Avec le déclin des stigmates associés à Donjons et Dragons, le jeu, autrefois relégué dans des sous-sols humides dans les années 80, a explosé en popularité. Non seulement il s’agit d’un élément majeur de l’intrigue de la série Netflix « Stranger Things », mais le jeu de rôle est au centre 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.

Qu’il s’agisse d’interpréter des situations de jeu, de suivre les statistiques historiques ou de mettre en place des points d’intrigue narratifs, les responsabilités d’un maître de donjon se chevauchent certainement avec la capacité de l’IA générative à créer d’innombrables scénarios attrayants pour les joueurs.

Beaucoup travaillent à former l’IA pour faire fonctionner des parties de Donjons et Dragons, mais, comme pour la plupart des applications de cette technologie, nous ne sommes pas encore tout à fait prêts à remplacer le maître de donjon humain. Mais il y a encore beaucoup d’outils pour aider à guider le jeu. Par exemple, les générateurs d’art d’IA 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 aux interprétations et aux appréciations, est-il possible pour l’IA d’être 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 ?  Des projets comme Critbot ont une prémisse convaincante.

C’est là qu’entrent en scène les critiques d’art de l’IA...

« Critbot est formé sur le langage de nombreux critiques d’art humains et analyse les œuvres d’art soumises en s’appuyant sur les connaissances de sa vaste base de données », indique son site Web. En d’autres termes, l’IA interprète les éléments d’une image soumise, organise ces métadonnées, puis croise les points de données avec les connaissances collectives des critiques d’art dont l’IA a été nourrie.

Mais pourquoi même faire cela ? Pour commencer, des outils comme celui-ci peuvent donner aux artistes ou aux amateurs de fauteuil une compréhension de base de la façon dont l’analyse critique historique peut voir une œuvre d’art. Ce faisant, les utilisateurs peuvent comprendre comment une œuvre future pourrait être interprétée par d’autres.

D’accord, il n’y a donc aucun moyen de nourrir littéralement de la nourriture générée par l’IA à analyser.  Cependant, les recettes ne manquent pas sur le web. Des recettes simples pour la cuisine courante peuvent être difficiles à trouver sans le flair inutile d’un blogueur, d’un chef célèbre ou d’un influenceur.  De plus, l’analyse de la recette à partir de l’abondance d’histoires, d’informations inutiles et de nombreuses publicités peut laisser les chefs amateurs perplexes.

Entrez dans les recettes d’IA. Ce n’est pas « Soylent Green », nous vous le promettons.  Des applications comme DishGen ont formé leur IA générative sur la corne d’abondance de recettes sur le Web pour simplifier l’expérience d’obtention d’une recette.

Il peut s’agir d’invites extrêmement simples (« recette de fèves au lard ») ou d’alternatives diététiques limitées (« recette de pop tarts sans gluten ») ou même d’invites imaginatives ou complexes (« raviolis d’inspiration thaïlandaise »).

Bien qu’une IA ne « goûte » probablement jamais aucun de ces plats, il est prudent de supposer qu’avec une formation prolongée, la génération de recettes continuera de s’améliorer à la fois en complexité culinaire et en simplicité pour le chef profane. Une note au bas de chaque réponse de l’IA implore les cuisiniers de faire preuve de bon sens au-dessus des recommandations de l’IA... ce qui semble sain.

Voici une déclaration audacieuse : dans son état actuel, l’IA générative est terrible pour la comédie. Bien sûr, il peut exceller dans la génération de blagues structurées « toc-toc » parce que ces mots d’esprit simples ont un motif et une structure cohérents.

Le problème que l’IA a avec la comédie est que l’expérience implique une boucle de rétroaction d’un public. Le public réagit et l’humoriste apprend de ces retours. Ainsi, alors que l’IA de la génération peut apprendre des blagues simples et même être formée, elle peut manquer du je ne sais quoi qui rend la nuance de la comédie efficace.

Entrez dans l’humoriste de l’IA. En janvier, un cas d’utilisation intéressant de cette technologie est devenu viral lorsqu’un outil d’IA de génération a analysé le travail de George Carlin, puis a écrit un concert de 60 minutes mettant en vedette le comédien décédé à l’aide du script généré par l’IA et d’un synthétiseur vocal IA.  

Les réactions à l’utilisation de l’IA de cette manière ont été aussi polarisantes que la comédie elle-même, invoquant à la fois une réponse protectionniste et défendant la mémoire et la dignité de la bande dessinée légendaire. Il a également évoqué des possibilités illimitées. 

Au contraire, nous sommes à l’intersection de la technologie et de l’imagination. Ces exemples insolites où les machines sont devenues des maîtres de donjon, des maestros culinaires, des critiques d’art et même des comédiens mettent non seulement en valeur les prouesses de l’IA générative, mais nous invitent également à contempler les profondes possibilités qui s’offrent à nous. Même s’ils sont étranges, utiles, effrayants ou instructifs.