IA-t-il un wargamer dans mon PC ? Le cas de Strategic Command

1/ Selon vous, comment définir une IA dans un wargame ? Il s’agit de nombreux scripts et algorithmes bien entendu, mais ne peut-on pas aller un peu plus loin ?

L’IA dans un wargame doit à la fois offrir au joueur un adversaire de qualité et ne pas avoir l’air de bénéficier d’un quelconque avantage illégitime sur lui. Honnêtement, je pense que la plupart des IA montrent des failles quand elles sont opposées à de très bons joueurs et c’est un point qu’il faut garder à l’esprit quand on développe une IA. C’est pourquoi on propose souvent trois niveaux de difficulté pour répondre aux attentes des joueurs : débutant, confirmé et expert.

Pour les plus hauts niveaux de difficulté, l’IA bénéficie de différents types d’aides et de bonus. On fait au mieux pour que cela ne saute pas aux yeux des joueurs afin d’éviter que ces derniers considèrent que l’IA triche. Si vous parvenez à distribuer des bonus, comme des ressources supplémentaires en argent ou unités, à des moments clés de la guerre, vous pouvez durablement aider l’IA et satisfaire les joueurs qui aiment le challenge.

Tant que vous ne fournissez pas à l’IA un avantage dans la résolution des combats ou des super unités que le joueur ne pourrait pas obtenir, la plupart des joueurs acceptent qu’il y ait un rééquilibrage en cours de partie lorsque c’est au service de l’expérience de jeu. On a procédé de cette façon pour la série Strategic Command et ça a été très apprécié.

2/ Pour un wargame PC, quels sont les différents modèles d’IA ? Et quels sont les différents logiciels utilisés par les développeurs ?

La plupart des modèles d’IA qu’on retrouve dans les wargames utilisent des formes d’analyses statistiques couplées avec des résolutions logiques automatisées afin de gérer les différents paramètres. Dans nos jeux, nous utilisons une logique complexe c’est-à-dire que cela ne se résume pas toujours à un vrai=1 ou faux=0 mais à de nombreuses valeurs entre 0 et 1. Ce choix introduit de la variété et des réactions aléatoires de la part de l’IA d’une partie à l’autre.

Pour le tout premier Strategic Command, tout était codé « en dur » ce qui rendait le jeu très facile à programmer et éditer car l’IA avait seulement besoin de comprendre une carte et une même liste d’objectifs et ce quel que soit le point de départ de la campagne jouée. Par exemple, qu’une campagne sur la Seconde Guerre mondiale débute en 1939 ou 1944, l’Allemagne doit toujours garder Berlin et Moscou à l’esprit. La seule différence repose sur quelques variables logiques qui aident l’IA à comprendre si elle doit adopter un comportement offensif ou défensif.

Ce modèle d’IA fonctionnait mais il était très restrictif. C’est pourquoi pour la seconde mouture du moteur de Strategic Command, j’ai pris le temps de développer une IA capable de s’adapter à n’importe quelle carte, liste d’objectifs ainsi que forces et faiblesses des différentes unités. Pour y parvenir j’ai divisé l’IA en trois couches distinctes :

1^e couche : les unités sont définies par des statistiques de combat grâce à une série de valeurs qui indiquent leurs puissances offensives et défensives. L’IA peut ainsi identifier les régions de la carte qui sont puissantes ou faibles grâce au ratio offensif / défensif.

2^e couche : en utilisant les valeurs décrites dans la couche précédente, l’IA peut calculer pour chaque zone s’il vaut mieux adopter une attitude agressive ou défensive. Elle peut aussi définir si une région est en danger et a besoin de renforts pour être protégée ou si au contraire il y a des possibilités d’attaquer.

Le bon côté de ces deux couches est qu’elles fonctionnent pour n’importe quelle carte. En fait, pour certaines cartes, en particulier les petits scénarios, on n’a même pas besoin d’intégrer la 3^e couche au modèle de l’IA.

3^e couche : en introduisant des scripts dans une campagne ou un scénario, l’IA peut être orientée pour concentrer ses attaques sur une zone ou un pays en particulier. Elle peut également mieux déplacer ses unités à des endroits précis, préparer des débarquements, etc.

C’est cette dernière couche qui rapproche l’IA d’un comportement humain car son système de fonctionnement repose sur un arbre de décision. Elle peut donc agir différemment d’une partie à l’autre ce qui la rend moins prévisible. Les joueurs aiment bien que chaque nouvelle campagne soit un peu unique même si bien sûr le tout reste encadré par les scripts.

L’intérêt d’utiliser un modèle de scripts dans la 3^e couche, c’est qu’on peut désormais créer une IA particulière pour chaque carte, IA qui peut alors être personnalisé en passant outre l’IA générale de la 2^e couche. Cela s’applique aussi bien pour les campagnes officielles de la série que pour les joueurs qui modifient les scénarios existants ou créent du nouveau contenu.

Il ne s’agit pas de dire que tous les wargames doivent utiliser un modèle d’IA de ce genre mais nous avons considéré que c’était la meilleure option pour nous car c’était à la fois assez flexible pour le joueur qui peut régler différents paramètres et pratique à intégrer dans le développement global du jeu.

3/ Qu’est-il possible de faire avec la puissance d’un PC récent de bonne qualité (technologie de plus ou moins 2 ans) ? Mis à part les problèmes liés à la 3D, quelles sont les autres contraintes techniques ?

La plupart des contraintes techniques pour l’IA reposent sur la vitesse et la puissance des processeurs. Avec les ordinateurs modernes, et en particulier ceux utilisant des processeurs multi-cœurs, l’IA peut mener des calculs en parallèle. Elle parvient donc à analyser les situations en temps réel tout en faisant tourner des algorithmes logiques de plus en plus complexes et détaillés. Par exemple nous avons écarté d’emblée certains types d’algorithmes car ils rendaient l’IA beaucoup trop lentes à agir à chaque tour.

Jusqu’à présent on a toujours cherché à trouver un bon équilibre entre une IA de qualité et réactive car les joueurs veulent à la fois affronter un adversaire de qualité sans être obligés d’attendre 15 à 20 minutes que l’IA termine son tour.

Par conséquent les IA se sont améliorées avec l’augmentation de la vitesse de calcul des processeurs. La prochaine étape consiste à tirer profit des systèmes multi-cœurs qui permettront à l’IA de débuter ses analyses statistiques pendant le tour du joueur. On gagnera ainsi en rapidité et en complexité.

4/ Y-a-t-il certains wargames, voire certains types de conflits ou des échelles de jeux qui sont plus adaptés pour les IA actuelles ?

Chaque jeu peut présenter un challenge unique et ce quelle que soit l’échelle, la période historique traitée et la complexité affichée. Cela dit il y a un lien évident entre le nombre de règles, les possibilités de combinaisons de mouvements et d’actions et la difficulté de créer une IA de qualité. Il suffit de penser à un jeu comme les échecs pour comprendre le phénomène.

4 b/ Y-a-t’il des différences importantes entre une IA utilisée pour un jeu sur la Première Guerre mondiale et une IA développée pour un wargame sur la Seconde Guerre mondiale ?

Heureusement pour nous, cela a été plutôt facile d’adapter l’IA d’un conflit à l’autre. Et je pense que c’est en grande partie dû à la manière dont on a construit notre IA (avec le système de couches). Malgré tout, il a été nécessaire de modifier certains détails pour que cela fonctionne. Par exemple pour la Première Guerre mondiale, il était capital que l’IA intègre le concept de tranchées et la manière de les utiliser.

De plus l’IA programmée pour les épisodes sur la Seconde Guerre mondiale avait tendance à être très agressive et à prendre plus de risques car cela fonctionnait bien sur le théâtre d’opération européen qui utilisait une carte assez petite. Mais pour l’opus sur la Première Guerre mondiale, nous avons créé une carte de plus grande taille. Cela a entraîné des problèmes au niveau de la gestion des unités, notamment sur le front de l’Est, car elles se retrouvaient rapidement coupées les unes des autres donc j’ai dû réajuster le comportement global de l’IA pour qu’elle fasse preuve de plus de prudence.

5/ Selon vos expériences personnelles en matière de game design, à quelles difficultés techniques avez-vous été confronté ? Lesquelles avez-vous surpassé ? Lesquelles sont toujours une barrière pour vous ?

Le plus grand défi a toujours été de réussir à retranscrire des idées listées sur un papier dans un jeu en rendant le tout clair et intuitif pour le joueur.  Les bonnes idées sont nombreuses mais si vous vous contentez de sélectionner celles qui vous paraissent les meilleures puis de les ajouter dans votre jeu, vous risquez de faire fausse route. Car cela peut parfois mettre à mal le game design déjà existant et donc la cohérence globale du jeu.

Mais lorsqu’un jeu a du succès, les joueurs vont en vouloir toujours plus et c’est de notre responsabilité de leur fournir des fonctions dont ils rêvent. Malheureusement c’est parfois difficile à gérer pour nous et cela peut engendrer des complications et des retards dans nos plannings de développement mais ce sont les aléas du métier.

6/ Est-il plus simple ou plus compliqué de concevoir une IA alliée (dans un jeu incluant un système d’alliances et plusieurs factions) qu’une unique IA ennemie (dans le cas d’un jeu où il y a principalement un seul adversaire) ?

Je n’ai pas l’impression que cela fasse une grande différence. Si vous parvenez à créer une IA de qualité, vous pourrez aisément lui faire comprendre son rôle dans une partie. Qu’elle soit alliée ou ennemie ne change rien par rapport à ses routines et aux variables logiques qui la font fonctionner.

La seule difficulté consiste à comprendre la psychologie du joueur humain et la manière dont il s’attend à voir agir ses alliés et ennemis IA. Tant que le joueur considère que l’IA fait son travail correctement, tout va bien. Mais dès que ce n’est plus le cas, on doit s’attendre à recevoir des critiques au sujet du game design.

7/ Dans les jeux de stratégie et dans les wargames, les IA sont souvent meilleures en attaque qu’en défense. Pourquoi ?

Je déteste dire cela mais c’est en grande partie à cause des bonus que reçoit l’IA lorsqu’elle attaque ce qui la rend très agressive et difficile à repousser. Généralement elle obtient des unités supplémentaires et j’ai remarqué cette tendance dès le tout premier Panzer General. Si vous vous rappelez de certains scénarios très équilibrés, essayez d’inverser les rôles (c’est-à-dire jouer la partie du côté normalement attribué à l’IA) et vous découvrirez immédiatement que l’IA bénéficiait de nombreux avantages par rapport au joueur.

Je pense que ces inégalités sont toujours valables aujourd’hui et nous-mêmes procédons de la sorte dans nos jeux. En effet dans certaines de nos campagnes, l’IA reçoit des unités bonus afin d’assurer une expérience de jeu optimale pour l’utilisateur. Même si nous voudrions n’avoir jamais recours à ce genre de procédés, nous y sommes parfois contraints pour offrir une opposition intéressante aux joueurs les plus expérimentés.

Mais une fois de plus c’est utilisé pour les plus hauts niveaux de difficulté donc le joueur n’est pas trop surpris de rencontrer une forte opposition de la part de l’IA. Cela dit, on ne se contente pas de rajouter des unités gratuitement et décréter qu’il s’agit d’une meilleure IA. Tout est subtilement agencé et, lorsque c’est bien fait, le joueur ne s’aperçoit de rien car cela n’offre pas non plus un avantage démesuré à l’IA.

8/ Dans quelle mesure la perception des actions de l’IA par le joueur doit-elle être prise en compte ? Dans un jeu, l’IA peut-elle se permettre d’être moins douée au niveau de la stratégie (que le joueur) à partir du moment où ses choix restent intéressants pour le gameplay ? Et finalement est-ce que l’objectif d’un jeu se résume à proposer une expérience divertissante pour l’utilisateur ?

Je pense que l’un des plus grands défis pour une IA consiste à intégrer le concept de risque calculé sans que le joueur n’ait l’impression qu’elle est mal codée. Par exemple, lorsque deux joueurs humains s’affrontent, si l’un des joueurs fait un mauvais choix, ce sera perçu soit comme une erreur de jugement soit comme un risque calculé qui aurait mal tourné. Alors que si une IA prend une mauvaise décision, le joueur considérera qu’elle n’est pas de très bon niveau.

Du coup même si on a régulièrement réfléchi à intégrer cette variable du risque calculé, on ne l’a jamais utilisé dans un jeu car les joueurs associent toujours ce type d’action à une IA de mauvaise qualité.

On a l’habitude de privilégier les choix multiples dans le champ de décisions d’une IA mais à aucun moment on ne lui permettra de mener des stratégies risquées car la possibilité d’échec que cela entraîne n’est pas appréciée par les joueurs.

9/ Concernant les wargames, à quelles évolutions de l’IA doit-on s’attendre dans un futur proche ? C’est sans doute une idée un peu folle, mais mettons que ce soit faisable techniquement, pourrait-on imaginer avoir un wargame dont l’IA bénéficierait de l’avantage d’être en partie intégrée au « cloud » (ce qui augmenterait la puissance de calcul, permettrait de comparer des situations dans des jeux similaires, etc) ?

Pour être honnête, je ne pense pas que les IA de wargames connaîtront des révolutions majeures dans un futur proche. Malheureusement, développer une IA est ce qu’il y a de plus long à faire (dans un processus de développement de jeu). Vu que le marché des wargames est assez réduit par rapport à d’autres genres plus populaires, on est obligé de mesurer le retour sur investissement par rapport aux coûts et au temps que prend ce développement et faire des choix en conséquence.

Cependant, je pense que certaines évolutions vont être intégrées au fur et à mesure avec par exemple l’optimisation de l’utilisation des calculs en parallèle avec les systèmes multi-cœurs. Comme je le disais précédemment, l’IA pourra ainsi utiliser des algorithmes plus détaillés sans que cela ne nuise au rythme du jeu.

C’est une idée intéressante pour tirer parti du “cloud” et j’imagine que c’est une possibilité.

10/ Un jeu d’échec est composé de 64 cases et 32 pièces c’est-à-dire bien moins qu’un bon wargame et beaucoup moins qu’un wargame à grande échelle. Grâce à 256 processeurs montés en parallèle (ce qui permet d’analyser 200 millions de coups à la seconde), Deep Blue a fini par battre le champion d’échec Gary Kasparov en 1996-1997. En théorie, s’il est bien programmé, un ordinateur ne fait pas d’erreurs. Mais malgré tout, une machine au top de la technologie ne manquera-t’elle toujours pas d’une vision stratégique, d’une compréhension de l’ensemble du jeu ? Si on augmente la taille du plateau de jeu pour un wargame, la différence se fait-elle seulement sur la capacité de calcul ?

Dans certains cas oui, mais je pense que cela dépend également de la complexité globale du jeu.  S’il s’agit juste d’augmenter la taille d’un jeu, le fonctionnement de l’IA peut rester le même mais elle aura plus de données à gérer donc une augmentation de la capacité de calcul peut certainement l’aider.

11/ Question subsidiaire : si dans un wargame, une IA peut battre à coup sûr un joueur spécialiste du genre, et ce quel que soit le théâtre d’opération traité, pourrait-on dire qu’il s’agit d’un mauvais jeu et que finalement un bon jeu doit limiter les qualités de son IA ?

Je le crois en effet. Il faut au moins que le joueur puisse gagner de temps en temps. Je suis persuadé que les joueurs aiment la victoire et que ce n’est guère amusant si on est sûr de perdre à cent pour cent.

Tous nos remerciements à Hubert Cater et Battlefront pour avoir accepté de répondre à nos questions. Traduction réalisée par Olivier G. (Sukhoi).

1/ For you, what’s really an AI in a wargame. Several scripts and algorythms, of course, but anything more ?

An AI in a wargame should at least provide the player with a challenging opponent while at the same time ensuring the player never feels like they were cheated out of a victory.  I think it is fair to say that most AIs will have some sort of shortcoming against a very good player and so we have to keep this in mind when developing the AI.  To achieve this you often see a 3 tiered AI difficulty system for beginners, intermediate and expert players.

At the higher difficulty level settings the AI will often receive some sort of help or bonus and the trick is to ensure it is not immediately apparent so as to limit the eventual criticism that the AI is cheating.

If you spread out the bonuses such as providing some extra funding or units at key times throughout the war, then this can go a long way in helping the AI as well as making the expert players happy.

So long as you don’t give the AI better combat outcomes or super strong units that the human player will never have access to, then for the most part players can accept the rebalancing required to provide an optimal gaming experience.

This is what we have done for the Strategic Command series and it has been very well received.

2/ For a PC wargame, what are the differents AI models ? And the differents software tools for developers ?

Probably the most common models in a PC wargame are some form of statistical analysis coupled with automated reasoning or logic to handle the bigger or overall picture.

In our games we use fuzzy logic which simply means that it is not always a True=1 or False=0 but a weighted value somewhere between 0 and 1.  This ensures variety or an element of uncertain reasoning on the part of the AI game to game.

For the very first Strategic Command game, this was all hard coded and made things simple from a design and editing point of view as the game only needed to understand one map and the same set of objectives no matter the starting point of the campaign to be played.

For example, whether a WWII campaign started in 1939 or 1944, Germany still had to keep Berlin in mind as well as Moscow and the only difference was a fuzzy logic set of checks to help the AI understand if it should be on the overall offensive or defense.

The AI model worked but it was very constricting and with the second version of the Strategic Command engine, I took the time to ensure that the AI could be adapted to any map, any set of objectives and to any set of unit strength or weaknesses.

In order to achieve this I broke the AI down into 3 distinct layers:

Layer 1 – Assign units, based on their overall combat statistics, a weighted set of values indicating their offensive and defensive powers.  These will be used to identify areas of the map that are generally strong or weak offensively/defensively.

Layer 2 – Using the values described in Layer 1, I can have the AI generally calculate whether it should be on the offensive or defensive for any area of the map.  It can then understand if an area is threatened and needs additional units to bolster its defenses or if it is in a good position to go on the offensive.

The nice thing about Layers 1 and 2 is that they work for any map. Infact, for some maps, especially the smaller scenarios this is all that is needed without any further help from Layer 3.

Layer 3 – Using scripts a campaign or scenario can then be directed via higher level planning to concentrate its assaults in a particular direction or nation, work to transport its units across areas of the map and/or to invade across seas and so on.

It is this last layer that helps to mimic human thinking as it can be designed with a decision tree in mind and it can be varied from game to game so that not every AI game is necessarily played the same way through.  Players like this as each campaign can feel relatively fresh but of course within the framework outlined in the scripts.

The benefit of introducing a scripted model for Layer 3 is that we can now create an AI for any map that can also be fully customized as it overrides the general AI described in Layer 2.  This applies for any official campaign included in the series or for players/modders that like to tinker with the campaigns or create fresh ones themselves.

It is not to say that all wargames need an AI model such as this but we’ve found that it definitely helps as many gamers like to change the original setup and as a side benefit it has been found to speed up development on our end as well.

3/ What is possible with the computing power of a modern PC (more or less 2 years old) of good quality ? 3D asides, what other technicals constraints are there ?

Quite a bit as some of the biggest technical constraints for a very good AI were processing speed and power.  With modern PCs, and especially multicore CPUs, AI calculations can now be run in parallel and the AI analysis of the in game situation as well as optimal logical patterns can become more complex and much more detailed. For example, there are some algorithms that we have been specifically avoided because it will just slow the AI down too much on any given turn.  Essentially up to now it has been a balancing act between AI quality and speed as players definitely want a challenging AI opponent, but generally don’t want to wait around for 15-20 minutes for the AI to complete its turn.

In this regard we’ve definitely taken advantage of the increase in CPU processing speed but our next goal is to take advantage of the multi-cores so that the AI can actually begin its statistical analysis during the human player’s turn and this should not only help to speed up the AI but we can then continue to improve it as well.

4/ Are some kind of wargames, so of historical conflicts, or scales of games, more appropriate for (current) AI ? If so, which one ?

While every game can present a unique challenge despite its scale, historical time period or apparent complexity, there does tend to be a relationship between the number of rules and the possible combination of moves/strategies and just how much of a challenge it will be to develop a competent AI.  Think of a game like chess and you get the idea.

4 b / Is there any important changes between an AI for a WW1 era and a WW2 era wargame ?

Luckily for us it was quite easy to adapt the existing WWII AI to WWI and I think a lot of that had to do with how we layered the design of our AI.  But beyond that there were a few small items we had to consider such as helping the AI to understand the concept of digging in (trenches) and knowing when to do so.

Additionally our WWII AI tended to have much more aggressive, or riskier, advances and with the previously smaller maps of the European Theater this often worked well or at least felt more intuitive.  But with the larger map we used for WWI this became a bit of an issue as units, especially on the Eastern Front, would more quickly become cut off and so I had to adjust the AI to limit overreaching just by a little bit.

5/ From your experience in game design, what technicals challenges have you meet ? Which one did you overcome ? Which one are still a barrier ?

The biggest technical challenge has always been to put the ideas on paper into the game in an intuitive and well understood manner by the players.

There are always lots of good ideas and after you narrow down the best of the best adding them in game is not always a straightforward prospect.  Sometimes it may break your existing design or it may be a challenge to have it fit well with what the game already has.

But as each game is well received players will ask for more and it is our job to provide them with what they would like to see.  Unfortunately this adds complexity on our end as well as more time needed for development between games but this is the nature of the profession we have chosen.

6/ Is an AI allied with the player (for a game including alliances and several factions) more simple or more complicated to build than a unique AI enemy of the player (for a game where there’s mainly one adversary) ?

I don’t think so as the AI needs to be competent whether it is working with you or against you.  If you can build a competent AI then it really is only a trivial matter of ensuring the AI understands its role is on any given turn as the underlying routines and logic will essentially be the same.

The only potential challenge is massaging the human player’s psyche for when an AI is working with you as opposed to against you.  So long as it is felt the AI is doing its job adequately then things should be fine.  But if not then expect criticisms of weakness in the design.

7/ In strategy games and wargames AI are very often better in attack than in defense, why ?

I hate to say this but for the most part it is because the AI has been given bonuses to ensure that the attacks come across as very aggressive and very difficult to defend.

These are usually extra units and the first time I saw this was with the very first Panzer General game. With the more balanced scenarios in mind, if you ever attempted to play the individual scenarios in reverse, i.e. to play the scenario from the side that the AI usually plays from you immediately noticed how heavily weighted the scenario was to the AI’s advantage.

I think this still holds true to today and admittedly even in our games, there are some campaigns where the AI is given a bit of a unit bonus to ensure optimal game play.

As much as we’d like to never do this, sometimes there is just no way around it as otherwise you’ll find that the expert players will be bored.

Again this ties into our difficulty levels so at least it is not too much of a surprise when a more difficult level is chosen but at the same time we purposefully don’t just throw more units at an expert player and call it a better AI.  It is very subtly handled and if we do it right it, for the most part goes unnoticed as it is not an obvious addition to the game.   

8/ To what extent the perception of the AI from the player has to be taken into account ? Can an AI in a game just be less good strategically (than a human adversary), as long as it offers a good gameplay with its actions ? And so at the end, for a game, offers an entertaining result, thus something satisfying ?

I think one of the biggest challenges for an AI is mimicking calculated risk and having it accepted by the human player as such.

For example, in a human versus human game, when a player makes the wrong decision, the general perception is that this was either poor judgement or part of a calculated risk that did not work out.  If an AI makes the wrong decision, players are more likely to feel the AI is simply weak or in general not very good.

So while we did at one time try and mimic calculated risk more in game, over time I’ve actually started to avoid it simply because from a player’s perspective it has always been associated with a poor AI.

Multiple strategies are still favoured but as a general rule, risky strategies that have the chance of failure are no longer an option because unfortunately it is viewed as “less good” and the majority of players just don’t want that in a game.

9/ For wargames, what development can we expect for AI in a relatively near future ? A crazy idea probably, if that was possible technically, could a wargame having part of its AI in the future (and rather hypothetical) “cloud” gain an advantage (ex : computing power, comparing moves in same other games) ?

To be honest I doubt we’ll see very many significant technical advances in the near future for a wargame AI. Unfortunately AI takes the longest amount of time to develop (in a game development cycle) and with the wargaming market being as small as it is relative to other more popular computer games it is just a matter of time/cost versus return at this point.

However, I think we will see more incremental upgrades such as AI development taking full advantage of parallel processing. As mentioned this will allow for more detailed AI algorithms that would have otherwise slowed down the AI too much in the past.

It is an interesting idea for taking advantage of the cloud and I can certainly see that as a possibility as well.

10/ A chess game has a board with 64 squares and 32 pieces. So a base less important than a good wargame, and far much less than some “monster wargames”. With 256 processors in parallel (allowing 200 millions move / sec.), in 1996-97 Deep Blue has finally beaten the world chess champion Gary Kasparov.  In theory, well programmed, a computer do not make mistakes. But even with a super-computer, the machine still lacks a strategical vision, a global view ? If we increase the size of the “board game”, for a wargaming simulation is it just a question of computing power ?

In some cases yes but I think it also depends on whether or not the game has become more complex as well.

If it is just a matter of a larger board the basic AI elements can remain unchanged but the AI will have more data to consider and an increase in computing power can certainly help.

11/ Tiebreaker question : If in a wargame an AI could beat certainly an experienced wargamer, whatever the simulated theatre of operations, to be a good game does it have to limit the AI to necessarily let the player win ?

I think so. Or at least to let the player win some of the time as I think players like to win and that there is not much fun in being beat by a machine without ever having the chance of victory in return.

Our thanks to Hubert Cater and Battlefront for taking the time to answer our questions.