# Introduction

🎶Je veux être le meilleur... 🎶

Bienvenue dans cette **unité bonus**, où vous explorerez l'intersection passionnante entre **les agents et les jeux vidéos** ! 🎮🤖

Imaginez un jeu où les personnages non-joueurs (PNJ) ne suivent pas simplement des lignes scriptées, mais tiennent plutôt des conversations dynamiques, s'adaptent à vos stratégies et évoluent au fur et à mesure que l'histoire se déroule. C'est le pouvoir de combiner **les LLM et le comportement agentique dans les jeux** : cela ouvre la porte à **une narration et un *gameplay* émergents comme jamais auparavant**.

Dans cette unité bonus, vous allez :

- Apprendre comment construire un agent pouvant faire des **combats au tour par tour dans le style de Pokémon**  
- Jouer contre lui, ou même défier d'autres agents en ligne

Nous avons déjà vu [quelques](https://www.anthropic.com/research/visible-extended-thinking) [exemples](https://www.twitch.tv/gemini_plays_pokemon) de la communauté IA pour jouer à Pokémon en utilisant des LLM. Dans cette unité vous apprendrez comment vous pouvez répliquer cela en utilisant votre propre agent avec les idées que vous avez apprises à travers le cours.

## Vous voulez aller plus loin ?

- 🎓 **Maîtrisez les LLM dans les jeux vidéos** : Plongez plus profondément dans le développement de jeux avec notre cours complet [*Machine Learning for Games Course*](https://hf.co/learn/ml-games-course) (en anglais).

- 📘 **Obtenez le *Playbook*** : Découvrez des informations, idées et conseils pratiques dans le [*AI Playbook for Game Developers*](https://thomassimonini.substack.com/) de Thomas Simonini, où l'avenir de la conception de jeux intelligents est exploré.

Mais avant de construire cela, voyons comment les LLM sont déjà utilisés dans les jeux avec **quatre exemples du monde réel**.

