J’avais déjà croisé Got Five!, le jeu de Yoann Levet édité par Blue Orange, à Cannes. Le matériel m’avait plu : ces petites tuiles colorées ont immédiatement quelque chose d’attachant. Mais le jeu ne semblait pas correspondre spontanément à ce vers quoi je me tourne. Je l’ai donc regardé de loin, sans vraiment prendre le temps d’y jouer.
À Vichy, j’ai aussi vu Yoann Levet nommé au Prix du Groupement des Boutiques Ludiques, dans la catégorie travail auctorial, pour Got Five!. Ils étaient trois dans cette catégorie. Cela m’a confirmé que le jeu avait été remarqué, mais je n’avais toujours pas eu l’occasion de l’essayer.
Le jeu a également reçu le Grand Prix du Jouet 2026 et le Trophée FLIP Éditeurs, dans la catégorie Divertissement. Ce sont des reconnaissances différentes, mais elles montrent qu’il a été vu, joué et apprécié par plusieurs publics.
Ce n’est pourtant pas cela qui m’a finalement décidé à ouvrir une boîte.
C’est un post de Yoann Levet.
Il répondait à une critique qui revenait ici et là : Got Five! serait déséquilibré, au point que le premier joueur gagnerait trop souvent. Certains parlaient même d’un jeu « buggé ».
Je connais Yoann depuis quelques années. Je l’ai toujours trouvé calme, posé, réfléchi. Pas du genre à intervenir publiquement pour défendre chaque jeu auquel son nom est associé. Le voir prendre la parole sur ce sujet m’a donc surpris. Je me suis dit que, derrière cette petite polémique, il y avait peut-être quelque chose à regarder.
J’ai récupéré une copie et je l’ai essayé.
Got Five! se joue avec 60 tuiles uniques, numérotées de 1 à 60 et réparties en cinq couleurs. Chaque tuile porte aussi un, deux ou trois points.
Chaque joueur reçoit une tuile de chaque couleur sans en voir les numéros. Les autres les rangent devant lui dans l’ordre croissant. À son tour, on révèle une nouvelle tuile, puis on choisit l’un des six nombres visibles pour demander un indice : soit les autres la classent parmi ses cinq tuiles secrètes, soit ils indiquent si elle possède le même nombre de points qu’une de ses tuiles.
Le premier à retrouver ses cinq nombres gagne.
C’est un jeu de déduction, mais pas une énigme solitaire. Les tuiles sortent, les autres observent, chacun note ce qu’il apprend, élimine des possibilités, compare, hésite, puis revient parfois sur une hypothèse qu’il croyait solide. Il y a une vraie course.
Chez moi, il s’est passé quelque chose de très simple : on a enchaîné les parties. Les gens autour de la table se sont amusés. Ce n’est pas une preuve scientifique, mais ce n’est pas anodin non plus.
Nous avons fait quatre parties à quatre joueurs, en changeant de premier joueur à chaque fois. Les vainqueurs ont été, dans l’ordre des positions de jeu, le deuxième joueur, le quatrième, le troisième, puis de nouveau le deuxième. Lors de la première partie, le quatrième aurait probablement gagné sans une grosse erreur de débutant : il avait inversé deux couleurs dans son raisonnement.
Aucun des quatre joueurs n’a donc bénéficié durablement de la même position de départ, et le premier joueur n’a remporté aucune de nos parties.
Évidemment, quatre parties ne permettent pas de répondre sérieusement à une question d’équilibrage. Elles disent seulement que l’affirmation « le premier joueur gagne toujours » ne correspond pas du tout à ce que j’ai vu.
Ce que Yoann défend
Yoann explique avoir travaillé cette question durant le développement du jeu. Il reconnaît qu’un léger déséquilibre pourrait être acceptable dans un jeu familial court. En revanche, il conteste l’idée d’un défaut massif.
Son point le plus intéressant concerne la partie à quatre joueurs. Le quatrième joueur ne commence pas avec moins d’informations que le premier : avant son premier tour, il a déjà vu trois tuiles être révélées. Son premier tour peut donc être bien plus riche que celui du premier joueur.
Pour étayer cela, Yoann dit avoir créé un programme qui joue en choisissant statistiquement la meilleure couleur à révéler et le meilleur indice à demander. Selon ses simulations, à deux joueurs, le premier joueur se situerait entre 49,5 % et 50,5 % de victoires sur de très grandes séries.
Son idée est claire : le ressenti d’une table ne suffit pas toujours à mesurer l’équilibre réel d’un jeu.
J’ai voulu regarder cela de mon côté.
J’ai essayé, à mon échelle, de modéliser le jeu sur ordinateur. Le programme tient compte des couleurs, des nombres, des points, des tuiles visibles, des classements et des comparaisons. Il essaie de choisir une couleur puis une question en fonction des déductions possibles et de la course avec les autres joueurs.
Je ne suis pas arrivé exactement aux mêmes résultats que Yoann. Dans mon modèle, le premier joueur garde un avantage.
Mais je ne vais pas en tirer la conclusion inverse : « donc le jeu est déséquilibré ». Mon programme ne joue pas exactement comme le sien. Une simulation ne vaut que par les décisions qu’on a réussi à modéliser. Faire respecter les règles est une chose ; reproduire un joueur parfait en est une autre.
C’est d’ailleurs ce que je trouve passionnant dans cette histoire. Pendant longtemps, un auteur devait surtout équilibrer un jeu par des centaines de parties de test. Cela reste indispensable.
Aujourd’hui, lorsqu’on développe un jeu, un ordinateur peut faire en quelques heures ce qu’une équipe de testeurs ferait en beaucoup plus longtemps : jouer des dizaines de milliers de parties, comparer les positions de départ, isoler une règle et mesurer une tendance.
Cela ne remplace pas les parties humaines. Mais cela permet de repérer plus vite certains déséquilibres potentiels avant qu’un jeu arrive sur une table. L’ordinateur ne reproduit ni l’erreur, ni l’intuition, ni le plaisir de comprendre un peu tard, ni la fatigue après une journée de travail. Il ne prouve pas seul qu’un jeu est bon ou mauvais.
Un jeu familial, ou plutôt un jeu casual ?
Je comprends les critiques adressées à Got Five!. Certaines mains sont sûrement plus faciles à résoudre que d’autres. Certains joueurs liront la fiche très vite, d’autres beaucoup moins. Et le premier qui annonce peut mettre fin à la partie alors que les autres avaient peut-être besoin d’un tour de plus.
Mais je pense que cela dépend beaucoup de ce que l’on attend du jeu.
Les joueurs qui veulent maîtriser chaque information, optimiser chaque question et comparer leur raisonnement à armes parfaitement égales trouveront sans doute davantage leur terrain dans Turing Machine, autre jeu de Yoann Levet, créé avec Fabien Gridel.
Ce n’est pas un jugement de valeur. Turing Machine est une énigme logique plus exigeante et plus solitaire dans son fonctionnement, même lorsqu’on y joue à plusieurs. Son plaisir vient précisément de l’optimisation et de la résolution. Got Five! ne cherche pas exactement cela.
Je ne le vois pas tant comme un jeu familial au sens où il devrait gommer tous les écarts entre un enfant, un adulte habitué aux jeux et quelqu’un qui n’a pas joué depuis longtemps. Je le vois plutôt comme un jeu casual de déduction : on réfléchit, on essaie de bien jouer, mais on accepte qu’une révélation tombe au bon ou au mauvais moment.
Je l’ai ressenti comme un croisement entre Mastermind et le bingo. Dans Mastermind, on déduit méthodiquement. Dans le bingo, on écoute les numéros sortir pour pouvoir cocher les bons sur sa grille.
Dans Got Five!, il faut faire la même chose : suivre attentivement chaque tuile révélée et barrer les numéros devenus impossibles sur sa fiche. Sauf qu’ici, cocher ne suffit pas. Il faut aussi utiliser les couleurs, l’ordre des cinq tuiles et les points pour reconstruire peu à peu sa propre suite.
C’est ce mélange qui m’a plu : il y a la satisfaction immédiate de voir passer un numéro utile, puis le plaisir plus lent de comprendre ce que cet indice change dans son raisonnement.
C’est peut-être justement ce qui agace certains joueurs plus expérimentés. Ils voudraient que tout soit sous contrôle. Je le comprends très bien. Mais ce n’est pas forcément ce que cherche le public de Got Five!.
Et c’est là que, pour moi, la question change.
Le public auquel Got Five! s’adresse s’en fiche. Il ne vient pas chercher un jeu où chaque position doit être mathématiquement équivalente, ni une démonstration de maîtrise parfaite. Il vient chercher un jeu rapide, accessible, avec juste assez de déduction pour avoir le plaisir de comprendre quelque chose et l’envie de recommencer.
Et si l’on veut tout de même corriger un éventuel écart d’une partie à l’autre, il existe une solution toute simple : faire commencer la partie suivante par celui qui était le plus loin d’avoir retrouvé ses cinq nombres à la fin de la précédente. La règle propose de faire commencer le plus jeune, ce qui a du sens autour d’une table familiale. Mais entre adultes, le plus jeune n’est pas forcément le joueur le moins à l’aise avec ce type de déduction. Voilà un ajustement maison qui suffit largement, sans transformer Got Five! en problème d’optimisation.
L’équilibrage reste une question importante pour l’auteur, pour l’éditeur et pour les joueurs qui aiment analyser les systèmes. Mais ce n’est pas ce qui fera aimer ou rejeter Got Five!.
Ce qui compte, c’est ce qui se passe autour de la table : est-ce qu’on réfléchit, est-ce qu’on suit les tuiles qui sortent, est-ce qu’on a envie de relancer une partie ?
Chez moi, la réponse a été oui. Got Five! ne plaira pas à tout le monde. Mais il fait très bien ce qu’il propose de faire, et c’est déjà beaucoup.
Le monde du jeu de société vu de l’intérieur.