MISE À JOUR DU MATCHMAKING D’APEX LEGENDS

Salut tout le monde ! Nous sommes l’équipe de matchmaking d’Apex Legends et, aujourd’hui, nous allons vous présenter le fonctionnement de notre système. Cet article a été rédigé par une équipe multidisciplinaire, représentative des efforts de Respawn pour améliorer l'expérience de matchmaking. Elle est dirigée par Samy Duc, directeur technique (@ricklesauceur).

Le matchmaking est un sujet vaste et complexe qui fait beaucoup parler dans notre communauté. Nous avons récemment apporté des modifications au matchmaking que vous avez peut-être remarquées, et nous sommes ici pour en parler. 

Cet article des développeurs aborde les sujets suivants :

• Qu’est-ce que le matchmaking ?
• Quelle est l'approche de matchmaking retenue pour Apex Legends ? 
• L’avenir du matchmaking d’Apex Legends
• Questions fréquemment posées... et leurs réponses ! 

Cet article analyse le matchmaking en détail. Si vous en voulez un résumé, en voici les points-clés : 

1. Apex Legends procède actuellement au matchmaking en se basant sur le niveau de compétence du meilleur joueur d'un groupe prédéfini, et notre système tient compte de la taille de l'escouade prédéfinie au moment de la mettre en lien avec des adversaires. 
2. Nous cherchons à créer des parties plus équitables lorsque vous jouez avec des amis de différents niveaux de compétence.
3. Nous sommes actuellement en train de remplacer le système de matchmaking centré sur les compétences des joueurs (SBMM) par un nouveau système qui regroupe plus précisément les joueurs en fonction de leurs compétences et prend ainsi de meilleures décisions lors de la formation des groupes. Le but final est de créer des parties et des expériences plus équitables et plus amusantes pour l'ensemble des joueurs. 

Nous testons et modifions continuellement nos systèmes de matchmaking dans le jeu pour déterminer ce qui fonctionne le mieux. En fait, de nombreux changements ont déjà été testés et déployés dans diverses régions pour les parties classées et les parties publiques traditionnelles. Et ce n'est qu'un début : attendez-vous à voir le matchmaking s'affiner davantage dans un avenir proche.

QU’EST-CE QUE LE MATCHMAKING ?

Il existe de nombreuses définitions du matchmaking, mais nous allons nous concentrer sur notre façon de l'aborder dans Apex Legends.

Pour nous, le matchmaking englobe trois concepts distincts :

• Progression
• Niveau de compétence
• Correspondance

Système de progression

Le système de progression est la partie du matchmaking qui est perceptible par les joueurs. Dans Apex Legends, vous gagnez diverses récompenses grâce à nos systèmes de progression lorsque vous disputez des parties. Le temps que vous consacrez au jeu est ainsi récompensé par un sentiment d'amélioration et d'accomplissement. Un bon système de progression doit savoir valoriser et motiver un maximum de joueurs. Plus il y a de joueurs, meilleur est le matchmaking. 

Cependant, les systèmes de progression influent sur le comportement des joueurs et peuvent impacter le déroulement des parties. Par exemple, les joueurs vont avoir tendance à faire des largages risqués en partie publique, pour l'adrénaline, mais pas en partie classée, pour éviter la pénalité lourde d'une mort en début de partie. De la même façon, les défis quotidiens et hebdomadaires peuvent encourager les joueurs à sélectionner des Légendes ou des armes qu'ils connaissent peu. 

Pour ces raisons, il est clair que la progression n'affecte pas que l’engagement des joueurs. C'est un élément central du jeu qui doit être pris en compte au moment de créer les systèmes relatifs aux niveaux de compétence et de correspondance. Mais surtout, étant donné que la progression est perceptible par les joueurs, elle affecte considérablement leur opinion du caractère équitable d'une partie. Par exemple, alors qu'on s'attend à ce que le niveau de compte reflète le niveau de compétence, ce n’est pas toujours le cas. Un joueur dont le niveau de compte est bas peut tout à fait être très compétent et, comme la plupart d’entre nous ici, un joueur dont le niveau est élevé peut parfois s'avérer plutôt mauvais.

^{Répartition des compétences dans différentes gammes de niveaux de compte.
Axe X : niveaux de compte ; axe Y : niveau de compétence}

^{La ligne verte est la médiane et les valeurs aberrantes sont représentées par des points (du fait du grand nombre de points, ils forment une épaisse ligne noire).}

^{Pour les joueurs ayant un niveau de compte inférieur à 300, la médiane des compétences de chaque groupe varie peu. Les compétences augmentent légèrement avec les niveaux de compte lorsque ceux-ci dépassent 300. Cependant, il existe de nombreuses valeurs aberrantes dans chaque groupe, ce qui prouve que le niveau de compte a peu d'influence sur le niveau de compétence, en particulier pour les niveaux de compte inférieurs.}

Niveau de compétence

Le niveau de compétence est une représentation numérique de la compétence d’un joueur. Ce nombre est volontairement caché aux joueurs pour éviter toute exploitation. Il est généralement basé sur plusieurs facteurs représentatifs de vos aptitudes en jeu. 

Pour mieux comprendre, imaginez une échelle des niveaux de compétence allant de 1 (le moins bon) à 10 (le meilleur). Si je suis à 5 et vous à 6, vous me devancez de 1 point. Mais que représente cette différence ? Pour le savoir, il faut regarder la distribution des niveaux de compétence de tous les joueurs. 

Il y a deux modes de représentation de la répartition des compétences : 

1) Distribution gaussienne continue

^{Distribution du classement des compétences dans les parties publiques.}
Axe X : classement de compétence ; axe Y : pourcentage de joueurs dans les parties publiques

Ce graphique illustre la répartition des niveaux de compétence de tous les joueurs dans les parties publiques. On constate que la majorité des joueurs est située au centre de la distribution, tandis que les joueurs les plus/moins compétents se trouvent sur la droite/gauche et sont beaucoup plus rares. Cette observation continue est utile lorsque l’algorithme d'évaluation des compétences est capable de témoigner très précisément de la compétence d’un joueur. Par exemple, lorsqu’il peut dire avec certitude qu’un niveau de 5,2 est supérieur à un niveau de 5,1. Notez que la distribution illustrée comporte de petits problèmes que nous comptons résoudre. Notamment, les joueurs avec un niveau bas ne sont pas assez différenciés les uns des autres. Au lieu de devenir hétérogènes comme les joueurs de niveau élevé, ils se trouvent regroupés.

2) Groupes distincts

Avec cette méthode, les joueurs sont regroupés en 4 ou 5 grands groupes distincts.  Par exemple, tous les joueurs entre 0 et 2, 2 et 4, 4 et 6, 6 et 8, 8 et 10 constituent autant de groupes. Dans ce cas, on considère que tous les joueurs d’un groupe ont un niveau de compétence équivalent, soit arbitrairement soit parce que l’algorithme d'évaluation des compétences ne peut pas distinguer les joueurs les uns des autres.

^{Pourcentage de parties dans chaque groupe distinct pendant 1 jour dans les parties publiques (avec chaque bar représentant un groupe).}
Axe X : nombre de groupes (1 est le plus faible niveau, 4 est le plus haut niveau) ; axe Y : pourcentage de parties dans ce groupe

Le graphique des groupes ci-dessus illustre la répartition des niveaux de compétence des joueurs avec l'ancienne version de notre algorithme de matchmaking. On constate que le matchmaking des parties publiques est plutôt souple, puisque les groupes sont assez étendus. Les petits groupes représentent des joueurs de bas niveau et les nouveaux joueurs, à qui on donne le temps d’apprendre les mécaniques du jeu.

Jusque-là, Apex Legends a adopté l'approche des groupes, mais ceci est voué à changer (voir la section L’avenir du matchmaking ci-dessous).

Correspondance

Enfin, l’algorithme de correspondance détermine avec qui vous allez jouer. En se basant sur le niveau de compétence, il regroupe des joueurs pour les mettre en relation. Les escouades et les parties sont formées en fonction de la disponibilité des joueurs. Cet algorithme doit trouver un compromis entre le temps et la qualité. Vaut-il mieux établir une correspondance rapidement avec des écarts de compétence plus importants, ou attendre plus longtemps pour opposer des joueurs de niveaux plus proches ?

Une fois les joueurs sélectionnés pour la correspondance, il reste deux grandes questions : 

1. Comment former les escouades ?
2. Comment déterminer les escouades qui vont s'affronter ?

Plusieurs méthodes peuvent être employées, mais nous les aborderons dans la section suivante !

QUELLE EST LA MÉTHODE ADOPTÉE DANS APEX LEGENDS ?

Au moment d'établir une correspondance, le système de matchmaking prend 60 joueurs disponibles de niveau similaire. Pour faire simple, imaginons que ces 60 joueurs jouent tous en solo. Compte tenu de leur niveau de compétence, comment répartir 9 joueurs dans des équipes qui se valent ?

^{9 joueurs et leurs niveaux de compétence respectifs.}

En toute franchise, ce qui suit ne reflète pas avec une totale exactitude ce qui se passe avec notre algorithme, puisque nous devons également prendre en compte les temps d’attente et d’autres variables que le niveau de compétence. Cependant, les exemples suivants vous donneront une idée assez précise de la façon dont Apex Legends constitue les escouades.

Si nous avons 9 joueurs à répartir dans des équipes (avec des niveaux de compétence allant de 1 à 9), il y a deux façons rationnelles de procéder.

• Nous pouvons former des équipes avec la compétence moyenne la plus proche pour équilibrer la partie. C'est l'approche adoptée pour les parties publiques.

^{Formation d'équipes équilibrées (parties publiques).}

 -------------------------- OU --------------------------

• Nous pouvons former des équipes avec des joueurs de niveau similaire. Dans un environnement compétitif, à l'image des parties classées, nous préférons associer des équipiers de niveau sensiblement égal, avec moins de "poids" à porter, que de mettre en œuvre une partie strictement équitable. Remarque : même si nous cumulons effectivement les équipes, la sélection de joueurs dont nous disposons est restreinte. Nous ne choisissons que des joueurs retenus pour la correspondance, qui sont donc de niveau similaire. En raison du caractère aléatoire et chaotique du Battle Royale, nous pensons que c’est le bon compromis.

^{Formation d'équipes avec des compétences homogènes (parties classées).}

Ce cas de figure est basique, mais les choses ne sont pas aussi simples en réalité, car tout le monde ne joue pas en solo. Quand une escouade prédéfinie cherche une partie à rejoindre, nous devons déterminer où la placer et établir son niveau de compétence effectif.

Imaginons qu'on ait un trio prédéfini avec des niveaux de compétence de 2, 6 et 7. De quelles façons pouvons-nous déterminer mathématiquement le niveau effectif de l'équipe ? Ce n'est qu'une fois qu'on le sait que le système peut trouver des équipiers pour les joueurs en solo/duo (voir ci-dessus) et des adversaires pour cette escouade. Il existe au moins 4 façons de calculer le niveau de compétence effectif d’une escouade :

^{Les différentes façons de calculer le niveau effectif d'une équipe.}

• MINIMUM : les équipes sont-elles définies par leur maillon faible ? Dans ce cas, il faut prendre en compte le niveau de compétence le plus bas (2) pour le matchmaking. Cependant, le niveau général de chaque équipe est sans doute plus élevé.
• MAXIMUM : les équipes sont-elles définies par leur meilleur joueur ? Dans ce cas, il faut prendre en compte le niveau de compétence le plus élevé (7) pour le matchmaking. Cependant, le niveau général de chaque équipe est sans doute moins élevé.
• MOYENNE : tous les joueurs d'une escouade ont-ils le même poids ? Dans ce cas, le niveau de compétence moyen de l'équipe est de 5. Mais cela reflète-t-il vraiment la capacité de l’escouade à gagner ?
• MOYENNE PONDÉRÉE : Les joueurs plus compétents portent-ils leur équipe ? Dans ce cas, il faut donner plus d'importance au joueur le plus fort. Dans notre exemple, mettons que la pondération des joueurs soit de 50/30/20, alors le niveau de compétence moyen de l'équipe serait de : (0,5 x 7) + (0,3 x 6) + (0,2 x 2) = 5,7. Mais déterminer cette pondération n'est pas une mince affaire car elle peut varier en fonction des niveaux de compétence et des modes de jeu. 

L’algorithme de correspondance d’Apex Legends applique actuellement la méthode MAXIMUM pour les parties publiques et classées. C'est la plus sûre pour éviter les abus de matchmaking avec les nouveaux joueurs et les "smurfs" (joueurs hautement classés dans un jeu qui créent un compte secondaire pour jouer contre des adversaires moins compétents) tout en préservant l’intégrité de la compétition. Ainsi, les joueurs de haut niveau ne peuvent plus chercher à disputer des parties faciles en trouvant des joueurs de rang inférieur et le gain artificiel de niveau est limité. 

En contrepartie, les nouveaux joueurs peuvent moins facilement rejoindre leurs amis plus compétents, car la correspondance est établie en fonction du meilleur joueur. Nous travaillons activement à rendre le jeu plus juste pour les groupes avec de grands écarts de compétence dans les parties publiques. 

Revenons à ce que nous disions sur la formation d'équipes et la mise en opposition de ces équipes. Lorsque nous atteignons le seuil requis pour établir une correspondance (au moins 60 joueurs de niveau similaire), nous essayons d'abord de prendre en compte la taille du groupe. C'est-à-dire les trios, puis les duos et enfin les joueurs solo restants. L’objectif est de compenser l’avantage compétitif inhérent au fait d'appartenir à une escouade prédéfinie en égalisant la taille des groupes dans la correspondance. On sait que jouer avec des gens que l'on connaît dans une escouade prédéfinie donne un avantage par rapport à un groupe d'inconnus : on sait comment jouent nos équipiers et il peut y avoir une alchimie ainsi qu'une meilleure communication. Cependant, sur le plan pratique, il est très difficile et peu probable d’avoir 60 joueurs de niveaux de compétence similaires et dans des groupes prédéfinis de taille égale au sein d'une correspondance. Il faut donc inévitablement mélanger des groupes de différentes tailles. 

Pour pallier ce problème, notre nouvel algorithme de matchmaking compensera plus efficacement l’avantage compétitif des duos et des trios prédéfinis. Nous avons fait des calculs pour quantifier cet avantage et nous avons testé un nouveau système capable d'apprendre et de s'actualiser en permanence. Nous visons un déploiement mondial de ce nouvel algorithme au début de l'année 2023. En bref : les duos et les trios prédéfinis possèdent effectivement de légers avantages qu'il faut prendre en compte dans le niveau de compétence de leur équipe au moment du matchmaking et des procédures de mesure des compétences.

L’AVENIR DU MATCHMAKING D'APEX

Il y a plusieurs choses à prendre en compte pour la suite des améliorations apportées au matchmaking dans Apex Legends.

Premièrement, les joueurs s’améliorent constamment. Un joueur de rang Or de la saison 2 a un niveau de compétence très différent de celui d'un joueur de rang Or de la saison 15. Par conséquent, les joueurs ont parfois l’impression qu’ils ne progressent pas, mais c’est souvent faux. C'est simplement que tout le monde progresse en même temps et que le niveau des rangs ne cesse d'augmenter. Cependant, cela signifie également que le jeu devient de plus en plus difficile à aborder pour les nouveaux joueurs. Afin d'améliorer le matchmaking, nous devons penser à notre façon de gérer les nouveaux joueurs. 

Deuxièmement, nous procédons actuellement au matchmaking différemment selon le mode de jeu choisi. Chaque mode dispose de systèmes de classement différents et donc d'algorithmes de matchmaking différents. Cela ne pourra plus être le cas avec notre nouveau système de matchmaking. Dorénavant, tous les matchmakings se baseront sur la même technologie d’évaluation des compétences, mais les valeurs seront ajustées pour chaque mode. Ainsi, nous pourrons améliorer plus rapidement le matchmaking d’Apex Legends dans l'ensemble du jeu. 

Enfin, nous avons conçu le nouvel algorithme de mesure des compétences de manière à garantir une précision maximale. Notre ancien système de matchmaking classait les joueurs dans quatre groupes de compétence distincts (dont un pour les nouveaux joueurs). Le nouveau système est nettement plus précis et comporte beaucoup plus de groupes. Cela permet à notre algorithme de matchmaking de prendre de meilleures décisions au moment de répartir les joueurs.

Nous allons donc remplacer notre système actuel par celui-ci. 

Ce nouveau système mesure les compétences et établit des correspondances selon deux objectifs : 

1. La compétence mesurée pour chaque joueur doit être significative, c’est-à-dire qu’elle doit préfigurer ses performances. Dans Apex Legends, cela implique qu'il faut pouvoir prévoir qu'en moyenne, les équipes avec un meilleur niveau de compétence battront toujours les équipes avec un niveau de compétence inférieur et se classeront mieux.

Progression actuelle : D'après nos tests sur plusieurs files d’attente, le nouveau système de mesure des compétences permet d'atteindre cet objectif. Vous trouverez ci-dessous un graphique montrant le taux de victoires d’une escouade à mesure que son avantage sur le niveau de compétence de son adversaire augmente.

• Lorsque cet avantage est inférieur à 0 (à gauche du 0 sur le graphique), le niveau de compétence de l'escouade est inférieur à celui de son adversaire et, naturellement, son taux de victoires est inférieur à 50 %. Le taux de victoires diminue à mesure que l’écart augmente.
• Un avantage d’environ 0 représente un niveau de compétence similaire entre les deux escouades, et correspond à une chance sur deux de remporter la victoire. 
• Lorsque l’avantage est supérieur à 0 (à droite de 0 sur le graphique), le niveau de compétence de l’escouade est supérieur à celui de son adversaire et son taux de victoires passe au-dessus de 50 %, puis augmente avec l’écart.

^{Taux de victoires pour une escouade à mesure que leur avantage de classement par rapport aux adversaires augmente.
Axe X : différence de classement entre deux escouades ; Axe Y : le taux de
victoires pour cette rencontre, 0 représente deux escouades de niveau similaire
qui s’affrontent. Taux de victoires basé sur des données réelles.} 

2. Avec la nouvelle mesure des compétences, nous devons établir les correspondances les plus proches dans un délai raisonnable. Notre nouveau système de matchmaking tente d'y parvenir en inversant la recherche habituelle. Au lieu de placer les joueurs dans des groupes statiques et de créer une correspondance dès que ce groupe atteint 60 joueurs, il prédit la répartition des joueurs à venir et sélectionne de façon dynamique le meilleur compromis entre l'écart de niveau et le temps d’attente.

Progression actuelle : Nos tests en ligne avec ce nouveau système montrent qu’il fonctionne. Les correspondances sont plus serrées et les temps d’attente restent quasiment les mêmes.

^{Les délais de matchmaking en direct sur 5 minutes dans notre région de test .
Axe X : l’heure du jour ; axe Y : délai de matchmaking.
Chaque ligne de couleur représente l'évolution du temps d’attente maximal dans un groupe de compétence. On remarque qu'à 17:37:30, le groupe de haut niveau doit attendre plus longtemps pour trouver une correspondance équitable. Le nouveau système de matchmaking équilibre automatiquement les temps d’attente et les écarts de niveau.}

Depuis le lancement d’Éclipse (saison 15), ces systèmes sont testés en ligne dans certaines régions et dans certains modes de jeu. L’ancien système sera progressivement remplacé, région par région. À chaque étape, nous évaluerons si le nouveau système fonctionne comme prévu et si les changements sont bénéfiques pour les joueurs. Lorsque ces systèmes seront en place partout, nous pourrons commencer à expérimenter d’autres corrections relatives aux niveaux de compétence des joueurs (par exemple, selon qu'ils jouent en solo/duo/trio).

Nous espérons que ces modifications seront bien reçues. Nous continuerons d'examiner nos données et les retours des joueurs à mesure que nous procéderons à d’autres modifications et améliorations. 

QUESTIONS FRÉQUENTES

1. Pourquoi y a-t-il des joueurs de niveau supérieur dans ma partie ?

Nous ne vous plaçons pas volontairement dans des parties plus difficiles pour vous ralentir quand vous gagnez souvent, ni dans des parties plus faciles quand vous enchaînez les défaites. Nous essayons de vous placer dans des parties où vous aurez une chance équitable de gagner, c'est-à-dire des parties correspondant à votre niveau de compétence actuel.

Votre niveau de compétence s'ajuste constamment. Quand vous enchaînez les victoires, votre niveau augmente. Vous finissez donc par affronter des joueurs de plus haut niveau que lors de vos premières victoires. Félicitations, vous progressez ! Le contraire se produit quand vous perdez plusieurs fois d'affilée. Vous pouvez avoir l'impression que le jeu devient plus facile parce que votre niveau de compétence diminue et qu'en conséquence, le niveau de vos adversaires baisse. En résumé, le système prend en compte l'évolution de votre niveau de compétence. Le processus est assez lent, donc vous ne devriez remarquer ces changements que sur de longues séries de défaites ou de victoires.

^{Exemple de mesure des compétences du joueur rectifiée après matchmaking.
Axe X : parties jouées ; axe Y : niveau de compétence}

^{Cet exemple est un peu extrême, car le niveau de ce joueur a initialement été nettement sous-estimé. L’algorithme s'est vite ajusté pour adapter le niveau une fois que la compétence réelle du joueur a été établie.}

Votre adversaire est dans une mauvaise passe. Si vous affrontez un joueur qui est nettement mieux classé que vous, c'est peut-être qu'il reste sur une série de défaites. Comme vous, s'il enchaîne les défaites, il peut se retrouver placé dans des parties de niveau inférieur au sien. 

Vous êtes l’un des joueurs au niveau de compétence le plus bas de la partie. Lorsque nous établissons une correspondance, nous devons trouver 60 joueurs ayant un niveau similaire dans un délai raisonnable. Cependant, nous ne pourrons jamais trouver 60 joueurs identiques. Il y aura toujours des différences de niveau entre les joueurs. Lorsque vous rejoignez une partie, vous avez une chance sur deux de vous retrouver dans la moitié inférieure de la plage de compétence de cette partie. Ce sentiment de disputer une partie plus difficile ou plus facile peut provenir des variations de votre niveau par rapport à celui de vos adversaires d’une partie à l’autre. Les prochaines améliorations du matchmaking visent à réduire la plage de compétence des parties, ce qui devrait atténuer l’écart de niveau ressenti. 

Groupe prédéfini avec des différences de niveau élevées - Dans certains modes de jeu, nous utilisions le paramètre MAXIMAL pour l’évaluation d’une escouade prédéfinie. Un joueur plus compétent peut amener un joueur de niveau inférieur à disputer une partie plus difficile. Si vous êtes un joueur de niveau inférieur et jouez avec un ami de niveau élevé, sachez que vous risquez de vous retrouver dans des parties plus difficiles. Cependant, comme mentionné ci-dessus, le nouveau système que nous mettons en œuvre vise à améliorer ces situations via la mise à jour du matchmaking.

2. Essayez-vous d'associer les bons joueurs à de mauvais équipiers ?

Non, nous ne donnons pas volontairement aux bons joueurs de mauvais équipiers. La façon la plus simple pour les joueurs de s'assurer des compétences de leurs équipiers est de les choisir d'avance, ce que font de nombreux joueurs de haut niveau. Ceci étant dit, il y a trois raisons pour lesquelles un joueur solo de haut niveau peut avoir cette impression.

1. Dans chaque correspondance, il y a toujours une plage de compétence. Si vous êtes l’un des meilleurs joueurs d’une correspondance donnée, vous avez effectivement plus de chances d’être associé à des joueurs moins bons que vous. C’est parce que nous devons forcément vous associer à d’autres joueurs pour former une escouade, et ces joueurs sont susceptibles d’être moins performants que vous. Cependant, cet écart de niveau ne devrait pas être énorme car nous restreignons la plage de compétence des parties.
2. Si vous êtes en haut de la plage de compétence, quels que soient les joueurs qui vous seront associés, il y a de fortes chances qu'ils soient moins bons que vous. La raison en est que le haut de la plage de compétence est faiblement fourni et que le matchmaking à cette section requiert un délai incroyablement long, des écarts de niveau incroyablement importants ou un mélange des deux (dans l'idéal). Il en va de même pour les joueurs en bas de la plage, car cette section est également moins fournie que les autres.
3. Les joueurs de haut niveau tendent à se rassembler en escouades, ce qui accentue les problèmes des points 1 et 2.

^{Graphique montrant la proportion de joueurs de rang Diamant+ dans des escouades prédéfinies de différentes tailles (basé sur une journée de données).}

^{1 : solo ; 2 : duo prédéfini ; 3 : trio prédéfini
Près de 70 % des occurrences sont soit dans un duo prédédéfini, soit dans un trio}

Si on les additionne, les effets ci-dessus peuvent donner l’impression que nous influons volontairement sur le processus de matchmaking. Bien que ces effets soient inévitables, nous procédons à des changements qui réduisent l’impact de ces problèmes. Il y aura toujours une plage de compétence dans les parties, mais notre nouveau système de matchmaking vise à diminuer son amplitude sans nuire de façon notable aux délais de matchmaking (sauf peut-être un peu à haut niveau). Ce nouveau système a été testé en ligne et montre qu'il est tout à fait possible de resserrer les correspondances et de réduire ces problèmes (graphiques ci-dessous). Ces changements seront mis en place dans le monde entier au début de l'année 2023, et les prochaines versions de notre algorithme de matchmaking prendront en compte les écarts de compétence entre les solos/duos/trios. 

^{Mesure des différences de dégâts dans chaque escouade.} 

^{La ligne magenta représente une région utilisant le nouveau matchmaking, tandis que les lignes bleues représentent deux régions servant de témoins. On constate que, lorsque ce matchmaking a été mis en ligne, la différence de performance moyenne interne aux escouades a nettement diminué. Cela signifie que les équipiers ont des performances plus proches et que ce nouveau système de matchmaking réduit le poids des joueurs plus faibles à porter.}

3. Le matchmaking est-il conçu pour optimiser directement la rétention et l’engagement ?

Non. Notre algorithme de matchmaking ne vise qu'à mesurer les compétences et à établir les correspondances les plus équitables qui soient dans un délai raisonnable. Ce que nous espérons, c’est que ce processus donnera lieu aux parties les plus divertissantes. Le problème, c'est qu'on ne peut pas mesurer le niveau de divertissement. C’est là que la rétention intervient. La rétention mesure la proportion de joueurs qui reviennent jouer jour après jour, semaine après semaine. C’est pourquoi la rétention est importante à nos yeux : les joueurs sont plus susceptibles de rester avec nous s’ils s’amusent. Donc, si nous voyons qu’un algorithme de matchmaking donné accroît la rétention, c'est le signe que nous avons probablement amélioré le matchmaking pour tous. Ceci étant dit, nous ne définissons pas un algorithme qui vise directement la rétention, et encore moins l’engagement. Vous inciter à jouer une heure de plus chaque jour alors que vous avez d'autres choses à faire n'est dans l'intérêt de personne. 

D'ailleurs, c’est pour cette raison que les modifications du matchmaking mettent autant de temps à se concrétiser ! Il faut au moins un mois pour déterminer si leur impact a été bénéfique... et, parfois, nous devons retravailler notre processus. La rétention est l’un des rares moyens fiables d’évaluer le niveau de divertissement du jeu, et elle n’a de sens que lorsqu'elle touche un grand nombre de joueurs sur une longue période. C’est pourquoi nous sommes contraints d’apporter des modifications de manière progressive. Normalement, et à moins de constater un effet positif sur la rétention à long terme, nous ne validons pas un changement dans le matchmaking au niveau global, car cela signifie que ce n’est sans doute pas un changement qui améliore le jeu.

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