Une conférence de Valve à la GDC 2018 dévoile une méthode qui utilise le Deep Learning pour lutter contre la triche dans Counter-Strike: Global Offensive.
On peut apprendre tout seul à arrêter d’être con, aussi.
Si on connaissait Skynet de la saga Terminator qui est une IA qui a pour vocation d’éradiquer l’humanité, Valve débute doucement avec VACnet, qui compte se débarrasser en premier lieu des tricheurs de ses serveurs CS:GO.
Véritable source de problèmes pour les joueurs de Counter-Strike: Global Offensive — voire depuis le début de la série en 1999 —, la triche est quelque chose qui a toujours été aussi insupportable que compliqué à lutter contre. Un peu comme un virus informatique, aussitôt un logiciel anti-triche sait détecter un outil de hack qu’un autre prend sa place.Valve a présenté à la GDC 2018 sa dernière innovation en matière de lutte anti-triche. Via un système complexe, mais très puissant qui utilise le principe de Deep Learning, le réseau apprend à détecter les actions illégales de joueurs et s’améliore de semaine en semaine.
Grâce à une ferme de serveurs, équipés de pas moins de 1700 CPU — voués à être doublé d’ici quelque temps —, le système a été capable de déterminer l’utilisation d’un logiciel de triche dans 99% des cas d’aimbotting.
VACnet for PUBG, plz
Maintenant, le seul vrai prérequis est le fait que le joueur suspecté doit être d’abord avoir été jugé coupable par le système Overwatch, grâce au reporting des joueurs. Mais, Valve indique que l’état d’esprit des joueurs et la suspicion qu’ils ont de manière inconsciente souvent très souvent erronés; d’où l’importance d’une seconde vérification plus poussée.
Valve indique que VACnet aura permis d’enfoncer le clou sur un travail de fond important qui aurait débuté il y a deux ans. Depuis, les plaintes de joueurs pour suspicion de triche et les vidéos liés à l’utilisation de hacks ont drastiquement baissé au fil du temps, et Valve est très heureux de ça.
Seulement, Valve ne compte pas s’arrêter là et VACnet pourrait être utilisé dans des jeux d’autres éditeurs, ou l’analyse de Big data sur Steam, afin d’obtenir des pistes pour améliorer l’expérience utilisateur.
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