Modéliser les buts,
déduire le reste.
Tout part d'une seule chose : combien chaque équipe marque et encaisse. De cette intensité de buts se déduisent le résultat, les totaux, le score exact. Nous ouvrons ce socle — la méthode, la matrice, la calibration — pour que vous nous jugiez avant de nous croire.
Illustration — à brancher sur le modèle.
Des forces à la preuve.
Les forces
Pour chaque équipe, une intensité d’attaque et une solidité défensive, estimées sur la saison et corrigées de la qualité des adversaires rencontrés.
La matrice des scores
À partir de ces forces, la probabilité de chaque score exact. De cette grille se déduisent toutes les issues : résultat, totaux, écart.
La vérification
Chaque tranche de probabilité est confrontée à la réalité observée. Si nous disons 30 %, cela doit arriver trois fois sur dix — et nous le montrons.
Un socle,
et ce que nous bâtissons dessus.
Le modèle de buts n'est que le point de départ. Autour de lui, nous rejouons des saisons entières, simulons les coupes d'Europe et mesurons ce que vaut un joueur — chaque brique avec sa méthode, ses limites et sa preuve.
Le modèle d’équipe
Une force d’attaque et une solidité défensive par équipe, estimées par un modèle de Dixon-Coles à pondération temporelle et recalculées après chaque journée disputée. De ces forces naît la loi complète des scores de chaque rencontre.
Les sorties du modèle →Les projections de saison
La saison restante rejouée 50 000 fois par Monte-Carlo, à partir des forces estimées. Pour chaque club, la loi complète de la place finale — titre, Europe, maintien, relégation — et non un classement « prédit ».
Les classements projetés →Les coupes d’Europe
Les probabilités de chaque affiche à venir et, pour la Ligue des champions, la simulation du parcours de chaque club jusqu’à la finale.
Les coupes d’Europe →Les modèles joueurs
Axe de recherche avancéDixon-Coles ne sait pas qui joue. Notre second modèle estime ce que vaut chaque joueur à une date donnée — à partir de ce qui précède cette date, jamais de la suite — et ce que son absence coûte à son équipe : le onze reconstruit avec le suppléant réel, la loi des scores recalculée, l'écart chiffré en points de probabilité.
Premier résultat, sur des rencontres écartées de l'entraînement : ajouter ce que chaque joueur produit triple le gain de prédiction obtenu en décrivant le seul style de l'équipe. Un signal solide, pas encore un produit livré : il est ouvert en pilote.
Les deux modèles savent déjà quelles équipes jouent. Décrire le style de l'équipe améliore un peu la prédiction. Ajouter ce que chaque joueur produit la triple — et le gain tient hors échantillon, sur des rencontres gardées de côté pendant l'entraînement. C'est la preuve que le signal joueur est réel, pas une redescription de l'équipe.
La calibration publique
Le garde-fou de toute la famille. Ce que nous annonçons est confronté, tranche par tranche, à ce qui s'est réellement produit — et publié en accès libre, y compris là où le modèle est le moins bon.
Voir la preuve →Annoncé contre observé.
C'est le seul graphique qui prouve qu'un modèle dit vrai : sur chaque tranche de probabilité, ce que nous avons annoncé face à ce qui s'est réellement produit. Plus les points collent à la diagonale, plus les probabilités sont dignes de confiance. Nous le publions ; presque personne ne le fait.
Chaque point est une tranche de probabilité ; sa taille est le nombre de cas. Sur la diagonale, le modèle tient parole. Ici, sur 2 094 rencontres de résultat 1X2, l'écart moyen entre annoncé et observé est de 2,3 %.
Ce que nous montrons, ce que nous gardons.
De quoi nous juger
La méthode, la matrice des scores, la courbe de calibration. Assez pour vérifier que nous disons vrai, avant d'accorder votre confiance.
Notre avance
L'effet joueur, le modèle en direct, les projections conditionnelles. L'avance que nous construisons par-dessus le socle — ce que vous livrez à vos équipes.
Envie d'entrer dans le détail ?
Nous expliquons volontiers le socle, ses limites et ce qu'il sait faire pour votre cas. Écrivez-nous.