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Algorithmes AI pour adapter la complexité des jeux

Quand et quoi adapter exactement

Rythme et charge : vitesse du spavn, fréquence des événements, nombre d'adversaires, temps des vagues.

Complexité tactique : précision des bots, leurs tactiques, « intelligence » de la voie.

Puzzles et indices : fenêtre de temps, nombre d'étapes, présence de « notes ».

Ressources et économie : luth, heel, chekpoints, time out.

Interface et disponibilité : Auto-visée, contraste, grandes polices, « mode sans mal des transports ».

️ Le jeu : vous ne pouvez pas changer RTP/probabilités/paitables/poids des symboles - seuls le service, le rythme des animations, les conseils pédagogiques, les vitrines de contenu et RG-budget sont adaptés.

Signaux : d'où l'IA comprend le « niveau de douleur »

Signaux en ligne

Temps de passage du segment, nombre de rétrogrades, décès, dommages/min, précision.

Les schémas comportementaux sont des « quittes » brusques, des pauses, un passage en mode léger.

Biométrie/parapluie (si le joueur l'a clairement autorisé) : rythme de parole/respiration, micropause.

Télémétrie de l'appareil/du réseau : fps-drops, lagas → complexité ≠ fer.

Hors ligne/profil

Historique des succès par genre/mode, niveaux d'apprentissage, résultats du test d'étalonnage.

Paramètres de disponibilité (contraste, TTS, Auto-View) - respecter la sélection par défaut.

Modèles et algorithmes

1) Contrôleurs de rétroaction (démarrage rapide)

Contrôleur PID : l'objectif est le « niveau de tension » moyen (par exemple 60-70 % de réussite).

Connexion : erreur = cible − succès actuel (ou TTK/retire-rate).

Sortie : étape de changement des paramètres (vitesse de spavn, précision AI).

Avantages : simplicité, prévisibilité. Inconvénients : tuning manuel requis, optima local.

2) Bandits contextuels (adaptation « ici et maintenant »)

LinUCB/Thompson Sampling avec le contexte : skill, appareil, fps, type de segment.

Sélectionnez l'action (ensemble de paramètres de complexité) en maximisant la « récompense » (rétention/flow-score) en tenant compte de l'incertitude.

Les avantages : ils forment un apprentissage en ligne sans infrastructure lourde, convergent rapidement.

3) Les modèles de compétences bayésiennes

TrueSkill/Glicko-comme les updates de classement des joueurs et le « classement du segment ».

Ils couchent une brève et longue dynamique de compétence, donnent des intervalles de confiance.

Utile pour le match et la pré-construction de base de la difficulté avant d'entrer dans le niveau.

4) Séquences et prévisions (RNN/Transformateur)

Prédit la probabilité de frustration/quit à l'horizon N minutes.

Entrée : séquences de tentatives, de dommages, d'erreurs, de microsobits UI.

Sortie : « risque de surchauffe » → intervention douce (conseil, chekpoint, pause).

5) RL-réalisateur (pour les grandes productions)

Reinforcement Learning en tant que « directeur de contenu » : l'agent sélectionne les configurations ondes/puzzles.

Rémunération : temps dans le flux, réduction des retraits, rétention, respect du RG/disponibilité.

Il faut des simulateurs/joueurs synthétiques et des gardes durs pour ne pas « entraîner » la manipulation.

Politiques et Gardreilles (éthique par défaut)

Limites rigides des paramètres : min/max sur la précision des bots, la vitesse, le nombre d'ennemis.

Fluidité des changements : Pas plus de X % de décalage en Y secondes ; éviter les « balançoires ».

Transparence et contrôle : le joueur peut enregistrer la complexité, désactiver le DDA, activer le « mode histoire ».

Accessibilité> challenge : les options d'accessibilité sont toujours plus complexes que la complexité automatique.

Jeux de hasard : aucune adaptation des cotes/gains ; seulement les indices d'apprentissage, le rythme et les interventions RG.

Anti-exploit : protection contre le « sandbagging » (sous-évaluation artificielle du skill pour les bonus).

Modèles UX d'adaptation « prudente »

Micropodèmes après N échecs : « Appuyez sur le ⓘ pour l'allusion (sans pénalité) ».

Pause douce : "On dirait que le segment est plus complexe que d'habitude. Simplifier les temporisations ? [Oui/Non]".

Niveau d'étalonnage : 1-2 minutes de pratique avec définition rapide du profil d'origine.

Centre de contrôle de la complexité : widget avec le niveau actuel, l'historique des changements, l'option « retour tel qu'il était ».

Communication sans stigmatisation : éviter « Vous êtes trop faible ». Mieux, « Prenons un rythme confortable ».

Indicateurs de succès (KPI)

Flow/succès : Pourcentage moyen de passage de segments en ≤K d'essais ; le temps moyen entre les « mini-victoires ».

Rétrospective/quit : baisse du rage-quit, baisse des répétitions au-delà du seuil.

Maintien et sessions : DAU/WAU, temps intermittent, retour à des segments difficiles.

Disponibilité : proportion de joueurs qui ont inclus des options assist ; CSAT sur l'accessibilité.

Stabilité du modèle : nombre de « rééducations », ampleur et fréquence des ajustements.

Confiance : plaintes pour « contrefaçon », clics pour « pourquoi adapté ».

Architecture de mise en œuvre (en termes généraux)

1. Télémétrie : événements de combat/puzzle, rétroactions, dommages, précision, fps, pauses ; normalisation et anonymisation.

2. Feature Store : rolling-agrégats par joueur et segment ; fiches d'appareils/réseaux.

3. Couche d'infériorité : bandit/bayes/contrôleurs ; SLA <50-100 ms.

4. Policy Engine : limites, fluidité, interdictions (surtout pour les jeux d'argent).

5. Orchestration : application des paramètres, indices, chekpoints, pauses.

6. Observabilité : dashboards en ligne de métriques, alertes de dérive, expériences A/B.

7. Priwesi et sécurité : minimisation du PII, il-device inference pour sensible, cryptage des logs.

Processus d'évaluation : A/B et étalonnage en ligne

A/B/C : complexité fixe vs PID vs bandits ; les métriques cibles sont flow-rate, quittes, satisfaction.

Analyse de sensibilité : comment les KPI réagissent aux limites des paramètres.

Calibrage par cohortes : dispositif, expérience, mode (campagne/vie), disponibilité.

Erreurs typiques et comment les éviter

Scie de difficulté : pas trop agressif → ajouter inertie/hystérésis.

L'échec du fer : la chute des fps est « masquée » comme une augmentation du savoir-faire, → séparez la performance du skill.

Manipulation de la récompense : retarder la victoire pour le maintien est un coup à la confiance.

Discrétion : manque d'explication et de contrôle manuel de la plainte → « controle ».

Jeu : tout impact sur la probabilité est un risque juridique/éthique.

Feuille de route 2025-2030

2025-2026 - Base

Télémétrie, contrôleurs PID pour le rythme, centre de contrôle de difficulté, A/B sur les bandits, explications pour le joueur.

2026-2027 - Modèles de compétences

Bayesovsky Skill (TrueSkill-like), la prédiction de la frustration (Transformer), les « fenêtres d'aide » personnelles.

2027-2028 - RL-réalisateur

Simulateurs, politiques de sécurité, agent RL pour configurations ondes/puzzles ; Il est un modèle assiste.

2028-2029 - Capacité et disponibilité

Plugins DDA pour l'éditeur de niveaux, auto-test d'accessibilité, rapports publics d'éthique.

2030 - Norme de l'industrie

« DDA-by-default » avec contrôle visible du joueur.

Chèque pilote (30-60 jours)

1. Définissez le « couloir flow » cible (par exemple, 60 à 70 % du succès du segment).

2. Activer la télémétrie des signaux clés et séparer les facteurs de performance (fps/lag).

3. Lancez le contrôleur PID sur 1-2 paramètres (rythme, fenêtre de temporisation) avec des limites douces.

4. En parallèle, un bandit contextuel pour choisir des presets de complexité.

5. Ajoutez le contrôle UX : commutateur de mode, indices, « pourquoi a changé ».

6. Effectuez A/B, mesurez le flow, les quites, le CSAT, l'activation des options assist.

7. Lancez des gardes politiques (et pour les modes de jeu - interdictions de modifier les probabilités).

8. Itérations hebdomadaires : tuning des frontières, amélioration de l'explication, extension à de nouveaux segments.

Mini-mallettes (à quoi ça ressemble)

Shooter : après 3 morts sur chekpoint - la précision des ennemis diminue de 6 % et moins souvent la grenade ; l'indice de la ligne de vue.

Pazzle : après 120 secondes de stagnation - « étincelles » autour des éléments à activer ; minuterie mystère + 10 %.

Runner : si les fps s'affaissent, la vitesse de l'environnement diminue temporairement, mais les hitbox ne changent pas.

Slot like (divertissement, pas de jeu) : les animations entre les dos s'accélèrent, des indices d'apprentissage apparaissent ; les mathématiques du gain ne changent pas.

L'adaptation de la complexité est le respect du joueur : le garder dans le flux, l'aider à surmonter les obstacles et donner la liberté de choix. Techniquement, elle repose sur des signaux compréhensibles, des algorithmes transparents et des gardrails rigides. Dans les scénarios de jeu - encore moins - il n'y a pas d'impact sur la probabilité de gagner : seulement le rythme, la présentation et le bien-être. C'est comme ça que les jeux sont construits, parce qu'ils sont honnêtes, accessibles et vraiment passionnants.