🤖 Performance du modèle

Statistiques du modèle d'IA

Notre modèle de machine learning analyse tous les matchs de football qu’il rencontre, pas seulement les 3 pronostics que nous publions chaque jour. Vous trouverez ci-dessous les données complètes de performance de l’IA sur des milliers de matchs. C’est ainsi que le modèle apprend et s’améliore avec le temps.

2,454Matchs analysés

2,411Réglés

41.4%Précision du modèle

999Prédictions correctes

Il s'agit du taux de réussite brut du modèle sur le résultat exact 1X2 sur tous les matchs analysés, et non du taux de réussite de nos pronostics publiés. Nos pronostics combinent plusieurs marchés (double chance, plus/moins, handicap asiatique) et gagnent bien plus souvent. Ces chiffres sont cumulés depuis mars 2026 et incluent des versions antérieures du modèle; notre modèle actuel (v4) est plus performant, voir la section Ensemble ci-dessous. Voir les résultats de nos pronostics. Que signifient ces chiffres ?

Répartition des résultats

44%

26%

30%

Victoire domicile 44% (1061)Nul 26% (634)Victoire extérieur 30% (716)

Répartition Plus/Moins 1.5

79%

21%

Plus de 1.5 79% (1518)Moins de 1.5 21% (405)

Précision du modèle Plus/Moins 1.5 : 77.3% (1487/1923 corrects)

Répartition Plus/Moins 2.5

55%

45%

Plus de 2.5 55% (1323)Moins de 2.5 45% (1088)

Précision du modèle Plus/Moins : 53.2% (1283/2411 corrects)

Répartition Plus/Moins 3.5

33%

67%

Plus de 3.5 33% (625)Moins de 3.5 67% (1298)

Précision du modèle Plus/Moins 3.5 : 65.1% (1251/1923 corrects)

Les deux équipes marquent (BTTS)

58%

42%

BTTS Oui 58% (1111)BTTS Non 42% (812)

Précision du modèle BTTS : 54.9% (1056/1923 corrects)

Résultats handicap asiatique

49%

Domicile couvre 49% (846)Extérieur couvre 49% (851)Nul (push) 2% (27)

Précision du modèle HA : 44.4% (754/1697 corrects, 27 push)

Précision du modèle 1X2 par compétition

Il s'agit du taux de réussite brut 1X2 (domicile/nul/extérieur) du modèle. Nos pronostics publiés utilisent aussi la double chance, les plus/moins et le handicap asiatique, leur taux de réussite diffère donc; voir les archives pour les résultats.

Fort (45%+)Modéré (38-45%)Faible (moins de 38%)Ligne pointillée = 33,3% (hasard)

Compétition	Matchs	Corrects	Précision
Serie A	80	47	58.8%+25.5
Eredivisie	59	31	52.5%+19.2
Serie B	71	36	50.7%+17.4
2. Bundesliga	65	32	49.2%+15.9
Ekstraklasa	79	38	48.1%+14.8
Primeira Liga	67	32	47.8%+14.5
3. Liga	65	30	46.2%+12.9
UEFA Europa Conference League	109	49	45%+11.7
Allsvenskan	109	48	44%+10.7
Ligue 1	66	29	43.9%+10.6
1. Division	105	46	43.8%+10.5
Bundesliga	64	28	43.8%+10.5
Jupiler Pro League	79	34	43%+9.7
La Liga	90	38	42.2%+8.9
Brazilian Série A	120	49	40.8%+7.5
League One	96	39	40.6%+7.3
Premier League	223	88	39.5%+6.2
Superliga	52	20	38.5%+5.2
Segunda División	121	46	38%+4.7
Super League 1	53	20	37.7%+4.4

Prédictions récentes de l'IA

Date	Match	1X2	AIC	O/U 1.5	O/U 2.5	O/U 3.5	BTTS	Ligne HA	Réel	Résultat
23 juil. 2026	UEFA Europa Conference LeagueValur Reykjavik vs Zrinjski	Victoire domicile	42%	—	Over 2.5 ❌	—	—	-0.3 (Home) ✅	Victoire domicile (1-0)	✅
23 juil. 2026	UEFA Europa LeagueHNK Hajduk Split vs Pafos	Victoire domicile	73%	—	Under 2.5 ✅	—	—	-0.3 (Home) ✅	Victoire domicile (2-0)	✅
23 juil. 2026	UEFA Europa Conference LeagueStjarnan vs Ilves	Victoire domicile	51%	—	Under 2.5 ✅	—	—	-0.8 (Home) ✅	Victoire domicile (1-0)	✅
23 juil. 2026	UEFA Europa Conference LeagueFK Partizan vs UNA Strassen	Victoire domicile	42%	—	Over 2.5 ✅	—	—	-0.5 (Home) ✅	Victoire domicile (4-0)	✅
23 juil. 2026	UEFA Europa Conference LeagueShelbourne vs Kalju Nomme	Victoire domicile	35%	—	Under 2.5 ❌	—	—	-0.3 (Home) ✅	Victoire domicile (5-2)	✅
23 juil. 2026	UEFA Europa Conference LeagueHNK Rijeka vs Derry City	Victoire domicile	55%	—	Over 2.5 ❌	—	—	-0.5 (Home) ✅	Victoire domicile (1-0)	✅
23 juil. 2026	UEFA Europa Conference LeagueNSI Runavik vs Koper	Victoire domicile	58%	—	Under 2.5 ✅	—	—	-0.3 (Home) ❌	Victoire extérieur (0-2)	❌
23 juil. 2026	UEFA Europa Conference LeagueBravo vs Shkendija	Victoire domicile	42%	—	Under 2.5 ❌	—	—	-0.5 (Home) ✅	Victoire domicile (2-1)	✅
23 juil. 2026	UEFA Europa Conference LeagueMotherwell vs HB Torshavn	Victoire domicile	60%	—	Over 2.5 ❌	—	—	-0.8 (Home) ✅	Victoire domicile (2-0)	✅
23 juil. 2026	UEFA Europa Conference LeagueŽilina vs GKS Katowice	Victoire extérieur	52%	—	Over 2.5 ✅	—	—	-0.3 (Home) ✅	Victoire domicile (2-1)	❌
23 juil. 2026	UEFA Europa Conference LeagueBorac Banja Luka vs Petrocub	Victoire domicile	50%	—	Over 2.5 ✅	—	—	-0.5 (Home) ✅	Victoire domicile (3-0)	✅
23 juil. 2026	UEFA Europa Conference LeagueFC Lugano vs Dukagjini	Victoire domicile	42%	Over 1.5 ❌	Over 2.5 ❌	Under 3.5 ✅	BTTS Yes ❌	-0.3 (Home) ✅	Victoire domicile (1-0)	✅
23 juil. 2026	UEFA Europa Conference LeagueLNZ Cherkasy vs Gent	Victoire extérieur	42%	—	Over 2.5 ❌	—	—	-0.3 (Home) ❌	Nul (0-0)	❌
23 juil. 2026	UEFA Europa Conference LeagueHapoel Tel Aviv vs Ludogorets	Nul	36%	—	Over 2.5 ❌	—	—	+0.0 (Away)	Victoire domicile (2-0)	❌
23 juil. 2026	UEFA Europa LeagueTwente vs Ferencvarosi TC	Victoire domicile	40%	—	Over 2.5 ✅	—	—	-0.3 (Home) ❌	Victoire extérieur (1-2)	❌

Modèle d'ensemble

41.3%Précision de l'ensemble

2,378Matchs réglés

Notre modèle v4 GradientBoosting — l'IA derrière chaque pronostic que nous publions — atteint actuellement 47% de précision sur 1,015 matchs réglés depuis son déploiement. Cela correspond à la difficulté inhérente des résultats de football à 3 issues (hasard = 33,3%). La précision se stabilisera à mesure que davantage de données s'accumuleront.

32.6%Quand tous les modèles sont d'accord

690Tous les modèles étaient d'accord

Répartition du score d'ensemble et précision

Plage de scoreMatchsPrécision

0-9170

32.4%

10-19850

38.7%

20-29340

36.2%

30-39298

38.6%

40-49280

41.4%

50-59207

55.1%

60-69154

50.6%

70-7960

68.3%

80-8914

71.4%

90-994

25%

100-1091

100%

Calibration du modèle

Un score de confiance plus élevé signifie-t-il vraiment une prédiction plus précise ? Ce graphique y répond. Nous regroupons chaque prédiction réglée selon le score de confiance interne attribué par le modèle, puis nous affichons le taux de réussite réel de chaque groupe. Un escalier ascendant est ce que vous voulez voir : cela signifie que le modèle sait quand il a le plus de chances d’avoir raison.

Chaque barre regroupe les prédictions du modèle selon le score de confiance interne (0–100). La hauteur montre à quelle fréquence ces prédictions se sont avérées correctes sur les matchs réglés. Une tendance ascendante signifie que la confiance du modèle est significative : des scores plus élevés correspondent vraiment à des prédictions plus précises. Les données couvrent nos ligues principales où le modèle a un signal avéré. Survolez pour voir les tailles d'échantillon. Il s'agit du score de classement interne du modèle sur chaque match qu'il analyse — pas la Confiance IA par pronostic affichée sur les pronostics et la page d'accueil.

La précision du modèle est calculée uniquement sur les matchs réglés. Le modèle actuel utilise la forme, la moyenne de buts et les données de confrontations directes comme caractéristiques d’entrée. La précision s’améliore à mesure que davantage de données en direct sont collectées.

Plus de transparence: Résultats et historique · Quelle est la précision de l’IA ?