Libérer la créativité par l’intelligence numérique

Si la recherche appliquée en intelligence artificielle (IA) est relativement avancée dans le secteur du jeu vidéo au niveau des grandes entreprises, elle en est encore à ses débuts pour le secteur VFX/Animation dans son ensemble. Les opportunités qu’elle offre semblent illimitées mais souvent méconnues ou trop dispendieuses pour plusieurs entreprises, surtout pour les studios indépendants en jeu vidéo.

La création d’un pôle d’expertise en IA appliquée

Avec le projet de recherche Libérer la créativité par l’intelligence numérique: la clé de voûte pour le futur du divertissement, le CDRIN se donne comme objectif d’accélérer la transition numérique du secteur de la créativité numérique en s’appuyant sur l’intelligence artificielle (incluant la technologie NerF). Plus encore, elle vise à consolider les forces vives québécoises en créativité numérique par la mise en place d’une plateforme de collaboration regroupant des acteurs majeurs de l’industrie.

Pour ce faire, le CDRIN a mis en place en place un pôle d’expertise en IA appliquée aux industries de la créativité numérique. Celui-ci est constitué d’entreprises des secteurs du jeu vidéo et des effets spéciaux (entre autres Ubisoft Montréal, Eidos, RodeoFX, Hybrid, Double Negative), d’organisations stratégiques qui représentent et conseillent les acteurs québécois en divertissement (BTCQ, La Guilde), ainsi que d’une institution universitaire panquébécoise en intelligence artificielle (IVADO). Il a comme mission de développer et de déployer des solutions en IA appliquée au bénéfice des entreprises du secteur, pour en démocratiser l’usage pour le reste du secteur par la suite. De plus, des étudiant.es du Cégep de Matane en informatique et animation 3D et synthèse d’images ont été sollicités tout au long du projet.

Les procédés utilisant l’IA qui seront conçus n’ont pas vocation à remplacer les artistes par des algorithmes mais à améliorer leur productivité et à soutenir leur créativité en les libérant des tâches les plus répétitives et chronophages.

Un projet en 3 phases

1. Analyse des besoins et état de l’Art
2. De la conceptualisation à l’implémentation
3. Diffusion et transfert

Retombées

Bien que le secteur de l’industrie de la créativité numérique se porte bien, la transition numérique demeure un défi pour ses artisans. Les tâches se complexifient et se morcellent, nécessitant des solutions numériques plus agiles et une plus grande capacité à gérer des projets d’envergure mettant à l’œuvre une très grande variété de métiers artistiques et techniques. Il s’avère nécessaire de mieux instrumenter le secteur pour en augmenter la capacité. Le projet contribue à la formation de personnel hautement qualifié de niveau collégial et en entreprise. Il cible aussi les artistes et gestionnaires des systèmes numériques dans les milieux preneurs.

Les résultats des recherches permettront d’offrir aux entreprises du secteur des services de recherche et développement et de soutien technique, que peu d’entre elles sont en mesure de supporter financièrement et humainement. Le projet contribuera notamment à la formation de personnel hautement qualifié de niveau collégial.

Axes de recherche

Débutant en 2022 et se terminant en 2024, le projet de recherche se décline en plusieurs axes de recherche.

1. Prototypage rapide: de l’art conceptuel aux ressources 3D avec l’IA générative
2. Automatisation de la rotoscopie grâce à l’IA
3. Ajustement des costumes automatisés par IA
4. Automatisation de l’assurance qualité au niveau des bugs visuels. Cette recherche a donné lieu à l’outil Détection des glitches graphiques assistée par IA
5. Création de modèle de personnage de synthèse
6. Accélérer le prototypage de l’environnement de jeu grâce au NerF

Les défis à relever

Augmenter la capacité d’itération avec des modèles de génération automatique de contenus avec la génération procédurale de textures et le prototypage automatique ou assisté d’environnements et de règles de jeu.

Simplifier les tâches répétitives ou chronophages avec des modèles de génération de contenu ou de détection et d’association, par l’automatisation du match move et du body matching ainsi que les conversions de sketchs et concepts 2D vers des modèles et scènes 3D.

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