Les chercheurs utilisent le jeu de rôle sur table Dungeons & Dragons (D&D) comme banc d’essai surprenant mais efficace pour le développement de l’intelligence artificielle (IA). Le but ? Évaluer dans quelle mesure l’IA peut s’engager dans une stratégie à long terme, une résolution collaborative de problèmes et une interaction nuancée avec d’autres systèmes d’IA et des acteurs humains. Il ne s’agit pas seulement de jeux ; il s’agit d’une étape cruciale vers la création d’une IA plus performante pour les applications du monde réel.
Pourquoi Donjons & Dragons ?
D&D offre un environnement unique qui allie des règles structurées à une créativité illimitée. Contrairement à de nombreux autres terrains de test d’IA, D&D exige que les modèles non seulement calculent les mouvements optimaux, mais également communiquent efficacement, se souviennent des événements passés et anticipent les actions de l’adversaire. Le jeu comble efficacement le fossé entre le traitement du langage abstrait et les mécanismes de jeu concrets, ce qui en fait un terrain d’essai idéal.
L’étude, récemment présentée lors de la conférence NeurIPS 2025, met en évidence la manière dont les agents d’IA peuvent assumer des rôles tels que Dungeon Master (DM) – le conteur et contrôleur de monstres – ou jouer le rôle de héros aux côtés d’autres. Le cadre, baptisé « Agents D&D », permet des scénarios mixtes : des LLM jouant contre des LLM, des LLM jouant avec des humains ou des groupes entièrement humains.
“Dungeons & Dragons est un terrain d’essai naturel pour évaluer la planification en plusieurs étapes, le respect des règles et la stratégie d’équipe”, déclare Raj Ammanabrolu, professeur adjoint à l’Université de Californie à San Diego. “Parce que le jeu se déroule à travers le dialogue, D&D ouvre également une voie directe à l’interaction homme-IA.”
Scénarios de combat et performances du modèle
Les expériences se sont concentrées sur des combats isolés de la populaire aventure « Lost Mine of Phandelver ». Les chercheurs ont testé trois modèles d’IA – DeepSeek-V3, Claude Haiku 3.5 et GPT-4 – mesurant leurs compétences en matière de planification à long terme, de gestion des ressources et de coordination.
Principales conclusions :
- Claude Haiku 3.5 a démontré une efficacité de combat supérieure, en particulier dans des scénarios difficiles, en utilisant de manière agressive les ressources disponibles.
- GPT-4 s’est comporté de près, tandis que DeepSeek-V3 a connu le plus de difficultés.
- Tous les modèles ont montré différents degrés de cohérence dans les personnages, Claude Haiku 3.5 excellant dans l’adaptation du dialogue à des rôles spécifiques (par exemple, un paladin pieux contre un druide sauvage).
La simulation a également révélé des bizarreries inattendues, telles que des monstres contrôlés par l’IA développant des personnalités distinctes, avec des gobelins poussant même des cris de guerre comme : “Hé, l’homme brillant va saigner !”
Implications dans le monde réel
Ce n’est pas seulement une curiosité académique. Les compétences acquises dans D&D se traduisent directement par des applications critiques du monde réel, notamment :
- Optimisation de la chaîne d’approvisionnement : L’IA peut planifier une logistique complexe avec des dépendances à long terme.
- Lignes de fabrication : L’IA peut coordonner plusieurs processus pour une plus grande efficacité.
* Modélisation des interventions en cas de catastrophe : L’IA peut simuler et élaborer des stratégies pour un déploiement efficace de l’aide. - Opérations de recherche et de sauvetage : L’IA peut coordonner des équipes et analyser des environnements dynamiques.
La capacité de l’IA à agir de manière indépendante et fiable sur de longues périodes, tout en maintenant sa cohérence, est cruciale pour ces scénarios.
L’avenir du jeu de rôle IA
Les chercheurs prévoient d’étendre la simulation pour englober des campagnes D&D complètes, y compris des éléments narratifs et improvisés. Cela repoussera encore plus loin les limites de la créativité de l’IA, en testant sa capacité à réagir aux entrées inattendues des humains et d’autres agents de l’IA. Les travaux suggèrent que tester l’IA dans un environnement complexe et interactif comme D&D est un moyen étonnamment efficace de construire des systèmes plus robustes et adaptables.
