Ces dernières semaines, mon flux d’actualités est envahi par l’idée de créer un jeu vidéo avec l’IA. Certains créateurs affirment être capables de développer un nouveau Pokémon en à peine une heure grâce à la puissance de l’IA. La promesse est forcément alléchante et, comme le sujet me passionne, j’ai décidé de tenter l’expérience par moi-même. Mon objectif était simple : tester s’il est réellement devenu facile de produire un mini-jeu intéressant en partant de zéro. Pour ce test, j’ai utilisé Google Gemini pour générer à la fois les éléments graphiques et le code source.

Le défi de la création des ressources graphiques

La première étape a consisté à générer des assets exploitables, et ce n’est pas aussi immédiat qu’on pourrait le croire. Après avoir un peu bataillé avec les instructions pour obtenir une cohérence visuelle, j’ai fini par obtenir un résultat satisfaisant. L’IA est capable de produire des visuels impressionnants, mais elle demande une certaine précision dans la formulation des demandes pour que les images soient réellement utilisables dans un contexte de jeu vidéo. C’est un exercice de patience où l’on affine petit à petit le rendu pour qu’il corresponde à notre vision initiale.

Du code à la réalité du gameplay

Une fois les graphismes choisis, il a fallu passer à la logique sur Phaser 3. C’est là qu’on voit que l’IA n’est pas un bouton « magique » : c’est une vraie collaboration technique. Gemini sort un code en deux secondes, mais le faire tourner sans bug dans le navigateur, c’est une autre histoire.

Le gros morceau, ça a été la gestion de la map. Pour passer d’un petit prototype à un Paris géant de 2000 pixels, j’ai utilisé un masque de collision. C’est une image invisible en noir et blanc que le code scanne en permanence : si le pixel sous le perso est blanc, il passe, s’il est noir, il bloque. Simple sur le papier, mais une galère à régler pour que le mouvement reste fluide sans que le perso ne reste « collé » aux murs.

J’ai aussi pas mal lutté avec des bugs invisibles. Par exemple, le système de chat qui refusait de s’afficher alors que le code était bon. En fait, il était juste dessiné en dessous de l’image de la ville. Il a fallu forcer les profondeurs (le « Z-index ») et ajuster le zoom de la caméra, car avec un zoom à 1.8, l’interface avait tendance à sortir de l’écran.

Un résultat concret à tester

Le résultat final est un petit univers où vous pouvez vous déplacer librement dans Paris et parler en utilisant la touche « entrer ». On ne va pas révolutionner l’industrie, mais la satisfaction de sortir un projet jouable, avec des vraies collisions « approximatives » et une interface interactive en si peu de temps, c’est top.

C’est une expérience à tester pour comprendre ce que l’IA sait faire… et ce qu’elle ne sait pas faire sans un humain pour corriger le tir.
Pour mettre en ligne mon jeu, j’ai choisi de l’héberger via Github, dont j’avais déjà parlé dans un article précédent.

Vous pouvez tester le mini-jeu ici : https://julianrespawn.github.io/paris-rpg/