IA générative dans le jeu vidéo : quel impact pour les artistes 3D et scénaristes de Montréal ?

À Montréal, capitale mondiale du jeu vidéo, une question brûle toutes les lèvres dans les studios du Mile End et les lofts de Griffintown : l’intelligence artificielle générative va-t-elle nous remplacer ? On entend partout que l’IA peut créer des concepts, écrire des dialogues ou générer des textures en un claquement de doigts. Cette anxiété est légitime. Après avoir vécu la transition vers la 3D puis la révolution des moteurs physiques, notre industrie fait face à une nouvelle vague, plus profonde et plus déstabilisante que les précédentes.

Les discussions se concentrent souvent sur les platitudes : « c’est juste un nouvel outil » ou « il faudra apprendre à prompter ». Ces affirmations, si elles ne sont pas fausses, masquent la réalité du terrain. Car le véritable enjeu n’est pas technologique, il est stratégique. Et si la véritable clé n’était pas de résister à la machine, mais de changer fondamentalement notre définition de la créativité ? Si notre valeur ajoutée ne résidait plus dans la production artisanale de chaque élément, mais dans notre capacité à diriger, affiner et insuffler une intention à des systèmes de création semi-autonomes ?

Cet article n’est pas un guide de plus sur les outils d’IA. C’est une analyse prospective, ancrée dans la réalité de l’écosystème montréalais. Nous allons décortiquer comment les rôles de concept artist et de scénariste se métamorphosent, explorer les questions de propriété intellectuelle qui en découlent, et identifier les compétences concrètes qui feront la différence entre subir cette révolution et la piloter. C’est un changement de paradigme, et Montréal, avec son mélange unique de studios majeurs et de pôles de recherche comme Mila, est à l’épicentre de cette transformation.

Pour naviguer cette transformation complexe, nous aborderons les points essentiels qui redéfinissent aujourd’hui les métiers créatifs dans l’industrie du jeu à Montréal. Ce parcours vous donnera une vision claire des défis et des opportunités qui se présentent.

Pourquoi le métier de concept artist va se transformer en “curateur d’IA” ?

Le rôle du concept artist a toujours été de traduire une vision en images. Historiquement, cela passait par une maîtrise impeccable du dessin, de la peinture et des outils numériques. Aujourd’hui, dans un écosystème québécois qui compte près de 14 000 travailleurs et génère 1,4 milliard de dollars, la vélocité est devenue une obsession. L’IA générative répond à ce besoin en produisant des dizaines de variations visuelles en quelques minutes. La tentation est grande de voir cela comme une menace directe à la compétence fondamentale de l’artiste. C’est une lecture superficielle.

La réalité, c’est que la valeur se déplace de la production à la sélection. L’IA est un explorateur infatigable, mais aveugle. Elle ne comprend ni le contexte narratif, ni les contraintes de gameplay, ni l’émotion subtile que doit véhiculer un environnement. Le nouveau rôle du concept artist, ou plutôt du “curateur de concepts”, est d’agir comme un directeur artistique face à une équipe de juniors sur-productifs. Son travail consiste à définir des requêtes précises (prompts), à trier, critiquer, combiner et retoucher les propositions de l’IA pour les aligner sur une vision créative cohérente. La compétence n’est plus seulement dans la main qui dessine, mais dans l’œil qui juge.

Cette vision est partagée au plus haut niveau de la recherche montréalaise. Comme le souligne Derek Nowrouzezahrai, professeur à McGill et directeur de la chaire IA Ubisoft-Mila, l’objectif n’est pas de remplacer l’humain :

Nous voulons proposer des outils qui permettent aux artistes numériques de faire ce qu’ils font le mieux : créer de nouvelles œuvres. Le processus créatif sera toujours intrinsèquement humain; les nouvelles technologies ne sont qu’un moyen d’y parvenir, et l’IA générative est un outil de plus.

– Derek Nowrouzezahrai, Professeur à McGill et directeur de la chaire IA Ubisoft-Mila

Le futur du concept artist n’est donc pas l’obsolescence, mais une élévation. Il s’agit de passer moins de temps sur l’exécution technique répétitive et plus de temps sur la prise de décision stratégique et la vision artistique, devenant ainsi le garant de l’âme et de la cohérence visuelle du projet.

Comment générer des textures procédurales 10 fois plus vite sans perdre la touche artistique ?

La création de textures et de matériaux réalistes est l’une des tâches les plus chronophages en production 3D. Que ce soit pour un mur de briques usées, une armure de métal gravé ou un tissu complexe, atteindre un haut niveau de détail demande des heures de travail méticuleux. L’IA générative, couplée aux techniques procédurales, bouleverse cette dynamique en permettant de créer des matériaux complexes à une vitesse inégalée. Le défi n’est plus la vitesse, mais de s’assurer que cette efficacité ne se fasse pas au détriment de la direction artistique.

La solution réside dans les “pipelines hybrides”. Plutôt que de simplement “générer une texture de bois”, l’artiste technique ou l’artiste d’environnement va utiliser l’IA comme une base de travail. Il peut générer une série de motifs de grain, de variations de couleur et de détails d’usure, puis utiliser des outils comme Substance Designer pour les combiner, les superposer et les ajuster selon des paramètres précis. L’IA fournit la matière première ; l’artiste conserve le contrôle créatif final et assemble les éléments pour qu’ils racontent une histoire et s’intègrent parfaitement à l’univers du jeu.

Cette approche est au cœur des initiatives locales. L’étude de cas de la collaboration entre Ubisoft Montréal, Mila et l’Université McGill est particulièrement éclairante. Leur objectif n’est pas de créer une “machine à jeux vidéo”, mais de développer des outils d’IA qui augmentent les capacités des créateurs. Le but est de leur permettre de prototyper et d’itérer sur des mondes à grande échelle tout en préservant leur signature et leur vision. L’IA devient un partenaire qui gère le volume, laissant à l’artiste le soin de l’intention.

Artiste vs Algorithme : à qui appartient l’œuvre générée par une IA entraînée sur vos dessins ?

La vitesse et la puissance de l’IA générative soulèvent une question juridique et éthique fondamentale qui agite tous les studios montréalais : la propriété intellectuelle. Si une IA, entraînée sur des millions d’images dont potentiellement les vôtres, génère un concept art, à qui appartient cette nouvelle image ? À l’artiste qui a rédigé le prompt ? Au studio qui paie la licence de l’outil ? À l’entreprise qui a développé l’IA ? Ou est-ce une œuvre dérivée dont les droits sont partagés ?

Cette zone grise est le plus grand frein à l’adoption massive de ces outils en production. Un studio ne peut pas risquer de construire un personnage ou un environnement central de son jeu sur une base juridique instable. C’est pourquoi les leaders de l’industrie, comme Ubisoft, mettent l’accent sur une approche responsable. Yves Jacquier, de Ubisoft La Forge, insiste sur le fait que ces innovations doivent être conçues pour “aider les créateurs et non la création”, plaçant l’humain et ses droits au centre du processus.

Pour les créatifs, il est crucial de comprendre les différents scénarios. L’utilisation d’une IA publique comme Midjourney pour un projet commercial est très différente de l’utilisation d’un modèle propriétaire développé et entraîné en interne par un studio comme Behaviour Interactive ou Eidos-Montréal. Le contrat de travail et les conditions d’utilisation des outils deviennent des lectures plus importantes que jamais.

Le tableau suivant résume les cas de figure les plus courants, bien que le cadre juridique, notamment au Canada, soit encore en pleine évolution.

Pour un artiste, la meilleure protection est de travailler avec des studios qui développent leurs propres outils internes, garantissant ainsi une chaîne de droits claire, ou de bien documenter son processus créatif pour prouver sa contribution substantielle au-delà du simple prompt. La souveraineté créative devient un enjeu de carrière.

L’erreur de laisser l’IA écrire tous les dialogues des PNJ qui rend le jeu sans âme

L’idée de peupler un monde ouvert avec des milliers de PNJ (Personnages Non-Joueurs) ayant tous des dialogues uniques et contextuels est un vieux rêve de game designer. Les IA génératives, et plus spécifiquement les grands modèles de langage (LLM), semblent être la solution miracle. Avec près de 70% des studios ayant déjà intégré l’IA pour des tâches comme la génération procédurale, la tentation est forte de déléguer entièrement l’écriture des dialogues d’ambiance à un algorithme. Ce serait une erreur fondamentale.

Un dialogue n’est pas qu’une suite de mots. C’est un vecteur d’émotion, de sous-texte, de culture et de personnalité. Un PNJ qui commente la météo de manière générique n’ajoute rien à l’immersion. Un PNJ qui se plaint de la pluie parce que “ça lui rappelle le jour où sa barge a failli couler sur le Saint-Laurent” ancre le personnage dans son monde et enrichit l’univers. Cette spécificité, cette intentionnalité narrative, est précisément ce que les LLM peinent à produire de manière cohérente et pertinente sans une direction humaine forte.

Le rôle du scénariste ou du “narrative designer” ne disparaît pas ; il devient celui d’un architecte narratif. Son travail est de :

• Définir des archétypes de personnalité très précis pour les PNJ.
• Créer des “bibles” de connaissances sur le monde (lore) que l’IA peut utiliser comme contexte.
• Écrire les dialogues clés et les quêtes principales à la main pour garantir l’impact émotionnel.
• Utiliser l’IA pour générer des variations et des dialogues d’ambiance, puis les réviser, les corriger et les valider pour s’assurer qu’ils sont cohérents et vivants.

Laisser une IA écrire sans supervision, c’est risquer de créer un monde vaste mais vide, peuplé de coquilles sans âme qui brisent l’immersion au lieu de la renforcer. La véritable innovation sera dans la collaboration entre l’écrivain et la machine pour créer une profondeur narrative à une échelle jamais vue auparavant.

Quand apprendre le “prompt engineering” deviendra aussi essentiel que Photoshop

Pendant des décennies, la maîtrise d’outils comme Photoshop, ZBrush ou Maya était le prérequis technique pour tout artiste 3D. Ces logiciels sont des interfaces complexes entre l’intention de l’artiste et le résultat numérique. Aujourd’hui, une nouvelle interface s’impose : le langage. Le “prompt engineering” — l’art de formuler des requêtes textuelles pour guider une IA — n’est pas une compétence technique mineure, c’est en train de devenir le nouveau langage de la direction créative.

Un prompt simple comme “un château de fantasy” donnera un résultat générique. Un prompt de niveau professionnel, lui, est une véritable recette créative. Il spécifie le style (“dans le style de Zdzisław Beksiński”), la composition (“plan large, règle des tiers”), l’éclairage (“lumière volumétrique de fin de journée, brouillard bas”), les détails techniques (“rendu Octane, ultra-détaillé, 8K”) et même l’émotion (“atmosphère oppressante et mélancolique”). Maîtriser ce langage, c’est comme apprendre à parler à la fois à un directeur photo, un éclairagiste et un styliste.

Cette compétence se décline différemment selon les métiers créatifs de notre industrie. Ce n’est pas une approche unique, mais une spécialisation du langage en fonction des besoins de production. Voici comment cette compétence se concrétise :

• Concept Artist : Doit maîtriser les prompts visuels techniques, en intégrant des termes liés à l’éclairage volumétrique, au rendu Octane, ou à la composition cinématographique pour obtenir des images précises et exploitables.
• Scénariste : Se concentre sur le développement de prompts narratifs et de personnalité pour enrichir les dialogues des PNJ, en spécifiant le ton, le niveau de langage, les tics verbaux et le bagage émotionnel d’un personnage.
• Technical Artist : Va au-delà du texte pour intégrer Python et les APIs d’IA directement dans les pipelines de production de logiciels comme Maya ou Unreal Engine, automatisant la génération d’assets à grande échelle.
• Sound Designer : Explore les prompts audio génératifs pour créer des ambiances sonores procédurales et des effets uniques, en décrivant des textures sonores et des dynamiques complexes.
• Game Designer : Utilise l’IA comme un outil de prototypage rapide, en décrivant des mécaniques de jeu pour générer des versions jouables basiques et tester des idées sans écrire une seule ligne de code.

Ne pas apprendre à “prompter” efficacement, c’est comme un photographe qui refuserait d’apprendre à régler son appareil photo. C’est se condamner à subir les résultats de l’outil plutôt qu’à le diriger pour qu’il serve votre vision créative unique.

Comment le Python et le Machine Learning ont détrôné le Java dans les offres locales ?

Il y a dix ans, le paysage technique du jeu vidéo était dominé par des langages comme le C++ pour les moteurs et, dans une certaine mesure, le Java pour les outils et les jeux mobiles. Aujourd’hui, en parcourant les offres d’emploi des studios montréalais, un autre langage s’impose de manière écrasante dans les rôles de “Technical Artist” ou “Pipeline TD” : le Python. Ce n’est pas un hasard, mais la conséquence directe de la montée en puissance du Machine Learning.

Python est le langage de prédilection de l’écosystème de l’IA. Toutes les grandes bibliothèques de Machine Learning (TensorFlow, PyTorch) sont basées sur Python. Pour les studios qui cherchent à intégrer des modèles d’IA générative dans leurs pipelines de production, il est donc naturel de se tourner vers ce langage. Un artiste technique qui maîtrise Python peut créer des scripts qui communiquent directement avec les APIs d’IA, automatiser la génération et l’importation d’assets dans Unreal ou Unity, et construire des outils sur mesure pour les artistes et les designers.

Ce changement technique renforce le statut unique de Montréal. La ville n’est pas seulement un pôle de production, c’est aussi un centre de recherche en IA de classe mondiale avec Mila. Cette proximité crée un cercle vertueux : les studios ont accès aux dernières recherches et aux meilleurs talents, et les chercheurs ont un terrain d’expérimentation concret. C’est ce qui fait de Montréal le cinquième plus grand pôle de production de jeux au monde, non seulement en volume mais aussi en innovation.

Pour un créatif, cela ne signifie pas qu’il faille devenir un expert en programmation. Cependant, acquérir des bases en scripting Python n’est plus un simple “plus”. C’est un différenciateur majeur. Cela permet de dialoguer plus efficacement avec les équipes techniques, d’automatiser ses propres tâches répétitives et, surtout, de participer activement à la construction des “pipelines hybrides” qui définiront la production de demain. Java n’est pas mort, mais dans le contexte spécifique de l’intégration de l’IA dans les workflows créatifs, Python est devenu le roi.

L’erreur d’apprendre une technologie en déclin plutôt que les compétences du futur

Dans un marché du travail aussi dynamique que celui de Montréal, qui compte plus de 300 studios et 13 500 professionnels, la tentation est grande de se former sur le dernier logiciel à la mode. C’est une stratégie à court terme qui peut s’avérer dangereuse. Les outils et les technologies évoluent à une vitesse fulgurante ; ce qui est révolutionnaire aujourd’hui sera standard demain et obsolète après-demain. Le véritable enjeu n’est pas de maîtriser une technologie spécifique, mais de développer un socle de compétences hybrides et transversales qui survivront à ces cycles.

L’erreur la plus commune est de se concentrer uniquement sur les compétences “dures” (hard skills) comme la maîtrise d’un logiciel X ou d’un langage Y. Or, avec l’IA qui automatise une partie de ces tâches techniques, les compétences “molles” (soft skills) et stratégiques deviennent prépondérantes. La capacité à communiquer une vision, à collaborer avec des profils différents (ingénieurs, artistes, designers) et à faire preuve de jugement critique face à une proposition de l’IA devient plus précieuse que la capacité à exécuter une tâche technique à la perfection.

Le professionnel du futur est un profil “en T” : une expertise profonde dans son domaine (la barre verticale du T) complétée par une solide compréhension des domaines adjacents (la barre horizontale). Pour un artiste, cela signifie combiner sa vision artistique avec une compréhension des contraintes techniques, des principes de game design et des nouvelles possibilités offertes par l’IA.

Investir dans ces compétences fondamentales est la meilleure assurance pour une carrière durable et épanouissante dans l’industrie du jeu vidéo à Montréal. Les outils changeront, mais la capacité à avoir une vision et à la concrétiser restera toujours au cœur de notre métier.

Travailler dans la tech à Montréal : salaire et avantages comparés à Toronto

Au-delà des compétences, la question pragmatique de la carrière se pose : est-ce que Montréal reste le meilleur endroit pour un créatif dans la tech, notamment face à sa grande rivale, Toronto ? La réponse est nuancée et ne se résume pas à une simple ligne sur une fiche de paie. Certes, en termes de salaire brut, Toronto a souvent l’avantage, notamment dans les secteurs de la “pure tech” (SaaS, fintech). Cependant, l’industrie du jeu vidéo a ses propres standards.

Au Québec, le salaire moyen pour les métiers de la production de jeux vidéo se situe autour de 64 000$ par an selon TECHNOCompétences. Il est important de noter que ce chiffre est une moyenne qui englobe des juniors comme des seniors, et des artistes comme des programmeurs. Un artiste 3D ou un scénariste avec de l’expérience peut viser bien plus. Mais le véritable avantage de Montréal réside dans le ratio salaire / coût de la vie. Le logement, les transports et la vie quotidienne y sont significativement moins chers qu’à Toronto, ce qui signifie qu’un salaire montréalais offre souvent un pouvoir d’achat supérieur.

Mais l’argument décisif n’est pas économique, il est culturel. Toronto est un hub financier et corporatif ; Montréal est un hub créatif. La densité de studios de jeu vidéo, d’écoles spécialisées (comme le NAD), d’événements communautaires (MIGS) et la synergie avec la recherche en IA créent un écosystème unique au monde. Pour un professionnel qui cherche non seulement un emploi, mais une carrière au cœur de l’innovation et une communauté partageant les mêmes passions, Montréal conserve un avantage indéniable.

La transformation actuelle due à l’IA ne fait que renforcer cette position. En étant à la fois un leader de la production et un pionnier de la recherche en IA, Montréal offre une opportunité unique d’être aux premières loges de la redéfinition de nos métiers. C’est ici que s’écrit l’avenir de la création de jeux vidéo.

Pour mettre en pratique ces stratégies et évaluer où vous vous situez face à ces transformations, l’étape suivante consiste à auditer vos propres compétences et à définir un plan de développement personnel pour les années à venir.