Ce qui se cache vraiment derrière la controverse du matchmaking de Honor of Kings
Quand les joueurs intentent des actions en justice, c'est que c'est sérieux
Voici quelque chose qui a immédiatement attiré mon attention : l'avocat chinois Sun Qianhe a intenté une action en justice contre les filiales de Tencent, exigeant qu'elles révèlent leurs algorithmes de matchmaking. Ce n'est pas une plainte de joueur typique, c'est du genre « je suis prêt à dépenser de l'argent réel pour des avocats ».
Ce que les joueurs rapportent semble étrangement familier à quiconque a fait des matchs classés. Vous gagnez quelques parties, puis soudain, vous êtes jumelé avec des coéquipiers qui semblent avoir oublié quelle extrémité de leur héros inflige des dégâts. La théorie ? L'algorithme crée délibérément ces séries de défaites pour maintenir tout le monde autour de ce taux de victoire magique de 50 %.
Mais c'est là que cela devient vraiment controversé. Les joueurs affirment que le système ne manipule pas seulement la composition des équipes – ils allèguent l'utilisation de bots pendant les séries de défaites. De faux matchs PvP conçus pour vous empêcher de rage-quit complètement. Si c'est vrai, ce n'est pas seulement un matchmaking injuste ; c'est fondamentalement trompeur.
Les schémas identifiés par les joueurs sont assez spécifiques : des cycles de victoire/défaite forcés qui semblent scénarisés, une manipulation de la composition d'équipe où les joueurs expérimentés sont freinés par des sous-performants, une pénalité de performance rendant votre prochain match plus difficile après une bonne partie, et un timing basé sur l'engagement où la difficulté est corrélée à votre temps de jeu (et de dépense).
Les enjeux sont astronomiques
Nous ne parlons pas ici d'un jeu indépendant. Honor of Kings attire 100 millions d'utilisateurs actifs quotidiens et a généré 2,6 milliards de dollars de revenus en 2024. Quand un seul skin (celui de Zhao Yun) rapporte 22 millions de dollars en une journée, on commence à comprendre pourquoi les joueurs se demandent si le succès dépend de l'habileté ou du favoritisme algorithmique.
L'intégration WeChat et QQ rend cela encore plus brutal. Vos amis peuvent voir exactement vos performances sur les classements, ce qui amplifie chaque injustice perçue. Personne ne veut expliquer à ses amis pourquoi il a perdu trois paliers en une semaine.
Comment fonctionne réellement le système de matchmaking
La réalité technique est ahurissante
Après avoir étudié l'implémentation de TiMi Studio, je peux vous dire que le système est bien plus sophistiqué que la plupart des joueurs ne le réalisent. Ils utilisent ce qu'on appelle un Processus de Décision Markovien Partiellement Observable (POMDP) – en gros, une façon sophistiquée de dire que l'algorithme prend en compte un nombre incroyable de variables.
Nous parlons de 725 dimensions en mode 1v1 et de 4 586 dimensions en mode 3v3. Ce n'est pas une faute de frappe. Le système suit et pondère plus de quatre mille facteurs différents lorsqu'il décide de votre prochain match. Cela vous fait vous demander ce qu'ils surveillent exactement, n'est-ce pas ?
Les mécanismes de protection officiels qu'ils ont divulgués incluent des restrictions de palier (vous ne pouvez pas faire équipe avec des amis ayant plus de deux paliers majeurs d'écart), une ségrégation des groupes (les groupes de 5 ne rencontrent que d'autres groupes de 5), une pondération de la performance qui affecte votre classement au-delà des simples victoires et défaites, et des facteurs comportementaux avec des pénalités AFK et des récompenses de bonne conduite.
Le classement basé sur la performance change tout
C'est là que Honor of Kings Plus a introduit quelque chose de vraiment innovant – et potentiellement révolutionnaire pour notre façon de concevoir la progression classée. Au lieu du système traditionnel de victoire/défaite, ils ont mis en place un classement basé sur la performance utilisant des Points de Résultat qui combinent les résultats des matchs avec des Points de Performance Personnelle notés de C à SSS.
Voici comment fonctionne réellement le gain et la perte d'étoiles : une victoire avec un grade SSS vous rapporte un maximum de +2 à +3 étoiles, une victoire avec un grade A-S vous rapporte +1 à +2 étoiles, une défaite avec un grade SSS peut toujours vous donner +1 étoile, tandis qu'une défaite avec un grade B-C vous coûte -1 étoile ou plus, sauf si vous êtes protégé.
Ils appellent cela le « Système Anti-Obscur », et honnêtement, c'est assez intelligent. Les joueurs atteignant des notes SSS peuvent en fait gagner des étoiles même en cas de défaite, tandis que les moins performants peuvent ne rien gagner malgré une victoire. Le système de Points de Bravoure ajoute une autre couche – 3 à 5 points pour ne pas être AFK, jusqu'à 16 points pour les séries de victoires, et 30 à 50 points pour les médailles d'or/argent, le tout offrant une Protection d'Étoile qui empêche la perte de rang.
Examen des preuves : Fair-play vs algorithmes cachés
Les schémas statistiques sont suspects
Les chercheurs de la communauté ont identifié quelque chose d'intéressant : les taux de victoire se regroupent autour de 50 % quelle que soit l'amélioration des compétences. En surface, cela crie à l'équilibrage artificiel. Mais c'est là que mon analyse se complique – le système de classement basé sur la performance brouille les approches statistiques traditionnelles.
Les joueurs expérimentés peuvent progresser grâce à des notes élevées constantes, même avec des taux de victoire équilibrés. C'est en fait une conception élégante si l'on y pense. Mais ces pics de difficulté spectaculaires après des séries de victoires ? C'est plus difficile à expliquer comme une coïncidence.
La recherche universitaire utilisant Honor of Kings comme banc d'essai pour l'IA révèle quelque chose de fascinant. Les algorithmes QMIX+CQL n'ont atteint que 0,67 de taux de victoire contre des adversaires normaux et 0,44 contre des adversaires difficiles. Face à des stratégies complètement nouvelles, ce taux est tombé à 0,08. Cela suggère que même une IA sophistiquée a du mal avec la complexité du jeu.
Les modèles multi-niveaux internes de Tencent utilisent des agents IA hiérarchisés comme adversaires standardisés pour l'évaluation. Ces modèles PPO dual-clip pré-entraînés avec différents niveaux de compétence fournissent des bases de mesure, ce qui me dit qu'ils disposent d'outils internes incroyablement sophistiqués pour classer les compétences des joueurs. Le défi technique d'évaluer les performances à travers ces espaces d'observation de 725 à 4 586 dimensions explique pourquoi une simple analyse statistique pourrait manquer un comportement algorithmique nuancé.
Ce que les chiffres révèlent réellement
La théorie la plus persistante affirme un maintien artificiel du taux de victoire à 50 % par la manipulation d'équipe. Bien que le regroupement semble suspect, le matchmaking basé sur les compétences produit naturellement ce résultat lorsque les joueurs atteignent leur rang approprié. C'est de la statistique de base – si le système fonctionne correctement, vous devriez gagner environ la moitié de vos parties à votre véritable niveau de compétence.
Cependant, le système basé sur la performance permet aux joueurs expérimentés de progresser malgré des taux de victoire équilibrés grâce à des notes élevées constantes. C'est en fait plus juste que les systèmes traditionnels à bien des égards. Mais ces pics de difficulté signalés après des séries de victoires ? Cela suggère des mécanismes potentiels d'optimisation de l'engagement au-delà de la simple correspondance des compétences.
Comparaison de Honor of Kings aux standards de l'industrie
League of Legends fait les choses différemment
Ayant couvert les deux jeux de manière approfondie, le contraste est frappant. Riot Games fournit des explications détaillées sur le système MMR via des blogs de développeurs réguliers, utilisant des LP visibles avec un MMR caché en dessous. Le système basé sur la performance de Honor of Kings offre en fait un retour plus immédiat sur la contribution individuelle.
La différence clé réside dans la philosophie de communication. Riot explique régulièrement ses décisions et sa philosophie en matière de matchmaking par le biais de mises à jour des développeurs. La série « Écoutez, Dev ! » de TiMi reconnaît les préoccupations de la communauté mais fournit beaucoup moins de détails techniques. Cette opacité alimente les théories du complot.
Contexte au sein de l'industrie plus large
La plupart des jeux compétitifs utilisent une forme d'optimisation de l'engagement en plus de l'appariement basé sur les compétences – ce n'est pas intrinsèquement maléfique. L'ampleur et les revenus massifs de Honor of Kings en font simplement une cible plus visible pour l'examen.
Il est intéressant de noter que le Championnat Honor of Kings 2024 démontre un matchmaking complètement transparent dans les contextes professionnels. Des groupes de têtes de série, des tirages au sort, des règles de bris d'égalité claires avec une cagnotte d'un million de dollars. Le contraste avec le système de classement public opaque est assez frappant.
Ce que les développeurs disent réellement
Position officielle de TiMi Studio
Tencent a nié les accusations de matchmaking injuste tout en affirmant que les détails algorithmiques constituent des secrets commerciaux. Leur argument est que la divulgation permettrait la triche et la manipulation du système. Le producteur du jeu, Dean Huang, a reconnu les barrières de communication, ce qui a conduit à ces fonctionnalités de traduction vocale en temps réel, bien que les améliorations techniques ne répondent pas aux questions fondamentales de transparence.
L'introduction du classement basé sur la performance était une réponse directe aux plaintes de la communauté concernant la dépendance à l'équipe. Le système de grade SSS permettant des gains d'étoiles malgré les défaites et les Points de Bravoure récompensant la bonne conduite suggèrent un véritable intérêt des développeurs à aborder l'équité par la conception du système plutôt que par une simple meilleure communication.
D'après mon expérience en matière de développement de jeux, ce schéma de réponse est typique lorsque les entreprises cherchent à équilibrer l'intégrité compétitive et l'optimisation de l'engagement. Elles ne mentent pas en disant qu'elles veulent des matchs équitables – elles ne disent simplement pas toute la vérité sur ce que « équitable » signifie pour leurs algorithmes.
Les différences régionales comptent plus que vous ne le pensez
Dynamique des serveurs mondiaux vs chinois
La sortie chinoise originale le 26 novembre 2015 a précédé le lancement mondial le 20 juin 2024 de neuf ans. Cela a créé des différences substantielles dans la maturité de la population de joueurs qui affectent la qualité du matchmaking.
L'intégration de WeChat et QQ pour les joueurs chinois crée des schémas d'engagement fondamentalement différents par rapport aux utilisateurs mondiaux avec des comptes de jeu distincts. Cela peut potentiellement affecter la façon dont les algorithmes d'optimisation de l'engagement fonctionnent dans différentes régions.
Le lancement au Brésil le 8 mars 2023 a fourni des données de test d'expansion mondiale. Les attitudes culturelles envers l'équité compétitive varient considérablement – certaines régions privilégient la reconnaissance des compétences individuelles tandis que d'autres mettent l'accent sur l'harmonie d'équipe, ce qui peut influencer la façon dont le matchmaking équilibre la performance individuelle et les résultats d'équipe.
Les limites de la recherche communautaire
Ce que les joueurs peuvent et ne peuvent pas réellement prouver
Les chercheurs de la communauté suivent les taux de victoire, la qualité de la composition d'équipe et les distributions de performance sur des milliers de matchs pour identifier les anomalies statistiques. Le dévouement est admirable, mais les données individuelles restent sévèrement limitées par rapport aux informations complètes du système.
Cet espace d'observation à 4 586 dimensions contient bien plus de variables que les joueurs ne peuvent en suivre efficacement. Les études identifient constamment un regroupement des taux de victoire à 50 % et des variations perçues de la qualité d'équipe après des séries de victoires, mais établir la causalité par rapport à la corrélation reste presque impossible sans un accès algorithmique complet.
Le classement basé sur la performance complique encore davantage l'analyse traditionnelle. Les joueurs peuvent progresser malgré des taux de victoire équilibrés grâce à des notes de performance élevées, ce qui contredit la sagesse conventionnelle sur les systèmes de classement.
Impact sur la scène compétitive
La déconnexion entre le système professionnel et le système public
L'investissement de 15 millions de dollars dans l'esport en 2025 à travers six ligues professionnelles régionales démontre un véritable engagement envers l'intégrité compétitive aux plus hauts niveaux. Les tournois professionnels utilisent un classement transparent et des règles claires qui contrastent fortement avec le matchmaking public opaque.
La déclaration de James Yang selon laquelle « l'esport de Honor of Kings suit un système ouvert, assurant l'accessibilité à tous les joueurs » souligne cette déconnexion. Le système de mentorat encourageant les joueurs expérimentés à aider les nouveaux venus crée un jeu inter-rangs officiellement sanctionné qui affecte l'équilibre des matchs d'une manière que l'algorithme pourrait ne pas prendre en compte.
Cette controverse persistante sape la confiance des joueurs lorsque l'attribution du succès devient discutable. Grimpez-vous parce que vous vous améliorez, ou parce que l'algorithme a décidé que c'était votre tour de gagner ?
Optimiser votre expérience malgré tout
Stratégie de maximisation du grade de performance
Concentrez-vous sur des notes A-S constantes plutôt que sur de purs taux de victoire pour progresser pendant les périodes difficiles. Les facteurs clés pour des notes élevées incluent une participation aux éliminations de 70 à 80 % et plus, le contrôle des objectifs en sécurisant 3 objectifs et 4 tours ou plus, des dégâts ou des soins dans le top 2 (25 à 30 % du total de l'équipe), un nombre de morts inférieur à 2-3 par match, et un impact spécifique au rôle.
Pour les junglers, cela signifie sécuriser les buffs et réussir les ganks. Pour les supports, c'est fournir de la vision et des protections. Le système récompense l'excellence individuelle même en cas de défaite de l'équipe.
Maximisez les Points de Bravoure en évitant l'AFK (3-5 points), en maintenant des séries de victoires (16 points) et en obtenant des médailles de performance (30-50 points). Chronométrez vos entrées en file d'attente pendant les heures de pointe pour des pools de correspondance de compétences plus importants. Envisagez de faire des pauses après de longues séries de victoires pour potentiellement éviter ces pics de difficulté tout en maintenant des horaires de jeu cohérents.
FAQ
Le matchmaking de Honor of Kings est-il vraiment truqué ? Les preuves suggèrent un système complexe qui va bien au-delà d'un simple appariement basé sur les compétences. Le classement basé sur la performance, la protection des Points de Bravoure et l'optimisation apparente de l'engagement indiquent une sophistication algorithmique qui privilégie de multiples facteurs. Les récompenses de grade SSS peuvent en fait bénéficier aux joueurs expérimentés même dans les matchs difficiles.
Comment fonctionne réellement le système de notation de performance SSS ? Il évalue la participation aux éliminations (70-80%+), le contrôle des objectifs (3+ objectifs, 4+ tours), les dégâts infligés (top 2 de l'équipe), le faible nombre de morts (moins de 2-3), et les contributions spécifiques au rôle. Les grades SSS peuvent gagner +1 étoile même en cas de défaite, tandis que les moins performants peuvent ne rien gagner malgré les victoires.
Pourquoi TiMi ne révèle-t-il pas les détails de l'algorithme ? Ils invoquent la protection du « secret commercial » contre la triche, bien que les formules de base de correspondance des compétences soient des connaissances standard de l'industrie. La complexité de l'espace d'observation à 4 586 dimensions et l'optimisation de l'engagement signalée suggèrent des éléments propriétaires qui vont bien au-delà des systèmes MMR standard.
Comment cela se compare-t-il au matchmaking de League of Legends ? Un suivi plus sophistiqué de la performance individuelle grâce aux grades C-SSS par rapport au système LP de victoire/défaite plus simple de League. Cependant, Riot offre une communication nettement plus transparente via des blogs de développeurs réguliers. L'intégration WeChat/QQ crée également des pressions sociales uniques liées à l'engagement qui n'existent pas dans d'autres MOBA.
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