{"id":2127,"date":"2026-01-21T18:40:15","date_gmt":"2026-01-21T17:40:15","guid":{"rendered":"https:\/\/elearningsamba.com\/index.php\/nitrogen-lia-qui-a-appris-a-jouer-a-1-000-jeux-video-en-regardant-des-videos-de-gameplay\/"},"modified":"2026-01-21T18:40:15","modified_gmt":"2026-01-21T17:40:15","slug":"nitrogen-lia-qui-a-appris-a-jouer-a-1-000-jeux-video-en-regardant-des-videos-de-gameplay","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/elearningsamba.com\/index.php\/nitrogen-lia-qui-a-appris-a-jouer-a-1-000-jeux-video-en-regardant-des-videos-de-gameplay\/","title":{"rendered":"NitroGen – L’IA qui a appris \u00e0 jouer \u00e0 +1 000 jeux vid\u00e9o en regardant des vid\u00e9os de gameplay"},"content":{"rendered":"

Le futur du jeu vid\u00e9o va \u00eatre g\u00e9nial ! J’en suis convaincu !<\/p>\n

Souvenez-vous, je vous avais parl\u00e9 de
\nVoyager<\/a>
\n, ce petit robot qui explorait Minecraft tout seul comme un grand gr\u00e2ce \u00e0 GPT-4. Eh bien, l’\u00e9quipe de MineDojo (avec des chercheurs de chez NVIDIA, Caltech et Stanford) ont remis le couvert avec un truc encore plus costaud : NitroGen<\/strong>.<\/p>\n

L\u00e0 o\u00f9 les anciens mod\u00e8les t\u00e2tonnaient ou avaient besoin de lire des tonnes de texte, cette nouvelle IA se base uniquement sur ce qu’elle voit \u00e0 l’\u00e9cran. C’est un mod\u00e8le “vision-action”.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Sch\u00e9ma de fonctionnement du mod\u00e8le NitroGen (
\nSource<\/a>
\n)<\/em><\/p>\n

En gros, elle regarde les pixels du jeu comme vous et moi, et elle en d\u00e9duit sur quel bouton (virtuel) de gamepad appuyer pour ne pas finir en p\u00e2t\u00e9 pour castors sous coca\u00efne.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Analyse du dataset multi-jeux NitroGen (
\nSource<\/a>
\n)<\/em><\/p>\n

Pour en arriver l\u00e0, les chercheurs arm\u00e9s de leur gros cerveaux n’ont pas fait les choses \u00e0 moiti\u00e9. Leur bousin a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9 sur un dataset colossal de 40 000 heures de gameplay pioch\u00e9es sur Internet (ouuuh \u00e7a a p\u00e9rat\u00e9 youteub ^^), couvrant plus de 1 000 jeux diff\u00e9rents.<\/p>\n

De l’Action-RPG au jeu de plateforme, NitroGen a tout bouff\u00e9 et ce qu’on obtient \u00e0 la fin, c’est un agent IA encore plus \u00e9nerv\u00e9 qu’un streamer Twitch de 15 ans. Cette bestiole est capable de s’adapter \u00e0 des jeux qu’elle n’a jamais vus, moyennant un petit coup de “post-training” (affinage) pour qu’elle pige les sp\u00e9cificit\u00e9s du titre. On appelle \u00e7a le “behavior cloning” (ou apprentissage par imitation pour les intimes) mais \u00e0 l’\u00e9chelle d’Internet… Du coup, au lieu de devoir r\u00e9apprendre chaque r\u00e8gle, l’IA pige les concepts visuels du jeu vid\u00e9o et se lance sans filet !<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Graphique de la qualit\u00e9 des actions extraites par NitroGen (
\nSource<\/a>
\n)<\/em><\/p>\n

En termes de performances, les mecs annoncent m\u00eame une am\u00e9lioration relative de 52 % du taux de succ\u00e8s sur certaines t\u00e2ches par rapport \u00e0 un mod\u00e8le qui partirait de z\u00e9ro \u00e0 chaque jeu.<\/p>\n

C’est pas rien quand m\u00eame et si vous voulez mettre les mains dans le cambouis, vous allez devoir d’abord sortir votre doigt du nez et ensuite aller r\u00e9cup\u00e9rer le code, les poids du mod\u00e8le (sur Hugging Face) et m\u00eame le benchmark puisque tout est dispo et ouverts \u00e0 la communaut\u00e9. On n’est pas sur un produit de GAFAM ferm\u00e9, mais bien sur un projet de recherche qui veut faire avancer les “embodied agents” (les agents incarn\u00e9s, quoi… calmez vous les podologues).<\/p>\n

\n
Votre navigateur ne supporte pas la lecture de vid\u00e9os HTML5. Voici un\n<a href=\"\/nitrogen-minedojo-ia-gaming-agent\/nitrogen-minedojo-ia-gaming-agent-1.mp4\">lien vers la vid\u00e9o<\/a>.\n<\/code><\/pre>\n
<\/video><\/p>\n
\n
Attention toutefois, “tout est dispo<\/em>” ne veut pas dire que les jeux sont fournis, hein. Il faudra \u00e9videmment poss\u00e9der vos propres copies de jeux Windows.<\/p>\n
Apr\u00e8s c\u00f4t\u00e9 technique, l’installation exige Python 3.12 et un Windows 11 pour l’agent (m\u00eame si le serveur d’inf\u00e9rence peut tourner sur Linux) et ensuite c’est du classique. On clone le d\u00e9p\u00f4t, un petit coup de pip et hop hop hop, c’est cuit.<\/p>\n
\n
git clone https:\/\/github.com\/MineDojo\/NitroGen.git\n<\/span><\/span>cd NitroGen\n<\/span><\/span>pip install -e .\n<\/span><\/span><\/code><\/pre>\n
Vous pouvez apr\u00e8s \u00e7a, t\u00e9l\u00e9charger le checkpoint et lancer l’agent sur vos titres pr\u00e9f\u00e9r\u00e9s. Et contrairement \u00e0 Voyager qui utilisait MineFlayer pour Minecraft, NitroGen pilote directement les ex\u00e9cutables Windows en simulant son propre gamepad. Elle est pas belle la vie ?<\/p>\n
Si vous testez, vous verrez, on est encore un peu loin de l’IA qui met une pile \u00e0 Gotaga mais la marche franchie est \u00e9norme d\u00e9j\u00e0 !<\/p>\n
Alors vous en dites quoi ?? Pr\u00eat \u00e0 laisser NitroGen farmer des ressources pendant que vous dormez en cachette comme un gros faible ?<\/p>\n
Le futur du jeu vid\u00e9o va \u00eatre g\u00e9nial ! J’en suis convaincu ! Souvenez-vous, je vous avais parl\u00e9 de Voyager , ce petit robot qui explorait Minecraft tout seul comme un grand gr\u00e2ce \u00e0 GPT-4. Eh bien, l’\u00e9quipe de MineDojo (avec des chercheurs de chez NVIDIA, Caltech et Stanford) ont remis le couvert avec un truc encore plus costaud : NitroGen. L\u00e0 o\u00f9 les anciens mod\u00e8les t\u00e2tonnaient ou avaient besoin de lire des tonnes de texte, cette nouvelle IA se base uniquement sur ce qu’elle voit \u00e0 l’\u00e9cran. C’est un mod\u00e8le “vision-action”. Sch\u00e9ma de fonctionnement du mod\u00e8le NitroGen ( Source ) En gros, elle regarde les pixels du jeu comme vous et moi, et elle en d\u00e9duit sur quel bouton (virtuel) de gamepad appuyer pour ne pas finir en p\u00e2t\u00e9 pour castors sous coca\u00efne. Analyse du dataset multi-jeux NitroGen ( Source ) Pour en arriver l\u00e0, les chercheurs arm\u00e9s de leur gros cerveaux n’ont pas fait les choses \u00e0 moiti\u00e9. Leur bousin a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9 sur un dataset colossal de 40 000 heures de gameplay pioch\u00e9es sur Internet (ouuuh \u00e7a a p\u00e9rat\u00e9 youteub ^^), couvrant plus de 1 000 jeux diff\u00e9rents. De l’Action-RPG au jeu de plateforme, NitroGen a tout bouff\u00e9 et ce qu’on obtient \u00e0 la fin, c’est un agent IA encore plus \u00e9nerv\u00e9 qu’un streamer Twitch de 15 ans. Cette bestiole est capable de s’adapter \u00e0 des jeux qu’elle n’a jamais vus, moyennant un petit coup de “post-training” (affinage) pour qu’elle pige les sp\u00e9cificit\u00e9s du titre. On appelle \u00e7a le “behavior cloning” (ou apprentissage par imitation pour les intimes) mais \u00e0 l’\u00e9chelle d’Internet… Du coup, au lieu de devoir r\u00e9apprendre chaque r\u00e8gle, l’IA pige les concepts visuels du jeu vid\u00e9o et se lance sans filet ! Graphique de la qualit\u00e9 des actions extraites par NitroGen ( Source ) En termes de performances, les mecs annoncent m\u00eame une am\u00e9lioration relative de 52 % du taux de succ\u00e8s sur certaines t\u00e2ches par rapport \u00e0 un mod\u00e8le qui partirait de z\u00e9ro \u00e0 chaque jeu. C’est pas rien quand m\u00eame et si vous voulez mettre les mains dans le cambouis, vous allez devoir d’abord sortir votre doigt du nez et ensuite aller r\u00e9cup\u00e9rer le code, les poids du mod\u00e8le (sur Hugging Face) et m\u00eame le benchmark puisque tout est dispo et ouverts \u00e0 la communaut\u00e9. On n’est pas sur un produit de GAFAM ferm\u00e9, mais bien sur un projet de recherche qui veut faire avancer les “embodied agents” (les agents incarn\u00e9s, quoi… calmez vous les podologues). Votre navigateur ne supporte pas la lecture de vid\u00e9os HTML5. Voici un <a href=”\/nitrogen-minedojo-ia-gaming-agent\/nitrogen-minedojo-ia-gaming-agent-1.mp4″>lien vers la vid\u00e9o<\/a>. Attention toutefois, “tout est dispo” ne veut pas dire que les jeux sont fournis, hein. Il faudra \u00e9videmment poss\u00e9der vos propres copies de jeux Windows. Apr\u00e8s c\u00f4t\u00e9 technique, l’installation exige Python 3.12 et un Windows 11 pour l’agent (m\u00eame si le serveur d’inf\u00e9rence peut tourner sur Linux) et ensuite c’est du classique. On clone le d\u00e9p\u00f4t, un petit coup de pip et hop hop hop, c’est cuit. git clone https:\/\/github.com\/MineDojo\/NitroGen.git cd NitroGen pip install -e . Vous pouvez apr\u00e8s \u00e7a, t\u00e9l\u00e9charger le checkpoint et lancer l’agent sur vos titres pr\u00e9f\u00e9r\u00e9s. Et contrairement \u00e0 Voyager qui utilisait MineFlayer pour Minecraft, NitroGen pilote directement les ex\u00e9cutables Windows en simulant son propre gamepad. Elle est pas belle la vie ? Si vous testez, vous verrez, on est encore un peu loin de l’IA qui met une pile \u00e0 Gotaga mais la marche franchie est \u00e9norme d\u00e9j\u00e0 ! Alors vous en dites quoi ?? Pr\u00eat \u00e0 laisser NitroGen farmer des ressources pendant que vous dormez en cachette comme un gros faible ? 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