Je propose un autre angle d’approche sur la UX, en apportant des exemples concrets issus des grands hits des jeux vidéo. Le but est d’explorer une approche plus parlante et plus fun où utilisabilité et jouabilité ne sont pas si éloignées !

Les jeux vidéo génèrent une très forte quantité de données par jour. Ces données proviennent de différentes sources. On peut citer la télémétrie qui consiste à enregistrer toutes les actions et les événements accomplis par le joueur dans le jeu, comme le nombre de quêtes effectuées, le nombre d’ennemis vaincus, les temps de jeu, etc. D’autres sources de données proviennent des achats dans les magasins au sein du jeu que cela soit avec une monnaie virtuelle propre au jeu ou de l’argent réel. De plus, du côté backend notamment pour les jeux en ligne et jeux mobiles, une grande quantité de données sont collectées tous les jours comme les pannes, le nombre de connexions, les alertes de services etc. A tout cela s’ajoutent les informations liées aux différents réseaux sociaux, forum de discussions qui parle du jeu. Toutes ces données sont une mine d’or qui depuis quelques années ont commencé à être exploitées. Des équipes data science, machine learning ont alors été créées au sein des studios. Dans cette présentation nous ferons un tour d’horizon des différentes applications de machine learning, data science appliquée aux donnés du jeux vidéo, mais aussi nous discuterons des avancées en termes d’AI au sein même de l’engin, comme les applications de l’apprentissage par renforcement. Nous conclurons cette présentation avec les défis et enjeux portant sur la démocratisation du machine learning au sein des productions de jeu.