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Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.
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Don't let this gap widen
Sans maîtrise des Behavior Trees en IA pour jeux vidéo, 70 % des PNJ présentent des comportements erratiques, générant des retours négatifs massifs et un churn de joueurs de 40 %.
Vos projets accumulent des retards : une équipe perd en moyenne 2 à 4 mois de développement, soit 200 000 € de coûts supplémentaires par titre, dus à des itérations infinies sur l'IA.
Votre studio risque la perte de contrats face à des concurrents aux IA fluides, tandis que votre carrière stagne, reléguée à des tâches basiques dans un secteur où l'expertise en Behavior Trees est indispensable.
Chaque mois sans compétences solides expose votre entreprise à des échecs critiques et à l'obsolescence technologique.
The Maîtriser la Conception des Behavior Trees en Intelligence Artificielle pour les Jeux Vidéo training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.
The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.
To ensure the quality of the Maîtriser la Conception des Behavior Trees en Intelligence Artificielle pour les Jeux Vidéo training, Learni provides the following teaching resources:
For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.
The assessment of skills acquired during the Maîtriser la Conception des Behavior Trees en Intelligence Artificielle pour les Jeux Vidéo training is carried out through:
Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.
Learni training programs are available for inter-company and intra-company settings, both in-person and remote. Registration is possible up to 48 business hours before the start of training. Our programs are eligible for OPCO, Pôle emploi, and FNE-Formation funding. Contact us to discuss your training project and funding possibilities.
Découverte de l’intelligence artificielle pour le jeu vidéo ; présentation des grandes familles de systèmes de décision ; limites des Finite State Machines ; historique et évolution des Behavior Trees. Présentation des concepts clés : nœuds d’action, composites, décorateurs, conditions, priorités et séquences. Cas d’usage concrets dans les jeux contemporains.
Travaux pratiques : implémentation d’un Behavior Tree simple en Python, C# ou pseudo-code. Décomposition de comportements complexes (patrouiller, poursuivre, fuir, attaquer) en structure d’arbre. Utilisation d’outils visuels (Behavior Designer, Unreal BT, Godot BT Editor). Gestion des transitions, priorités et alternatives. Introduction au debug visuel et aux outils d’analyse.
Design avancé : réutilisation des sous-arbres, création d’arbres paramétrables, déclencheurs dynamiques. Optimisation des performances pour IA nombreuse. Intégration dans un moteur de jeu (Unity, Unreal, Godot). Stratégies pour le debug et l’équilibrage. Présentation des hybridations avec d'autres systèmes (GOAP, planners, apprentissage automatique). Études de cas et conception complète d’un Behavior Tree pour un ennemi de boss ou un NPC complexe.
Target audience
Développeurs, ingénieurs IA et game designers souhaitant intégrer des arbres de comportements dans leurs projets de jeux vidéo ou simulations interactives
Prerequisites
Bonne maîtrise d’un langage de programmation orienté objet (C++, C# ou Python) et connaissance de base sur la logique d’IA
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