IAfootballproject
Projet de formation en IA. Ces prédictions ne sont pas des conseils de paris.

Prédire les matchs de football, et vérifier honnêtement

Un projet de formation en intelligence artificielle : estimer, avant chaque match des cinq grands championnats européens, la probabilité d'une victoire à domicile, d'un nul ou d'une victoire à l'extérieur, puis confronter ces probabilités aux résultats réels et à celles des bookmakers.

Suivi en direct, saison 2026-27

48
matchs prédits
48 à venir, 0 avec résultat
–
bonnes prédictions
aucun match joué pour l'instant
–
log loss
plus bas = mieux

Chiffres des prédictions « sans la composition » (provisoires). Dernière mise à jour : 13 octobre 2026 à 23:49 (heure de Zurich).

Voir les prédictions Prédictions et résultats

La question posée

Peut-on, avec des données publiques et des méthodes d'apprentissage automatique classiques, estimer l'issue d'un match aussi bien que le marché des paris ? Les cotes des bookmakers résument l'avis de milliers de parieurs et d'analystes : c'est la référence la plus exigeante qui existe. Le projet mesure l'écart qui nous en sépare, sans chercher à le masquer. Les paris testés sont fictifs : aucun argent réel.

La méthode en bref

1. Modèle équipes

Classement Elo de chaque équipe, forme sur les cinq derniers matchs (buts, tirs, tirs cadrés, points) et jours de repos. Une régression logistique multinomiale en tire trois probabilités.

2. Modèle joueurs

Note d'avant-match de chaque titulaire, calculée sur ses matchs précédents, agrégée par équipe et par ligne, avec les absences de titulaires habituels et la rotation.

3. Modèle combiné

Un méta-modèle (empilement) apprend à pondérer les deux précédents à partir de leurs prédictions hors échantillon.

Chaque modèle est évalué par validation temporelle : il est entraîné sur le passé et jugé sur la saison suivante, jamais l'inverse. La qualité des probabilités est mesurée par la log loss, le score de Brier et le RPS, toujours avec un intervalle de confiance.

Lire la méthode détaillée

Les résultats, sans les embellir

Log loss sur 7 207 matchs jamais vus à l'entraînement (saisons 2020-21 à 2023-24). Plus bas = mieux ; répondre « un tiers chacun » donne 1,099.

Source des probabilitésLog loss
Marché, cotes de clôture0,9707
Marché, cotes d'ouverture0,9741
Modèle combiné (utilisé ici avec la composition officielle)0,9825
Modèle équipes (utilisé ici pour les prédictions provisoires)0,9864
Modèle joueurs seul0,9956

Ces modèles font nettement mieux que le hasard, mais ils ne battent pas les bookmakers. Ce site vérifie, sur des matchs que personne ne connaît encore, si ces chiffres se confirment en conditions réelles.

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