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ARTHUR HERBRETEAU
HUNTING VR - Gameplay Developer, AI Designer
- Unity, Git, Jira -
Jeu de chasse en VR - Prototypage
Introduction à mon expérience chez ICONIK - Gameplay Developer VR
Je suis arrivé chez ICONIK en tant que stagiaire Gameplay Developer, j'ai rapidement trouvé ma place au sein d'un projet ambitieux techniquement : la version Meta Quest de Hunting Simulator 2, intitulée Hunting VR. Ce jeu de simulation de chasse en réalité virtuelle, édité par Nacon et publié sur le Meta Quest Store, a été l'occasion de nombreux échanges avec l'éditeur tout au long des milestones et différentes étapes de développement.
À mon arrivée, le projet venait d'atteindre la phase de "vertical slice". Spécialisé dans le développement d'intelligences artificielles, j'ai immédiatement été chargé d'intégrer divers comportements d'animaux décrits dans le Game Design Document (GDD).
Les IAs des animaux ont été réalisées en nodal grâce au plugin Unity NodeCanvas et pour certains via une timeline pour permettre des comportements cinématiques. Par la suite, j'ai pu approfondir ces fonctionnalités en développant l'IA d'un compagnon, en créant mes propres nodes en C# pour étendre les capacités du plugin.
En parallèle, j'ai pris en charge la mise à jour et l'amélioration du GDD, tout en participant activement aux réflexions et décisions créatives du projet.
Enfin, j'ai contribué à la création de plusieurs prototypes de jeux VR par le biais de réunions créatives, de sessions de brainstorming, et le prototypage de fonctionnalités et de niveaux de jeu.
Le défi principal : Développement de l'IA du compagnon chien
Le principal défi de ce projet a été de développer l'IA d'un compagnon, un chien, qui était destiné à accompagner le joueur durant ses sessions de chasse. À mon arrivée, l'IA du chien se limitait à deux fonctions :
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Pointer la direction des proies
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Réclamer des caresses
Cependant, l'équipe n'était pas satisfaite de cette version initiale. Elle souhaitait renforcer le lien entre le joueur et son compagnon, en créant une relation plus fusionnelle et immersive. Ma mission a donc été de prototyper de nouvelles interactions avec le chien, afin d'enrichir cette relation et de rendre l'expérience de jeu plus engageante.
Implémentation des interactions : Le rappel du chien
J'ai commencé par implémenter un rappel, un sifflement du personnage permet de rappeler le chien à ses côtés ou de le renvoyer au travail. Étant donné que le rappel utilisait déjà l'une de ces précieuses commandes, il n'était pas possible de consacrer d'autres boutons aux interactions supplémentaires avec le chien. Cette contrainte m'a conduit à rechercher des solutions innovantes pour enrichir l'interaction entre le joueur et son compagnon canin tout en optimisant l'usage des contrôles disponibles.
Phase suivante : Interactions gestuelles et mécanique de débusquage
Pour enrichir les interactions avec le chien sans ajouter de nouvelles commandes sur la manette, la phase suivante du prototypage a consisté à combiner le sifflement de rappel avec des gestuelles de la main, rendues possibles par les manettes VR. Cette approche permettait de multiplier les interactions tout en respectant les limitations des contrôles disponibles.
J'ai ainsi développé et testé plusieurs comportements du chien, déclenchés par des gestes de la main : se coucher, courir vers un emplacement pointé, et bien d'autres. Parmi ces interactions, celle qui a suscité le plus d'intérêt a été la commande permettant d'envoyer le chien vers un emplacement désigné par le joueur. Ce concept s'est révélé particulièrement convaincant et a conduit au prototypage d'une nouvelle mécanique de jeu : le "débusquage".
Le débusquage consiste à envoyer le chien vers des bosquets où se cachent de petits animaux, les forçant à fuir. Cela permet au joueur de bénéficier d'une ligne de vue dégagée sur ses cibles, ajoutant une nouvelle dimension stratégique à l'expérience de chasse en réalité virtuelle.
Développement de l'IA du chien : State Machines modulaires avec NodeCanvas
L'IA du chien a été conçue à l'aide de State Machines imbriquées, en utilisant le plugin Unity NodeCanvas. Chaque état de ces State Machines comporte des callbacks d'entrée, de sortie, et d'update, ce qui m'a permis de créer facilement une variété de comportements.
Les State Machines imbriquées ont offert une approche modulaire, facilitant les nombreuses itérations nécessaires à l'intégration et à l'amélioration de l'IA du chien. Des State Machines Parallèles permettent de surveiller en continu certains événements du jeu, tels que la mort d'une cible ou un tir manqué. Cette structure permet au chien de réagir dynamiquement à ces événements, notamment en fournissant des feedbacks visuel et auditif au joueur à travers des aboiements expressifs.
Grâce à cette architecture modulaire et réactive, l'IA du chien est capable de s'adapter et d'enrichir l'expérience de jeu, tout en restant flexible pour intégrer de nouvelles fonctionnalités et interactions.
Prototype de Shooting Range VR — Genèse de Varsat
Lors de mon passage chez Iconik, j'ai eu l'opportunité de concevoir un prototype de stand de tir en réalité virtuelle, marquant ainsi les prémices de ce qui deviendra plus tard l'entreprise Varsat. Ce projet visait à créer une expérience immersive de tir en VR, en intégrant les accessoires haptiques de ProTubeVR, pour simuler le recul et le poids des armes, offrant ainsi une sensation réaliste aux utilisateurs.
Le prototype combinait un environnement virtuel interactif avec des dispositifs haptiques avancés, permettant aux utilisateurs de s'entraîner dans des conditions proches de la réalité. Cette approche innovante a posé les bases de Varsat, une entreprise cocréée par Iconik après mon départ, qui se spécialise dans le développement de solutions d'entraînement tactique en réalité virtuelle pour les forces de sécurité et les professionnels du secteur.
Ce projet a été une expérience enrichissante et m’a permis d’explorer concrètement le potentiel de la réalité virtuelle appliquée à l'entraînement, en combinant immersion et interaction physique.
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