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RED.ES

Financé par l'Union européenne – NextGenerationEU, Gouvernement d'Espagne, Red.es et Plan de relance, de transformation et de résilience

Le projet portant le numéro de dossier 2021/C005/00149717 et intitulé « Moteur algorithmique pour l'entraînement des compétences en Esports » a bénéficié de l'« Appel à subventions 2021 pour les projets de recherche et développement en intelligence artificielle et leur intégration dans les chaînes de valeur, C005/21-ED ».

L'objectif principal du projet est de développer une technologie basée sur des algorithmes d'IA et une méthodologie d'entraînement visant à améliorer les performances des joueurs, ainsi qu'à réduire les pathologies physiques, psychologiques, posturales, nutritionnelles et visuelles liées à la pratique. L'idée est d'apporter une approche sportive aux joueurs d'Esports grâce au développement d'un logiciel leur permettant d'entraîner les activités cognitives nécessaires. Concrètement, dans ce projet, l'entreprise concentre ses efforts sur les objectifs spécifiques suivants :

  • Développement d'une couche d<b>exploration et de traitement des données</b> pour extraire et analyser les données des parties de LoL, en sappuyant sur des bases de données publiées sur les ligues professionnelles et sur les parties d'entraînement accumulées chez United Gamers.
  • Développement d<b>algorithmes de modélisation du comportement du joueur</b> en fonction de ses décisions lors des séances dentraînement et des parties précédentes. À partir des informations de la couche d'exploration et de traitement des données, il s'agit de créer un algorithme permettant de renforcer l'entraînement des joueurs en fonction des lacunes détectées. Cela inclura également le développement d'algorithmes de ML pour connaître les préférences d'un joueur à partir de ses décisions et ainsi prédire quelle ou quelles compétences il doit entraîner.
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  • Développement de bots d'attaque intelligents dont le mouvement et le comportement sont définis par des algorithmes d'IA. Cet objectif implique d'étudier des techniques telles que l'apprentissage par renforcement et un réseau supervisé à mémoire à long et court terme (LSTM) pour créer un bot de LoL capable de simuler des actions et des stratégies d'attaque lors des séances d'entraînement. Il s'agit d'amener l'IA dans l'entraînement aux jeux vidéo pour la première fois, grâce à des bots d'attaque automatiques qui réagissent aux actions de l'utilisateur.

Financé par l'Union européenne – NextGenerationEU.