Citra est le premier émulateur (et debugger) de Nintendo 3DS, écrit en C++ par Bunnei et proposé en open-source. Il exécute quelques jeux commerciaux (assez expérimental). Cette version est dédiée aux systèmes 64bits. (Code source, builds edge, Nightly Builds et autres builds automatiques).
Plus d’infos sur le forum officiel.
Si vous voulez des builds alternatifs, c’est ici qu’il faudra aller.
Ceci est un fork de l’émulateur Playstation, PCSX. L’objectif est à peu près le suivant:
– Apportez une base de code conforme aux normes d’aujourd’hui.
– En finir avec le système de plug-in et permettre une base de code monolithique unique qui gère tous les aspects de l’émulation Playstation.
РUtiliser SDL / OpenGL3 + / ImGui pour la portabilit̩ et la lisibilit̩.
– Améliorez l’expérience du déboggage.
– Améliorez l’expérience de rendu.
Il s’agit de binaires préliminaires.
NB: Je précise que ce sont des builds basés sur le GIT à un instant T, l’auteur n’a rien proposé de stable ni de finalisé. Ces versions sont toujours à considérer comme des versions alpha préliminaires tant que l’auteur ne propose officiellement rien d’autres, cela permet en outre de faire connaitre le projet au plus grand nombre et si certain(e)s d’entre vous veulent y contribuer, tant mieux pour tous. Donc il se peut que ce genre de build fonctionne ou pas du tout, c’est en soit « normal » car c’est tout sauf finalisé. Cela s’applique à tous builds dit « GIT » que nous proposons.
Télécharger PCSX Redux (32 bits) (2023/03/27) (41.0 Mo)
Il s’agit du meilleur émulateur de PlayStation One, devant ePSXe et pSX.
Caractéristiques:
– CPU Recompiler/JIT (x86-64, armv7/AArch32 and AArch64)
– Hardware (D3D11, OpenGL, Vulkan) and software rendering
– Upscaling, texture filtering, and true colour (24-bit) in hardware renderers
– PGXP for geometry precision, texture correction, and depth buffer emulation
– Adaptive downsampling filter
– Post processing shader chains
– « Fast boot » for skipping BIOS splash/intro
– Save state support
– Windows, Linux, highly experimental macOS support
– Supports bin/cue images, raw bin/img files, and MAME CHD formats.
– Direct booting of homebrew executables
– Direct loading of Portable Sound Format (psf) files
– Digital and analog controllers for input (rumble is forwarded to host)
– Namco GunCon lightgun support (simulated with mouse)
– NeGcon support
– Qt and NoGUI frontends for desktop
– Automatic updates for Windows builds
– Automatic content scanning – game titles/regions are provided by redump.org
– Optional automatic switching of memory cards for each game
– Supports loading cheats from libretro or PCSXR format lists
– Memory card editor and save importer
– Emulated CPU overclocking
– Integrated and remote debugging
– Multitap controllers (up to 8 devices)
– RetroAchievements
Configuration requise:
– A CPU faster than a potato. But it needs to be x86_64, AArch32/armv7, or AArch64/ARMv8, otherwise you won’t get a recompiler and it’ll be slow.
– For the hardware renderers, a GPU capable of OpenGL 3.1/OpenGL ES 3.0/Direct3D 11 Feature Level 10.0 (or Vulkan 1.0) and above. So, basically anything made in the last 10 years or so.
– SDL, XInput or DInput compatible game controller (e.g. XB360/XBOne). DualShock 3 users on Windows will need to install the official DualShock 3 drivers included as part of PlayStation Now.
Les améliorations sont:
Preview Build:
– Add copyright/license statement to applicable files (Connor McLaughlin)
– Remove dead code from ControllerBindingWidget_Base (Connor McLaughlin)
Development Build:
– 4006f4d: Spanish (Spain) translation update. (IlDucci) #2925
– 5d1f3f7: update simple-chinese translation. (zkdpower) #2926
– Fix initial/default value of fullscreen cursor hide (Connor McLaughlin)
– Don’t clear display when going surfaceless (Connor McLaughlin)
– 0d178a2: GL/Context: Prefer EGL over GLX on all platforms (Connor McLaughlin)
– 7a30c9e: GL/Context: USe glXMakeContextCurrent() for GLX (Connor McLaughlin)
– Work around game-list-disappear issue in Wayland (Connor McLaughlin)
– Work around popups opened behind window in Wayland (Connor McLaughlin)
– Try loading base translation without suffix (Connor McLaughlin)
Stable Build:
WIP
Play! est une tentative de créer un émulateur PlayStation 2 sous Windows / MacOS / iOS / Android. Il est actuellement écrit en C / C + + et utilise un système de mise en cache / de recompilation d’instruction pour obtenir de meilleures performances tout en émulant le CPU.
L’émulateur peut faire fonctionner quelques jeux, mais très moyennement dans la plupart des cas. L’objectif de l’auteur est d’atteindre un niveau de qualité qui permettra à quiconque de jouer son jeu favori PlayStation 2 sur son PC.
– Add proper « empty » return value to GetEffectiveAddress.
– Update CodeGen submodule.
– Fix Linux build.
– Detect self loops in VU code.
– Check which slots we have when copying function.
– Allow blocks not to have a branch link.
– Update CMake generation scripts.
– Cleanup.
– Stay inside block when it’s branch target is itself.
– Remove duplicated code.
Télécharger Play! (x86) GIT v0.69 (2025/06/26) (8.8 Mo)
Plus42 est un émulateur de calculatrice scientifique programmable RPN HP-42S, basée sur Free42.
Créé par Ben Vanik alias Noxa (PSP Player), il s’agit d’un projet de recherche pour développer un émulateur Xbox 360. Notez qu’il vous faudra une machine très performante pour lancer des jeux commerciaux de façon fluide. Plus d’informations ici sans oublier le site de développement là .
La dernière version béta publique de l’excellent WinUAE, l’émulateur Commodore Amiga.
Source: Forum des versions Betas.
Télécharger WinUAE (Public Beta) [32 bits] v6.0 Beta 32 (4.9 Mo)
Télécharger WinUAE (Public Beta) [64 bits] v6.0 Beta 32 (7.3 Mo)
Télécharger WinUAE (Public Beta) [32 bits] v6.0 Beta 31 FR (8.5 Mo)
Télécharger WinUAE (Public Beta) [64 bits] v6.0 Beta 31 FR (10.8 Mo)
L’intelligence artificielle devient un outil universel pour la conception de jeux. Bien que l’IA des jeux vidéo n’en soit qu’à ses débuts, les sociétés de jeux ont reconnu ses avantages intéressants tels que l’amélioration de l’expérience du joueur et la réduction des coûts.
La plupart des jeux vidéo intègrent une certaine forme d’IA. C’est le cas de la grille euromillion dont les développeurs ne lésinent pas sur leurs efforts pour offrir aux joueurs une expérience unique et immersive. Néanmoins, les méthodes modernes d’IA peuvent être appliquées dans des domaines distincts qui aident les sociétés de jeux à réaliser des bénéfices commerciaux également. Ainsi, en améliorant les effets photoréalistes, en générant du contenu, en équilibrant les complexités du jeu et en fournissant de l’intelligence aux personnages non joueurs (PNJ), l’IA améliore l’expérience globale de l’utilisateur tout en permettant aux sociétés de jeux d’économiser du budget et du temps.
L’application de l’IA dans les jeux est variée ; elle peut être utilisée pour l’amélioration des images, la génération automatique de niveaux, de scénarios et d’histoires, l’équilibrage de la complexité du jeu et l’ajout d’intelligence aux personnages non joueurs (PNJ).
Les ingénieurs en IA sont à l’avant-garde de l’amélioration des images. Ils s’efforcent d’utiliser un système d’apprentissage profond qui transforme les graphiques 3D en images photoréalistes. Un tel système a été testé sur plusieurs jeux paysagistes. Le réseau neuronal développé est capable de recréer les paysages naturels dans les moindres détails. Les algorithmes d’amélioration d’image les plus avancés peuvent convertir des images 3D synthétiques de haute qualité en représentations plus vraies que nature.
La génération de niveaux de jeu est également connue sous le nom de génération de contenu procédural (PCG). Ce sont les noms d’un ensemble de méthodes qui utilisent des algorithmes d’IA avancés pour générer de vastes environnements en monde ouvert, de nouveaux niveaux de jeu et de nombreuses autres ressources de jeu.
L’IA est adoptée pour générer des histoires et des scénarios. Le plus souvent, l’IA est utilisée pour créer une narration interactive. Dans ce type de jeu, les utilisateurs créent ou influencent une intrigue dramatique par leurs actions ou leurs paroles. Les programmes d’IA recourent à l’analyse de texte et génèrent des scénarios basés sur des intrigues apprises précédemment.
Le principal avantage des algorithmes d’IA est leur capacité à modéliser des systèmes complexes. Les développeurs de jeux essaient continuellement de créer des jeux plus immersifs et plus réalistes. Toutefois, la modélisation du monde réel est complexe. Les algorithmes d’IA peuvent prévoir les effets futurs des actions des joueurs, et même modéliser des éléments tels que la météo et les émotions pour équilibrer la complexité du jeu.
L’intelligence artificielle est l’apanage des jeux vidéo et en ligne moderne. Des meilleurs site de poker en ligne aux jeux d’actions, l’IA participe à les rendre plus réel et intéressants.
L’IA recoure à des méthodes non déterministes telles que les arbres de décision, les réseaux neuronaux (profonds), les algorithmes génétiques et les méthodes d’apprentissage par renforcement. Explorons ces techniques en détail.
Arbres de décision
Les arbres de décision (DT) sont des modèles d’apprentissage supervisé qui peuvent être entraînés pour effectuer une classification et une régression. Ils constituent l’une des méthodes d’apprentissage automatique les plus fondamentales pour la conception de jeux et permettent de prévoir la valeur d’une variable d’intérêt par l’apprentissage de règles de décision simples déduites des caractéristiques des données.
Dans la conception de jeux d’intelligence artificielle, les DT sont utilisés pour décrire les choix et les conséquences (prédictions des actions). La plupart des jeux modernes utilisent les DT, principalement les jeux basés sur la narration. Dans l’une de ces utilisations, les DT peuvent donner aux joueurs un aperçu de ce que sera l’avenir en fonction de leurs choix.
Les réseaux neuronaux artificiels (NN) sont des structures semblables au cerveau humain, capables d’apprendre diverses caractéristiques à partir de données d’apprentissage. Avec un grand ensemble de données, les réseaux neuronaux sont capables de modéliser des scénarios très complexes du monde réel et des jeux. Ces réseaux permettent de surmonter certaines des lacunes des techniques d’IA classiques dans la conception d’agents de jeu. En outre, les NN sont auto-adaptatifs et s’adaptent bien aux environnements de jeu qui changent en temps réel.
Les agents de jeu basés sur les NN peuvent apprendre de deux manières. Soit ils sont formés avant d’être déployés dans un jeu (hors ligne), soit le processus d’apprentissage peut être appliqué en temps réel pendant le jeu (en ligne). L’entraînement en ligne permet de créer des agents de jeu qui s’améliorent continuellement pendant le jeu.
Les agents basés sur les réseaux neuronaux peuvent s’adapter rapidement aux tactiques changeantes des joueurs humains ou d’autres PNJ, et s’assurer que le jeu reste stimulant même pendant une partie prolongée.
En termes simples, un algorithme génétique (AG) est une procédure de haut niveau, une heuristique, inspirée de la théorie de l’évolution naturelle. L’algorithme génétique imite le processus de sélection naturelle, où les candidats les plus aptes sont choisis pour produire la progéniture de la génération suivante. Les AG sont utilisés pour diverses tâches d’optimisation. Comparés à différentes techniques d’optimisation, les AG sont capables de fournir d’excellents résultats pour les optimisations multicritères.
L’apprentissage par renforcement (RL) est une méthode d’apprentissage automatique qui repose sur l’apprentissage par essais et erreurs. Au cours de la formation, le modèle est autorisé à jouer des scénarios et à apprendre si les choses se sont bien ou moins bien terminées. L’apprentissage par renforcement est efficace pour concevoir des PNJ qui prennent des décisions dans des environnements dynamiques et inconnus. L’apprentissage par renforcement est utilisé dans les jeux depuis longtemps.
La dernière version béta publique de l’excellent WinUAE, l’émulateur Commodore Amiga. La traduction est signée Tradu-France.
Les changements ici.
Télécharger WinUAE (Public Beta) [32 bits] v6.0 Beta 32 (4.9 Mo)
Télécharger WinUAE (Public Beta) [64 bits] v6.0 Beta 32 (7.3 Mo)
Télécharger WinUAE (Public Beta) [32 bits] v6.0 Beta 31 FR (8.5 Mo)
Télécharger WinUAE (Public Beta) [64 bits] v6.0 Beta 31 FR (10.8 Mo)
Il s’agit d’un fork de Mesen v0.9.9 beta codé en C++ et C# et destiné à rassembler les efforts de développement de différents forks en ajoutant un ensemble de corrections et d’améliorations. Il s’agit de la version stable.
Les changements:
– Merge pull request #138 from mkwong98/Sync2
– Fix dpi over 200%
– Adjust randomBackground condition
– Fix random background
– Implement random background
– Merge pull request #29 from NovaSquirrel/master
De nouveaux patchs sont disponibles sur le site de nos partenaire de chez la TRAF* (et sur notre miroir), de quoi s’occuper de nombreuses heures 🙂
Changements depuis la précédente news:
[MD] Urban Strike v1.0
[MD] Warsong v1.0
[GB] Zelda: Link’s Awakening Turbo-Français (v1.2)
[NES] Felix the Cat v1.0 (M26G)
[GBC] Les chevaliers du Zodiac РLe retour du ph̩nix v1.2.0F (FINAL 05-11-2022)
[NES] Dig Dug v1.0
[SNES] Super Mario World v1.2 (Brutapode89)
[MD] Alisia Dragoon FR v1.2
[MD] Joe & Mac FR v1.1
[SNES] Super Mario RPG: Legend of the Seven Stars v1.0
[NDS] Mega Man Star Force 3 – Black Ace v2.0
[NDS] Mega Man Star Force 3 – Red Joker v2.0
[MD] Mamono Hunter Yohko FR v1.0
[NES] Super Mario Bros. 2 FR (Brutapode89) v1.3
[GB] Star Ocean: Blue Sphere
[SNES] Live A Live
[SNES]Bahamut Lagoon
[SNES] Tactics Ogre Let us Cling Together
[PSX] Dr. Slump
[NES] Super Mario Bros. 2 (v1.2) (Brutapode89)
[MD] Bubsy in – Claws Encounters of the Furred Kind (v1.01) *maj*
[MD] 007 The Duel (v1.01)
[MD] Galahad (v1.01)
[MD] Shining in the Darkness (v1.0)
[MD] Spot Goes to Hollywood (v1.0)
[MD] Cadash (v0.95) Fixed
[MD] Light Crusader (v1.0)
[MD] Super Hydlide [Bug Fix] (Release original de Génération IX)
[MD] Phantasy Star II (V1.01)
*En réalité tous ces patchs seront intégré sur le site de la traf prochainement mais en attendant ils sont tous dispos sur emufrance ou sur la page suivante ou celle-ci (et bien sur toujours référencés chez RomHacking).
Bon jeu!
