Una metodología de ajuste dinámico de dificultad en videojuegos : entre Rubber Band AI y la teoría de flow

Uno de los desafíos más relevantes durante la producción de videojuegos es la creación de retos adecuados para los jugadores. Normalmente, la producción de un videojuego AAA toma aproximadamente 2 años y la razón principal es que las ideas que se quieren desarrollar deben ser probadas, no solo para encontrar errores en el código, sino también para validar que sean entretenidas y factibles. Este trabajo tiene como objetivo crear una metodología que facilite el establecimiento de retos adecuados empleando ajuste dinámico de dificultad en videojuegos. Después de revisar la literatura sobre el modelado de jugadores y el ajuste dinámico de dificultad, realizamos varios experimentos donde los participantes jugaron diversas versiones de Tetris. La versión que implementaba la metodología propuesta predecía el nivel de habilidad del jugador actual extrayendo los datos de sus últimas acciones y comparaba la evolución de la partida con partidas de otros jugadores. Luego, decidía si se modificaba la dificultad del juego teniendo en cuenta el nivel de habilidad previamente calculado. Usamos dos enfoques de ajuste dinámico de dificultad, el Ruber Band AI y la teoría del flow, para implementar las diversas versiones de Tetris. Además, los participantes respondieron cuestionarios con el fin de conocer qué tan satisfactoria fue su experiencia en cada sesión..

Description assistée d'un environnement intelligent en réalité augmentée

Les technologies d'assistance modernes offrent d'augmenter, de maintenir ou d'améliorer les capacités fonctionnelles d'une personne avec incapacités. Parmi ces technologies, les environnements intelligents favorisent effectivement le maintien à domicile des personnes âgées. Pourtant, les taux d'abandon des technologies d'assistance sont aujourd'hui élevés. L'absence d'inclusion de l'utilisateur dans la construction et la personnalisation de ces technologies est fortement pointée du doigt par la littérature. Un système fait soi-même (Do-it-Yourself) centré sur le partage et où l'utilisateur conçoit lui-même son assistance est donc à privilégier. Cette thèse s'intéresse à développer les interactions entre l'humain et l'intelligence artificielle pour la description assistée d'environnements intelligents personnalisés selon les habitudes du résident. Le but est de déterminer les interfaces et le langage à adopter pour favoriser l'échange entre un descripteur humain, expert des besoins du résident, et une intelligence artificielle, experte des environnements intelligents. Les habitudes que le descripteur doit transmettre au système d'assistance sont spatialisées par définition, elles prennent place à des endroits spécifiques de l'environnement, avec des objets spécifiques de cet environnement et à des moments précis. La réalité augmentée s'inscrit ainsi parfaitement dans cette approche puisqu'elle permet d'ancrer dans le monde réel les éléments virtuels représentant l'environnement et les habitudes dans celui-ci. Les habitudes que le descripteur détaille sont également spécifiques à la façon de faire du résident tandis que les connaissances des environnements intelligents de l'intelligence artificielle proposée sont davantage génériques. Aussi, un langage compréhensible par l'humain et assez puissant pour représenter à la fois ces concepts spécifiques et génériques est nécessaire. Les ontologies, base de données sémantiques, répondent à ces besoins grâce à leur représentation textuelle et au raisonnement ontologique qui permet de définir le niveau d'abstraction adéquat pour l'échange. En combinant la réalité augmentée à la sémantique, le conseiller virtuel de description assistée des environnements intelligents présenté dans cette thèse accompagne le descripteur dans la spécification des habitudes du résident. De plus, en agrégeant l'expérience acquise avec l'ensemble des descriptions précédentes, ce conseiller fournit des conseils en temps-réel pour favoriser l'idéation. Ce conseiller virtuel a été testé auprès d'experts et de proches aidants. Les résultats obtenus confirment que le conseiller virtuel proposé permet la description de l'environnement et des activités, notamment grâce à ses interactions intuitives et naturelles. Les habitudes numérisées avec le conseiller virtuel pourraient à terme permettre à l'environnement intelligent de mieux comprendre les besoins de son résident et de s'y adapter