Bien avant les moteurs de recherche et les solutions vidéo disponibles en quelques secondes, toute une génération de joueurs devait interpréter des indices parfois obscurs pour progresser dans leurs jeux préférés. Aujourd’hui, il semblerait que le raisonnement de ces gens-là soit similaire à celui de certaines IA.
À l’époque des années 80 et 90, terminer un jeu vidéo relevait souvent de l’enquête. Sans Internet accessible au grand public, les joueurs se tournaient vers les magazines spécialisés pour trouver des cartes, des astuces ou des solutions détaillées. Une pratique qui, selon plusieurs analyses contemporaines, aurait façonné une manière particulière d’organiser l’information et de résoudre des problèmes.
Des spécialistes de la psychologie cognitive affirment même que cette manière de chercher l’information aurait développé des mécanismes de raisonnement qui rappellent le fonctionnement des intelligences artificielles conversationnelles.
Les magazines de jeux vidéo ont façonné une génération de joueurs méthodiques
Des titres comme Tilt, Joystick, Player One ou encore Consoles + ont marqué l’histoire de la presse vidéoludique francophone et participé à la construction d’une véritable culture du jeu vidéo. À une époque où les guides interactifs n’existaient pas, les lecteurs apprenaient à analyser des descriptions parfois vagues, à comparer plusieurs informations et à déduire eux-mêmes la marche à suivre.
Les psychologues qui s’intéressent aux mécanismes d’apprentissage soulignent que cette démarche mobilisait plusieurs compétences cognitives. Le joueur devait identifier les éléments importants dans un texte, reformuler mentalement les consignes puis tester différentes hypothèses dans le jeu. En d’autres termes, il transformait une masse d’informations en actions concrètes, exactement comme les utilisateurs modernes formulent aujourd’hui des requêtes précises auprès des intelligences artificielles génératives.
La presse spécialisée ne servait d’ailleurs pas uniquement à donner des solutions. Elle introduisait aussi un vocabulaire technique, des systèmes de notation et une manière d’interpréter les mécaniques vidéoludiques. Cette gymnastique intellectuelle encourageait une lecture attentive et une compréhension contextuelle, deux éléments désormais centraux dans l’utilisation des modèles de langage modernes.
Pourquoi certains psychologues rapprochent cette génération du fonctionnement des LLM
Les LLM, ou “Large Language Models”, sont des IA qui fonctionnent en interprétant des textes, en établissant des liens logiques puis en produisant une réponse cohérente à partir du contexte reçu. Les chercheurs travaillant sur ces modèles évoquent régulièrement leur capacité à manipuler des informations complexes et à raisonner à partir d’indices textuels.
Selon cette comparaison, les joueurs des années 80 et 90 auraient développé une forme de raisonnement similaire, bien avant l’arrivée de l’intelligence artificielle générative. Lorsqu’un magazine expliquait qu’il fallait “observer attentivement un détail dans la salle précédente” ou “combiner plusieurs objets dans un ordre précis”, le lecteur apprenait à contextualiser l’information plutôt qu’à obtenir une réponse immédiate.
Cette habitude contraste fortement avec la consommation actuelle de contenus vidéoludiques, largement dominée par les vidéos explicatives instantanées et les guides interactifs. Pour certains spécialistes, cette ancienne manière de jouer favorisait davantage la mémoire, la patience et la capacité de déduction. Une approche plus lente, mais qui pourrait avoir préparé cette génération à comprendre intuitivement la logique conversationnelle des intelligences artificielles modernes.