Du 8 au 11 août se déroulait le Siggraph à Vancouver. Le Siggraph (Special Interest Group on Computer GRAPHics and Interactive Techniques) est un séminaire américain sur l’infographie et les techniques interactives. C’est l’un des événements les plus importants pour l’industrie des images numériques (3D, VFX, VR, AR…). Plusieurs étudiants de l’ESGI ont été sélectionnés pour participer à un concours lors de ce salon.
Une compétition emblématique
Chaque année, lors de cet événement, se déroule un concours où étudiants, chercheurs, artistes, passionnés présentent un projet sur les derniers développements et les recherches en cours. Deux groupes d’étudiants de l’ESGI ont vu leurs travaux sélectionnés pour le concours du Siggraph, et un des deux groupes s’est même hissé en finale.
Ce n’est pas la première fois que l’ESGI est représentée lors de ce salon international. En 2021, 3 étudiants de la filière Ingénierie de la 3D et des Jeux-Vidéo de l’ESGI sont arrivés premiers de la catégorie étudiante avec un projet complexe de dessin en temps réel. Cette année encore, plusieurs étudiants ont représenté l’ESGI avec des projets très intéressants et complexes sur la génération procédurale ou encore l’Hybrid Rollback Netcode.
Un projet sur la génération procédurale d’une map
Cédric Chopin, Nicolas Ruche et Etienne Gibiat ont soumis un projet intitulé « GAN applied to Wave Function Collapse for procedural map generation », sélectionné pour la finale de la compétition du Siggraph.
L’algorithme intitulé « Wave Function Collapse » (WFC) consiste à utiliser des fragments de terrains dont les contraintes de positionnement sont déterminées par l’algorithme lui-même. Il interroge ainsi le deuxième algorithme (GAN) afin d’obtenir les modèles qui seront nécessaires au déroulement du processus.
Le GAN (Generative Adversarial Network) est un type de réseau de neurones conçu pour le machine Learning. Il consiste à faire « s’affronter » deux intelligences artificielles, une qui génère des modèles et une autre qui détecte les modèles générés afin de savoir si le modèle est cohérent et réaliste. Au fur et à mesure, ces deux IA s’améliorent mutuellement à chaque « affrontement ». Une fois l’entrainement terminé, la WFC interroge le GAN pour avoir des fragments satisfaisants.
Avec tous les modèles en sa possession, il ne reste plus qu’à dérouler l’algorithme qui consiste à prendre un point de départ aléatoire ainsi qu’un fragment de terrain aléatoire, puis pour chaque contrainte l’algorithme positionne un fragment de terrain compatible. Cela se propage donc jusqu’à ce que la carte soit totalement remplie.
Au fil des années, les étudiants de l’ESGI gagnent en compétences et en maturité. Ils apprennent à se développer au mieux, au sein de l’école comme à l’extérieur, dans un domaine de compétences bien précis, leur permettant d’atteindre des objectifs comme celui du Siggraph.
