IA & Analytique : Le débrief du modèle de prédiction AVISIA pour la coupe du monde de Rugby 2023
La Coupe du Monde 2023 de Rugby, en France, vient tout juste de se terminer. Et nous venons d’assister à la victoire de l’Afrique du Sud !
Après deux rencontres chocs dès les phases de poule : France/Nouvelle Zélande et Afrique du Sud/Irlande, les quatre équipes se sont croisées pour nous offrir deux splendides quarts de finale : Nouvelle Zélande/Irlande et France/Afrique du Sud. Le second cité n’ayant malheureusement pas souri aux XV de France.
Par la suite, les Blacks et les Springboks ont écarté l’Argentine et l’Angleterre en demi-finale, pour se retrouver lors de l’ultime rencontre de cette compétition où les Sud-Africains ont triomphé 12/11.
Le AVISIA Sports _Lab’ a suivi cette compétition de bout en bout et vous a proposé, avant chaque match, des analyses complètes : comparaison des deux équipes, confrontations directes entre joueurs ainsi qu’un pronostic issu de notre modèle d’IA.
Même la presse en a parlé! Pour retrouver le passage de Pascal BIZZARI, dans l’émission de BFM BUSINESS : SPORT BUSINESS cliquez ici
En voici un exemple :
Rappel sur la construction du modèle :
Notre modèle de prédiction s’appuie sur l’historique des matchs des équipes présentes lors de cette Coupe du Monde. Nous avons récolté plus de 800 matchs, de 2016 à aujourd’hui, dans le but de calculer nos différentes variables et de construire notre modèle de machine learning prenant en compte :
- Notre indicateur de performance : le Rugby Player Index >> Moyenne des indices sur les derniers matchs, top joueurs, agrégation au niveau équipe…
- Les variables calculées à partir des données :
- la forme actuelle de l’équipe,
- le taux de rotation dans l’effectif,
- le nombre de jours de repos entre les matchs…
Prenant en compte une centaine d’indicateurs, dont ceux présentés ci-dessus, notre modèle de machine learning de SVM (Support Vector Machine) a pu être mis en place.
Nos résultats : Plus de 75% de bons pronostics !
Avec ce modèle, nous avons atteint 77% de bonnes prévisions lors de cette Coupe du Monde, ce qui équivaut au même niveau de performance que lors du Tournoi des VI nations 2022/2023.
Pour vous donner quelques exemples de nos pronostics, voici nos différentes prédictions sur les matchs de poules de cette Coupe du Monde :
Si l’on regarde de plus près le modèle, les variables qui impactent le plus nos prédictions peuvent se regrouper en 3 ensembles :
- L’indicateur AVISIA : Moyenne de l’équipe, meilleur joueur,
- Les performances collectives : statistiques brutes des derniers matchs,
- La forme du moment : Nombre de victoires sur les 3,5 & 10 derniers matchs.
Sur les 20% de matchs avec erreur, les variables existantes n’étaient pas suffisantes pour donner une prévision positive. C’est pour cela que nous avons analysé plus en détail ces rencontres et avons pu identifier des axes d’améliorations de notre modèle.
Les axes d’amélioration :
Une analyse plus précise du modèle, accompagnée d’une expertise forte du domaine, permettent de mettre en évidence les éléments favorisant de meilleures prédictions.
Dans notre cas, plusieurs variables pourraient bonifier notre modèle, le rendant plus robuste et plus précis. Nous pouvons citer par exemple :
- L’ajout d’un contexte plus précis autour de la rencontre via la composition des équipes (forfait, blessure, choix du coach ..)
- La prise en compte de la composition : niveau de l’adversaire vis-à-vis de la poule, phases de la compétition, enjeu du match.
- La météo, qui peut également influencer certains styles de jeu : pluie annoncée, vent, température.
L’ensemble de ses variables ont un impact certain sur l’issue du match et pourrait donc apporter à notre modèle. La complexité, de leurs utilisations, réside principalement dans la récupération de ces données, afin que ce soit fait de façon automatique et historisé.
Enfin, la beauté du sport réside dans l’incertitude de son résultat. Les prévisions, comme dans de nombreux domaines, sont utilisées pour apporter une information supplémentaire (ce qui peut être très utile !) basée sur des événements comparables dans le passé.
Si vous voulez en savoir plus ou si le Sport et/ou la Data vous passionnent, vous souhaitez échanger sur nos modèles analytiques réalisés pour le Football ? Contactez-nous.
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