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AI-auto-jeu de jeux d'intérêt
Introduction : la sélection est la pertinence, pas la pression
L'AI-auto des jeux d'intérêt aide le joueur à trouver plus rapidement « son » : thème, rythme, mécanique, style visuel. Il ne change pas les mathématiques des jeux et ne manipule pas les chances - il définit seulement l'ordre d'affichage et les formats d'indices. L'essentiel est la pertinence, la transparence et le bien-être (RG).
1) Signaux : Sur quoi repose la compréhension des intérêts
Contexte de la session : périphérique, réseau, langue/local, orientation, mode « une main ».
La conduite dans le produit : le temps avant la première action signifiante (TTFP), la profondeur de la voie, la trajectoire "la recherche → la mise en marche → le retour".
Histoire du contenu : thèmes préférés (mythologie/fruits/cyberpunk), fournisseurs, mécaniciens (Megaways/cluster), tolérance à la volatilité (par agrégats).
Schémas mal aimés : refus rapide après téléchargement, faible profondeur de session, plaintes sur une interface ou un sujet.
Qualité de l'expérience : vitesse/stabilité de chargement, FPS/crash, assets « lourds » sur mobile.
Signaux RG/éthiques (agrégats) : marathons nocturnes, annulations de retraits, surtensions impulsives - sont utilisés pour les soins et non pour la vente.
Principes : minimisation des IPI, consentement explicite à la personnalisation, traitement local/fédéral si possible.
2) Fichi : rendre le « goût » mesurable
Эмбеддинги des jeux : les sujets, les mécaniciens, le rythme, le studio, les balises audio/visuelles → le vecteur du jeu.
Embeddings du joueur : moyenne/pondération par les derniers lancements, « vecteur de goût » avec atténuation exponentielle.
Co-play/co-view : des jeux qui se succèdent souvent dans des sessions de joueurs similaires.
Facteur de qualité : probabilité de chargement rapide et sans erreur sur l'appareil de l'utilisateur.
Marques de scénario : « novice », « retour », « explorateur », « sprinter » (action rapide).
Fairness-fiches : restrictions sur la surexposition des « tops », quotas de studios/thématiques.
3) Pile de modèle de sous-bloc automatique
Génération candidate (recall) : ANN/embeddings + popularité dans le segment → 100-300 candidats pertinents.
Apprentissage-to-Rank : boostings/rankers neuronaux avec fonction multi-cibles (CTR @ k, « première expérience rapide », retours) et pénalités pour mauvaise qualité de chargement/surchauffe.
Sequence-model : Transformer/RNN prédit la prochaine étape appropriée en tenant compte de la trajectoire.
Bandits contextuels : dépassement rapide en ligne de l'ordre des étagères dans le cadre des mesures de garde.
Modèles Uplift : Qui l'étagère personnelle aide vraiment, et qui préfère le mode « silencieux »/aide.
Étalonnage des probabilités : Platt/Isotonic pour que la confiance coïncide avec la réalité sur les nouveaux marchés/appareils.
4) Orchestrateur de vitrine : « zel ./jaune ./rouge ».
Vert : confiance élevée, faibles risques → étagères personnelles (« Ressemble à X », « Démarrage rapide », « Continuer hier »).
Le jaune : le doute / un faible réseau → simplifié лэйаут, les jeux faciles, est plus petit медиа.
Rouge (RG/conformité) : signes de surchauffe/intention de « retrait » → la promo est cachée, le mode « silencieux » est activé, les états de paiement et les hydes sont indiqués par limite.
Score de carte = 'relevance × quality × diverity × RG-mask'.
5) UI et l'explication des recommandations
Explication « pourquoi » : « Ressemble à vos thèmes récents », « Téléchargement rapide sur votre appareil », « Nouveau fournisseur dans votre mécanique préférée ».
Diversification : mélange de connaissances et de nouveaux thèmes (serendipity), quotas de « longue queue ».
Cartes d'offer honnêtes : s'il y a une promo - toutes les conditions sur le même écran (pari/terme/pari/cap), sans « petite police ».
Contrôle de l'utilisateur : « Afficher moins », « Masquer le fournisseur », « réduire la personnalisation ».
6) Ce que le système ne fait pas fondamentalement
Ne change pas RTP/cotes et ne prédit pas les résultats des tours de jeu.
N'utilise pas de signaux RG pour la pression - seulement pour le mode de soins.
Ne personnalise pas le texte et les règles juridiquement significatifs.
Il n'applique pas de « modèles sombres » (minuteries, conditions cachées).
7) Vie privée, fairness et conformité
Consentements par couches : vitrine ≠ bulletins marketing.
Minimisation des données : Tokenization, TTL court, localisation du stockage.
Les audits Fairness : pas de distorsions par appareil/langue/région ; contrôle de l'exposition des studios/thèmes.
Policy-as-Code : les limites de compétence, les limites d'âge, les dictionnaires de formulation admissibles sont dans le code de l'orchestrateur.
8) Les métriques qui sont vraiment importantes
Vitesse UX : TTFP, part « une action est une solution ».
Sélection par intérêt : CTR @ k, « retour aux titres », Depth-per-Session, « premières expériences » achevées.
Uplift : incrément de rétention/retour vs control, proportion d'indices « utiles ».
Qualité/stabilité : p95 téléchargements de jeux, error-rate fournisseurs, part auto-rétroactifs.
RG/éthique : limites/pauses volontaires, réduction des surchauffes nocturnes, zéro plainte justifiée.
Fairness/écosystème : une variété de vitrines (Gini/Entropy), partagez la « longue queue » dans les meilleures cartes.
9) Architecture de référence
Event Bus → Feature Store (online/offline) → Candidate Gen (ANN/embeddings) → Ranker (LTR/seq/uplift + calibration) → Policy Engine (zel/jaune/rouge, fairness, conformité) → Runtime (étagères/cartes/explications) → XAI & Audit → Expérience (A/B/bandits/geo-lift) → Analytics (KPI/RG/Fairness/Perf)
En parallèle : Catalogue de contenu (métadonnées de jeu), Service de qualité (téléchargement/erreurs), Hub de confidentialité (consentements/TTL), Système de conception (jetons A11y).
10) Scripts opérationnels
Nouvel utilisateur : recall par thèmes légers + « démarrage rapide » ; explication « sous votre réseau ».
Retour après la pause : « Continuer » + 1-2 sujets frais ; le bandit détermine l'ordre.
Réseau faible/batterie faible : l'orchestrateur comprend un mode média léger ; le facteur de qualité fait monter les cartes.
Intention « conclusion » : la vitrine cache la promo, montre les statuts « instantanément/vérification/vérification manuelle » et hyde « comment accélérer ».
Échec chez le fournisseur : baisse de la qualité-score → remplacement automatique des titres et marquage XAI de la cause.
11) Expérimentations et bandits « prudents »
Métriques de garde : erreurs/plaintes/RG - retour automatique en cas de dégradation.
A/A et shadow : nous vérifions la stabilité avant d'allumer.
Tests Uplift : nous mesurons l'incrément, pas seulement le CTR.
Kapping des adaptations : pas plus de N changements d'ordre par session ; un « retour au défaut » compréhensible.
12) MLOps et fonctionnement
La versionation des datasets/fich/modèles/seuils ; lineage complet.
Surveillance de la dérive des saveurs/canaux/dispositifs ; l'auto-calibrage des seuils.
Drapeaux Fich et rollback rapide ; bac à sable pour le régulateur et les audits internes.
Tests : performance (LCP/INP), A11y (contraste/focus), conformité (formulations interdites).
13) Feuille de route pour la mise en œuvre (8-12 semaines → MVP ; 4-6 mois → maturité)
Semaines 1-2 : dictionnaire d'événements, catalogue de jeux, Hub de confidentialité/consentements, recall de base.
Semaines 3-4 : LTR v1 avec facteurs de qualité, mode « démarrage rapide », explications XAI.
Semaines 5-6 : seq-modèles de sentiers, bandits, quotas de fairness, policy-as-code.
Semaines 7-8 : modèles uplift, RG-guardrails, optimisation de perf, slips.
Mois 3-6 : traitement fédéral, auto-calibrage, mise à l'échelle par les marchés, bac à sable réglementaire.
14) Erreurs fréquentes et comment les éviter
Optimiser uniquement le CTR. Ajoutez des objectifs d'expérience rapide, de rétention et d'uplift.
Surexposer les succès. Incluez les quotas de diversité/fairness et de serendipity.
Ignorer la qualité de téléchargement. La qualité-score est obligatoire dans le classement.
Pas d'explication. Montrez « pourquoi recommandé » et donnez le contrôle (« moins de tels »).
Mélanger RG et promo. Avec les signaux de surchauffe - silence promo, aide et limites.
Des sorties fragiles. Les drapeaux Fich, A/A, un retour rapide - sinon vous risquez de « faire tomber » l'entonnoir.
L'AI-auto des jeux est un système de pertinence : signaux propres, modèles calibrés, règles de soin et interface explicable. Ce circuit accélère la recherche de « son » contenu, maintient un écosystème sain et renforce la confiance. La formule est simple : données → recall/rank/seq/uplift → policy-engine → UI transparent. Alors la vitrine se sent « à vous », et le produit est honnête, rapide et pratique.