Feuille de route
Phase 1
Fondation et infrastructure ML
Durée : 2-3 mois
1. Mettre en place l'infrastructure principale :
- Établir un environnement cloud computing (ex : AWS, Google Cloud)
- Configurer des systèmes de calcul distribué pour l'entraînement ML
- Mettre en place des systèmes de stockage et de gestion des données
2. Développer l'architecture initiale du modèle ML :
- Concevoir l'architecture du réseau neuronal pour la compréhension de scènes 3D
- Implémenter un pipeline d'entraînement basique
3. Créer un système d'ingestion de données :
- Développer des API pour les séquences de jeu téléchargées par les utilisateurs
- Implémenter des algorithmes de prétraitement et de nettoyage des données
- Mettre en place des processus de validation et d'assurance qualité des données
4. Mettre en place le contrôle de version et les pipelines CI/CD :
- Créer des dépôts Git
- Implémenter des workflows de test et de déploiement automatisés
Phase 2
Entraînement des données et transparence
Durée : 3-4 mois
1. Mettre en œuvre un système d'entraînement des données transparent :
- Développer le suivi de la provenance des données
- Créer un tableau de bord utilisateur pour suivre les contributions
- Implémenter des mesures d'anonymisation et de protection de la vie privée
2. Améliorer l'entraînement du modèle ML :
- Ajuster l'architecture du modèle selon les premiers résultats
- Implémenter l'apprentissage par transfert à partir de modèles pré-entraînés
- Développer des techniques d'augmentation de données
3. Créer les premiers outils d'annotation de données :
- Développer une interface utilisateur pour taguer et décrire le contenu téléchargé
- Implémenter des suggestions d'annotation semi-automatisées
4. Définir les métriques d'évaluation du modèle ML :
- Définir les indicateurs clés de performance (KPI) pour la qualité du modèle
- Implémenter des pipelines d'évaluation automatisés
Phase 3
Moteur de simulation 3D basique
Durée : 4-5 mois
1. Développer les composants principaux du moteur 3D :
- Implémenter le pipeline de rendu (OpenGL ou Vulkan)
- Créer une simulation physique basique
- Développer un système de gestion de scène et d'objets
2. Intégrer le modèle ML au moteur 3D :
- Implémenter un pipeline d'inférence pour la génération de scènes en temps réel
- Développer un système de chargement dynamique du contenu généré par ML
3. Créer des outils de création de mondes basiques :
- Développer un système simple de génération de terrain
- Implémenter des outils basiques de placement et de manipulation d'objets
4. Mettre en place le pipeline d'assets :
- Créer un système d'importation et d'optimisation des modèles 3D
- Implémenter la gestion des textures et matériaux
Phase 4
Génération de contenu pilotée par IA
Durée : 5-6 mois
1. Améliorer le modèle ML pour la génération de contenu :
- Implémenter des GANs pour la création d'assets 3D
- Développer un système NLP pour la génération de scènes à partir de texte
2. Créer un système de personnages :
- Implémenter des modèles de personnages avec animation squelettique
- Développer une IA basique pour le comportement et le déplacement des personnages
3. Implémenter la conscience spatiale et l'interaction :
- Développer un système d'interaction avec les objets
- Implémenter la détection et la gestion des collisions
4. Améliorer les outils de création de mondes :
- Créer des systèmes de génération procédurale pour paysages, végétation et structures
- Implémenter des outils plus avancés de manipulation et d'édition de scènes
Phase 5
IA avancée et expérience utilisateur
Durée : 6-7 mois
1. Implémenter une IA de personnage avancée :
- Développer des arbres de comportement et des algorithmes de décision plus sophistiqués
- Implémenter la génération de langage naturel pour les dialogues
2. Améliorer la compréhension et la génération de scènes :
- Améliorer le modèle ML pour gérer des scènes plus complexes et variées
- Implémenter des techniques de transfert de style pour l'esthétique des scènes
3. Développer l'expérience utilisateur et l'interface :
- Créer une interface intuitive pour la création et la manipulation de scènes
- Implémenter des fonctionnalités de collaboration en temps réel
4. Optimiser les performances :
- Implémenter des systèmes de niveau de détail (LOD)
- Optimiser le rendu et la simulation physique pour différents matériels
Phase 6
Lancement alpha et itération
Durée : 3-4 mois
1. Implémenter la génération d'expérience basée sur les prompts :
- Développer une interface en langage naturel pour la création de scènes
- Intégrer les modèles ML pour interpréter et exécuter les prompts utilisateurs
2. Créer les premières expériences jouables :
- Développer des jeux et scénarios interactifs d'exemple
- Implémenter des mécaniques et systèmes de jeu basiques
3. Mettre en place la boucle de retour et d'itération :
- Développer des systèmes d'analytique et de télémétrie
- Créer des canaux de retour utilisateur et d'envoi de bugs
4. Optimiser et peaufiner :
- Effectuer des tests approfondis et corriger les bugs
- Optimiser les performances sur divers appareils et plateformes
Phase 7
Bêta et développement de l'écosystème
Durée : 4-5 mois
1. Implémenter le support des mods et SDK :
- Développer une architecture de plugins pour le contenu créé par les utilisateurs
- Créer de la documentation et des exemples pour les développeurs tiers
2. Améliorer les capacités multijoueurs :
- Implémenter une couche réseau pour les expériences multijoueurs en temps réel
- Développer une infrastructure serveur pour héberger les mondes créés par les utilisateurs
3. Améliorer les outils de création de contenu :
- Développer des outils de conception assistée par IA plus avancés
- Implémenter le contrôle de version et la collaboration pour le contenu utilisateur
4. Mettre en place le marché et les fonctionnalités de partage :
- Développer un système pour que les utilisateurs partagent et monétisent leurs créations
- Implémenter des systèmes de curation et de recommandation de contenu
Phase 8
Lancement et au-delà
Durée : En continu
1. Lancement officiel de Trinity :
- Finaliser tous les systèmes et fonctionnalités
- Assurer l'évolutivité et la stabilité de l'infrastructure
2. Amélioration continue et expansion :
- Mises à jour régulières et ajouts de fonctionnalités selon les retours utilisateurs
- Entraînement et amélioration continue du modèle ML
3. Croissance de l'écosystème :
- Favoriser la communauté de développeurs et créateurs de contenu
- Établir des partenariats pour l'intégration de contenu et de technologies
4. Recherche et développement :
- Explorer l'intégration de technologies émergentes (ex : VR/AR, haptiques)
- Étudier des techniques IA avancées pour une simulation de monde plus réaliste et dynamique