🎮 Moteur de matchmaking esport — Classement Glicko en direct

Elo suit un seul nombre par joueur : son classement. Glicko et Glicko-2 suivent trois nombres : le classement, la déviation de classement (RD, une mesure de l'incertitude de ce classement), et — pour Glicko-2 seulement — la volatilité (à quel point les résultats d'un joueur ont été erratiques). Un joueur nouvellement ajouté part avec une RD élevée, donc un seul match déplace fortement son classement ; un vétéran à l'historique stable a une faible RD, donc son classement bouge à peine après une partie. Cela rend les changements de classement proportionnels à la quantité d'information réellement disponible sur un joueur, ce qu'Elo ne fait pas de lui-même.

g(RD) = 1 / √(1 + 3·RD²/π²) est un facteur d'amortissement appliqué à la déviation de classement d'un adversaire avant de calculer un score attendu. Quand la RD d'un adversaire est faible, g(RD) est proche de 1 et son classement compte à pleine puissance. Quand la RD d'un adversaire est élevée, g(RD) se rapproche de 0, ce qui aplatit la courbe de score attendu — battre un adversaire imprévisible vous apprend moins que battre un adversaire bien établi, donc le système en tient compte en conséquence.

À chaque round, le moteur favorise l'attribution d'un match au joueur ayant actuellement la plus haute déviation de classement, puis recherche parmi tous les autres joueurs celui qui maximise un score de qualité de match exp(−(Δclassement)² / (2·(RD_A² + RD_B²))). Ce score est maximal quand les classements sont proches et devient plus tolérant à un écart de classement quand la RD de l'un des joueurs est élevée — la même logique utilisée par les vrais systèmes de matchmaking pour garder des parties équitables tout en résolvant rapidement les classements incertains.

Chaque joueur simulé possède une valeur de niveau caché fixe que le matchmaker ne lit jamais directement. Le résultat de chaque match est tiré de façon probabiliste à partir des niveaux cachés des deux joueurs via une courbe logistique de probabilité de victoire, et seul ce résultat alimente la mise à jour Glicko-2. Sur de nombreux matchs, le classement visible converge vers le niveau caché uniquement à partir des résultats observés, comme dans un vrai ladder classé.

De fortes variations se produisent lorsque la volatilité (σ) d'un joueur a augmenté parce que ses résultats récents étaient incohérents avec son classement — par exemple une victoire surprise contre un adversaire bien mieux classé. Le terme de volatilité de Glicko-2 détecte ce type de performance erratique et élargit temporairement l'amplitude dont un résultat surprenant peut faire bouger le classement, avant de se stabiliser à nouveau une fois les résultats redevenus prévisibles.