Équilibrer un jeu : taux de victoire et taux de sélection

Un jeu est équilibré quand aucune option n'est si forte que les joueurs se sentent obligés de la choisir, et qu'aucune n'est si faible que personne ne devrait la prendre. Les personnages, les decks, les cartes et les camps de départ sont tous des options. Ce guide explique comment mesurer l'équilibre avec des données de matchs : quels chiffres suivre, comment les lire ensemble, combien de matchs il faut avant qu'un chiffre ait un sens, et comment vérifier qu'un patch a fonctionné.

Quels chiffres mesurent l'équilibre d'un jeu ?

Trois chiffres répondent à la plupart des questions d'équilibrage :

• Taux de victoire : la part des parties qu'une option gagne. Pour un personnage, c'est le nombre de victoires divisé par le nombre de parties jouées avec ce personnage.
• Taux de sélection : la part des parties où une option apparaît. Certains outils l'appellent taux de jeu ou part de jeu.
• Parties jouées : le nombre de parties derrière chaque taux de victoire et chaque taux de sélection. Il indique le degré de confiance à accorder aux deux autres.

Pour calculer un taux de victoire, enregistrez le résultat de chaque partie avec 1 pour une victoire et 0 pour une défaite. La moyenne de ces valeurs est le taux de victoire. La plupart des outils d'analytics peuvent calculer ces chiffres à partir des événements que vous envoyez ; la comparaison des outils d'analytics pour jeux vidéo indique lesquels construisent les rapports pour vous.

Quel taux de victoire est considéré comme équilibré ?

L'objectif n'est pas exactement 50 %. De petits écarts sont normaux, et certaines options sont conçues pour convenir à certains joueurs ou à certaines situations. Une approche courante consiste à fixer une bande cible autour de 50 %, par exemple de 45 % à 55 %, et à examiner de près tout ce qui en sort.

La largeur adaptée dépend de votre jeu. Un jeu avec beaucoup d'options, ou avec des options longues à maîtriser, peut accepter une bande plus large. Un jeu avec peu d'options que tout le monde joue peut avoir besoin d'une bande plus étroite.

Lire ensemble le taux de victoire et le taux de sélection

Un taux de victoire seul peut induire en erreur. Le taux de sélection montre à quel point une option pèse sur les parties réellement jouées.

Dans notre exemple d'équilibrage des cartes, les attaquants ont gagné 68,1 % des matchs sur une carte nommée Foundry, et Foundry représentait 20,4 % de tous les matchs. Un taux de victoire élevé sur une carte qui apparaît dans un match sur cinq affecte beaucoup plus de parties que le même taux de victoire sur une carte que les joueurs voient rarement.

Combien de matchs faut-il ?

Chaque taux de victoire a une marge d'erreur qui diminue à mesure que le nombre de parties jouées augmente. Pour un taux de victoire proche de 50 %, la marge d'erreur à 95 % vaut environ 1,96 × √(0,25 ÷ parties jouées) :

Avec 100 parties, un taux de victoire mesuré de 55 % est compatible avec un taux de victoire réel situé entre environ 45 % et 65 %. Considérez les petits écarts par rapport à 50 % comme du bruit tant que vous n'avez pas plus de parties, et traitez d'abord les grands écarts.

Quand vous comparez deux versions, la marge d'erreur sur l'évolution est plus grande, environ 1,4 fois la marge du taux de victoire de chaque version. Dans notre exemple de jeu de combat, chaque personnage compte environ 100 parties par version : une évolution doit donc dépasser environ 14 points pour se distinguer du bruit. Un personnage nommé Volt a baissé de 14,8 points après un patch, juste au-delà de ce seuil, alors que des évolutions de quelques points ont peu de sens avec un échantillon de cette taille.

Exclure les résultats qui valent toujours 50 %

Certaines parties produisent toujours une victoire et une défaite pour la même option, ce qui rapproche son taux de victoire de 50 % et masque les vraies différences :

• Matchs miroirs : quand un personnage affronte le même personnage, ce personnage gagne et perd la même partie. Excluez les matchs miroirs des taux de victoire par personnage.
• Résultats d'équipe enregistrés par joueur : dans un jeu en équipes de même taille, une équipe gagne chaque match, donc la valeur moyenne de victoire sur tous les joueurs est de 50 % sur toutes les cartes. Enregistrez plutôt sur le match les résultats qui décrivent le match entier, comme le camp gagnant.

Segmenter les données avant de leur faire confiance

Une option peut sembler équilibrée dans l'ensemble et pourtant dominer dans une partie de votre jeu. Segmentez vos rapports là où c'est important :

• Par version du jeu : toujours. Mélanger les versions combine l'ancien équilibrage avec le nouveau.
• Par niveau de compétence : si votre jeu a des rangs ou un classement. Une option difficile à maîtriser peut être faible pour les nouveaux joueurs et forte pour les joueurs expérimentés.
• Par camp ou ordre de jeu : si votre jeu en a. Le premier joueur, ou un camp d'une carte, peut avoir un avantage à lui seul.

Vérifier qu'un patch a fonctionné

Après un patch d'équilibrage, comparez le même rapport pour la version précédente et la version suivante. Dans nos trois jeux d'exemple :

• Personnages : le taux de victoire d'un personnage nommé Volt a baissé de 14,8 points, à 49,0 %, et celui d'un personnage nommé Frost a augmenté de 13,1 points, à 48,9 %. Voir taux de victoire par personnage dans un jeu de combat.
• Cartes : le taux de victoire en attaque sur Foundry a baissé de 17,2 points, à 50,9 %, et toutes les cartes se situent désormais entre 47,6 % et 52,5 %. Voir comment comparer les taux de victoire entre cartes.
• Archétypes de deck : le taux de victoire des decks Ember Dragon est passé de 61,9 % à 51,4 %, et celui des decks Stone Golem de 40,5 % à 50,4 %. Voir regrouper les decks d'un jeu de cartes en archétypes.

Ce sont des jeux d'exemple que nous avons créés pour illustrer la méthode, pas des jeux publiés. Dans chacun d'eux, les rapports de Game Stats AI affichent chaque valeur à côté de son évolution par rapport à la version précédente, ce qui permet de voir l'effet d'un patch dans une seule vue.

Ce que les données ne peuvent pas vous dire

Les chiffres montrent ce qui se passe, pas pourquoi. Ils ne peuvent pas vous dire si un affrontement semble injuste, si une option est amusante, ou si les joueurs évitent un personnage à cause de son apparence. Utilisez les taux de victoire et les taux de sélection pour savoir où regarder, puis utilisez les retours des joueurs et les tests de jeu pour décider quoi modifier.

Questions fréquentes

Qu'est-ce que l'équilibre d'un jeu ?

L'équilibre d'un jeu correspond à la régularité des performances des options d'un jeu. Dans un jeu équilibré, aucun personnage, deck, carte ou camp ne gagne si souvent que les joueurs se sentent obligés de le choisir, et aucun ne gagne si rarement que le choisir est une erreur.

Quel est un bon taux de victoire pour un personnage ?

Un taux proche de 50 %, dans une bande adaptée à votre jeu, par exemple de 45 % à 55 %. Regardez aussi le nombre de parties jouées : avec seulement 100 parties, un taux de victoire peut s'écarter de 10 points de sa vraie valeur.

Combien de parties faut-il pour mesurer un taux de victoire ?

Cela dépend de la taille de l'écart que vous voulez détecter. Avec 100 parties, la marge d'erreur est d'environ 10 points, avec 1 000 parties d'environ 3 points, et avec 2 000 parties d'environ 2 points.

Quelle est la différence entre le taux de sélection et le taux de victoire ?

Le taux de victoire indique la fréquence à laquelle une option gagne quand elle est jouée. Le taux de sélection indique la fréquence à laquelle elle est jouée. Lisez-les ensemble : un taux de victoire élevé compte surtout quand le taux de sélection est aussi élevé.