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KING PONG

Éditeur nodal sur mesure, systèmes de combat data-driven et optimisation réseau sur un jeu de tennis de table en VR.

KING PONG

Le jeu

KING PONG est un jeu de tennis de table en VR développé par Iconik, édité avec Plug In Digital et sorti en février 2021. Il faut renvoyer chaque balle pour marquer, utiliser des bonus spéciaux appelés Ultimates qui changent les règles en plein échange, et enchaîner modes arcade solo ou multijoueur compétitif en ligne dans une arène au style Tron.

Mes contributions

  • Développement des arbres de comportement (Behavior Trees) de l’IA et conception d’un éditeur nodal sur mesure pour les piloter, afin que les game designers puissent régler les adversaires sans passer par un programmeur.
  • Développement des systèmes de combat « Ultimate Attack » via machines à états finis et approche data-driven.
  • Optimisation de la réplication réseau via Mirror et PlayFab pour les performances sur casque autonome.

Pourquoi c’était intéressant

Une IA de tennis de table doit être battable d’une manière qui paraisse juste : c’est un problème de design avant d’être un problème de programmation. D’où l’idée de construire un éditeur que les game designers pilotent eux-mêmes, plutôt que de coder la difficulté en dur. L’approche data-driven des Ultimates répond à la même logique : une nouvelle attaque devient une donnée, pas une modification de code suivie d’un rebuild.

C’est côté réseau que la contrainte était la plus forte. Le Quest est une puce mobile qui rend deux yeux à 72 Hz, et la réplication entre en concurrence directe avec ce budget par frame, dans un jeu où toute l’expérience tient à une balle rapide dont les deux joueurs doivent s’accorder sur la position, instantanément.