Mais il existe encore de nombreux outils pour aider à guider le jeu. Par exemple, les générateurs d'art AI de Canva et Midjourney peuvent aider à visualiser des scénarios et des personnages à la volée et d'une manière que nous n'avons jamais vue.

Enseigner à l'IA ce que nous aimons et n'aimons pas dans l'art est un concept intéressant. Puisque les peintures, la musique, les sculptures et les films sont tous ouverts à l'interprétation et à l'appréciation, l'IA peut-elle être un critique d'art ? Comment cela peut-il fonctionner si l'art est subjectif et comment l'IA peut-elle déterminer de véritables opinions sur l'œuvre elle-même ?  Les projets tels que Critbot reposent sur une prémisse convaincante.

Les critiques d'art de l'IA font leur entrée...

"Critbot est formé au langage de nombreux critiques d'art humains et analyse les œuvres soumises en s'appuyant sur les connaissances de sa vaste base de données", peut-on lire sur son site web. En d'autres termes, l'IA interprète les éléments d'une image soumise, organise ces métadonnées et croise ensuite les points de données avec les connaissances collectives des critiques d'art dont l'IA a été nourrie.

Mais pourquoi faire cela ? Tout d'abord, des outils comme celui-ci peuvent donner aux artistes ou aux passionnés en fauteuil une compréhension de base de la manière dont l'analyse critique historique peut considérer une œuvre d'art. Les utilisateurs peuvent ainsi comprendre comment une œuvre future pourrait être interprétée par d'autres.

D'accord, il n'y a pas de moyen de nourrir littéralement l'IA générative avec de la nourriture à analyser.  Pourtant, ce ne sont pas les recettes qui manquent sur le web. Il peut être difficile de trouver des recettes simples pour des plats courants sans le flair inutile d'un blogueur, d'un chef célèbre ou d'un influenceur.  En outre, les cuisiniers amateurs ne savent plus où donner de la tête lorsqu'il s'agit d'extraire la recette de l'abondance d'anecdotes, d'informations superflues et de nombreuses publicités.

Entrez dans les recettes de l'IA. Ce n'est pas "Soylent Green", nous vous le promettons.  Des applications telles que DishGen ont entraîné leur IA générative sur la multitude de recettes disponibles sur le web afin de simplifier l'obtention d'une recette.

Il peut s'agir d'invites très simples ("recette de fèves au lard"), d'alternatives diététiques limitées ("recette de tartelettes sans gluten") ou même d'invites imaginatives ou complexes ("raviolis d'inspiration thaïlandaise") .

Même si l'IA ne goûtera probablement jamais aucun de ces plats, on peut supposer qu'avec un entraînement prolongé, la génération de recettes continuera à s'améliorer, tant en termes de complexité culinaire que de simplicité pour le cuisinier profane. Une note au bas de chaque réponse de l'IA implore les cuisiniers de faire appel à leur bon sens plutôt qu'aux recommandations de l'IA... ce qui semble sain.

Voici une déclaration audacieuse : Dans son état actuel, l'IA générative est très mauvaise pour la comédie. Bien sûr, il peut exceller dans la production de blagues "toc-toc" structurées, car ces mots d'esprit simples ont un modèle et une structure cohérents.

Le problème de l'IA avec la comédie est que l'expérience implique une boucle de rétroaction de la part du public. Le public réagit et l'humoriste apprend de ce retour d'information. Ainsi, si l'IA peut apprendre des blagues simples et même être entraînée, elle peut manquer du "je ne sais quoi" qui rend les nuances de la comédie efficaces.

Entrez dans le comique de l'IA. En janvier, un cas intéressant d'utilisation de cette technologie est devenu viral lorsqu'un outil d'IA générique a analysé l'œuvre de George Carlin et a ensuite écrit un concert de 60 minutes mettant en scène l'humoriste décédé en utilisant le script généré par l'IA et un synthétiseur vocal d'IA.  

Les réactions à l'utilisation de l'IA de cette manière ont été aussi polarisées que la comédie elle-même, invoquant à la fois une réponse protectionniste et défendant la mémoire et la dignité du comique légendaire. Il évoque également des possibilités illimitées. 

En fait, nous sommes à l'intersection de la technologie et de l'imagination. Ces exemples excentriques où les machines sont devenues des maîtres du donjon, des maestros de la gastronomie, des critiques d'art et même des comédiens ne mettent pas seulement en évidence les prouesses de l'IA générative, mais nous invitent également à contempler les profondes possibilités qui s'offrent à nous à l'avenir. Même s'ils sont bizarres, utiles, effrayants ou instructifs.