Pendant des décennies, tenter de prédire le vainqueur d’une Coupe du monde relevait presque de la superstition. Certains consultaient des voyants, d’autres se fiaient aux pronostics d’animaux devenus célèbres, comme Paul le poulpe lors de la Coupe du monde 2010. Aujourd’hui, les méthodes ont radicalement changé.

Grâce aux progrès de l’intelligence artificielle, des statistiques avancées et de l’apprentissage automatique, les chercheurs sont désormais capables de simuler des milliers, voire des centaines de milliers de scénarios afin d’estimer les probabilités de victoire de chaque sélection. Ces modèles ne prétendent pas prédire l’avenir avec certitude, mais ils offrent une estimation scientifique des chances réelles de chaque équipe.

La science des données au service du football

Prédire le résultat d’une compétition aussi imprévisible qu’une Coupe du monde constitue un véritable défi statistique. Chaque rencontre dépend d’une multitude de paramètres : niveau des équipes, forme des joueurs, blessures, tactique, tirage au sort ou encore hasard propre au sport.

Pour relever ce défi, une équipe de statisticiens a développé un algorithme d’apprentissage automatique capable de reproduire le déroulement du tournoi dans ses moindres détails.

Le principe repose sur une idée simple : plus un scénario est simulé, plus il devient possible d’estimer la probabilité qu’il se produise réellement.

Un modèle construit en deux grandes étapes

Le modèle informatique repose sur deux phases complémentaires.

Dans un premier temps, les chercheurs évaluent la force de chaque sélection nationale ainsi que celle de ses joueurs. Cette estimation s’appuie sur des modèles statistiques sophistiqués, mais également sur l’expertise des bookmakers internationaux et des spécialistes du marché des transferts.

Dans un second temps, un algorithme d’apprentissage automatique analyse ces informations et les combine avec de nombreuses autres variables afin d’obtenir les probabilités de chaque résultat possible.

Cette approche permet de calculer les chances de victoire, de match nul ou de défaite pour chacune des affiches potentielles de la compétition.

Des « dés pipés » pour simuler chaque rencontre

Les chercheurs comparent leur modèle à des dés truqués.

Contrairement à un dé classique où chaque face possède une probabilité identique, leur système attribue une probabilité différente à chaque nombre de buts susceptibles d’être marqués par les deux équipes.

Prenons l’exemple du match d’ouverture. Selon le modèle, le Mexique inscrit en moyenne 1,9 but contre seulement 0,7 pour l’Afrique du Sud.

Cette estimation ne signifie pas que le Mexique remportera forcément la rencontre.

Les simulations indiquent simplement que :

• une victoire du Mexique constitue l’issue la plus probable avec 65 % de chances ;
• un match nul représente 21 % des scénarios ;
• une victoire de l’Afrique du Sud reste possible mais moins probable avec 14 %.

Autrement dit, les probabilités permettent d’estimer les scénarios les plus vraisemblables sans jamais exclure la possibilité d’une surprise.

100 000 simulations pour reproduire la Coupe du monde

Une fois les probabilités de chaque match établies, les chercheurs lancent la compétition… virtuellement.

Le programme informatique reproduit l’intégralité du tournoi 100 000 fois en respectant le tirage au sort officiel et toutes les règles de la FIFA.

Les simulations prennent notamment en compte :

• les phases de groupes ;
• les matchs à élimination directe ;
• les prolongations ;
• les séances de tirs au but.

Chaque tournoi virtuel produit un vainqueur différent. En répétant l’expérience à très grande échelle, les chercheurs peuvent estimer les chances réelles de chaque nation de soulever le trophée.

L’Espagne favorite, mais la bataille reste très ouverte

Les résultats montrent un groupe de favoris particulièrement resserré.

L’Espagne apparaît comme l’équipe possédant les meilleures chances de remporter la compétition, avec une probabilité de 14,5 %.

Elle devance de peu :

• l’Angleterre : 12,4 % ;
• la France : 12,4 % ;
• l’Allemagne : 11,2 %.

Le Portugal suit avec 8,9 %, devant l’Argentine (8,2 %).

Même si l’Espagne arrive en tête des projections, cela signifie également qu’elle ne remporte le tournoi que dans environ une simulation sur sept. Le reste du temps, une autre sélection décroche le titre.

Cette faible différence entre les favoris illustre parfaitement l’incertitude qui caractérise une Coupe du monde.

Pourquoi les écarts sont-ils aussi faibles ?

Le nouveau format de la compétition explique en partie cette répartition très équilibrée.

Avec 48 équipes engagées et cinq tours à élimination directe, chaque favori doit enchaîner davantage de rencontres à fort enjeu.

Or, dans ce type de compétition, un seul match raté, une blessure importante ou une séance de tirs au but perdue peut suffire à éliminer l’une des meilleures équipes.

Même les nations les plus puissantes ne disposent donc jamais d’une probabilité écrasante de victoire.

Les États-Unis peuvent-ils créer la surprise ?

Les simulations montrent que les États-Unis disposent de solides chances de franchir la phase de groupes.

Le modèle leur attribue 78 % de probabilité d’accéder aux seizièmes de finale, soit le meilleur score de leur groupe.

En revanche, leurs chances diminuent fortement lors des matchs à élimination directe.

La probabilité de voir les Américains remporter la finale disputée au MetLife Stadium, dans le New Jersey, n’est estimée qu’à 1 %.

Quelles données alimentent l’intelligence artificielle ?

La qualité des prédictions dépend directement des données utilisées.

Les chercheurs ont intégré plusieurs catégories d’informations.

Les résultats sportifs récents

Le modèle analyse l’ensemble des rencontres internationales disputées au cours des huit dernières années afin d’évaluer le niveau réel des différentes sélections.

Les cotes des bookmakers

Les paris sportifs constituent une source précieuse d’informations.

Les bookmakers mobilisent eux-mêmes des équipes d’analystes et ajustent continuellement leurs cotes en fonction de nombreux paramètres. Ces estimations sont intégrées au modèle comme indicateur de la force actuelle des équipes.

Les performances individuelles des joueurs

L’algorithme prend également en compte les statistiques individuelles :

• nombre de buts ;
• passes décisives ;
• performances en club ;
• rendement en sélection nationale.

Chaque joueur contribue ainsi à l’évaluation globale de son équipe.

La valeur marchande des effectifs

La valeur des joueurs constitue un autre indicateur important.

Les chercheurs utilisent notamment les estimations publiées par le site spécialisé Transfermarkt, qui reposent sur l’intelligence collective d’experts du football et reflètent le potentiel actuel des effectifs.

D’autres facteurs parfois inattendus

Le modèle ne s’arrête pas aux performances sportives.

Il intègre également :

• le classement FIFA ;
• le nombre de joueurs ayant disputé les demi-finales de la Ligue des champions ;
• différents indicateurs socio-économiques, comme le produit intérieur brut (PIB) par habitant.

L’objectif consiste à identifier toutes les variables susceptibles d’influencer indirectement les performances internationales.

Une forêt d’arbres de décision pour apprendre des compétitions passées

Au cœur du système se trouve un modèle d’intelligence artificielle appelé forêt aléatoire (Random Forest).

Cette méthode repose sur des centaines, voire des milliers d’arbres de décision qui analysent chacun une partie différente des données.

L’algorithme a été entraîné à partir de tous les matchs disputés lors des grandes compétitions internationales depuis la Coupe du monde 2006.

Au fil de cet apprentissage, il identifie les caractéristiques qui augmentent ou diminuent les probabilités de victoire d’une équipe.

C’est cette combinaison entre apprentissage automatique, statistiques avancées et simulations massives qui permet aujourd’hui d’obtenir des prévisions particulièrement robustes.

Les mathématiques peuvent-elles vraiment prédire le football ?

Aussi sophistiqué soit-il, un modèle informatique ne prédit pas l’avenir avec certitude.

Il estime des probabilités.

Un carton rouge, une blessure, une erreur d’arbitrage, une météo défavorable ou une séance de tirs au but peuvent bouleverser tous les calculs.

C’est précisément cette part d’incertitude qui fait toute la beauté du football.

Les simulations permettent d’identifier les scénarios les plus probables, sans jamais éliminer la possibilité d’un exploit inattendu.

À retenir

Selon ces 100 000 simulations, l’Espagne apparaît comme la favorite de la prochaine Coupe du monde, devant l’Angleterre, la France et l’Allemagne. Toutefois, les écarts restent faibles, preuve qu’aucune sélection ne domine suffisamment pour garantir sa victoire. Si les algorithmes deviennent de plus en plus performants pour anticiper les tendances, le football conserve une part d’imprévisibilité qui échappe encore aux modèles mathématiques les plus avancés.

Recommandations pour les supporters

Suivre une grande compétition sportive peut générer un stress émotionnel important, notamment lors des matchs à élimination directe. Pour vivre les rencontres dans les meilleures conditions, il est conseillé de :

• éviter les excès d’alcool ou de boissons énergisantes pendant les matchs ;
• s’hydrater régulièrement, surtout en période de forte chaleur ;
• prévoir des pauses si les émotions deviennent trop intenses ;
• maintenir une activité physique régulière pendant toute la compétition ;
• respecter son temps de sommeil, même lorsque les rencontres sont diffusées tard dans la nuit.

Chez les personnes souffrant de maladies cardiovasculaires ou d’hypertension artérielle, un stress émotionnel intense peut entraîner une élévation transitoire de la fréquence cardiaque et de la pression artérielle. En cas de douleur thoracique, d’essoufflement, de malaise ou de palpitations persistantes pendant ou après un match, il est recommandé de solliciter rapidement une prise en charge médicale.