Cette année, NVIDIA a finalement lancé Project G-Assist, un véritable produit que vous pouvez essayer et dont le concept est apparu pour la première fois en avril 2017. L’idée originale tournait (plaisantait) autour de l’offre aux joueurs d’autant d’aide que possible pour les aider à surmonter les niveaux où ils étaient bloqués, tandis que le produit réel repose sur l’IA et fait bien plus qu’un simple assistant intégré au jeu.
Qu’est-ce que Project G-Assist ?
À l’heure actuelle, Project G-Assist utilise le petit modèle de langage (SLM) Llama-3.1-8B de Meta, qui fonctionne localement sur votre ordinateur, plus précisément sur votre RTX GPU. Selon les mots de NVIDIA : « Alors que les PC modernes deviennent de plus en plus puissants, ils deviennent également de plus en plus complexes à faire fonctionner. G-Assist aide les utilisateurs à contrôler divers paramètres de leur PC, de l’optimisation des paramètres de jeu et du système, en passant par l’affichage des fréquences d’images et d’autres statistiques de performances clés, au contrôle des paramètres des périphériques sélectionnés (comme l’éclairage) - le tout via des commandes vocales ou textuelles de base. »
L’idée n’est pas si différente de la façon dont Google et Apple tirent parti des modèles d’IA pour améliorer leurs assistants numériques respectifs, ce qui leur permet de mieux comprendre le langage humain et d’ajuster les paramètres sans avoir à parcourir des menus profonds dans différents coins du système. Théoriquement, cela est particulièrement utile pour les utilisateurs occasionnels : tout comme nous, les geeks, aimons ajuster les molettes à notre guise, l’overclocking du GPU ou l’ajustement des paramètres graphiques peuvent être trop intimidants pour eux - c’est là que Project G-Assist entre en jeu.
Configuration
Avant d’installer Project G-Assist, vous devez savoir certaines choses, à commencer par la configuration système requise. Plus important encore, vous devez posséder une RTX GPU de la série 30 ou plus récente avec au moins 12 Go de VRAM (les GPU pour ordinateurs portables ne sont pas inclus pour le moment) - ce qui, en raison de certaines configurations VRAM étranges au cours des dernières générations, a créé une situation dans laquelle les propriétaires de RTX 3060 12 Go peuvent exécuter le modèle, tandis que les propriétaires de RTX 3080 haut de gamme (avec 10 Go de VRAM) ne le peuvent pas. Aïe.
En supposant que votre matériel GPU réponde aux exigences, vous aurez également besoin de Windows 10 ou Windows 11, ainsi que du pilote GPU version 572.83 ou supérieure ; pour le stockage, il nécessite au moins 6,5 Go d’espace disque pour que les fonctions d’assistant système fonctionnent (les commandes vocales nécessiteront 3 Go supplémentaires). Actuellement, seule l’anglais est pris en charge.
Vous devrez également installer NVIDIA App pour activer Project G-Assist sur votre système ; pour les exigences matérielles liées aux périphériques, la version actuelle prend en charge les cartes mères MSI, ainsi que les périphériques de Logitech G, Corsair et Nanoleaf. Tous les modèles ne sont pas pris en charge par ces marques - consultez l’onglet « Configuration système requise » sous la page d’accueil de Project G-Assist pour plus de détails.
Système de test
- CPU : Intel Core i9-13900K
- Refroidissement : Cooler Master MasterLiquid PL360 Flux 30th Anniversary Edition
- Pâte thermique : Thermal Grizzly Kryonaut
- Carte mère : ASUS ROG Maximus Z790 Apex
- GPU : NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition
- Mémoire : Kingston FURY BEAST RGB DDR5-6800 CL34 (2x16GB)
- Configuré sur le profil DDR5-6400 CL32 XMP
- Stockage : ADATA LEGEND 960 MAX 1TB
- Alimentation : Cooler Master MWE Gold 1250 V2 Full Modular (ATX12V 2.52) 1250W
- Boîtier : VECTOR Bench Case (châssis ouvert)
- Système d’exploitation : Windows 11 Home 24H2
Tests
Comme mentionné dans les spécifications du système de référence ci-dessus, nous utiliserons NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition pour démontrer cette fonctionnalité. Ce GPU phare basé sur Blackwell est doté de 32 Go de GDDR7 VRAM, de Tensor Cores de 5e génération et de 21 760 cœurs CUDA, le tout combiné pour offrir 3 352 TOPS de performances FP4 spécifiques à l’IA (notez que ce chiffre n’est pas directement comparable aux 1 321 TOPS de la RTX 4090, qui utilise FP8).
Remarque : au moment des tests, Project G-Assist est toujours dans une version préliminaire (version 0.1.9), certaines fonctionnalités peuvent donc être incomplètes. Les résultats générés à partir des tests effectués ci-dessous ne s’appliqueront qu’à cette version, car les résultats varieront à mesure que le modèle d’IA et les fonctionnalités seront mis à jour au fil du temps.
Première utilisation
Voici ce que vous verrez d’abord après avoir activé la fonctionnalité via Alt+G, elle restera en permanence quelque part sur votre écran jusqu’à ce que vous la désactiviez complètement (ce qui peut être fait via les paramètres rapides via Alt+R). Comme pour les modèles de langage IA, des clauses de non-responsabilité s’appliquent - des hallucinations peuvent se produire (les modèles de langage peuvent générer des résultats incorrects qui seront généralement persuasifs pour un utilisateur peu averti), alors assurez-vous de vérifier les erreurs dans la mesure du possible.
Un message de clause de non-responsabilité s’affiche également la première fois que vous saisissez un message/une commande, indiquant une fois de plus que les résultats générés par l’IA ne sont pas entièrement garantis. Une fois que vous avez vu ce message, le chatbot est prêt à répondre aux commandes via un langage naturel - étant entendu qu’il n’existe qu’un ensemble limité de commandes (en langage naturel ou autre) disponibles dans cette version, que vous pouvez référencer sur le site Web.
Informations système et surveillance
En commençant par des questions simples telles que la nature du système, G-Assist répond de manière appropriée avec toutes les informations matérielles importantes répertoriées dans la réponse. Cependant, il semble avoir du mal à obtenir la résolution valide de notre écran BenQ 4K (c’est-à-dire 4K 60 Hz), mais à part cela, il a passé nos tests initiaux.
Ensuite, un autre cas d’utilisation (probablement) courant consiste à surveiller la consommation d’énergie de votre GPU. Nous avons une télémétrie plus traditionnelle dans le coin supérieur droit, mais à moins que vous n’ayez un outil tiers comme HWiNFO64, il ne fournit pas de graphiques complets ; par conséquent, dans ce cas, les utilisateurs occasionnels peuvent simplement demander au chatbot les informations dont ils ont besoin.
Nous avons posé trois questions différentes au chatbot de Project G-Assist, les deux premières ayant reçu une réponse sans problème ; cela dit, la troisième question semble être hors de ses compétences, car nous espérions initialement qu’elle fournisse une surveillance en temps réel si elle était disponible. Au lieu de cela, il nous a donné la consommation d’énergie actuelle du GPU.
Il convient également de noter que lorsque le GPU est sollicité pour générer une réponse, il utilisera une grande partie de sa puissance disponible, dans ce cas, notre RTX 5090 FE a consommé brièvement plus de 350 watts chaque fois qu’une invite a été envoyée au chatbot. Le temps nécessaire pour générer une réponse peut être plus long sur du matériel plus ancien ou moins puissant (au pire, le RTX 3060 12 Go car c’est le modèle le moins puissant avec suffisamment de VRAM pour accéder à cette fonctionnalité), mais dans ce cas, nous avons observé environ une demi-seconde de temps de « réflexion » avant qu’une réponse ne soit générée.
Jeu et performances
Passons maintenant au jeu. Si vous avez une trop grande bibliothèque de jeux dans Steam pour pouvoir la filtrer, vous pouvez lancer des jeux directement à partir du chatbot - en supposant que vous n’ayez pas mis un raccourci de jeu sur votre bureau ou dans le menu « Démarrer » d’une manière ou d’une autre (dans ce cas, nous n’avons même pas eu besoin d’épeler le nom complet de Forza Horizon 5, il a pu comprendre quel jeu lancer, même si c’est le seul jeu Forza que nous avons sur notre système).
Par coïncidence, une mise à jour du pilote a peut-être gâché les paramètres du jeu, ce qui a bloqué FH5 à un mauvais 15 FPS. Un joueur occasionnel en difficulté pourrait immédiatement appuyer sur la touche de raccourci Alt+G et commencer à demander à G-Assist « ce qui se passe », mais c’est là que réside la limite de G-Assist : il n’a pas la capacité de lire les paramètres du jeu et fournit plutôt une réponse générique donnant aux utilisateurs quelques orientations de base pour diagnostiquer le problème.
Grâce à un diagnostic manuel, nous avons découvert que le jeu avait en quelque sorte activé sa limite de fréquence d’images interne à seulement 15 FPS, ce que G-Assist n’a absolument pas détecté. Sa réponse indiquait « limiteur de fréquence d’images désactivé », ce qui pourrait faire référence aux paramètres au niveau du pilote de NVIDIA dans NVIDIA App, mais un utilisateur occasionnel serait très probablement incapable de résoudre ce problème lui-même et pourrait finir par être induit en erreur par cette réponse moins qu’idéale.
Ensuite, nous l’avons amené à Counter-Strike 2 pour voir si NVIDIA pouvait trouver un moyen d’améliorer la latence du PC - une métrique dont les joueurs compétitifs doivent être conscients, mais que tout le monde ne comprend pas facilement. Demander à G-Assist de fournir un rapport de latence moyen était facile à faire, mais il n’a pas réussi à fournir de recommandations concrètes pour améliorer davantage cette métrique (et il a donné la même réponse que celle que nous venons de voir dans Forza Horizon 5).
C’est quand même bien, car nous supposons que NVIDIA a si bien fait la promotion de ses fonctionnalités que NVIDIA Reflex est une fonctionnalité dont les joueurs FPS sont très susceptibles d’être conscients. Alors, que se passe-t-il s’ils ne parviennent pas à trouver l’emplacement de cette option dans les paramètres de CS2 relativement complexes et choisissent de demander au chatbot ? Malheureusement, il n’a absolument pas conscience que Reflex est en fait activé et nous dit qu’il est désactivé. Je suppose que c’est pourquoi on nous rappelle de vérifier ses erreurs.
Autres scénarios
Dans le scénario suivant, nous sondons le chatbot pour voir s’il peut trouver un moyen d’activer RTX Video Super Resolution (RTX VSR), une technologie de mise à l’échelle vidéo conçue pour améliorer la résolution effective et réduire les artefacts de compression dans les vidéos en ligne (comme YouTube et Twitch). Maintenant, si vous connaissez League of Legends, vous savez qu’une bataille d’équipe peut parfois rendre l’écran très chaotique et entraîner des artefacts visuels qui se manifestent sous la forme de pixels en bloc ; ou, dans d’autres cas, vous voulez qu’un flux 1080p soit mis à l’échelle sur votre écran 4K.
Pour être juste, Project G-Assist a réussi à trouver la fonctionnalité que nous recherchions, même si nous n’avons pas explicitement mentionné le nom de la fonctionnalité ; cependant, il n’a pas la capacité de détecter si cette fonctionnalité est activée ou non. (Ne serait-il pas très simple pour G-Assist de vérifier les paramètres de NVIDIA App ?)
Eh bien, tant pis - nous pourrions simplement demander au chatbot de nous amener directement à la page de paramètres pour activer la fonctionnalité juste pour lui donner la meilleure chance possible. Cela n’a pas non plus fonctionné, le chatbot n’a fourni aucune recommandation supplémentaire et a laissé tout utilisateur occasionnel aller demander à Google (ce qui, étant donné l’état actuel des choses, leur donnera probablement un autre résultat généré par l’IA).
Analyse approfondie de Project G-Assist : L’assistant IA de NVIDIA peut-il atteindre son objectif ?
Le Project G-Assist de NVIDIA promet d’exploiter l’intelligence artificielle pour simplifier la gestion des PC et améliorer les expériences de jeu. Propulsé par le Llama-3.1-8B SLM de Meta, qui fonctionne localement, il vise à optimiser les paramètres du système, à surveiller les performances et à contrôler les périphériques via des commandes vocales ou textuelles. Bien que l’idée soit prometteuse, les performances réelles sont loin d’être parfaites.
Les énigmes de la configuration : Obstacles matériels et logiciels
La configuration de Project G-Assist présente plusieurs obstacles. Tout d’abord, l’exigence d’une RTX GPU de la série 30 ou plus récente, ainsi qu’un minimum de 12 Go de VRAM, limite considérablement sa base d’utilisateurs potentiels. Cette limitation exclut un nombre important de joueurs possédant des GPU moins puissants, y compris de nombreux propriétaires de RTX xx60. De plus, la dépendance à des versions spécifiques du système d’exploitation et des pilotes ajoute de la complexité.
La prise en charge des périphériques est également limitée aux cartes mères MSI et aux appareils de Logitech G, Corsair et Nanoleaf, ce qui limite encore davantage l’utilité pour ceux qui ne possèdent pas de matériel de ces marques spécifiques.
Performances réelles : Résultats mitigés
Dans les tests réels, Project G-Assist a présenté des performances incohérentes sur diverses tâches. Bien qu’il soit capable de récupérer avec précision les informations système et de surveiller la consommation d’énergie du GPU, il a eu du mal à gérerdes requêtes plus complexes. Par exemple, il n’a pas réussi à identifier la résolution correcte d’un écran BenQ 4K et a eu du mal à fournir des conseils spécifiques sur l’optimisation des paramètres de jeu.
En termes de jeu, Project G-Assist a pu lancer des jeux dans Steam, mais son utilité pour résoudre les problèmes de performances était limitée. Lorsque Forza Horizon 5 a rencontré des problèmes de fréquence d’images, G-Assist n’a pas pu diagnostiquer la cause première et a plutôt fourni une réponse générique qui n’était pas très utile aux utilisateurs. De même, dans Counter-Strike 2, il n’a pas réussi à fournir de recommandations concrètes pour réduire la latence et a même signalé à tort l’état de NVIDIA Reflex.
Fonctionnalités manquantes et limites
Les limites de Project G-Assist vont au-delà de ses performances incohérentes. Il manque également des fonctionnalités clés, telles que la possibilité de lire les paramètres du jeu et de détecter l’état de RTX Video Super Resolution (RTX VSR). Ces omissions limitent considérablement son utilité en tant qu’assistant PC complet.
De plus, la dépendance de G-Assist à un modèle de langage exécuté localement signifie qu’il nécessite des ressources de calcul importantes. Pendant les tests, la RTX 5090 FE consommait jusqu’à 350 watts de puissance chaque fois que le chatbot générait une réponse. Cela pourrait entraîner des problèmes de performances pour les utilisateurs disposant de matériel plus ancien ou moins puissant.
Meilleure communication et gestion des attentes
Compte tenu de son état actuel, NVIDIA ferait mieux de communiquer que Project G-Assist est toujours en phase de test. Ses fonctionnalités limitées et ses performances incohérentes peuvent frustrer les utilisateurs qui s’attendent à une expérience plus raffinée. En étant transparent sur les capacités actuelles de G-Assist, NVIDIA peut fixer des attentes raisonnables et éviter les commentaires négatifs inutiles.
Potentiel futur : À surveiller
Malgré ses limites, Project G-Assist présente un potentiel futur. À mesure que la technologie d’IA continue d’évoluer, NVIDIA peut améliorer le modèle de langage, étendre ses fonctionnalités et optimiser ses performances. En corrigeant les limites actuelles et en ajoutant de nouvelles fonctionnalités, Project G-Assist pourrait devenir un outil précieux pour les utilisateurs occasionnels. Cependant, il reste encore beaucoup de chemin à parcourir avant qu’il n’atteigne ce potentiel.
Pour l’instant, Project G-Assist ressemble plus à une version plus élégante et en langage naturel d’une console de commande qu’à un assistant PC complet. Bien qu’il puisse être capable de gérer certaines tâches de base, il n’est pas encore assez raffiné pour résoudre de manière fiable les problèmes avancés ou fournir des conseils personnalisés. Ce n’est que grâce à un développement et à une amélioration continus que Project G-Assist peut vraiment tenir sa promesse de simplifier la gestion des PC et d’améliorer les expériences de jeu.
Un autre problème important qui doit être résolu est la configuration système requise. À moins que vous ne possédiez un GPU relativement haut de gamme avec 12 Go ou plus de VRAM, vous ne pourrez tout simplement pas utiliser cette fonctionnalité - ce qui exclut presque tous les propriétaires de RTX xx60 (à moins que vous ne possédiez une RTX 3060 12 Go, RTX 4060 Ti 16 Go ou RTX 5060 Ti 16 Go), qui représentent une part importante des PC équipés de NVIDIA dans les nombreuses enquêtes matérielles de Steam que nous avons vues ces dernières années. J’espère vraiment qu’il est possible de réduire le modèle de langage pour qu’il s’adapte à 8 Go voire 6 Go de VRAM, sinon il ne sera pas largement utilisé à moins que NVIDIA ne commence à installer beaucoup plus de VRAM dans ses GPU à partir de maintenant.