Comment Footlab AI calcule-t-il ses prédictions de football ?
Footlab AI estime, pour chaque match, un nombre de buts attendu par équipe, puis en déduit la probabilité de chaque issue avec un modèle de Poisson bivarié. Ce nombre attendu combine six informations : la force récente des deux équipes mesurée sur leurs 40 derniers matchs (un match de six mois pesant moitié moins qu'un match récent), un classement Elo mondial ancré par championnat, la composition probable de départ, les absences confirmées, l'avantage du terrain et le contexte de la rencontre (match retour, repos). Quand des cotes sont publiées pour le match, la probabilité 1N2 affichée combine cette estimation au consensus du marché, et les buts attendus sont recalés pour rester cohérents avec elle. Le modèle seul, testé sur des matchs jamais vus des grands championnats et des coupes d'Europe (16 juillet 2026), trouve la bonne issue dans 53,9 % des cas, quand un tirage au hasard entre trois issues en donnerait 33,3 % ; la fiche servie, qui le combine aux cotes, se situe au niveau des bookmakers.
Version du modèle : 2026-10. Derniers changements fonctionnels, le 5 octobre 2026 : la marge des bookmakers est retirée des cotes par la méthode dite « de puissance », qui ne sous-estime plus les gros favoris ; les cotes sont relevées une seconde fois peu avant le coup d'envoi. Précédent : buts attendus, scores et marchés dérivés recalés sur la probabilité 1N2 publiée, le 25 septembre 2026. Backtest de référence : 16 juillet 2026, 25 424 matchs.
Que produit exactement le modèle pour un match ?
Le modèle produit une probabilité pour chacune des trois issues (victoire à domicile, match nul, victoire à l'extérieur), le score le plus probable, et la probabilité de quelques marchés dérivés calculés sur la même matrice de scores.
- Probabilités 1N2, qui somment à 100 % par construction.
- Score exact le plus probable, lu dans une matrice bornée à 8 buts par équipe.
- Probabilité de plus de 2,5 buts et probabilité que les deux équipes marquent.
- Probabilité d'un but avant la mi-temps, calibrée sur une part empirique de 44 % des buts inscrits en première période.
Pourquoi la probabilité 1N2 tient-elle compte des cotes du marché ?
Parce que c'est ce qui s'est révélé le plus juste. Sur 19 583 matchs de toutes compétitions dotés de cotes (mesure du 5 octobre 2026), le modèle seul désigne le bon résultat dans 50,5 % des cas et le favori des bookmakers dans 52,8 %. La combinaison des deux fait jeu égal avec le marché (52,7 %, le même pronostic que le favori dans 98,5 % des cas) et reste nettement mieux calibrée que le modèle seul (score de Brier 0,583 contre 0,602). Footlab AI ne bat donc pas les bookmakers, il s'aligne sur eux : la comparaison complète, rendement d'une mise compris, est publiée sur la page précision.
- Les cotes 1N2 sont celles des bookmakers, agrégées par notre fournisseur de données et relevées une première fois la veille du match environ, puis de nouveau entre 90 et 10 minutes avant le coup d'envoi (la fiche utilise le relevé le plus récent), puis moyennées et débarrassées de la marge du bookmaker par la méthode dite « de puissance » : elle retire surtout la marge des outsiders, là où les bookmakers la placent, si bien que les gros favoris ne sont plus sous-estimés (sur 19 583 matchs, un favori annoncé 85 % gagnait 92 % du temps avec l'ancienne méthode, 88 % pour 87 % annoncés avec celle-ci).
- Leur poids dans la probabilité affichée va de 85 % à 95 % selon la confiance du modèle : 95 % quand il hésite. Aucune règle ne force la fiche à reprendre le vainqueur des bookmakers : quand le modèle n'est pas d'accord avec eux (18 % des matchs), ce mélange décide seul, et le modèle garde son vainqueur quand il est assez sûr de lui.
- Les buts attendus, les scores exacts, les probabilités de buts et de mi-temps sont ensuite recalés pour correspondre exactement à cette probabilité 1N2. Mesuré sur 16 630 matchs : scores exacts et mi-temps mieux prédits, aucun marché dégradé.
- Sans cotes publiées (match lointain ou compétition non couverte), c'est la prédiction du modèle seul. Les cotes elles-mêmes ne sont jamais affichées.
Comment la force d'une équipe est-elle mesurée ?
La force d'une équipe est estimée sur ses 40 derniers matchs, avec une pondération qui divise par deux le poids d'un match tous les 180 jours, corrigée par la qualité de l'adversaire affronté et par les moyennes de sa compétition.
- Les buts marqués et encaissés sont mélangés à 80 % avec les buts attendus (xG officiel quand le fournisseur le donne, sinon estimation à partir des tirs cadrés, à raison de 0,3192 but par tir cadré, mesuré sur 270 000 matchs).
- Une équipe avec peu de matchs récents est ramenée vers la moyenne de sa compétition (régularisation à 5 matchs), au lieu d'afficher une force extrême tirée de trois rencontres.
Comment comparer deux équipes qui ne jouent jamais l'une contre l'autre ?
Chaque championnat national est un pool quasi fermé dont les matchs internes se compensent : sans correction, le meilleur club de Roumanie et le meilleur club d'Ukraine obtiennent le même Elo. Footlab AI ajoute donc à l'Elo de club une ancre de pool, mise à jour uniquement par les matchs inter-pools.
- Le rating mondial d'un club vaut son Elo de club plus l'ancre de son championnat.
- L'ancre d'un championnat ne bouge que sur les coupes d'Europe et les matchs internationaux, avec un coefficient de 24 — le plus gros gain individuel mesuré du projet.
- Les clubs féminins et les équipes de jeunes ont leurs propres pools : leurs résultats ne déplacent pas l'ancre du championnat masculin.
- L'avantage du terrain vaut 60 points Elo dans la mise à jour du classement.
La composition d'équipe est-elle prise en compte ?
Oui : depuis le 9 août 2026, Footlab AI vérifie la composition probable sur le web avant chaque match et corrige sa prédiction en fonction du onze annoncé, de son expérience et des notes individuelles de ses joueurs.
- Une composition confirmée par la presse est privilégiée sur la composition déduite des rotations récentes.
- L'expérience du onze et les notes de match des joueurs sont ramenées à l'échelle de leur championnat avant d'être comparées : une note de 7,2 ne vaut pas la même chose partout.
- Les absences confirmées (blessures, suspensions) réduisent la force offensive attendue de l'équipe concernée.
Pourquoi les matchs entre championnats différents sont-ils traités à part ?
Parce que la forme domestique ne se transfère quasiment pas : mesurée au backtest, elle ne conserve que 10 % de son poids sur un match inter-championnats. C'est la leçon la plus coûteuse du projet, et elle est encodée telle quelle.
- Sur un match inter-pools, la forme récente domestique est amortie à 10 % de son poids habituel.
- En compensation, l'écart d'Elo mondial pèse presque trois fois plus qu'en championnat, parce que l'ancrage par pool a rendu cet écart réellement comparable.
- La précision est mesurée séparément sur ce segment, en continu, grâce à la colonne cross_pool du journal de prédictions.
À quelle fréquence les données du modèle sont-elles rafraîchies ?
Les scores sont suivis à la minute pendant les matchs, les classements sont recalculés toutes les heures, et les blessures comme les classements Elo sont resynchronisés chaque jour.
- Une prédiction est recalculée tant que le coup d'envoi n'a pas eu lieu ; la dernière version servie est celle qui est journalisée et évaluée.
- Le résultat réel est comparé à la prédiction au plus tôt trois heures après le coup d'envoi.
- Un match reporté ou annulé n'est jamais compté comme une erreur : il est clos sans résultat au bout de quatorze jours.
Quels sont les paramètres du modèle ?
Les neuf paramètres ci-dessous sont ceux qui pèsent le plus sur la prédiction. Chacun a été fixé par un balayage de valeurs sur le backtest, puis confirmé sur un échantillon postérieur jamais vu par le modèle.
| Paramètre | Valeur | Ce qu'il fait |
|---|---|---|
| Demi-vie de la forme | 180 jours | Un match vieux de six mois pèse moitié moins qu'un match récent. |
| Régularisation | 5 matchs | Une équipe peu observée est ramenée vers la moyenne de sa compétition. |
| Poids des buts attendus | 0,8 | La force est estimée à 80 % sur les buts attendus, 20 % sur les buts réels. |
| Coefficient d'ancrage de pool | 24 | Vitesse à laquelle un championnat entier monte ou descend dans le classement mondial. |
| Avantage du terrain (Elo) | 60 points | Bonus appliqué à l'équipe qui reçoit dans la mise à jour du classement. |
| Amortissement inter-championnats | 0,1 | La forme domestique ne conserve que 10 % de son poids hors de son championnat. |
| Amortissement des totaux | 0,8 | Corrige la surconfiance mesurée sur les probabilités extrêmes de plus de 2,5 buts. |
| Part de buts en première période | 0,44 | Base du calcul des probabilités de mi-temps. |
| Poids du marché dans le 1N2 | 0,85 à 0,95 | Part du consensus des cotes dans la probabilité affichée, quand des cotes sont publiées. Jamais 1 : le modèle pèse toujours. |
Qu'est-ce que le modèle ne fait pas ?
Cette liste est aussi importante que la précédente. Elle contient deux types d'éléments : ce que Footlab AI s'interdit par principe, et ce qui a été implémenté, mesuré, jugé inutile, puis laissé à zéro dans le code.
- Aucune cote affichée, aucun lien d'affiliation, aucun opérateur recommandé. Les cotes publiées servent uniquement d'entrée au calcul du 1N2 (voir plus haut) : Footlab AI ne les montre jamais et n'oriente vers aucun bookmaker.
- Aucune donnée météo. Ni température, ni pluie, ni vent n'entrent dans le calcul.
- Aucune estimation de motivation ou d'enjeu déclaré. Le malus « match sans enjeu » a été implémenté et testé de 0,05 à 0,2 : rejeté à tous les poids, laissé à zéro.
- Aucun effet arbitre sur le résultat ni sur les buts. L'arbitre désigné n'entre que dans la probabilité du nombre de cartons, et seulement quand il est connu avant le match, soit environ 3 % des matchs : pour tous les autres, ce marché reste calculé sur les deux équipes.
- Aucun effet gardien isolé, ni aucun effet d'absence défensive isolé. Les deux ont été testés en juillet 2026 : le premier dégrade le résultat de façon monotone, le second est indiscernable du bruit. Les deux sont à zéro.
- Aucun effet de congestion au-delà du temps de repos entre deux matchs. Testé, aucun gain.
- Aucune correction du taux de matchs nuls par championnat. Testée, elle ne fait que dégrader : les championnats à nuls fréquents sont des championnats à buts rares, ce que les moyennes de compétition encodent déjà.
- Aucune prédiction de blessure, de transfert ou de décision d'entraîneur.
Analyse statistique fondée sur les données Footlab AI (modèle de Poisson calibré sur plus de 17 000 matchs, combiné au consensus des cotes publiées quand il existe). Ce n’est pas un conseil de pari.
Footlab AI (footlab.ai) est un produit logiciel indépendant. Il n’a aucun lien avec FOOTLAB World, la franchise de centres de football indoor, ni avec Footy Labs.