Comment ça marche

Predicta n’est pas une boule de cristal. C’est un modèle statistique classique, adapté au football, dont chaque étape peut s’expliquer simplement. Voici ce qui se passe quand vous demandez une estimation.

  1. 1. Récupérer les matchs

    L’application demande au serveur de Predicta les derniers résultats des deux équipes et la moyenne de buts du championnat. Les données proviennent d’une API de données de football ; la clé d’accès reste sur le serveur et n’est jamais dans l’application.

  2. 2. Mesurer attaque et défense

    Pour chaque équipe, on compare les buts marqués et encaissés à la moyenne du championnat. Une équipe qui marque plus que la moyenne a une attaque forte ; une équipe qui encaisse moins a une défense solide.

  3. 3. Donner plus de poids au récent

    Un match joué la semaine dernière en dit plus sur la forme actuelle qu’un match d’il y a trois mois. Chaque match plus ancien compte donc un peu moins que le suivant.

  4. 4. Éviter les valeurs extrêmes

    Avec peu de matchs, une série exceptionnelle peut tromper. Le modèle rapproche donc les valeurs de la moyenne, d’autant plus fortement que l’échantillon est petit.

  5. 5. Tenir compte du terrain

    L’avantage de jouer à domicile n’est pas un bonus fixe : il est déduit des moyennes de buts réellement observées à domicile et à l’extérieur dans le championnat.

  6. 6. Calculer les probabilités

    Les buts attendus de chaque équipe alimentent une loi de Poisson. On en déduit la probabilité de chaque score, puis de victoire, de nul et de défaite. Une correction de Dixon-Coles ajuste les petits scores (0-0, 1-0, 0-1, 1-1), mal décrits par un modèle simple.

  7. 7. Confrontations directes

    Si vous choisissez cette base, les matchs entre les deux équipes sont mélangés avec leur forme actuelle. Ils ne sont jamais utilisés seuls : l’échantillon est trop petit et les effectifs changent.

  8. 8. Vérifier après coup

    Quand le match est au calendrier, l’application compare l’estimation au score final. La mesure principale est le bon résultat (victoire, nul ou défaite) ; le score exact est une mesure secondaire, bien plus difficile.

Ce que le modèle ne sait pas

  • Les blessures, suspensions et compositions d’équipe ne sont pas prises en compte.
  • La motivation, la météo, les changements d’entraîneur ou l’enjeu du match ne sont pas modélisés.
  • Peu de matchs disponibles (début de saison, équipe promue) rendent l’estimation moins fiable.
  • Une probabilité de 60 % signifie que l’événement n’arrive pas quatre fois sur dix : il arrive régulièrement.

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