By Philidia on mardi 5 mai 2020
Category: News

RedTracker #311 : La puissance des positions

Thèmes abordés : Puissance des positions, matchmaking & file classée, Fiddlesticks, données de site tiers, et bien plus !

Philosophie de la puissance des positions

Riot observe les positions où sont joués les champions en terme d'influence sur la partie, ce qui représente leur capacité à impacter le résultat global de la partie (Victoire/Défaite) à travers de bonnes ou de mauvaises performances. La première chose à savoir avec cette philosophie, est que pour Riot, chaque position ne devrait pas avoir le même niveau d'impact sur la partie. Les positions ont des ressources différentes, des positionnements sur la map différents, et un potentiel différent, ce qui donne leur puissance naturelle dans le jeu. Et plutôt qu'équilibrer cette stratégie naturelle et cette variété de potentiel dans le jeu, Riot préfère supporter l'équilibrage des rôles de sorte à ce que chaque position ait la capacité à carry une partie avec de bonnes performances.

Par exemple, une position comme celle des supports, qui demande moins de talent à travers la partie et nécessite des ressources plus limitées, aura une influence légèrement plus faible sur la victoire ou la défaite que les autres positions, mais elle peut toujours y contribuer en maximisant les performances de l'équipe à travers la vision et l'utilité. Scruffy en profite pour préciser que l'influence des supports doit être un peu plus faible, et pas beaucoup plus faible comme c'était le cas dans les premières saisons du jeu (Pour ceux qui ne les ont pas connues, les supports étaient en gros des poseurs de wards sans aucun objet, et surtout de la chair à canon. Il n'y avait pas de limite au nombre de wards posées par champion, et l'intégralité du budget d'un support passait donc dans la vision, gérée exclusivement par des wards consommables). Par ailleurs, l'influence de la toplane a été augmentée pendant la saison, parce que Riot pensait qu'elle devrait avoir la même influence que les autres positions en mesure de farmer.

La métrique actuellement utilisée par Riot pour connaître l'influence et la puissance d'une position est à quel point la différence de MMR (Qui sert à donner un ordre d'idée concernant les bonnes et les mauvaises performances) sur cette position affecte le résultat d'une partie par rapport à une partie où les MMR seraient équivalents. Sur une position puissante, une différence de MMR a un grand impact sur le résultat de la partie. À l'inverse, une différence de MMR sur une position moins puissante a un impact plus limité.

Botlane et midlane

La toplane a vu beaucoup d'amélioration pendant les deux dernières saisons, et la jungle est restée puissante. Le prochain focus de Riot est la midlane et la botlane (ADC), qui ne sont pas loin derrière en terme de puissance mais pourraient avoir quelques ajustements.

La puissance de la botlane a légèrement diminué cette saison, Riot souhaite donc intervenir. Quelques options sont explorées actuellement, mais un boost des gains d'expérience est à exclure.

Concernant la midlane, Riot pense que cette position devrait être l'une des plus puissantes du jeu, mais pas au point d'être aussi puissante qu'actuellement. Quelques nerfs devraient ramener les choses à la normale. Certaines mécaniques vont ainsi recevoir des changements pour nerf la midlane sans impacter directement la toplane. Un ajustement de quelques chiffres ne suffira pas.

Matchmaking et placement en file classée

Riot travaille actuellement sur des améliorations pour le matchmaking. Un algorithme et des placements améliorés.

Côté matchmaking, l'idée est de faire en sorte que l'algorithme ait plus rapidement une idée du niveau du joueur au fur et à mesure qu'il joue des parties. Cela réduira le nombre de parties pendant lesquelles un joueur a un niveau inconnu pour le système, et lui permettra donc de lui proposer des matchs équilibrés plus vite. Cela réduira également le nombre de matchs pour qu'un smurf soit correctement placé à son niveau.

Côté placements, il est prévu d'améliorer la vitesse à laquelle le niveau d'un joueur est déterminé en utilisant des données précédentes de matchmaking sur les files normales pour mieux placer un joueur lorsqu'il démarre les parties classées. Avant ce changement, Riot utilisait à chaque fois un classement "frais" autour des plus hautes division argent pour les nouveaux joueurs, ce qui posait des problèmes à la fois avec les smurfs, et les joueurs qui étaient réellement nouveaux.

Ces changements seront restés progressivement testés afin de s'assurer qu'ils n'ont pas d'effets négatifs, mais Riot espère les mettre en place globalement cet été.

Changements sur Fiddlesticks en tests

​Des changements sont actuellement testés par Squad5 sur Fiddlesticks. Ce dernier étant déjà fort, il n'est pas certains qu'ils arrivent jusqu'aux serveurs live, ou à défaut pas avec ces valeurs, mais pour l'heure, voici ce qu'il teste :

Les données de sites tiers

Mobalytics, Lolalytics, op.gg, u.gg, etc... Ces sites vous disent peut-être quelque chose, et vous les utilisez peut-être même au quotidien, eux ou leurs applications. D'une grande aide pour connaître un build qui ne vous fera pas passer pour un troll ou un first timer, ils ne sont pas sans reproche. August a ainsi parlé de ces sites, et de la fiabilité de leurs données.

Concrètement, les données apportées par ces sites sont généralement bonnes, et peuvent déterminer un équilibrage relatif (À quel point un champion X est bon vs le reste des champions) pour les niveaux platine et supérieur, tant qu'ils ne sont pas trop impopulaires. En revanche, ils sont beaucoup moins fiables pour déterminer le winrate et la puissance d'un champion, en particulier lorsqu'on dépasse le palier diamant. Il n'y a généralement pas assez de données récoltées par ces sites, et c'est encore pire après la sortie d'un patch, où même les données en platine et supérieure ne sont pas fiables.

L'exemple cité par August est le winrate de 59% d'Ivern au palier maître et supérieur, qui était basé sur 120 parties sur le site l'indiquant. Une donnée qui ne devrait même pas être visible, tant la taille de l'échantillon est réduite. Il faut donc bien garder à l'esprit que s'il y a une certaine fiabilité en général pour ces données sur ces sites, la prudence est de mise vis-à-vis de la taille des échantillons utilisés.

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