Aller au contenu principal

Documentation technique

Notre méthodologie

Chez LegendsTracker, chaque chiffre a une formule. Cette page documente tous nos algorithmes, nos sources de données, nos limites et nos choix statistiques. Transparence totale.

Nos données

Toutes nos données proviennent de l'API officielle Riot Games. Nous utilisons trois endpoints principaux :

  • match-v5 : Données complètes de chaque partie (timeline, gold, dégâts, objectifs, événements)
  • spectator-v5 : Données en temps réel des parties en cours
  • league-v4 : Classements ranked, LP, rangs

17

serveurs Riot

170+

analysés

Chaque

patch

100%

API Riot

Honnêteté sur notre échantillon : LegendsTracker est un projet indépendant. Notre base de données contient environ 800 à 1 200 parties par champion par patch, là où des sites comme LoLalytics ou U.GG en agrègent 500 000+. Nous compensons cette différence avec des méthodes statistiques adaptées (Bayesian smoothing), mais nos winrates sont naturellement plus volatils. Nous préférons être transparents plutôt que de prétendre une précision que nous n'avons pas.

LBI Radar : 9 axes de performance

Le Legends Bloom Index (LBI) évalue chaque partie sur 9 dimensions indépendantes, chacune notée de 0 à 100. Le score est ajusté selon ton rang et ton rôle.

Laning

Performance en early game (0-14 min)

Métriques : CS@15, gold diff@15, morts avant 14 min, first blood

Pondération : CS@15 × 35% + Gold diff × 35% + Early deaths × 15% + FB × 15%

Farm

Farming mid/late game

Métriques : CS/min, gold/min

Pondération : Laners : CS × 65% + Gold/min × 35% · Jungle : CS × 40% + Gold/min × 60% · Support : Gold/min × 100%

Teamfight

Contribution en combats d'équipe

Métriques : DPM, damage share, kill participation, KDA, multi-kills

Pondération : Damage share × 30% + KP × 25% + KDA × 30% + Multi-kills × 15%

Vision

Contrôle de la vision sur la carte

Métriques : Vision score, wards posées, control wards, wards détruites

Pondération : Vision score × 50% + Control wards × 30% + Wards killed × 20%

Survie

Capacité à rester en vie et éviter les morts inutiles

Métriques : Deaths/game (inversé), taux de faibles morts, morts early

Pondération : Death score × 45% + Low death rate × 30% + Early death penalty × 25%

Objectifs

Contribution aux objectifs (tours, drakes, baron)

Métriques : Objective damage/min, tower kills, first tower

Pondération : Obj damage × 45% + Tower kills × 30% + First tower × 25%

Roaming

Impact sur la carte au-delà de ta lane

Métriques : Kill participation, first blood, assist ratio

Pondération : KP × 50% + First blood × 20% + Assist ratio × 30%

Gold Efficiency

Combien tu fais avec l'or que tu gagnes

Métriques : Gold/min, dégâts/gold ratio, winrate

Pondération : Gold/min × 35% + Damage/gold × 40% + Winrate × 25%

Communication

Qualité de ta communication avec l'équipe via les pings

Métriques : Fréquence de pings, diversité des types, ratio pings utiles vs spam

Pondération : Fréquence × 35% + Diversité × 35% + Ratio utile × 30%

Formule de scoring

Chaque métrique est convertie en score 0-100 par interpolation linéaire :

score = ((valeur - borne_basse) / (borne_haute - borne_basse)) × 100

Le score est ensuite clampé entre 0 et 100.

Benchmarks par rang

Les bornes sont calibrées sur des données réelles extraites le 03/03/2026 depuis notre base de données (EUW1). Master+ = données exactes (1137-616-264 joueurs), Iron→Diamond = lissées (46-58 joueurs/tier) :

RangCS/minKDAKP%DPMGold/minSample
Iron4.21.636%38029050
Bronze4.52.040%43032050
Silver5.02.243%49034554
Gold5.42.3545%54037050
Platinum5.72.4546%59039546
Emerald5.92.547%65041546
Diamond6.12.648%70042058
Master6.42.6548%7274241 137
Grandmaster6.52.8549%759435616
Challenger7.03.049%782446264

Multiplicateurs par rôle

Les benchmarks sont ajustés par rôle pour comparer équitablement un support et un ADC :

RôleCSVisionDPMObjectifsComms
Support×0.25×2.0×0.55×0.4×1.4
Jungle×0.75×1.3×0.70×1.5×1.3
Top×1.0×0.8×0.90×0.8×0.9
Mid×1.0×0.9×1.0×0.7×1.1
Bot (ADC)×1.1×0.8×1.1×0.9×0.8

Le LBI overall est une moyenne pondérée par rôle des 9 axes. Un Top laner a 14% de poids sur le Laning, tandis qu'un Support a 15% sur la Communication. Cela garantit que chaque rôle est évalué sur ce qui compte vraiment pour lui.

Système de grades

Chaque match reçoit un grade global (S, A, B, C, D) basé sur 6 catégories pondérées. Le grade est calculé par rapport à ton rang, pas en absolu : un B en Diamond est bien meilleur qu'un A en Bronze.

Les 6 catégories

CatégoriePoidsMétriques principales
Teamfight25%DPM, kill participation, damage share
Laning20%CS@15, gold diff@15, XP diff
Survie18%Deaths (inversé), KDA, bonus faibles morts
Income13%Gold/min, CS/min
Vision12%Vision score, control wards, wards détruites
Objectifs12%Objective damage/min, tower kills

Seuils de grade

S = 85+
A = 68-84
B = 48-67
C = 28-47
D = < 28

MVP / LVP

Le badge MVP est attribué au joueur avec le meilleur score composite parmi les 10 joueurs :

score = KDA×12 + KP×0.8 + DPM×0.02 + CS/min×6 + Gold/min×0.02 + Vision/min×10 - Deaths×5

Le rang 1 des 10 joueurs obtient le badge MVP. Le badge Carry est attribué si damage share ≥ 28% ET kill participation ≥ 50%.

Tier List : Bayesian ranking

Avec un échantillon de ~1 000 parties par champion, le winrate brut est trop volatil. Un champion à 60% de winrate sur 80 parties n'est pas forcément meilleur qu'un champion à 52% sur 3 000 parties.

Le problème du petit échantillon

Avec peu de données, les champions peu joués ont des winrates extrêmes (40% ou 60%) simplement par variance statistique. Le Bayesian smoothing résout ce problème en tirant les winrates vers la moyenne quand l'échantillon est petit.

Formule du winrate bayésien

bayesianWR = (games × winrate + C × prior) / (games + C)

C = 150 : Constante de lissage (plus C est grand, plus on tire vers la prior)

prior = 50% : Winrate a priori (moyenne attendue)

games : Nombre de parties du champion

winrate : Winrate brut observé

Exemple concret : Un champion à 60% de WR sur 50 parties : bayesianWR = (50 × 60 + 150 × 50) / (50 + 150) = 52.5%. Sur 500 parties : (500 × 60 + 150 × 50) / 650 = 57.7%. Plus l'échantillon est grand, moins le lissage a d'impact.

Score final

Le tier ne se base pas uniquement sur le winrate. On ajoute un bonus de popularité :

score = bayesianWR + log₂(games / avgGames) × 3

Ce bonus récompense les champions populaires (joués au-dessus de la moyenne) et pénalise légèrement les one-tricks à faible pickrate.

Attribution des tiers

Les champions sont triés par score décroissant, puis répartis par percentile :

S+ : Top 5%
S : Top 15%
A : Top 35%
B : Top 65%
C : Top 85%
D : Reste

Seuil minimum : >50 parties pour être inclus dans la tier list.

Estimation du rang théorique

Le rang théorique estime le rang auquel tu devrais être basé uniquement sur tes performances en jeu, indépendamment de tes LP.

Algorithme

1.

Pour chaque rang (Iron → Challenger), on compare tes stats aux benchmarks du rang

2.

Chaque métrique est pondérée selon ton rôle (ex: CS/min compte plus pour un ADC que pour un Support)

3.

Le ratio est cappé à 1.15, un CS/min exceptionnel ne peut pas compenser un KDA catastrophique

4.

Si une métrique importante (poids ≥ 8%) est en dessous de 70% du benchmark, le rang est disqualifié

5.

Le rang théorique est le plus haut rang où ton score ≥ 0.92

6.

Ajustement winrate : WR > 58% → +1 rang, WR < 44% → -1 rang

Score de confiance

confiance = min(100, 45 + min(40, games × 3))

5 parties = 60% de confiance. 15+ parties = 90%+. Le score de confiance indique la fiabilité de l'estimation.

Tilt Detector : 7 signaux

Le Tilt Detector analyse ta session récente (parties consécutives < 90 min d'écart) et détecte 7 signaux de tilt.

Lose streak

Nombre de défaites consécutives

Seuils : 2 = low, 3 = medium, 4 = high, 5+ = critical

CS decline

Baisse du CS/min entre 1ère et 2ème moitié de session

Seuils : 10-15% = low, 15-20% = medium, 20-30% = high, 30%+ = critical

Deaths rising

Augmentation des morts moyennes

Seuils : 1.5-2 = low, 2-3 = medium, 3-4 = high, 4+ = critical

Champion switching

Ratio champions uniques / parties jouées

Seuils : 80-90% = medium, 90%+ (5+ games) = high

Queue rage

Relance rapide après défaite (< 2 min)

Seuils : 1 = medium, 2+ = high, 3+ = critical

Session winrate

Winrate global de la session

Seuils : 15-35% = medium, ≤15% = high, 0% = critical

Shorter games

Baisse de durée de game (FF plus tôt)

Seuils : > 3 min de baisse = medium, > 6 min = high

Calcul du score

tiltScore = Σ(poids_sévérité) + bonus_session_longue

Poids : low = 8, medium = 15, high = 22, critical = 30

Bonus : +5 si session ≥ 5 games, +10 si ≥ 7 games

Cool 😎 (0-19)
Warming 😐 (20-44)
Tilted 😤 (45-69)
Full Tilt 🔥 (70-100)

Système de badges

25+ badges répartis en 6 catégories, chacun avec 4 niveaux de rareté progressifs. Les seuils sont fixes et absolus (pas relatifs au rang).

Combat

KDA, KP, Dégâts, Penta, Quadra

Farm

CS/min, Gold/min, Perfect CS, Jungle CS

Vision

Ward Master, Control Wards, Ward Killer

Survie

Survivor, Deathless, Comeback

Objectifs

Tours, Obj Damage, FB, Dragon, Baron

Progression

Win Streak, Grinder, WR, Versatile, LBI Elite

Chaque badge a 4 tiers : Bronze Argent Or Platine. La progression vers le tier suivant est affichée en pourcentage.

Analyse Team Luck

Le système détecte automatiquement les joueurs problématiques (AFK, inters, smurfs) dans chaque équipe pour évaluer le facteur chance/malchance de tes parties.

Détection AFK

  • Hard AFK : temps joué < 60% de la durée de la game
  • Soft AFK : game > 15 min ET gold/min < 120 ET dégâts < 1 500
  • Semi-AFK : game > 15 min ET gold/min < 180 ET dégâts < 3 000 ET ≤ 2 morts

Détection int

  • Hard int : ≥ 10 morts ET damage share < 8% ET KDA < 0.5
  • Soft int : ≥ 8 morts ET deaths/min > 0.4 ET KDA < 0.8

Détection smurf

  • KDA > 2.5× la moyenne des 10 joueurs ET KDA > 6
  • DPM > 1.5× la moyenne ET (kills ≥ 12 OU kills+assists ≥ 20)

Transparence et limites

Ce que nous faisons bien

  • Toutes les formules sont documentées publiquement sur cette page
  • Le Bayesian smoothing compense notre petit échantillon de manière mathématiquement prouvée
  • Nos benchmarks sont calibrés sur des données réelles par rang et par rôle
  • Le LBI est le seul radar LoL à utiliser 9 dimensions ajustées par rôle
  • Mises à jour à chaque patch Riot

Ce que nous pourrions améliorer

  • Notre échantillon (~1 000 games/champion) est petit, les winrates de champions peu joués sont moins fiables
  • Les benchmarks par rang sont actuellement statiques (mise à jour manuelle), un système automatisé améliorerait la précision
  • Le Tilt Detector repose sur des heuristiques (règles définies) et non sur du machine learning
  • Certaines métriques API Riot ne sont pas disponibles (position XY précise, clics, caméra)

Notre philosophie

LegendsTracker préfère être honnête et utile plutôt que de prétendre une précision artificielle. Nos algorithmes sont conçus pour donner des tendances fiables et des conseils exploitables, même avec un échantillon modeste. Le coaching IA complète les données brutes en apportant du contexte et de la nuance.

Dernière mise à jour : mars 2026 · Toutes les données proviennent de l'API Riot Games

LegendsTracker n'est pas approuvé par Riot Games et ne reflète pas les opinions de Riot Games.