● Linux.fr 📅 18/04/2026 à 20:43

Géopolitique 👤 Aldebaran

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3 18avr.2026 Pour qui s’intéresse au jeu vidéo, il y a quelques menus détails qui ont changé ces dernières années. On ne va pas parler du prix des composants — GPU et RAM notamment — qui a littéralement flambé avec l’avènement de l’IA, devenant une véritable valeur refuge au même titre que l’or ou le palladium ; non, on va s’intéresser à la partie technique des jeux (ou du moins de leurs moteurs de rendu). Sommaire Raytracing / Path tracing DLSS, FSR, XeSS, Reflex, Anti-Lag DLSS 5 Implémentation par moteurs Impact sur les performances Impact sur le développement De nouveaux venus (Moore Threads, Lisuan Technology) Et les performances dans tout ça Raytracing / Path tracing Il doit être difficile en 2026 de ne pas avoir entendu les termes Raytracing et Path tracing. Mais concrètement, qu’est-ce que c’est et en quoi cela affecte les jeux vidéos ? Pour en parler, il faut déjà revenir aux fondamentaux, c’est-à-dire la Rastérisation. En modélisation 3D on a besoin d’afficher en deux dimensions (nos écrans) des objets en 3 dimensions. Étant loin d’être un expert de ces sujets, je dirais au doigt mouillé que ça doit remonter aux premiers rendus 3D. Dans le contexte de la rastérisation, les objets à l’écran sont créés à partir d’un maillage virtuel de triangle ou de polygones (un mesh). Les coins de nos triangles sont appelés des vertices, et contiennent un paquet d’informations, comme leur position dans l’espace, ou bien leur couleur ou encore des données dite de « normale » qui permettent de déterminer la façon dont les faces d’un objet se présentent. L’ordinateur convertit ensuite les triangles et les données des vertex en pixels affichés en 2D. C’est la base de la rastérisation, on peut ensuite chaîner d’autres modifications sur nos pixels (des shaders : des programmes spécialisés qui fonctionnent en parallèles sur un GPU) pour modifier le rendu. C’est à cette étape que l’on fera de la magie noire pour simuler des effets de lumière, de réfraction, de réflexion, d’occlusion et j’en passe. Pour les ombres il y a différentes techniques, la plus commune est la carte d’ombrage, qui permet de pré-calculer ou de calculer en temps réel ce qui est dans l’ombre (et doit donc être assombri) et ce qui ne l’est pas. Mais ces ombres sont dites « dures », pour des ombres diffuses (dites « soft ») il faut procéder un peu autrement. On s’en sort en pratique fort bien, et d’autres techniques viennent compléter le tableau comme : les lightmaps, l’occlusion ambiante (SSAO, GTAO, etc.), les sondes de réflexions, les réflexions planaires qui — bien que gourmandes — donnent des réflexions claires comme le cristal en rendant la scène deux fois, le SSR qui tente de reconstruire des réflexions à partir des informations déjà affichées, les systèmes d’illuminations globales (SDFGI, Lumen) les systèmes d’antialiasing et une véritable myriade de joyeusetés toutes plus complexes et délicates les unes que les autres. Source : OpenMW Avec pour chaque technique des limites et inconvénients avec lesquels le développeur devra composer pour atteindre son objectif. Ces liens donnent des informations pertinentes et compréhensible sur ces sujets : La documentation de Godot sur l’illumination globale (sondes de réflexion) La documentation de Godot sur les effets de rendu La documentation de Godot sur l’anticrénelage Un article de PC Gamer sur l’occlusion ambiante The state-of-art of Dynamic Global Illumination in video-games (En) Aussi, ce journal de small_duck est particulièrement intéressant et facile à lire, en plus de présenter l’évolution des techniques de rendue antérieures à la rastérisation. Et ce sera fait pour chaque pixel de l’écran. Pour un rendu en 4K on a 8 millions de pixels, et on cible de 30 à 90 images par seconde en moyenne. Mais les GPU modernes sont très forts à ce jeu-là. Bon très bien, et le raytracing me direz-vous ? Attention à ne pas confondre avec le Raycasting, dont nous parlait jtremesay dans son journal en 2022. On l’a vu avec la rastérisation, on procède de la manière qui nous a parue la plus efficace avec les moyens donnés. Mais si on visait des rendus plus réalistes, et par réaliste j’entends physiquement réaliste, il y a d’autres approches. Dans le domaine de l’illumination globale citée plus haut, le raytracing (« lancer de rayon »), permet de remplacer quantité d’effets simulés par les autres techniques et ce avec une qualité et une fidélité supérieure. Le ray tracing est conçu dans les années 60 par Robert Goldstein, Roger Nagel de MAGi et Arthur Appel d’IBM. Turner Whitted introduit le raytracing récursif dans un papier en 1980. Il décrit comment l’information de rendu est stockée dans un arbre, se propageant vers les surfaces puis vers les sources lumineuses, permettant de simuler fidèlement réflexions, ombres et réfractions. Cette technique de rendu procède différemment de la rastérisation. Il faut imaginer que depuis chaque pixel de l’écran, un rayon va être envoyé dans le monde 3D, et quand ce rayon va toucher une surface, on va récupérer sa couleur. On pourra ensuite en fonction des données de la surface, lancer d’autres rayons, qui iront toucher d’autres surface et ainsi affiner la couleur de notre pixel. C’est très similaire dans l’idée à l’ancienne théorie de la vision émissive. Source : Path tracing sur Wikipedia De ce fait, on calcule par un seul moyen, non seulement les couleurs des surfaces, mais aussi leur émission, leurs réflexions, leur ombrage et ce en tenant compte d’objets en dehors de l’espace visible à l’écran. C’est un moyen extrêmement puissant de rendre un monde en 3D, et ce n’est ainsi pas pour rien qu’il est utilisé pour le rendu des films d’animation par Pixar et Dreamworks dès les années 80 (avec une approche hybride) et plus généralement dans les années 2000. Car il faut dire, et je pense qu’on peut s’en douter, que le raytracing est horriblement peu performant. Le lancer de rayon à lui seul est un goulot d’étranglement monstrueux. Mais pourquoi s’arrêter en si bon chemin ? Le Path tracing, introduit par James Kajiya en 1986, plus moderne, est une forme de raytracing. À chaque rebond, au lieu de lancer plusieurs rayons déterministes, on tire une seule direction aléatoire selon une distribution statistique. Cela permet de simuler fidèlement la lumière indirecte, les caustiques, les surfaces translucides, au prix d’un bruit important. D’apparence moins performante et complexe, cette méthode permet toutefois un résultat plus granulaire, en changeant le nombre de rayons initiaux. Le pathtracing doit accumuler suffisamment d’échantillons aléatoires pour que la moyenne converge vers une image propre. Avec peu d’échantillons, l’image est bruitée. Pour réduire ce bruit il faut soit plus d’échantillons (plus lent), soit un bon débruiteur. Certaines parties d’une scène comme les miroirs ou les surfaces en verre nécessiteront plus de rayons pour rester cohérentes, se rapprochant de la version raytracing plus classique. Source: nVidia Dans le domaine du jeu vidéo, il a ainsi fallu attendre jusqu’à récemment pour que cette technique devienne viable pour du rendu temps réel. C’est nVidia qui a ouvert le bal en 2018 avec une conférence pour le lancement de leurs cartes RTX. AMD suivra avec les RX6000 et surprenamment, Intel avec les Arc. Cette démo de THREE.js tourne dans le navigateur et affiche une boite de Cornell avec du Path Tracing. Ces nouvelles cartes utilisent des unités matérielles dédiées au lancer de rayon, opération autrefois purement logicielle. Mais ça ne suffit pas à atteindre la vitesse suffisante pour une expérience fluide. Ces cartes embarquent donc également une autre technologie, au moins aussi importante que le raytracing. Le DLSS. Histoire de se faire une idée rapidement, ce mod de DOOM 2 supporte le raytracing et ça change vraiment, avec un rendu atmosphérique ! Source : Le mod Doom 2: RAY TRACED sur moddb par shirokii DLSS, FSR, XeSS, Reflex, Anti-Lag nVidia présente donc en février 2019 le Deep Learning Super Sampling (DLSS) ou Super Échantillonnage en Apprentissage Profond. C’est une technologie de redimensionnement visant à produire une image plus grande à partir de la sortie du pipeline graphique. Le défi étant de fabriquer ou de retrouver des détails à partir de pas grand-chose. Le DLSS utilise un réseau de neurones pour produire un résultat plutôt convaincant, surtout à mesure que les versions du DLSS se sont enchaînées. À tel point que le DLSS affiche parfois un meilleur rendu que le rendu natif. En effet, si le but premier du DLSS et des autres technologies concurrentes est de réduire la résolution de rendu pour gagner en performance, le traitement du réseau de neurones peut être si bon qu’il parvient à reconstituer des détails plus fins que ce que produit le rendu natif. Pour cela, il se base sur les images affichées, mais également sur des données fournies par le moteur, comme le vecteur de mouvement de l’image. Il permet également de produire un rendu qui a virtuellement une résolution supérieure au natif qui est ensuite réduit à la résolution native. À la manière d’un Oversampling, mais sans le surcoût occasionné par le fait de rendre en 2 ou 4 fois plus grand. Le DLSS est une technologie propriété de nVidia, qui utilise (sauf pour les premières versions) des éléments matériels pour fonctionner, des accélérateurs d’IA dédiés appelés Tensor Cores. Les cœurs Tensor et autres accélérateurs IA peuvent entre autre utiliser des données de type FP16, INT8, INT4 et INT1, retenez-les bien, ça sera important. Il n’a pas fallu longtemps avant qu’AMD ne se lance également sur le sujet avec son FidelityFX Super Resolution. Avec une approche différente, leurs cartes Radeon n’embarquant pas d’unités dédiées contrairement aux RTX de nVidia. La première version du FSR est plus proche d’un shader d’upscalling comme ceux utilisés dans l’émulation retro que de ce que fait le DLSS. Mais il a le mérite d’exister et de s’exécuter sur pratiquement n’importe quoi. Il a aussi le bon goût d’être libre. Il faudra attendre la version 2 pour voir quelque chose de plus intéressant, toujours agnostique du matériel utilisé et libre, et utilisant cette fois les vecteurs de mouvement également. Cette fois-ci, si on est pas à la hauteur du DLSS on a quand même un gain de qualité par rapport à une résolution inférieure. Aux prix d’une image plus instable. Le FSR 3 (toujours libre et agnostique) améliorera un peu cette situation, mais sans régler tous les problèmes. Sources : Notebook Check et Digital Foundry Mais, car il y a un mais. Mais, donc, ces technologies ont un coût. En effet, même en faisant le rendu à une résolution plus faible que le natif et donc plus rapidement, il n’en reste pas moins que la mise à l’échelle prend du temps. Accélérateurs dédiés ou non. Dans un cas où on essayait de ramener des performances perdues lors de l’activation du Raytracing, on se retrouve à augmenter la latence. Mais, car il y a de nouveau un mais, à chaque nouveau problème technologique, une solution (technologique elle aussi) existe ! nVidia se fend alors de la technologie Reflex, là ou AMD saupoudre son Anti-Lag et distille son Anti-Lag +. Ces solutions logicielles, propriétaires, fonctionnent uniquement sous Windows et à peu près de la même manière. Apparemment de base, le CPU peut préparer plus d’images que le GPU ne peut en afficher, remplissant alors un tampon ou une liste d’attente de rendu. Plus il y a d’images dans la liste, plus la latence augmente, l’idée est donc de mieux synchroniser le rendu CPU et GPU, pour minimiser la taille de cette liste et donc la latence. Suffisant ? Je ne sais pas. Dans le même temps, Intel, qui se tâtait à se relancer sur le marché des GPU dédiés, se fend d’une première gamme de cartes graphiques, les Arc. Les cartes sont en dessous matériellement et logiciellement par rapport à leurs concurrentes, mais parviennent tout de même à faire tourner la plupart des jeux du moment. Si les pilotes ont des soucis de jeunesse, la prise en charge de Linux est de base très bonne et libre. De manière générale, ces dernières années, le pilote libre des cartes Intel et AMD sous Linux est très bon et celui de nVidia s’améliore et s’ouvre un peu plus très peu mais reste basé sur un socle qui bien que performant est propriétaire. Bref, Intel à la sortie de ses premières cartes (depuis un bail) les lance avec la gestion du raytracing et un équivalent aux DLSS et FSR : le XeSS. Il est plus proche du DLSS que du FSR, mais est agnostique du matériel comme le FSR. Il n’utilise d’accélérateur IA que sur les cartes Arc (cœur XMX), sur les autres il bascule sur les instructions DP4a pour exécuter son réseau de neurones. Il est souvent meilleur que le FSR en termes de stabilité, parfois pire. Si un SDK est disponible, il n’expose que des bibliothèques compilées. Le code reste donc fermé. En parallèle de tout ça, arrive la génération d’image. Maintenant, en plus d’augmenter la taille d’une « vraie » image générée virtuellement à l’ancienne, on va intercaler 1, 2, voir 3 images interpolées. Générées soit de façon analytique, soit via un réseau de neurones. C’est vendu sous le nom de Frame Generation par nVidia et AMD. Côté AMD, il faut attendre le FSR 4 pour voir une utilisation d’un réseau de neurones. Sources : Notebook Check et Digital Foundry Le FSR fournit alors de bons résultats, et s’il reste légèrement moins qualitatif que le DLSS 4, il représente un saut appréciable par rapport au FSR 3. AMD ferme cette technologie aux cartes RX9000 en RDNA4, évoquant lui aussi l’usage d’instructions dédiées (FP8). Le code source n’est pas officiellement disponible, mais suite à une erreur de publication, le code d’une version du FSR 4 est publié en août 2025. C’est plutôt ballot et cocasse pour AMD, car en plus de ne pas être voulu, cette version libérée comporte une implémentation fonctionnant sur INT8 du FSR 4. Or, nul besoin de la dernière génération de carte AMD pour les avoir. Ce qui veut dire, et les joueurs vont vite le démontrer en compilant eux-mêmes leur version, qu’il fonctionne en fait sur les cartes d’anciennes générations. Les cartes RDNA2 par exemple, plus vieilles de deux générations que les RX9000 en RDNA4, l’exécutent sans problème. Les cartes RTX 30 de nVidia également. Et si le gain en performance est inférieur aux cartes plus récentes, il reste présent et la qualité — surtout — augmente. On peut d’ailleurs se demander si cette version du FSR 4 n’est pas la base technique du PSSR de Sony, développé par AMD à destination de la Playstation 5 qui embarque une architecture proche des cartes RDNA2 (elle est hybride). AMD est de son côté resté très silencieux sur le sujet. On peut imaginer une décision court-termiste pour tenter de gonfler les ventes de la génération 9000, l’avenir dira si c’est un pari payant ou si les joueurs perçoivent cela comme une grossière insulte. Il en reste la sensation d’un rendez-vous manqué, où le FSR4 aurait pu devenir de fait la méthode de mise à l’échelle universelle, car libre et indépendante de l’architecture. Mais sans qu’on sache exactement pourquoi, elle restera propriétaire et fermée à une gamme de carte. Bref, à l’heure actuelle, seul les FSR 1, 2 et 3 sont libres et intégrables dans les moteurs de rendu libres comme Godot. Le DLSS et le XeSS restent utilisables pour qui en a la volonté. Le projet J.E.N.O.V.A qui permet notamment de coder en C++ sans passer par les GDExtenssions, utilise le DLSS par-dessus Godot et implémente le raytracing via le kit RTX de nVidia, mais cette portion est propriétaire pour le moment. Ah ! Et bien entendu, à l’exception des FSR 1, 2 et 3, toutes ces technologies ne gèrent que DirectX. Sous Linux il faut donc passer par Wine / Proton / DXVK pour les exécuter. DLSS 5 Annoncé en 2026, le DLSS 5 n’est pas une itération du DLSS au sens classique du terme, ce n’est ni de l’upscaling ni de la génération d’image. Le DLSS 5 prend en entrée la couleur et les vecteurs de mouvement d’une image, et utilise un modèle d’IA pour y injecter un éclairage et des matériaux photoréalistes, de façon déterministe et stable temporellement d’après nVidia. Le système est a l’état de preuve de concept, nécessitant deux RTX 5090 : l’une pour jouer, l’autre exclusivement pour faire tourner le DLSS 5. L’utilisation d’une seule carte reste l’objectif pour la sortie prévue à l’automne 2026. On bascule d’une amélioration de rendu, à une génération de rendu. Ce changement de paradigme est loin de faire l’unanimité. Si l’image que vous voyez est en grande partie inventée par un réseau de neurones, s’agit-il encore du jeu que les artistes ont conçu ? Dira-t-on bientôt à un assistant dans Unreal : « Voilà mon niveau de test fait de boîtes simples, transforme-le en cathédrale. » ? Cela mènera-t-il à une uniformisation des graphismes ? À une crise pour les artistes 3D ? Source : nVidia Tout est possible. Il est également possible que les joueurs ne veuillent pas de cette technologie. Mais si actuellement les rendus peuvent se trouver dans la vallée dérangeante, il y a fort à parier que ça va rapidement devenir indiscernable d’un rendu classique de très haute qualité. Une fois la boîte ouverte, difficile de la refermer. Reste le problème de confier la direction artistique à une machine, et le fait que cette technologie est encore une fois propriétaire. Et ça c’est un problème plus important qu’on ne le penserait, car il concerne en fait plus d’utilisateurs que les libristes convaincus. En effet, si nVidia avec son DLSS 5 altère à ce point le rendu des jeux avec un réseau de neurones, il y a fort à parier qu’AMD et Intel vont suivre. Mais pas avec le même modèle, pas avec la même technique. Et donc produiront un résultat différent. On peut donc craindre que selon la carte de l’utilisateur, le rendu soit variable. La méthode enjolive l’image à un tel point qu’on peut également imaginer se passer de toute autre technique d’illumination pour revenir à de la pure rastérisation. Le raytracing étant alors relégué aux oubliettes des méthodes de rendu. Beaucoup de questions et peu de réponse, on verra bien. Après cette première présentation du DLSS 5 qui a laissé les joueurs assez mitigés, nVidia a tenu à montrer d’autres usages du rendu neural, avec une présentation au GDC 2026 faisant la démonstration du NTC (Neural Texture Compression). Un système de compression de texture basé sur un réseau de neurone. Implémentation par moteurs L’intégration des technologies d’upscaling et de rendu avancé dans un moteur est une tâche qui peut être complexe. Sur les moteurs propriétaires, Unreal Engine 5 intègre nativement le raytracing, le DLSS, le FSR et le XeSS. Epic a les moyens pour maintenir ces intégrations à jour et a un soutien de nVidia, AMD et Intel. Unity les gère également. Ne les utilisant pas je ne saurais en parler avec pertinence, ça a l’air de très bien fonctionner. Il est intéressant de noter qu'Intel ne publie plus son plugin Xess pour Unity, pendant que le DLSS est implémenté au travers du High Definition Render Pipeline Pour les moteurs libres comme Godot, la situation différente. Le raytracing n’était pas forcément une technologie très pertinente ni très facile à implémenter pour des jeux indépendants il y a quelques années. Il n’y a donc pas eu de vrai volonté de l’implémenter, d’autant que d’autres techniques plus classiques existent et fonctionnent sur toutes les cartes, permettant un rendu très qualitatif. Mais cette situation qui est restée au point mort pendant quelques années a changé assez rapidement, avec une PR pour « mettre en place la plomberie nécessaire au raytracing ». Elle a été intégrée début 2026 dans la version 4.7, et dans la foulée nVidia a publié un fork de Godot supportant le pathtracing et le DLSS. Cette expérimentation ne prend en charge actuellement que les cartes nVidia, mais se base sur la PR mentionnée plus haut, et devrait à terme permettre un pathtracing agnostique de la carte utilisée. À voir cependant si elle sera intégrable en l’état,

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