Comment AI personnalise les missions et les défis de tournoi

1) Pourquoi personnaliser

Personnalisation AI des missions et des défis de tournoi :

augmente la pertinence (missions « en tonus », sans grinda ennuyeux) ;
réduit la frustration (complexité et durée sous le profil du joueur) ;
améliore la rétention et l'engagement (progrès visibles, objectifs compréhensibles) ;
protège l'économie (émission contrôlée de récompenses et honnêteté des conditions).

La clé : l'équilibre entre la personnalisation et l'équité - les objectifs individuels ne doivent pas donner un avantage mathématique dans les jeux.

2) Signaux de données (entrées du modèle)

Comportemental : genre de slots/fournisseurs, taux moyen, rythme des spins, longueur des sessions, heure de la journée, fréquence des entrées.

Progrès : niveaux/XR, missions passées, succès/échecs dans les tournois, streak '.

Financier : dépôts/retraits (agrégés, sans détails sensibles), sensibilité aux bonus.

Social : participation aux discussions/événements, clips/relais, réactions de la communauté (le cas échéant).

Contexte : périphérique, canal d'entrée, géo-restrictions de contenu/fournisseurs.

Signaux RG : limites de temps/dépôts, propension à de longues sessions - pour réduire la complexité et les pauses douces.

💡 Important : tous les modèles fonctionnent avec des fiches agrégées et anonymisées, sans utiliser de PII au-delà de ce que nécessite la conformité.

3) Pile modèle

1. Clustering (unsupervised)

K-Means/DBSCAN/HDBSCAN → segments comportementaux : « sprinter », « collectionneur », « tournois », « marque-lol aux fournisseurs ».

Utilisation : sélectionnez le « cadre » de base des missions sous le segment.

2. Propensiti-scoring (supervisé)

Objectif : probabilité de terminer la mission X par la fenêtre T, probabilité de participer/finir le tournoi.

Modèles : Gradient Boosting (GBDT), régression logistique, transformateurs tabulaires.

3. Bandits contextuels

Objectif : sélectionner en ligne le type de mission et la complexité sous le contexte avec le contrôle de l'exploration/exploitation.

Méthodes : LinUCB/Thompson Sampling.

4. RL/Apprentissage des politiques (facultatif)

Objectif : optimiser les séquences de missions/tâches (chaine) pour garder le joueur sans surchauffe.

Restrictions : Constraints de sécurité stricts (voir § 7).

4) Pipline de données et la solution dans la vente

Collecte des événements : event bus (Kafka/Redpanda), schémas : spin, session_start/end, mission_progress, tournament_result.

Fichering : cadres 1h/24h/7d ; agrégats (taux médian, variance du rythme, diversité des fournisseurs).

Raccord/mise à jour des modèles : hors ligne tous les 1 à 7 jours ; Scoring en ligne à chaque session + pré-formation partielle du bandit.

Restrictions d'émission : politique d'honnêteté (taux-limites, primes, restrictions RG).

Loger les solutions : qui/quand/quelle option de police est indiquée, chance, complexité attendue, résultat réel.

5) Générateur de mission (logique de décision)

1. Segment : cluster → panier de missions de base (genres, durée).

2. Filtres de conformité : fournisseurs, géo, restrictions RG (y compris les limites de temps journalières).

3. Propensiti-scoring : classement des candidats en fonction de la probabilité d'achèvement et de la valeur attendue (VE rétention).

4. Bandit contextuel : Sélection des 1-2 meilleurs candidats avec -exploration de ε.

5. Syntonisation de la complexité : adaptation des cibles (col-in-spin/pari/time) à la fenêtre périphérique (p. ex. soirée de semaine/week-end).

6. Cap émissions : vérification du budget des tokens saisonniers/cosmétiques.

7. Alternative sensée : proposer 1 mission de secours (bouton « changer » une fois toutes les X heures).

6) Personnaliser les défis du tournoi

Sélection de la ligue/division par MMR et historique - indépendant du VIP (voir article précédent).

Les micro-buts individuels à l'intérieur du tournoi : "joue 3 providers", "tiens le rythme ≤N des spinov/mines", "le badge pour top X du %" - sont serrés selon пропенсити.

Fenêtres de participation flexibles : créneaux horaires où le joueur est plus souvent en ligne ; AI recommande une séance de sélection.

Les pistes de récompense par profil : cosmétiques et tokens, en tenant compte des rares, mais sans augmentation de RTP/Matpreim.

7) Règles d'honnêteté, responsabilité et limites de l'AI

Constraints de sécurité : maximum N missions personnelles par jour ; interdiction de la complexité croissante dans les signaux de fatigue RG.

Transparence : écran « Comment les missions sont choisies » : segments, contexte, protection contre les échecs (pity timers), caps de récompenses.

Fairness : même plafond de récompenses pour tous ; la personnalisation change de voie et non de valeur finale.

Responsible Gaming : pauses douces, recommandations de « repos », limites diurnes - incorporées dans la politique.

Confidentialité : seulement les agrégats ; pas de PII dans les fiches du modèle au-delà du minimum réglementaire.

8) Anti-abysse et anti-gaming

Détail des cycles monotones : les répétitions à fréquence élevée des missions → nécessitent une variabilité (fournisseur/pari/temps).

Cap tempo : pas plus de X missions/jour, cooldown entre les tâches « rapides ».

Garde complexe : limites inférieures/supérieures ; les surtensions sont interdites.

Collusions dans les tournois : signatures réseau/comportementales, chèques KYC aléatoires dans les ligues majeures.

Audit du journal : explication des solutions (codes reason : segment, propensity, bandit-arm).

9) Les métriques du succès

Uplift D7/D30 chez les personnalisés contre les basiques.

Taux de réussite des missions et Temps médian-complet (TTC).

Stick....( DAU/MAU), Avg Session Length (avec les gardes RG).

Gini distribution des récompenses (uniformité avec des efforts similaires).

Taux complet par « injustice » et taux de personnalisation Mute/Opt-out.

Prix ROI/Emission to GGR - Durabilité de l'économie promo.

Exploration Cost bandit et Regret - pour personnaliser le ε/Thompson Sampling.

10) Modèles A/B pour le lancement

1. Types de missions : fournisseur spécifique vs genre.

2. Longueur des missions : short (≤15 min) vs medium (30-40 min).

3. Pity timers : hard vs soft à la même p₀.

4. Algorithme de bandit : LinUCB vs Thompson ; des ε différentes.

5. Changement de mission : accès 1/jour vs 2/jour.

6. Micro-objectifs de tournoi : un vs deux parallèles.

11) Modèles de missions et de tournois (JSON)

Mission (personnalisée) :

json
{
"mission_id": "m. s3. var. playtime. diverse. 001 », « titre » : « Ouvre les trois mondes », « segment_hint" : « collecteur », « difficile » : « médium », « requirements » :
{"type":"provider_diversity","providers":3,"window_min":30},   {"type":"bet_range","min":0. 2,"max":1. 0}
],  "pity": {"soft_delta":0. 02,"cap":0. 4,"hard_after_attempts":30},  "rewards": {"tokens": 12, "cosmetic_drop": {"rarity":"Rare","p":0. 12}},  "caps": {"daily_user_missions": 3, "economy_token_cap": 150}
}

Micro-objectif de tournoi :

json
{
"task_id": "t. s3. qualifier. pacing. tempo",  "context": {"league":"Gold","time_slot":"evening"},  "goal": {"type":"pace_control","max_spins_per_min":45,"duration_min":20},  "vip_neutral": true,  "rewards": {"season_points": 120},  "fairness": {"max_value_equivalence": true}
}

12) Production-pseudo-code (bandit contextuel)

contexte python : segment, heure, appareil, TTC récent, drapeaux RG context = build_context (user_id)

candidates = fetch_candidate_missions(segment=context. segment)
candidates = compliance_filter(candidates, context. geo, context. rg)

scored = [(m, propensity_score(m, context)) for m in candidates]
topK = top_by_score(scored, k=5)

le bandit choisit la « main » (arm)
chosen = contextual_bandit. choose_arm(topK, context)

tunim complexité + vérifier le budget d'émission personalized = adjust_difficulty (chosen, context)
if not economy_budget_ok(personalized):
personalized = degrade_reward(personalized)

log_decision(user_id, context, personalized)
deliver(personalized)

13) Modèles UX

Transparence : « Choisi pour votre style : 30-40 min, 3 fournisseurs, la victoire est un drop cosmétique rare ».

Contrôle : bouton « Changer de mission », interrupteur à bascule « désactiver la personnalisation ».

Fluidité : indicateurs de difficulté, estimation du temps, barre de progression avec prévision TTC.

Silencieux VFX : courtes animations de succès ; fidbek sur l'échec - + éclats/progrès pity.

14) Plan de libération

1. MVP (3-5 semaines) : clustering + propensity pour les missions ; les défis statiques du tournoi ; Caps d'émission ; écran de transparence.

2. v0. 9 : bandit contextuel ; changement de mission ; micro-objectifs dans les tournois ; des gardes RG à part entière.

3. v1. 0 : Chaînes RL des missions ; les objectifs sociaux ; collections visuelles ; rapports d'honnêteté et audit des loges.

4. Plus loin : rotations saisonnières de modèles, cosmétiques rétro-cames, promotions croisées avec les fournisseurs.

15) Tcheklist avant le lancement

La personnalisation n'affecte pas l'avantage RTP/mathématique.
Caps d'émission et limites journalières des missions.
Pity timers et jalons déterministes sont personnalisés.
Écran « Comment ça marche » + codes reason.
Politiques RG : pauses, limites, option « désactiver la personnalisation ».
Anti-abyse : variabilité des exigences, Kap Tempe, Logs Audit des solutions.
Plan A/B et liste des indicateurs clés cibles avec des seuils de succès.

La personnalisation AI n'est pas « plus difficile », mais plus intelligente : les missions et les tâches de tournoi s'adaptent au style du joueur, mais restent honnêtes et sûres, l'émission est dans le budget et les règles sont transparentes. Le regroupement + propensity fournit la base, les bandits contextuels optimisent l'affichage, RL améliore les chaînes - et tout cela ne fonctionne qu'avec des connexions claires, des gardes RG et une communication intelligible « comment nous choisissons les cibles ».