Steam se tourne vers l'IA pour aider les utilisateurs à trouver des pierres précieuses dans des milliers de jeux

Le nouveau moteur de recommandation fait partie d'une nouvelle marque expérimentale de Steam Labs.
agrandir / Le nouveau moteur de recommandation fait partie d'une nouvelle marque expérimentale de Steam Labs.

Depuis des années, Valve teste de nouveaux moyens de réduire l’abondance de jeux Steam pour les personnes les plus susceptibles de l’intéresser. À cette fin, la société lance aujourd'hui un "conseiller interactif" d'apprentissage automatique formé à des "milliards de sessions de jeu" à partir de la base d'utilisateurs de Steam.

Dans le passé, Steam utilisait énormément les métadonnées de crowdsourcing, telles que les balises fournies par l'utilisateur, les listes organisées par l'utilisateur, les résultats de scoring agrégés et les données de vente pour piloter ses algorithmes de recommandation. Toutefois, selon Valve, le nouveau recommandateur interactif est différent car il fonctionne sans aucune information initiale interne ou externe sur les jeux eux-mêmes (à l'exception de la date de sortie). "Au lieu de cela, le modèle apprend quelque chose sur les jeux au cours de la formation elle-même", a déclaré Valve. "Le modèle reconnaît les caractéristiques des jeux en apprenant ce que les utilisateurs font et non en consultant d'autres données externes."

Votre propre jeu est un élément central de ce modèle de réseau de neurones. Le nombre d'heures que vous passez dans chaque jeu de votre bibliothèque est comparé à celui de millions d'autres utilisateurs de Steam. Le réseau de neurones peut donc faire des "suggestions éclairées" concernant les types de jeux qui pourraient vous intéresser. "L'idée est que si les joueurs ayant des habitudes de jeu très similaires ont tendance à jouer à un autre jeu que vous n'avez pas encore essayé, ce jeu est probablement une bonne recommandation pour vous", écrit Valve.

Ceci, à son tour, devrait éviter les problèmes rencontrés par les développeurs qui tentent de lire le système en sélectionnant des balises populaires ou en s'appuyant sur des notations positives, comme ce fut le cas avec les algorithmes de recommandation précédents. "La meilleure façon pour un développeur d'optimiser ce modèle est de développer un jeu amusant pour les joueurs", écrit Valve.

Les utilisateurs individuels peuvent ajuster les paramètres de ces suggestions basées sur l'IA pour favoriser les jeux publiés au cours d'une période donnée, ou les jeux qui tombent dans un "gradient de popularité" d'un côté ou de l'autre. "Nous avons constaté que creuser dans les" niches "de la gamme, en particulier pour les joueurs qui jouent beaucoup, peut être très efficace pour trouver des trésors cachés", écrit Valve.

Valve reconnaît que ce système d'apprentissage automatique n'est pas adapté aux tout nouveaux jeux où il n'y a pas assez de joueurs pour collecter des données, ce qui entraîne un effet de "démarrage à froid" de la poule et de l'œuf. Les systèmes existants tels que Discovery Queue de Steam devraient aider à apporter ces titres aux meilleurs joueurs, écrit la société.

Le nouveau moteur de recommandation comprend aujourd'hui deux autres produits expérimentaux de la marque "Steam Labs" récemment lancée. Sur une page de micro-remorque, les signatures vidéo sont automatiquement créées avec une durée de six secondes pour trier les pistes par genre. Le spectacle automatisé recueillera 30 minutes de métrage des dernières versions de Steam pour une consommation facile.

Steam se tourne vers l'IA pour aider les utilisateurs à trouver des pierres précieuses dans des milliers de jeux
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