Contexte et positions des jurés
Lors de la dernière édition de l'Independent Games Festival (IGF), plusieurs jurés ont publié une déclaration stipulant qu’ils s’abstiendraient de voter pour tout jeu intégrant de l’IA générative, quelle qu’en soit la proportion. La déclaration cite une « augmentation significative » du nombre de projets utilisant ces outils, ce qui a engendré des débats intenses sans consensus clair. Parmi les signataires figurent Sam Barlow, créateur de Telling Lies, et Lena Raine, compositrice de Celeste. Ils soulignent les effets négatifs perçus de l’IA, notamment la dilution de la créativité et les risques de code non vérifié, tout en précisant que leurs propos ne représentent pas l’IGF dans son ensemble.
Utilisation technique de l'IA dans Big Walk
House House, studio derrière Big Walk, a reconnu avoir recouru à des modèles de langage (LLM) à un stade avancé du développement. Selon leur communication, « des extraits de réponses LLM ont été copiés comme point de départ, puis modifiés », représentant « bien moins de 0,1 % du code du jeu ». L’usage principal concernait la résolution d’un problème d’ombres dans le moteur Unity, où le LLM a proposé une modification de script qui a été intégrée après validation par l’équipe. Cette démarche a été précédée d’une recherche exhaustive via le chatbot, incluant un échange avec un ingénieur Unity, afin de confirmer la pertinence de la solution proposée.
Techniquement, l’intervention s’est limitée à la génération de snippets C# destinés à la pipeline de rendu. Aucun composant artistique, aucune logique de gameplay, ni aucune IA de génération de contenu n’a été produit par le LLM. Le code généré a donc été soumis à la même chaîne de compilation, de tests unitaires et de contrôle de version que le reste du projet, limitant les risques d’introduction de dépendances non traçables.
Implications pour le développement indie et les politiques
Le cas de Big Walk met en évidence deux tensions majeures. D’une part, la capacité des LLM à fournir rapidement des correctifs de bas niveau peut accélérer la résolution de bugs spécifiques, surtout pour de petites équipes qui n’ont pas les ressources d’un support dédié. D’autre part, l’absence de politique interne au moment du développement – qualifiée de « failure » par le studio – montre le manque de cadre normatif dans l’écosystème indie. La divulgation a été faite uniquement dans le dossier de soumission à l’IGF, alors que la plateforme Steam ne requiert aucune indication sur l’usage de chatbots ou de code généré, créant ainsi une asymétrie d’information pour les joueurs et les évaluateurs.
Sur le plan de la sécurité, même un pourcentage minime de code issu d’un LLM peut introduire des vulnérabilités si les suggestions ne sont pas rigoureusement revues, notamment lorsqu’elles touchent des API graphiques ou des appels système. De plus, la traçabilité du code devient plus complexe : les lignes générées ne sont pas toujours associées à un commit explicite, ce qui complique les audits futurs. Enfin, la normalisation de ces pratiques, même « sparingly », risque de créer une pression indirecte sur les développeurs qui n’utilisent pas d’IA, les plaçant potentiellement en désavantage compétitif lors de concours ou de processus de sélection.
