Quand tout le monde parle de la disruption de l'industrie du jeu par l'IA, les professionnels utilisent Deepseek ainsi
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Quand tout le monde parle de la disruption de l'industrie du jeu par l'IA, les professionnels utilisent Deepseek ainsi
Plutôt qu'une révolution, il s'agit d'une infiltration.
Dédié à des analyses Web3 approfondies
Image source : generated by Wujie AI
Je me demande quelle est réellement l'ampleur de l'impact de Deepseek sur l'industrie du jeu.
Vous voyez, cet outil a connu une popularité fulgurante avant le Nouvel An, qualifié par le créateur de « Black Myth : Wukong » de « percée technologique au niveau du destin national ».
Pendant un temps, Deepseek lui-même est devenu un code d'accès au trafic, une richesse inouïe. Des grandes entreprises cotées voyant leurs actions exploser à celles de toutes tailles intégrant Deepseek, jusqu'à des débutants créant des jeux sans aucune base technique… Suivant cette tendance, il se pourrait bien que la prédiction de Cai Haoyu selon laquelle « 99 % des développeurs devront changer de métier » se réalise plus tôt que prévu.
« Nishuihan », « Peacekeeper Elite » intègrent Deepseek
Mais est-ce vraiment le cas ? Après avoir discuté avec plusieurs professionnels du jeu occupant différents postes, Pu Guo Jun en arrive à une conclusion différente.
Ci-dessous les témoignages de ces professionnels :
01
Game design : partenaire de brainstorming,
outil de collaboration efficace, moteur de recherche
— Un game designer de niveau chez un des « Quatre Dragons de Shanghai »
Lorsqu’un collègue concevant des niveaux crée un prototype, il utilise ses propres besoins pour demander à Deepseek d’écrire un bout de code, puis le montre aux développeurs afin de démontrer l’effet escompté. Cette méthode permet aux programmeurs de mieux comprendre les exigences du game design.
Générer directement des extraits de niveau correspondants via les besoins fournis à Deepseek
Source des images : simulation par Pu Guo Jun, uniquement à des fins de démonstration
Par ailleurs, j’utilise aussi Deepseek comme moteur de recherche, par exemple pour savoir quels jeux ont déjà utilisé tel ou tel mécanisme de gameplay.
Récemment, je réfléchis à comment élargir l'utilisation de Deepseek, car un grand avantage de cet outil est qu'il fournit des références et des processus de raisonnement. Ainsi, même si ses résultats ne sont pas totalement précis, cela n’a pas grande importance — je peux moi-même les vérifier et effectuer des recherches secondaires basées sur ces éléments intermédiaires.
Cette caractéristique est particulièrement adaptée à l'apprentissage transversal et au développement personnel :
Ou encore, m’aider à structurer logiquement mes documents de conception, combler les lacunes, ce qui a une grande valeur pour mon évolution personnelle.
Je pense que Deepseek ressemble peut-être au « hasard » d’autrefois. Personne n’aurait imaginé que le « hasard » puisse donner naissance aux « Roguelike ». De même, personne ne peut imaginer tout le potentiel de l’IA dans les mécaniques de jeu.
— Un game writer pour jeu solo
La dernière fois où Deepseek m’a aidé dans mon travail, c’était probablement pour la recherche documentaire.
En mode connecté et réflexion approfondie, je lui ai demandé de proposer des personnages historiques d’une certaine époque pouvant servir de héros à une nouvelle interprétation, accompagnés de leurs données biographiques, raisons de sélection, scénarios d’adaptation et logiques explicatives. Ensuite, après un tri et ajustement manuels, ces propositions étaient soumises à ma hiérarchie pour choix final.
Source des images : simulation par Pu Guo Jun, uniquement à des fins de démonstration
Mais je pense que Deepseek n’est pas encore capable de s’intégrer véritablement aux flux centraux de développement. Il peut certes aider sur les idées et l’habillage, mais l’efficacité de transformation en produit fini n’est pas aussi élevée qu’on l’imagine. D’une part à cause de son penchant à inventer des informations, ce qui nécessite un effort supplémentaire de vérification croisée ; d’autre part, son style linguistique propre (par exemple très orienté science-fiction) est difficile à modifier selon nos besoins. Au mieux, il donne quelques prompts, mais cela conduit à des résultats assez médiocres.
À mes yeux, il ne peut guère remplir que le rôle d’un partenaire de brainstorming. Personnellement, je l’utilise davantage comme oracle.
— Un développeur indépendant
Dans notre processus de conception, nous discutons avec Deepseek des problèmes rencontrés, il propose alors des suggestions et orientations. Notamment grâce à son processus de raisonnement, il nous aide à identifier des oublis ou à explorer de nouvelles pistes de réflexion :
— Un game designer gameplay chez un des « Quatre Dragons de Shanghai »
J'utilise fréquemment des outils comme Deepseek comme moteur de recherche ou comme outil d’auto-vérification.
Par exemple, après avoir rédigé un document de conception, je lui dis : « Imagine que tu es un ingénieur test et examine ce document. Quelles conditions limites ai-je oubliées ? Remets-moi en question. »
Et là, il commence à travailler pour moi.
Source des images : simulation par Pu Guo Jun, jeu fictif, uniquement à des fins de démonstration
Je pense que l’aide apportée par l’IA pour combler les lacunes profite davantage à l’individu qu’au projet, car lors des échanges avec les collègues, ces points seraient de toute façon identifiés. L’usage de ces outils IA fait simplement que vous apparaissez plus « soigneux et fiable » aux yeux des autres.
En dehors de cela, mon utilisation personnelle des outils et applications IA se concentre principalement sur deux aspects : créer des outils métiers et construire des prototypes de gameplay.
Pour le premier cas, bien que notre entreprise dispose d'une plateforme technique dédiée qui développe divers outils pour les game designers, le processus — formulation des besoins, planification, communication, exécution, mise en œuvre — peut entraîner des coûts élevés. Utiliser des outils IA comme Deepseek ou GPT permet d’économiser beaucoup de temps et d’énergie.
Par exemple, j’ai passé une heure à créer un outil métier relativement complexe capable de visualiser et valider des données. Avant d’avoir cet outil, l’examen manuel de ces tableaux exportés par l’éditeur prenait un à deux jours. Maintenant, cela prend environ cinq minutes.
Outil de validation de données
Le cas des prototypes de gameplay est similaire. Comme de nombreux éditeurs adoptent une démarche ascendante pour lancer des projets, nous devons présenter nos créations à la direction pour validation. Avant, cela impliquait de produire un document ou une présentation PowerPoint. Mais même avec une explication convaincante, sans pouvoir tester, personne ne savait si c’était amusant ou non.
Ainsi, les game designers doivent rapidement produire un prototype de gameplay, sans besoin qu’il soit parfait ni compilé, tant qu’il semble crédible et atteint l’effet de démonstration.
Selon les méthodes traditionnelles, cela pouvait prendre une à deux semaines ainsi que des ressources humaines importantes, avec le risque de modifications itératives si le prototype n’était pas validé. Mais grâce à l’évolution des outils IA comme GPT, il suffit désormais de décomposer les fonctionnalités requises par le prototype, puis de dialoguer étape par étape avec l’outil IA, d’optimiser et combiner les éléments… En fin de compte, le prototype peut être réalisé en seulement une journée.
En faisant cela, je me suis demandé : est-ce que cela revient à « voler mon salaire » ? Car autour de moi, peu de gens ont conscience d’utiliser activement les outils IA pour gagner en efficacité.
Mais en y repensant, même en tapant du code manuellement, on bénéficie déjà d’outils prédictifs comme Copilot qui améliorent l’efficacité de 20 à 30 %. Mon approche relève donc plutôt d’une autre forme de « dividende technologique ».
Copilot effectue des prédictions à partir des commentaires, image source : Zhihu @Jayden
02
Programmation : même s’il invente,
il faut réussir à accomplir la tâche
— Un narrative designer (orienté technique) chez un grand groupe
Actuellement, je n’utilise guère DeepSeek dans mon travail de programmation, car il est trop dispersif et aime me signaler des problèmes auxquels je n’ai pas besoin de prêter attention.
Mon travail se divise en deux parties : trouver une solution, puis la mettre en œuvre.
Pour la première partie, je pose des questions comme : « Quelles méthodes permettent de réaliser telle fonction ? » Les réponses sont souvent inspirantes et utiles. Mais lorsque je dis que l’une des solutions me semble bonne, DeepSeek reste bloqué dessus et ne parvient plus à en sortir.
Par exemple, j’ai d’abord demandé : « Dans le système GAS d’Unreal Engine, comment détermine-t-on généralement si une capacité Gameplay peut être déclenchée (par exemple, si la santé est inférieure à 90 %) ? » Il m’a donné des références utiles ;
Source des images : simulation par Pu Guo Jun, uniquement à des fins de démonstration
Ma deuxième question était : « Supposons qu’il y ait un objet source et un objet cible. Puis-je utiliser le Gameplay Ability System pour vérifier l’état des deux objets comme condition d’activation de l’aptitude (par exemple, les deux doivent avoir moins de 90 % de santé) ? »
DeepSeek m’a proposé une solution complète combinant écoute des attributs, vérification des conditions et validation réseau.
Source des images : simulation par Pu Guo Jun, uniquement à des fins de démonstration
Mais savez-vous quelle était la réponse dont j’avais vraiment besoin à ma deuxième question ?
C’était « Non ». Une aptitude ne peut pas obtenir les informations de la cible avant son activation. Juste en sachant cela, j’aurais pu abandonner cette piste et chercher une autre méthode.
Cela signifie que, face à une question précise, quand je demande « Est-ce possible ? », DeepSeek essaie à tout prix de répondre « Oui ». Or, si c’est impossible, ses suggestions deviennent alors de purs fantasmes, voire une perte de temps. Ainsi, DeepSeek n’est utilisable que pour le choix initial des solutions, mais une fois engagé dans une voie, il n’arrive plus à en sortir.
Toutefois, DeepSeek fonctionne plutôt bien pour l’apprentissage, l’aide à la compréhension et la créativité narrative. Peut-être est-il davantage utilisé côté création.
03
Graphisme : maître de l’optimisation des prompts
et outil de concrétisation des idées
— Un technicien artistique (TA) chez un prestataire graphique pour jeux
J’utilise Deepseek principalement dans trois domaines :
Premièrement, pour générer des prompts d’image. Il comprend précisément mes besoins créatifs et les transforme en prompts professionnels. En combinant Deepseek avec d'autres outils IA comme Claude ou Imagefx, je peux produire une affiche promotionnelle standard en seulement 5 minutes.
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Claude génère des suggestions d'affiche
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Deepseek analyse, optimise et génère des prompts text-to-image précis
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IMAGEFX génère l'image à partir du prompt
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Sélection humaine et ajustements détaillés
Deuxièmement, j’utilise Deepseek pour étendre mes idées créatives, par exemple en lui demandant de proposer des univers narratifs ou des architectures de gameplay servant de référence.
Ainsi que les designs de scènes et détails de combat dans ce cadre :
Illustration conceptuelle de carte générée à partir de ce prompt via Recraft :
Troisièmement, pour satisfaire mon développement transversal et la mise en œuvre de mes idées créatives.
Je suis un pur littéraire. Mais grâce à l’IA, j’ai développé seul des sites web, mini-programmes, voire des applications, et créé de petits outils rendant mon travail plus efficace. Ce qui est amusant, c’est que mon entreprise possède un département informatique bien plus compétent que moi. Pourtant, depuis qu’ils savent que je maîtrise la programmation IA, ils viennent parfois me consulter.
Par exemple, j’ai développé en trois jours de temps libre, à l’aide de Deepseek, Windsurf et Cursor, une petite application de détente. Pendant le développement, en dialoguant avec l’IA, elle a pu implémenter précisément l’ensemble des fonctionnalités que j’attendais. L’application finale inclut le suivi de l’humeur des employés, des encouragements, des rappels, de la méditation respiratoire, un « gachapon » motivant, etc.
Bien sûr, je sais que ces trois flux de travail IA existaient déjà à l’époque de GPT. Mais l’avantage de Deepseek réside dans sa capacité à comprendre pleinement mon contexte et mes besoins en chinois, réduisant ainsi les coûts de communication répétée et l’entrée en matière. En particulier pour des tâches légèrement complexes, ses capacités de raisonnement et de connexion offrent de nombreuses perspectives supplémentaires.
— Un designer graphique chez un grand groupe de Guangzhou
Nos collègues game designers utilisent de plus en plus souvent l’IA pour générer des rendus visuels, puis demandent aux artistes graphiques de s’aligner sur ces rendus.
Source des images : simulation par Pu Guo Jun, uniquement à des fins de démonstration
Parfois, les images générées par l’IA s’écartent fortement de ce que nous voulons, avec des proportions humaines incorrectes. Ainsi, pour des conceptions spécifiques de personnages ou de décorations, les artistes doivent encore réfléchir. Mais si le rendu IA correspond à l’« impression » du game designer, nous pouvons directement l’imiter, sans presque aucun ajustement ou retouche manuelle, ce qui est relativement moins fatigant.
Mais j’ai toujours l’impression que ce mode de travail n’est pas tout à fait correct.
02
Audio : concurrent, script d’efficacité
— Lu Xiaoxu, fondateur et PDG de Xiao Xu Music
Les logiciels étrangers dominants pour la génération audio et musicale sont Suno et Udio. Depuis la sortie de Suno v3.5 l’année dernière, puis de la version v4 cette année, Suno a atteint un haut niveau de maturité dans la création musicale par IA.
Mais il présente deux défauts majeurs : premièrement, la qualité sonore des fichiers générés est faible. Cela passe encore sur téléphone, mais sur un jeu console ou une chaîne haute fidélité, les différences sont clairement perceptibles ; deuxièmement, Suno ne permet pas un contrôle précis ni des modifications ciblées. La musique générée est figée dès sa création. Si vous voulez remplacer le piano par une guitare à la 15e seconde, il ne peut pas le faire.
Par conséquent, Suno a peu d’impact sur nos activités audio et musicales pour jeux. Toutes nos commandes sont encore réalisées à 100 % manuellement. L’IA sert au mieux de référence pour orienter les directions créatives.
Quant à Deepseek, nous avons passé l’année dernière à étudier les prompts pour la musique IA, à apprendre à dialoguer avec les outils IA. Mais dès que Deepseek est sorti, nous l’avons testé : les prompts qu’il écrit sont plus précis que ceux que nous avions élaborés nous-mêmes. Tout notre travail des six premiers mois a été anéanti.
Ce n’est pas seulement dans ce domaine : avec l’arrivée de l’IA, de nombreux métiers liés à l’audio et à la musique ne sont plus nécessaires. Par exemple, les doublages de jeux nécessitaient un studio d’enregistrement. Nous avions auparavant quatre studios à Pékin, avec quatre ingénieurs du son. Mais maintenant, avec la maturité du TTS (Text-to-Speech), de nombreux éditeurs ne viennent plus enregistrer. De même, la production et l’interprétation de nombreuses chansons de jeux sont désormais assurées par l’IA. Le volume de travail des chanteurs et des comédiens vocaux va rapidement diminuer, entraînant une baisse proportionnelle du nombre de talents.
Le doublage IA de NetEase Fuxi est déjà intégré dans les versions mobiles de « Nishuihan » et « Yongjian Wuji »
Dans ce contexte, j’estime que nos activités traditionnelles pourraient se réduire de 80 % en trois ans. Et quand la création par IA sera pleinement mature et commercialement opérationnelle, elle ne concernera plus les spécialistes ou experts — les sociétés de jeux pourront elles-mêmes générer toute leur musique via l’IA. Pourquoi paieraient-elles quelqu’un d’autre ? L’IA ne remplace pas seulement le coût humain, mais tout un processus métier.
Nous adaptons donc notre offre : par exemple, intégrer l’audio IA à la vidéo pour réduire la substituabilité ; ou expérimenter des spectacles combinant performance live et interaction IA. J’exige également de mon équipe une polyvalence accrue : par exemple, que les compositeurs sachent jouer d’un instrument, car à l’avenir, les concerts en direct seront probablement plus valorisés que la simple production musicale.
Une courte vidéo virale de Xiao Xu Music combinant divers contenus IA
Pour ce qui est de l’anxiété, l’année dernière je m’inquiétais davantage. Aujourd’hui, je suis plus calme. Après tout, la vague IA est une anxiété mondiale, pas un problème unique à notre entreprise.
— Un game designer audio chez un grand groupe de Shanghai
Je pense qu’intégrer des outils IA comme Deepseek dans les logiciels de création présente un certain potentiel.
J’ai utilisé Deepseek pour écrire un script d’efficacité pour le logiciel d’édition audio Reaper. En gros, j’ai intégré des plugins couramment utilisés dans une interface externe, permettant de charger chaque plugin d’un simple clic, économisant ainsi le temps de parcours de la liste de plugins.
98 % du code de ce script a été directement généré par Deepseek, puis ajusté et corrigé par dialogue avec l’IA :
Des problèmes sont toutefois apparus : après un certain nombre d’échanges avec Deepseek, il a commencé à inventer des choses, produisant un code totalement inutilisable. Heureusement, il avait déjà fourni une version relativement complète et fonctionnelle. À partir de ce code, et en m’appuyant sur ses explications de raisonnement, j’ai effectué des réglages manuels, permettant finalement à ce petit script de fonctionner.
Copie ultérieure durant la phase de confusion de Deepseek
Même le code complet ne fonctionne plus
05
Marketing : un assistant meilleur que ChatGPT
— Game marketer chez Aurora Studios
Lorsque je cherche des idées pour des textes promotionnels, des SMS, etc., j’utilise Deepseek, et je le trouve bien meilleur que ChatGPT à l’époque. Mais pour des annonces officielles destinées directement aux joueurs, diffusées à des centaines de milliers de personnes, je dois absolument intervenir personnellement, sans la moindre erreur.
Exemple de SMS promotionnel de Saint-Valentin généré directement par Deepseek (informations fictives, uniquement à des fins de démonstration)
— Game marketer chez TiMi
Nous disposons de nombreux outils IA internes. Mais nous ne les utilisons pas beaucoup, juste pour chercher des informations, sans aller plus loin. Récemment, j’ai même utilisé Deepseek pour tirer les cartes… Difficile de satisfaire sérieusement les besoins professionnels.
06
Conclusion
D’après les retours pratiques des professionnels cités ci-dessus, Deepseek et d’autres outils IA apportent surtout une aide individuelle, sans avoir provoqué de changement révolutionnaire dans les processus traditionnels de développement de jeux.
Cette conclusion était prévisible. Comme l’a dit Lu Xiaoxu, l’IA est un outil d’égalisation. Son objectif initial n’est peut-être pas d’aider les professionnels, mais de permettre aux novices d’accomplir des tâches professionnelles sans barrière.
PDG d’un sous-traitant graphique pour jeux
Alors, l’impact réel de l’IA sur l’industrie du jeu serait-il mineur ?
Pas tout à fait. Chen Chao, CTO de Qingpao Network, pense que la perception actuelle de Deepseek ressemble à celle qu’on avait des premiers outils IA à leurs débuts : on surestime leur effet à court terme, mais on sous-estime leur impact à long terme. L’influence des workflows IA sur l’industrie du jeu ressemble moins à une révolution qu’à une infiltration progressive.
Ces « infiltrations » ressemblent aux explorations pratiques décrites ci-dessus, apparemment anodines, mais qui pourraient constituer les bases préliminaires du bouleversement de l’industrie par l’IA. Cao Xiaowen, fondatrice de Qingpao Network, ajoute que de nombreux éditeurs utilisent depuis longtemps l’AIGC pour remplacer la production humaine d’actifs graphiques. Même s’ils n’ont pas encore atteint un retour sur investissement positif, ils élèvent par ces premières expériences le niveau général d’adoption de l’IA dans le secteur.
« Si la structure des ressources humaines dans l’industrie du jeu est une pyramide, alors l’IA est un réseau neuronal élémentaire. Il monte progressivement comme la marée, submergeant d’abord les bords et les angles. Ceux-ci seront les premiers remplacés. Avec le développement continu de l’IA et les caractéristiques mêmes de la structure pyramidale, la vitesse de cette montée des eaux s’accélérera de plus en plus, allant peut-être au-delà de nos attentes. Cette substitution ne se limitera pas à un remplacement un-contre-un, mais transformera probablement ensemble la structure du travail, les modes opératoires et la culture. »
« Quand la marée de l’IA atteindra le milieu de la pyramide, un grand point d’inflexion arrivera peut-être. »
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