Les algorithmes utilisés dans les jeux vidéo sont critiqués pour leur capacité à choisir des adversaires
Les algorithmes utilisés dans les jeux vidéo sont critiqués pour leur capacité à choisir des adversaires équilibrés,
« l'algorithme est tellement méchant », selon le créateur YouTube J. Murdashow
Les tirs au but. Matchs de tennis en cinq sets. Paniers gagnants. Briseurs d'égalité. Les prolongations à mort subite. Voir quelqu'un gagner ou perdre par la plus petite des marges est l'un des aspects les plus excitants de la compétition sportive. Mais ce n'est pas le but sur Caldera, l'île virtuelle de Call of Duty : Warzone. Les joueurs populaires de "Warzone" sur Twitch et YouTube font de leur mieux pour trouver des lobbies de jeu remplis de joueurs moins doués souvent appelés "lobbies de robots" et les dominer complètement. C'est l'équivalent de LeBron James cherchant à rejoindre des parties de pick-up au YMCA local. Des joueurs de renom ont spécifiquement demandé aux développeurs de leur permettre de s'associer à des joueurs de niveau inférieur.
« Je sais que vous êtes probablement fatigués d'entendre parler de matchmaking basé sur les compétences », a déclaré Matthew "Nadeshot" Haag, PDG de l'organisation esports et lifestyle 100 Thieves, dans un tweet de 2020, « mais je crois vraiment qu'il est impératif que le développeur de Call of Duty] Treyarch réduise la difficulté des lobbies. » Lorsque Haag, un ancien champion du monde de Call of Duty, se lance dans un match de Call of Duty, il veut jouer contre des joueurs qui ont sauté sur l'occasion après l'école ou le travail, et non contre des joueurs acharnés comme lui.
Notons que le matchmaking est un anglicisme désignant la mise en relation de deux individus par affinités, le plus souvent par un site de rencontres sur Internet. Le matchmaking basé sur les compétences est un système que les jeux multijoueurs utilisent généralement pour placer les joueurs de niveaux de compétences similaires dans des matchs les uns contre les autres afin d'équilibrer équitablement les équipes et de maximiser le plaisir de jouer. Ce système permet de suivre les performances d'un joueur et d'utiliser les ratios de victoires et de défaites, les séries de victoires, le nombre de morts et d'autres mesures pour calculer son niveau de compétence.
Haag n'est pas le seul à détester ce système omniprésent. Michael "Shroud" Grzesiek, un pro de Counter-Strike à la retraite qui s'est fait un nom comme l'un des meilleurs joueurs de FPS au monde avec 10 millions d'adeptes sur Twitch, a également exprimé son dégoût pour le matchmaking basé sur les compétences, affirmant qu'il « ne fonctionne pas ». Jack "CouRage" Dunlop, copropriétaire de 100 Thieves, s'en est également plaint en ligne.
Avec le matchmaking basé sur les compétences, a-t-il écrit, « vous devez transpirer 100 % du temps ». Ils soutiennent que leur public veut les voir remporter des victoires extraordinaires, et non lutter sans fin contre d'autres joueurs de haut niveau. Alors que la plupart des joueurs veulent un jeu amusant et équitable, les streamers veulent faire le spectacle.
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Pour Jordan "HusKerrs" Thomas, un streamer populaire et joueur compétitif de Call of Duty : Warzone, le matchmaking basé sur les compétences est un problème de travail. Il « affecte le plus négativement les 1 % de joueurs/diffuseurs les plus performants parce qu'il nous oblige à "transpirer" ou à faire des efforts pour obtenir un bon contenu et divertir nos spectateurs », a écrit Thomas dans un DM. Le jeu de haut niveau contre des adversaires qualifiés dans les jeux de tir peut être opaque ou ennuyeux pour les spectateurs occasionnels. En accumulant des séries de victoires ou en enchaînant plusieurs victoires écrasantes dans des matchs moins équilibrés, les streamers peuvent montrer plus clairement leurs compétences aux téléspectateurs.
Eric "Snip3down" Wrona, l'un des meilleurs joueurs de Halo de tous les temps, a fait ses débuts professionnels dans "Halo 3" en 2008. Depuis lors, il a fait partie de plus d'une douzaine d'équipes d'esports dans sept jeux différents. Lors d'un entretien, Wrona, qui a signé avec l'équipe "Halo Infinite" de FaZe Clan, a décrit les bizarreries, les difficultés et les angles morts des différents systèmes de matchmaking au fil des ans.
Certains systèmes de matchmaking étaient sans aucun doute meilleurs que d'autres, mais au fil du temps, a-t-il dit, le matchmaking semble être devenu à la fois plus complexe et plus opaque. En jouant des matchs classés dans "Halo 5 : Guardians", Wrona a toujours eu du mal, et il ne savait pas pourquoi. « J'ai même envoyé un tweet au développeur en chef du système de matchmaking basé sur les compétences parce que je gagnais 23 % de mes matchs. »
« Je suis l'un des meilleurs joueurs de ce jeu et je perds 70 % de mes parties, comment est-ce possible ? Il y avait un MMR caché... et c'était un système tellement complexe. » Eric "Snip3down" Wrona. Il avait parfois l'impression que plus il était performant, plus ses coéquipiers se détérioraient. Il avait l'impression que le système, dans sa quête pour lui trouver des combats équitables, s'était détraqué. « Je me disais : "Je suis l'un des meilleurs joueurs de ce jeu et je perds 70 % de mes matchs, comment est-ce possible ?". Il y avait un MMR caché... et c'était un système tellement complexe. »
Le MMR caché auquel Wrona fait référence est l'abréviation de "matchmaking ranking", une valeur qui, comme le classement Elo popularisé par les échecs, tente d'établir le classement d'un joueur par rapport à ses pairs. Elo est connu pour être une mesure statistique standardisée de la compétence relative qui est assez facile à calculer, de sorte que le classement Elo d'un joueur peut être calculé par toute personne ayant un peu de patience et une calculatrice scientifique. Le MMR, par contre, est une sauce secrète. Bien qu'il ait le même objectif apparent de représenter une mesure relative de la compétence, il s'agit d'un terme générique pour un ensemble de mesures utilisées par les développeurs qui peuvent varier considérablement entre différents jeux.
Les systèmes complexes qui garantissent des matchs équitables semblent être une bonne chose. Le regroupement des personnes en fonction de leur niveau de compétence est une structure traditionnelle utilisée pour garantir un terrain de jeu équilibré pour tous les concurrents concernés. Tout, des ligues de bière aux sports semi-professionnels, est organisé pour que chaque équipe ait une chance de gagner. Les géants de l'industrie du jeu comme EA, Epic et Activision Blizzard utilisent cette même structure pour le multijoueur en ligne, en incorporant des techniques sophistiquées comme l'apprentissage automatique pour ajuster leurs algorithmes de matchmaking afin que les joueurs soient opposés à des adversaires de même niveau. « Le problème aujourd'hui n'est pas que le matchmaking basé sur les compétences existe, mais que les joueurs sont maintenant conscients de sa prévalence » Steve Rousseau, Vice.
Les progrès techniques améliorent chaque année les techniques de matchmaking basées sur les compétences, incitant le public moyen à jouer davantage. Mais ces mêmes changements ont également laissé un goût amer dans la bouche de certains joueurs que les éditeurs ont tout intérêt à garder heureux. Leurs flux en direct contribuent à la commercialisation des jeux. Les sociétés de jeux vidéo ont la tâche apparemment impossible de satisfaire les deux parties : d'un côté, la base massive de joueurs quotidiens qui détermine leur chiffre d'affaires et, de l'autre, les professionnels et les créateurs de contenu qu'elles utilisent comme relations publiques pour ces mêmes publics.
Mais si ces systèmes sont effectivement construits pour maximiser le plaisir des joueurs, il peut parfois sembler qu'ils ne fonctionnent pas très bien. La haine du matchmaking basé sur les compétences est loin d'être un phénomène confiné aux meilleurs streamers ou aux joueurs de Call of Duty. À mesure que l'on prend conscience de l'existence de ces algorithmes, les communautés de Valorant, Overwatch, Apex Legends et même de jeux plus occasionnels comme FIFA et Dead by Daylight ont toutes, à un moment ou à un autre, vivement critiqué le matchmaking pour avoir réduit leur plaisir de jouer. En partie, c'est un bouc émissaire facile pour les joueurs frustrés. Comme le dit Steve Rousseau de Vice : « Le problème aujourd'hui n'est pas que le matchmaking basé sur les compétences existe, mais que les joueurs sont maintenant conscients de sa prévalence. »
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Aujourd'hui, les spéculations sur la façon dont le matchmaking fonctionne "vraiment" ont donné lieu à plusieurs analyses ainsi qu'à sa propre industrie artisanale sur YouTube, où les vidéos sur le sujet vont d'explications neutres à des diatribes prononcées comme du haut d'une chaire : « L'algorithme est tellement méchant », annonce le créateur YouTube J. "Murdashow" Guidry dans une vidéo. "Il passe au peigne fin le labyrinthe des joueurs à la recherche de votre némésis ». Le sujet est un moteur perpétuel de l'audience, en partie parce que les joueurs disposent de peu de réponses satisfaisantes. Lors d'un entretien, le célèbre streamer "Call of Duty : Warzone" et créateur de contenu XSET JaredFPS a déclaré qu'il pensait que les entreprises comme Activision, le studio à l'origine de la série Call of Duty, basaient leurs algorithmes de matchmaking sur plus que les compétences d'un joueur dans un seul jeu.
« Ils savent tout de vous, a déclaré Jared, qui aurait demandé de ne pas publier son nom complet pour des raisons de sécurité. Ils ont des informations sur tous les Call of Duty jamais créés. Ils savent combien d'argent vous avez dépensé, ils savent si vous dépensez de l'argent, ils savent si vous utilisez beaucoup la station d'achat [dans 'Warzone']... la façon dont votre mouvement est, combien de chargements vous achetez... ils connaissent toutes ces informations. »
Zhengxing Chen, chercheur chez Facebook, est l'auteur principal d'un article sur le matchmaking optimisé pour l'engagement qui suscite une attention malsaine de la part des joueurs lésés qui pensent qu'il prouve une conspiration contre les joueurs. En réalité, l'article ne fait que confirmer, en termes formels, l'agacement généralisé que ressentent les streamers et les autres joueurs lorsqu'ils sont constamment opposés à des adversaires qui font jeu égal.
L'introduction de l'article pose la question suivante : « Les jeux à appariement équitable sont-ils toujours bénéfiques pour l'expérience des joueurs ? » Elle propose qu'un algorithme d'appariement purement basé sur les compétences puisse être amélioré en se référant à des données sur le risque de ce que les auteurs appellent le roulement des joueurs, c'est-à-dire la probabilité que les joueurs abandonnent le jeu pendant un certain temps après y avoir joué.
Armés de ces informations supplémentaires sur le comportement des joueurs, Chen et ses co-auteurs ont simulé 10 000 tours de matchmaking à 1 contre 1 en se basant sur les données réelles d'un jeu EA populaire non divulgué. Les résultats ont montré que leur stratégie de mise en relation optimisée par l'engagement permettait d'améliorer légèrement, mais de manière statistiquement significative, le maintien des joueurs dans le jeu par rapport à une stratégie de mise en relation purement basée sur les compétences.
Lors d'un entretien, Chen a confirmé la complexité croissante des techniques de mise en relation : « Auparavant, on ne regardait que l'historique des victoires et des défaites... et on essayait de développer un score scalaire (comme Elo ou MMR) pour résumer votre compétence. Mais au fil du temps, je vois qu'il y a des travaux utilisant des réseaux neuronaux pour résumer vos compétences dans de multiples aspects, et pas seulement un seul score, et essayant d'utiliser plus d'historique, plus d'informations pour estimer vos compétences dans différents domaines. » Au fur et à mesure que les stratégies de matchmaking ont progressé, elles se sont également élargies, utilisant des connaissances issues de domaines tels que l'apprentissage automatique et la science des données pour affiner les expériences des joueurs.
Le système d'appariement d'un jeu de tir peut prendre en compte des facteurs tels que les victoires et les défaites précédentes, les décès et les morts, la fréquence à laquelle les joueurs abandonnent, le mode dans lequel ils jouent, le nombre d'heures de jeu, s'ils jouent avec des amis ou même l'heure de la journée. Ces paramètres sont constamment mis à jour au fur et à mesure que des informations sur les performances des joueurs sont disponibles. Des statistiques avancées sont ensuite utilisées pour tirer des conclusions sur l'issue plausible de chaque partie avant qu'elle ne se déroule.
« Même les personnes qui élaborent les algorithmes - il y a peut-être une ou deux personnes dans une entreprise qui comprennent vraiment tout ce qui se passe dans le matchmaking, qui est souvent l'un des éléments les plus compliqués du code du serveur », a déclaré Naomi Clark, une développeuse de jeux et présidente du Game Center de l'Université de New York.
Selon Naomi Clark, les jeux mobiles, comme "Farmville" de Zynga, ont été parmi les premiers à adopter la tendance à l'optimisation de l'engagement, qui utilise les données pour inciter les joueurs à continuer à jouer. Le jeu solo "Farmville" s'est nourri des données des joueurs pour déterminer des moyens plus efficaces de les garder, d'augmenter leur temps de jeu et de les inciter à dépenser de l'argent. Dans un environnement multijoueur, ces systèmes anticipent les plaintes des joueurs qui se lassent rapidement de jouer contre des adversaires aussi bons qu'eux et modélisent leurs frustrations, les freinant avant qu'ils ne jettent la manette à travers la pièce.
Les progrès en matière de matchmaking ne sont qu'un outil parmi d'autres dans une stratégie plus large que les développeurs utilisent pour conserver les joueurs existants et en attirer de nouveaux. Mais la notion de "bon" match peut varier radicalement d'une personne à l'autre. Certains joueurs aiment se battre contre des pairs aussi compétents qu'eux. D'autres préfèrent les parties plus décontractées entre des joueurs aux niveaux de compétences très variés. D'autres encore préfèrent les matchs pour des raisons qui ne sont pas liées au niveau de compétence relatif, comme le fait que leurs coéquipiers disposent ou non de microphones pour communiquer dans le jeu.
Les développeurs eux-mêmes ne sont pas toujours d'accord sur une réponse concrète. Un récent billet de blog de "Halo Infinite" expliquant le matchmaking du jeu a été suivi d'une dissidence publique de Max Hoberman, le concepteur des systèmes de classement de "Halo 2" et "Halo 3". Dans une série de tweets, Max Hoberman n'était pas d'accord avec le fait que « les jeux parfaitement équilibrés étaient toujours les plus amusants ; en fait, j'avais l'impression qu'ils étaient souvent les plus stressants ». Alors que les algorithmes de matchmaking ont accumulé de plus en plus de variables dans le jeu au fil des ans, ils ne semblent pas encore tenir compte de toutes les façons dont le jeu est devenu un pilier culturel, principalement sur les plateformes de streaming.
Dans certains jeux, le plaisir des matchs serrés est ce qui incite les joueurs à revenir, et le matchmaking dans ces jeux est étroitement lié aux mesures pures de compétences. Dans d'autres, les développeurs peuvent avoir déterminé qu'offrir aux joueurs un match facile de temps en temps est un moyen tout aussi valable de concevoir la meilleure expérience pour les joueurs, en les encourageant à passer plus de temps dans le jeu. Mais ce qui définit cette dynamique, c'est le fait que le matchmaking basé sur les compétences est une stratégie commerciale conçue pour inciter les joueurs à revenir. La façon dont les joueurs définissent l'équité est subjective ; leurs mesures d'engagement ne le sont pas.
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Envoyé par totozor
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