Vous avez déjà le maker. Nous sommes l’autre moitié de la boucle.
Claude ou GPT rédige facilement des tables de gains, des tables de poids et des features. Ce qu’il ne peut pas faire : calculer exactement le RTP, tester un design sur des joueurs, ni se dire non. C’est cette moitié que nous vendons, sous forme d’outils appelables par votre LLM.
Votre problème
Le RTP est inventé
Le modèle annonce 96.1% avec assurance. Personne n’a énuméré les rouleaux. Le premier vrai chiffre n’apparaît qu’après la mise en ligne du jeu.
Aucun joueur à tester
Pas de données de tours, pas de cohort, et aucun moyen de savoir si ce design retient qui que ce soit au-delà de la première session.
Aucun mécanisme pour dire non
Le LLM note son propre travail. Il n’y a pas de checker avec bornes de coût, budget perceptuel ou contrôles de cohérence.
Ce que vous obtenez
Un moteur exact sous forme d’outil
Moteur de fiches PAR et de tables de poids capable de calculer le RTP exact, la fréquence de gain et la volatility de tout contenu rédigé par un LLM, avec intervalles de confiance Monte Carlo.
Des joueurs synthétiques dès le premier jour
Des populations comportementales avec dix mécanismes activables, dont l’aversion à la perte, le chasing, les règles d’arrêt et le house money, pré-entraînées sur des corpus agrégés et réactives aux résultats mathématiques.
Un checker qui dit non et explique pourquoi
Les gates issus de l’article Loop Engineering : bornes supérieures de coût à niveau de confiance explicite, budget perceptuel, contrôles de cohérence. Réussite ou échec, avec la raison.
Accès privé disponible dès aujourd’hui
Le moteur est déjà disponible dans le navigateur. Les endpoints REST et MCP hébergés sont en accès privé ; faites une demande et nous vous accompagnerons dans l’onboarding.
Preuves
Exécuter d’abord la boucle manuellement
Le simulateur Weight Table exécute dans votre navigateur le même maker, checker et memory sur une population de joueurs synthétiques.
Ouvrir le simulateurLa population est le paramètre
802 exécutions simulées présentent les populations comportementales et l’impact de chaque mécanisme sur la rétention et le grand livre.
Lire l’étudeLoop Engineering for Self-Improving Slot Agents
Six primitives, cinq phases, et la séparation maker–checker qui manque à votre LLM.
Lire l’articlePremière étape
- 1
Lancez votre brouillon dans le simulateur
Collez la table de gains ou la table de poids générée par votre LLM, puis récupérez les valeurs exactes.
- 2
Demandez l’accès aux outils
Indiquez-nous quel modèle vous utilisez pour construire et ce que vous livrez. Nous vous ouvrirons les endpoints privés.
- 3
Fermez la boucle
Votre LLM propose, reSlot calcule, simule et note, puis l’expérience retourne dans la proposition suivante.
Questions fréquentes des studios
Partons de votre besoin
Apportez une table.Parlons de vos objectifs.
Vous voulez réduire les allers-retours avant soumission, évaluer un budget de compensation ou valider une option générée par IA ? Indiquez-nous l’indicateur à optimiser et joignez une fiche PAR, une table de pondération ou un brouillon. Nous définirons ensemble le périmètre d’évaluation, les livrables et les prochaines étapes.