Retour sur la formation IA Intermédiaire #2

Retour sur la formation IA Intermédiaire #2 : du pathfinding au déplacement de foules dans les systèmes multi-agents.

J'ai eu l'occasion d'animer ce second volet axé sur la navigation globale et le contrôle de foules denses. L'objectif était de dépasser les approches naïves pour comprendre comment faire naviguer des centaines d'unités autonomes de manière fluide, sans saturer le thread principal ni provoquer d'effondrement comportemental.

Le fil rouge de ce cours repose sur un principe simple : un chemin est un objet global, un déplacement est un phénomène local. Pour traiter le sujet en profondeur, nous avons structuré la session en quatre temps :

• Trois échelles, trois problèmes : Nous avons posé la nécessité de segmenter la navigation en trois échelles distinctes : la planification globale (où passer via graphes, quadtrees ou NavMesh), le lissage de trajectoire (comment y aller de manière réaliste) et la gestion de groupe (comment gérer 200 unités via itinéraires partagés et évitement local).
• Optimisation de la représentation de l'espace : Plutôt que d'optimiser uniquement les structures de données, le vrai levier réside dans la réduction de la taille du graphe. Nous avons analysé la suppression des symétries (JPS, RSR), la planification hiérarchique (HPA*) et l'approche vectorielle des NavMesh.
• Continuité de mouvement et baking tactique : Un chemin brut sorti de A* n'étant pas une trajectoire jouable, nous avons étudié le lissage par splines locales (Catmull-Rom, B-splines/NURBS). Nous avons également abordé le précalcul d'objectifs secondaires : Signed Distance Fields (SDF) pour la marge aux murs et cartes d'influence pour la prise en compte des menaces.
• Passage à l'échelle pour les foules : En proscrivant l'exécution d'un A* par unité et par frame, nous avons décortiqué les Flow Fields par Dijkstra inversé, la gestion des formations par slots dynamiques, l'évitement local et la tarification de la densité pour résoudre les congestions aux goulots d'étranglement en guise d'ouverture.
  

La session s'est conclue sur deux TP permettant d'implémenter ces concepts : d'abord la comparaison entre recherche à plat, HPA* et colonies de fourmis, puis la réalisation d'un moteur de foule combinant Flow Field, et boids.

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