Les cas d'usage ne sont pas encore traduits en français ; ils s'affichent en anglais.

Adapt the difficulty level to how people play

Games adapt the difficulty level to how people play

Needs setupAI Act: no extra obligationsRecommending & personalisingGames

Convient pour : IT & software development · Research & development · Creative & media production

Players who get stuck get some breathing space, players who race through get more of a challenge. Fewer players give up in frustration, and you see where your game becomes unfair.

Est-ce pour vous ?

  • Your game already records gameplay data such as attempts, character deaths, time per section and drop-offs.
  • There are points where many players give up, and you do not want to make them easier for everyone.
  • You want to disclose the adaptation and make it possible to switch off, rather than steering players in secret.
Première étape dès aujourd'hui

Export the number of players, attempts and drop-offs per section from your gameplay data, without player IDs, and use the template below to find the steepest jumps and get suggestions for adaptation rules. Check in your own playtest whether the suspected cause is right.

Comment procéder

  1. Decide what the adaptation should achieve
  2. Combine gameplay data per section
  3. Build adjustable parameters and limits into the game
  4. Compare against fixed difficulty levels with a test group
  5. Roll it out to all players
  6. Check enjoyment and range

Modèles à copier

Try it now
dans la formation
Analyse
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Plan the rollout
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Inclus dans la formation

Le mode d'emploi complet

  • 6 étapes, avec l'explication de ce qu'il faut faire exactement
  • 3 modèles éprouvés à copier dans votre propre IA
  • Une mise en œuvre sûre : données, vérification, décision, information
  • Pièges, effort nécessaire et comment reconnaître le succès

Avec la formation, les 430 modes d'emploi vous sont ouverts pendant toute la durée de votre accès.

Voir la formationPaiement unique par personne, sans reconduction

Même démarche, autres cas d'usage

13 autres cas d'usage suivent le modèle « Recommending & personalising ».

Adapt members’ training plans with AIDraft meal plans from preferences and goalsAdjust resistance and programme on the machine automaticallyAnalyse skin photos and recommend care productsHave AI find similar products from a customer photoImprove shop search for typos and paraphrasesInvest customer money automatically by risk profilePut together complete outfits from your rangeRecommend personalised products and contentRecommend suitable tariffs based on consumptionRecommend the right size to customersSuggest training that matches skills gaps
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GA-06 · État du droit 08.10.2026