/dev : Matchmaking en 2024

Aperçu de l'évolution des mises à jour de 2024 et de ce qui suivra.

Lors du dernier Dev Update, des joueurs et joueuses du monde entier nous ont envoyé un certain nombre de questions sur le matchmaking. Aujourd'hui, nous allons nous intéresser aux modifications apportées au matchmaking cette année et, plus particulièrement, aux éléments sur lesquels nous travaillons actuellement.

Comptes présentant des PL négatifs

Au début de l'année, nous avons rencontré un problème à cause duquel les comptes perdaient plus de PL qu'ils n'en gagnaient, et ce malgré leurs bonnes performances. Nous avons apporté quelques modifications pour supprimer les PL négatifs de tous les paliers. En outre, à partir du 2e segment, nous avons résolu ces cas, à l'exception de courts laps de temps où les joueurs et joueuses perdent un tas de parties entre les paliers. Nous avons également réduit d'environ une minute les temps d'attente pour les joueurs et joueuses de palier Fer et Argent et la différence de PL d'environ 1,5 division au sein d'une équipe, afin que la différence de PL moyenne entre les équipes soit d'environ 1 division (par exemple : Argent 3 > Argent 2).

Ces modifications ont produit des résultats encore meilleurs en Chine, car elles ont fait passer la différence de PL dans les paliers Fer - Argent de 7 divisions à 1, en plus de réduire de 30 secondes les temps d'attente moyens. Nous avons également forcé les « équipes de récolte de taux de victoire » à s'affronter les unes les autres :) (ces dernières utilisent des comptes manipulés pour maintenir un taux de victoire de 100 % sur des centaines de parties).

Différence de PL, côté bleu et côté rouge

Un autre aspect du matchmaking que nous avons retravaillé est l'équilibrage des côtés rouge et bleu. Dans le patch 14.17, nous avons apporté quelques modifications pour faire passer la différence de PL moyenne entre les équipes de 2 divisions à 1. Nous avons également apporté des modifications pour que les côtés bleu et rouge soient plus équilibrés, surtout pour les MMR élevés. Ces modifications ont également réduit l'incidence de certains joueurs et joueuses de rang élevé qui se plaçaient à plusieurs reprises du même côté.

Différences de remplissage auto.

Le remplissage auto. représente l'un de nos plus grands défis. C'est une nécessité car certains rôles sont plus populaires que d'autres, surtout dans différentes régions, mais si tout le monde obtenait toujours son rôle principal, les temps d'attente seraient bien plus longs.

Région

Haut

Jungle

Milieu

Bas

Soutien

Remplissage

NA

21,4

13,3

29,7

17,6

16,0

1,9

EU OUEST (EUW)

20,6

14,8

29,7

17,1

15,8

2,0

CN

26,3

22,6

21,8

16,8

9,2

6,1

KR

24,1

15,4

28,4

18,9

11,4

1,8

VN

25,6

18,5

28,8

17,3

5,7

4,1

En réexaminant cet aspect, nous avons constaté que nos configurations actuelles pour garantir la parité en termes de remplissage auto. dans une part des parties aboutissaient à un trop grand nombre de parties affichant des quantités inégales de joueurs et joueuses remplis automatiquement. Dans le patch 14.17, nous avons apporté une amélioration qui augmentait notre taux de parties 0:0 et 1:1, et supprimait efficacement les parties 2:0 (et pire).

Nous essayons de donner la priorité soit aux remplissages auto. 0:0 soit aux remplissages auto. 1:1 dans les équipes, et de limiter les permutations qui donneraient un avantage à une équipe. Toutefois, dans certains cas, nous sommes obligés d'avoir des déséquilibres de remplissage auto., comme 1-0 ou 2-1, pour éviter que les temps d'attente ne soient trop longs.

Placement des nouveaux comptes

Au début de l'année, nous avons également rencontré quelques problèmes à cause desquels certains joueurs et joueuses étaient placés bien plus haut que prévu. Nous avons donc amélioré les formules de placement pour placer les joueurs et joueuses de manière plus précise, en fonction de leur niveau. Ceux-ci doivent également avoir joué 10 parties normales avant de pouvoir passer en mode Classé. Cela nous permettra d'avoir une idée beaucoup plus précise du niveau d'un joueur ou d'une joueuse, plutôt que de contourner nos contrôles en jouant des parties en mode ARAM ou contre des bots.

Notre objectif est de placer les nouveaux joueurs et joueuses avec des joueurs et joueuses de niveau similaire, et d'atteindre un taux de victoire d'environ 50 %. Actuellement, notre taux de victoire se situe à environ 46 % pour les nouveaux joueurs et joueuses. Avec les réglages et ajustements futurs, nous espérons avoisiner les 50 % à l'avenir.

L'avenir

Même si nous avons pu apporter des améliorations considérables au matchmaking cette année, n'ayez crainte. Nous avons encore beaucoup de pain sur la planche. Voici quelques-uns des problèmes de matchmaking qui sont actuellement dans notre collimateur. La résolution de ces problèmes est en grande partie un exercice d'équilibrage consistant à trouver les bons compromis entre temps d'attente et qualité des matchs, ces deux éléments étant d'une importance capitale pour le bien de League of Legends.

Placement des smurfs :

Nous avons vu de bien meilleurs placements en mode Classé depuis l'instauration de l'exigence relative aux 10 parties normales. Cela nous aide à placer les nouveaux comptes dans des rangs où ils présentent un taux de victoire moyen de 50 %.

Néanmoins, les smurfs pour les joueurs et joueuses de niveau supérieur mettent encore trop de temps à atteindre leur véritable classement. Nous cherchons donc des moyens d'améliorer cette situation dans le but de réduire la quantité de smurfs présents dans les niveaux de jeu bien inférieurs à leur véritable niveau.

Nous évaluons également un système appelé TrueSkill2 en ce moment. Ceci pourrait potentiellement se révéler particulièrement utile, notamment dans le cadre du placement de nouveaux comptes et de la détection de smurfs. Pour l'heure, nous testons activement son efficacité et déterminons s'il a sa place dans League of Legends. Nous vous tiendrons au courant des résultats des tests.

Cohérence de niveaux entre les files

Une grande majorité de joueurs et de joueuses choisit de préférence la file classée en solo. Même si cela ne pose pas de problème, nous voulons créer un certain degré de parité entre les files. Pour l'instant, lorsque des joueurs et joueuses haut classés jouent occasionnellement des parties normales ou flexibles, cela peut engendrer des matchs déséquilibrés car leur classement en file solo n'est pas référencé pour les parties normales ou flexibles. L'objectif est de prendre en compte leur niveau global pour le matchmaking afin que les parties ne soient pas trop déséquilibrées.

Niveler les disparités dans les files de rôle

Comme indiqué dans le tableau ci-dessus, les rôles les moins populaires varient grandement d'une région à une autre. Par conséquent, il n'existe pas vraiment de solution universelle qui s'applique à toutes les régions… pour le moment. Nous cherchons de meilleures solutions de matchmaking ou d'incitation capables de gommer les disparités extrêmes et de réduire les temps d'attente sans pour autant compromettre la qualité du match.

Remplissage auto.

Nous essayons toujours de trouver des optimisations pour les rôles qui sont remplis automatiquement. Par exemple, si nous devons créer une partie remplie automatiquement en 1c0, faut-il faire des concessions à l'équipe disposant d'un joueur rempli automatiquement ? Sinon, en cas de remplissage auto. en 1c1, faut-il essayer de les affecter au même rôle ?

Nos explorations préliminaires nous ont montré que cette option est parfois possible mais que, dans certains cas, il faut augmenter les temps d'attente (un compromis qui est loin d'être idéal). Nous cherchons donc toujours des solutions potentielles pour remédier à ce problème.

Équilibre des matchs

Nous cherchons toujours à rendre les jeux plus équilibrés en termes de niveau. Toutefois, comme nous l'avons indiqué un peu plus haut, il nous faut toujours trouver le juste équilibre entre l'importance de la proximité entre les niveaux et la rapidité des files.

Nous étudions notamment la manière dont nous mettons en relation des joueurs et joueuses en fonction du rôle pour lequel ils sont dans la file et du niveau de leur adversaire de voie. Imaginez un monde où chaque joueur est proche, en termes de niveau, de l'adversaire qu'il affrontera le plus dans une partie. Même si nous avons quelques inquiétudes à ce sujet, nous pensons que c'est un aspect prometteur auquel nous pouvons apporter des améliorations.

Retour au mode Classé

Enfin, nous souhaitons encore améliorer l'expérience « retour au mode Classé » pour les joueurs et joueuses qui reviennent dans le jeu. Actuellement, les joueurs et joueuses revenant dans le mode Classé présentent un taux de victoire moyen d'environ 46 %, mais il y a encore une marge d'amélioration car nous voulons avoisiner les 50 %.


Le matchmaking est peut-être un domaine compliqué, mais un matchmaking de qualité est un élément essentiel si nous voulons faire de League of Legends le jeu le plus compétitif au monde. C'est pourquoi nous cherchons constamment à l'améliorer pour les joueurs et joueuses. Nous vous tiendrons informés du déploiement des mises à jour majeures. D'ici là, merci de jouer avec nous !