Déploiement d'une station sismologique Sismob moyenne bande sur le volcan du Piton de la Fournaise à la Réunion

Deployment of a medium-band seismological station on the Piton de la Fournaise volcano in Reunion Island as part of the ANR Undervolc project (2009-2014). Its objective was to improve the understanding of volcanic processes such as the mechanism of volcanic disturbances, the propagation of dikes, the temporal evolution of eruptions, rockfall related to volcanic activity.Another objective was also to improve the prediction of volcanic eruptions and the mitigation of volcanic risks. The project took place on the active volcano (1 eruption per year on average) Piton de la Fournaise on Reunion Island. During this 3-year project, the scientists deployed a seismological network and a GPS network, both complementary to the permanent network of the Piton de la Fournaise Volcanological Observatory (OVPF).This operation was carried out thanks to the SISmob national park of land mobile seismological instruments, a specific action of the Résif national research infrastructure, dedicated to the observation and understanding of the structure and dynamics of the Internal Earth. Résif is based on high-tech observation networks, composed of seismological, geodetic and gravimetric instruments deployed in a dense manner throughout France. These data make it possible to study with high spatial and temporal resolution the deformation of the ground, surface and deep structures, seismicity on a local and global scale and natural hazards, and more particularly seismic hazards, on French territory. Résif is integrated into European (EPOS - European Plate Observing System) and global systems of instruments for imaging the Earth's interior as a whole and studying many natural phenomena.Déploiement d'une station sismologique moyenne bande sur le volcan du Piton de la Fournaise à la Réunion dans le cadre du projet ANR Undervolc (2009-2014). Son objectif était d'améliorer la compréhension des processus volcaniques tels que le mécanisme des troubles volcaniques, la propagation des digues, l'évolution temporelle des éruptions, les chutes de pierres liées à l'activité volcanique.Un autre objectif était également d'améliorer la prévision des éruptions volcaniques et l'atténuation des risques volcaniques. Le projet s'est déroulé sur le volcan actif (1 éruption par an en moyenne) Piton de la Fournaise sur l'île de la Réunion. Au cours de ce projet de 3 ans les scientifiques ont déployé un réseau sismologique ainsi qu'un réseau GPS, tous deux complémentaires du réseau permanent de l'Observatoire Volcanologique du Piton de la Fournaise (OVPF).Cette opération a été réalisée grâce au parc national d’instruments sismologiques mobiles terrestres SISmob, action spécifique de l'infrastructure de recherche nationale Résif, dédiée à l’observation et la compréhension de la structure et de la dynamique Terre interne. Résif se base sur des réseaux d’observation de haut niveau technologique, composés d’instruments sismologiques, géodésiques et gravimétriques déployés de manière dense sur tout le territoire français. Ces données permettent d’étudier avec une haute résolution spatio-temporelle la déformation du sol, les structures superficielles et profondes, la sismicité à l’échelle locale et globale et les aléas naturels, et plus particulièrement sismiques, sur le territoire français. Résif s’intègre aux dispositifs européens (EPOS - European Plate Observing System) et mondiaux d’instruments permettant d’imager l’intérieur de la Terre dans sa globalité et d’étudier de nombreux phénomènes naturels

Mesure de la difficulté des jeux vidéo

The goal of this thesis is to propose a general and measurable definition of the difficulty in video games. The current approach, widely adopted, is mainly heuristic, and depends on each game’s context. We propose a generic way to analyse a gameplay, taking into account the player’s apprenticeship, which allows to statistically evaluate the gameplay’s difficulty. The thesis first explores the links between difficulty, game design and the player’s enjoyment. Then, we study different types of difficulties, sensory, logical and motor. After a few experiments on automatic gameplay analysis, we detail our measurement model, base on the splitting of gameplay into challenges and capacities. We present the developed software, and report an experiment that we ran to test the feasibility and accuracy of our measuring technique.Cette thèse a pour objectif de donner une définition générale et mesurable de la difficulté du gameplay dans un jeu vidéo. Elle propose une méthode et un outil pour mesurer cette difficulté. La méthode de mesure couramment employée est en effet principalement heuristique et propre au contexte de chaque jeu. Nous proposons une approche générique d’analyse du gameplay qui prend en compte l’apprentissage du joueur et permet une évaluation statistique de la difficulté d’un gameplay. Dans un premier temps, la thèse explore les liens entre difficulté, game design, et plaisir de jouer. Nous étudions diverses formes de difficultés : sensorielles, logiques et motrices. Après diverses expérimentations d’analyse automatique de gameplay, nous détaillons notre modèle de mesure de la difficulté, et l’analyse en challenges et capacités d’un gameplay, ainsi que le logiciel associé. Finalement, nous présentons une expérience, dont l’objectif est de tester la faisabilité et la précision de notre modèle

Difficulty Evaluation in Video Games

Cette thèse a pour objectif de donner une définition générale et mesurable de la difficulté du gameplay dans un jeu vidéo. Elle propose une méthode et un outil pour mesurer cette difficulté. La méthode de mesure couramment employée est en effet principalement heuristique et propre au contexte de chaque jeu. Nous proposons une approche générique d’analyse du gameplay qui prend en compte l’apprentissage du joueur et permet une évaluation statistique de la difficulté d’un gameplay. Dans un premier temps, la thèse explore les liens entre difficulté, game design, et plaisir de jouer. Nous étudions diverses formes de difficultés : sensorielles, logiques et motrices. Après diverses expérimentations d’analyse automatique de gameplay, nous détaillons notre modèle de mesure de la difficulté, et l’analyse en challenges et capacités d’un gameplay, ainsi que le logiciel associé. Finalement, nous présentons une expérience, dont l’objectif est de tester la faisabilité et la précision de notre modèle.The goal of this thesis is to propose a general and measurable definition of the difficulty in video games. The current approach, widely adopted, is mainly heuristic, and depends on each game’s context. We propose a generic way to analyse a gameplay, taking into account the player’s apprenticeship, which allows to statistically evaluate the gameplay’s difficulty. The thesis first explores the links between difficulty, game design and the player’s enjoyment. Then, we study different types of difficulties, sensory, logical and motor. After a few experiments on automatic gameplay analysis, we detail our measurement model, base on the splitting of gameplay into challenges and capacities. We present the developed software, and report an experiment that we ran to test the feasibility and accuracy of our measuring technique

Genetic-WFC: Extending Wave Function Collapse With Genetic Search

International audienceThis paper presents Genetic-WFC, a procedural level generation algorithm that mixes genetic optimization with Wave Function Collapse, a local adjacency constraints propagation algorithm. We use a synthetic player to evaluate the novelty, safety and complexity of the generated levels. Novelty is maximized when the synthetic player goes on tiles not visited for a long time, safety is related to how far it can see, and complexity evaluates the variability of the surrounding tiles. WFC extracts constraints from example levels, and allows us to perform the genetic search on levels with few local asset placement errors, while using as little level design rules as possible. We show that we are able to rely on WFC while optimizing the results, first by influencing WFC asset selection and then by re-encoding the chosen modules back to our genotype, in order to optimize crossover. We compare the fitness curves and best maps of our method with other approaches. We then visually explore the kind of levels we are able to generate by sampling different values of safety and complexity, giving a glimpse of the variability that our approach is able to reach

Genetic WFC: Procedural Level Generation Maximizing Perceived Diversity

This article was produced in the context of a doctoral consortium.International audienceOur research proposes a step towards generating levels mainly focused on player's experience, to help reach a high level of perceived diversity in procedural level generation. For a given gameplay, we want an algorithm that generates levels with enough structural quality, while optimizing mainly for a specific play experience. Then, diversity should be reached by searching for levels that are far apart in play experience space. To do so, we propose Genetic WFC, a way to mix genetic optimisation with the Wave Function Collapse algorithm, and describe the synthetic player used to evaluate each level's fitness

Perception de la variabilité et facteurs de la curiosité dans les jeux vidéo

Ce rapport décrit les problématiques de conception relatives à la variabilité de l’expérience de jeu, et en particulier comment la perception de la variabilité permet de garder un joueur motivé d’une session de jeu à une autre. L’approche décrite dans ce document concerne la perception de la variabilité à l’échelle de l’architecture d’un niveau, et donc de l’influence de certaines pratiques de level design sur la motivation du joueur. L’attrait pour la nouveauté a été décrit au travers de l'émergence de l'état de curiosité, en particulier dans un contexte d'apprentissage, pour lequel la curiosité va permettre l'acquisition de connaissances et aider au développement de compétences. La curiosité peut être définie comme un état cognitif afférent à la volonté d'expérimenter se traduisant par une importante motivation conduisant à la recherche d'information et de connaissances sur le fonctionnement d'une situation. L'état de curiosité est ainsi central aux théories de la motivation intrinsèque, favorisant l'apparition d'un comportement d'exploration de l'environnement, où la personne va se confronter à des problèmes complexes, parfois hors de sa portée a priori. Les jeux vidéo mettent en scène des environnements virtuels complexes, détaillés, réalisés dans l'optique de transmettre une expérience, un récit, un discours, et susciter des émotions. Manipuler le comportement du joueur, attirer son attention, le motiver à explorer l'environnement est fondamental pour que les concepteurs puissent travailler leurs mises en scène et en mesurer les effets. Comprendre comment, dans le cadre de jeux vidéo, il est possible de susciter la curiosité du joueur apparaît comme nécessaire pour améliorer l'expérience de jeu, et au travers, la motivation du joueur

Automated Evaluation of the Game Experience based on Game Dynamics and Motives for Play

International audienceThis paper describes an automated evaluation of the overall game experience using a synthetic agent, that we contextualize for First-Person Shooter games. This evaluation method is based on the characterization of the game experience through dynamics of major FPS games. We define dynamics as sequences of events that are meaningful for the player during the game session. As they trigger players' emotional responses, and influence their overall enjoyment and motivation, we classify them according to Motives for Play like curiosity, thrill-seeking, problem-solving, victory, and acquisition, in order to facilitate the evaluation process. Based on that, our evaluation method proposes to select synthetic agent routines that target a distinct game experience while playing a game session, using a selection of game dynamics. As the agent navigates through the level and interacts with opponents, dynamics may occur and, if so, are automatically identified, and then classified as Motives for Play. In the end, this classification can be used to evaluate the game experience and the quality of the level itself during playtesting sessions. It may also be utilized to assist the procedural generation of any level that target a specific game experience. CCS Concepts: • Human-centered computing → User models; • Applied computing → Computer games; Psychology

Difficulty in Video Games : An Experimental Validation of a Formal Definition

This paper synthetically presents a reliable and generic way to evaluate the difficulty of video games, and an experiment testing its accuracy and concordance with subjective assessments of difficulty. We propose a way to split the gameplay into measurable items, and to take into accountthe player's apprenticeship to statistically evaluate the game's difficulty. We then present the experiment, based on a standard FPS gameplay. First, we verify that our constructive approach can be applied to this gameplay. Then, we test the accuracy of our method. Finally, we compare subjective assessments of the game's difficulty, both from the designers and the players, to the values predicted by our model. Results show that a very simple version of our model can predict the probability to the player has to lose with enough accuracy to be useful as a game design tool. However,the study points out that the subjective feeling of difficulty seems to be complex, and not only based on a short term estimate of the chances of success.Cet article présente un méthode générique d'évaluation de la difficulté des jeux vidéo, ainsi qu'une expérimentation évaluant sa précision et sa corrélation avec une évaluation subjective de la difficulté. Nous proposons une manière de découper un gameplay et sous éléments mesurables, et de prendre en compte l'apprentissage du joueur pour évaluer statistiquement la difficulté du jeu. Nous présentons une expérimentation basée sur un jeu de type FPS. Nous vérifions tout d'abord que notre approche constructive peut être appliquée à ce type de gamplay. Ensuite, nous évaluons la précision de notre méthode et la comparons à des évaluations subjectives de la difficulté, à la fois provenant des joueurs et des intentions de design. Nos résultats montrent qu'une version simplifiée de notre modèle peut prédire la probabilité d'échec du joueur avec suffisamment de précision pour être utile en tant qu'outil de game design. Egalement, notre étude pointe le fait que l'aspect subjectif de la difficulté est une question complexe, et pas uniquement basée sur sur estimation à court terme des chances de succès