L'IA aide-t-elle vraiment à prédire les résultats des matchs de football ?

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L'IA aide-t-elle vraiment à prédire les résultats des matchs de football ?
Photo: © SC

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L'intelligence artificielle (IA) est utilisée dans le football aujourd'hui de diverses façons, y compris dans le domaine des paris sportifs. On peut l'utiliser pour analyser de grandes quantités de données relatives aux matchs. Mais est-ce le jackpot assuré en matière de paris sportifs gagnants?

Depuis le développement et la démocratisation de l’IA, l’une des choses qu’on dit assez souvent est qu’elle est importante dans tous les domaines. De plus en plus de personnes parlent de l’utilisation de cette technologie dans le domaine des paris sportifs. Il s’agit d’utiliser l’IA pour prédire les résultats des matchs dans différents sports et particulièrement, dans le football. Si l’idée semble intéressante, on peut être sceptique à certains égards. Alors, la question qu’on se pose, c’est s’il est réellement possible de prédire les résultats des matchs de football grâce à l’IA au point où cela pourrait servir à chaque fois aux parieurs. Éléments de réponse dans cet article.

L’IA est utile dans l’analyse footballistique

L’IA peut être utilisée de diverses façons dans le football aujourd’hui et l’une des plus populaires est l’analyse des données. Placer un pari sur un match de football nécessite d’effectuer d’abord un certain nombre d’analyses. Il faut en effet tenir compte des cotes des événements, de l’historique des confrontations, de la forme des équipes et des joueurs, de certaines statistiques individuelles, et bien d’autres. Analyser un match en considérant tous ces facteurs est déjà assez difficile. Les choses deviennent encore plus compliquées quand il s’agit d’analyser une dizaine de matchs pour effectuer un pari combiné par exemple.

Aujourd’hui, il est possible de recourir à l’IA via des algorithmes de machine learning pour analyser de façon simultanée des milliers de matchs afin d’identifier les événements qui se répètent. Les modèles prennent en compte plusieurs données d’entrée comme l’historique des confrontations, la forme récente des équipes, les statistiques individuelles, les conditions météorologiques, les enjeux du match, etc.

On comprend donc qu’il est bien possible d’utiliser l’IA pour effectuer des analyses avant de placer des paris. Cependant, cela ne sert à rien si on ne choisit pas un bookmaker fiable, c’est-à-dire un site qui dispose d’une licence, qui propose des cotes de qualité et qui paie réellement les gains. Pour trouver ce type de bookmaker, Sportwetten24 est une source fiable. La plateforme répertorie les bookmakers fiables et sous licence vers lesquels les joueurs peuvent s'orienter pour bénéficier d’une bonne qualité de service en matière de paris sportifs.

Pour en revenir à l’IA, outre le machine learning, le deep learning est aussi utilisé pour l’analyse des matchs. Le deep learning est utilisé pour analyser les images vidéo des matchs et extraire des informations sur le style de jeu des équipes. C’est une approche qui combine les données quantitatives et qualitatives pour mieux comprendre le jeu.

L’IA est limitée dans la prédiction des résultats des matchs du football

Plus les années passent, plus des progrès sont effectués dans le domaine de l’IA. Aujourd’hui, il existe des applications grand public qui utilisent l’intelligence artificielle pour effectuer des prédictions des résultats de matchs. On peut même voir sur les réseaux sociaux, des influenceurs faire la promotion de ces applications.

Cependant, il est important de ne pas oublier que le football demeure un sport imprévisible. Il est donc impossible de prédire avec précision les résultats des matchs. La dimension aléatoire de ce sport ne peut toujours pas être maitrisée par les algorithmes d’IA, même les plus sophistiqués. En un match, on peut avoir plusieurs événements comme un coup franc exceptionnel, une blessure, une erreur du gardien, et bien d’autres actions. C’est ce qui fait la beauté du foot. 

De même, l’IA ne tient pas compte des facteurs psychologiques et émotionnels pour faire ses analyses. Elle n’utilise que les données pouvant être quantifiées. Un algorithme ne peut donc pas mettre dans ses analyses, le fait qu’un vestiaire est divisé ou le fait qu’un joueur devienne motivé parce qu’il joue contre un club qui lui avait auparavant fermé ses portes, par exemple.

Il existe un grand nombre de prédictions ratées à travers l’histoire du football. Par exemple, lors de la saison 2015-2016, Leicester a remporté la Premier League, alors que personne ne s’y attendait. De même, pour la coupe du monde 2018, un groupe de chercheurs a utilisé une approche basée sur l’IA pour effectuer une prédiction des vainqueurs. La Coupe du Monde a été simulée 100 000 fois et l’Espagne a été donnée vainqueur. Cependant, le pays a changé de sélectionneur juste 2 jours avant le début de la compétition. L’Espagne a été éliminée en huitièmes de finale de cette coupe du monde.

Une complémentarité envisagée entre l’IA et l’expertise humaine pour une meilleure prédiction des matchs

L’avenir de la prédiction des matchs de football se trouve dans la collaboration entre l’IA et l’expertise humaine. On peut confier l’analyse des données massives et des statistiques aux algorithmes. L’humain quant à lui s’assurera de considérer le contexte du match pour effectuer une meilleure interprétation des résultats des analyses de l’IA.

On peut déjà voir cette collaboration dans plusieurs domaines du football moderne. Les clubs disposent d’analystes qui utilisent les insights générés par l’IA pour améliorer leurs préparations tactiques. Par exemple, Opta Sports et StatsBomb fournissent des données collectées en temps réel aux clubs. Certaines de ces données sont également disponibles pour le grand public et peuvent être utilisées dans le cadre des paris sportifs.

En fin de compte, il est important de comprendre que l’IA ne vous donnera jamais une prédiction fiable à 100% pour les résultats du football. Vous devez vous méfier des sites qui promettent des résultats fiables à 80 ou 90%. Vous pouvez certes vous appuyer sur cette technologie, mais faites aussi vos propres analyses. 

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