utilisant intelligence artificielle (AI), des chercheurs de l’Université d’Innsbruck en L’Autriche, a fait des prédictions sur qui a les meilleures chances de remporter la coupe. Les informations ont été obtenues à l’aide d’un système hybride, qui combine les données de trois modèles statistiques avancés.

Les favoris sont, dans cet ordre : Brésil, l’Argentine, les Pays-Bas, l’Allemagne et la France. « En particulier, notre approche produit des prédictions probabilistes pour tous les matchs possibles, qui peuvent être utilisées pour explorer le déroulement probable du tournoi avec le champion le plus probable par simulation. » dans un rapport🇧🇷

Selon Achim Zeileis, la prédiction est basée sur un algorithme d’apprentissage appelé Random Forest. Les données obtenues combinent les informations passées, présentes et futures de chacune des 32 équipes qui participeront au conflit.

Le modèle Random Forest est construit à partir des cinq dernières coupes, de 2002 à 2018, ainsi que des informations actuelles. À partir de là, le modèle est calibré pour prédire la distribution probable des buts pour chaque équipe dans tous les matchs possibles. Cela permet de simuler le résultat de chaque match en temps réglementaire, ainsi que les éventuelles prolongations et pénalités, pour obtenir des chances de victoire, de match nul ou de défaite.

Les résultats montrent que le Brésil est le favori pour la Coupe du monde avec 15 % de chances de gagner, suivi de l’Argentine à 11,2 %, des Pays-Bas à 9,7 %, de l’Allemagne à 9,2 % et de la France à 9,1 %.

Le système de apprentissage automatique a réussi à simuler le tournoi 100 000 fois pour obtenir le résultat le plus probable pour le vainqueur. L’équipe d’analystes a utilisé trois types de données : information historique, attentes futures et combinaison avec l’état actuel.

Dans la partie historique, les possibilités de concours de n’importe quelle équipe au cours des huit dernières années. En termes d’attentes futures, la capacité de chaque sélection a été observée sur la base des cotes relevées par 28 maisons de paris sport. Dans le troisième aspect, des variables telles que la valeur marchande ou les types de joueurs dans l’équipe, ainsi que facteurs socio-économiques Les données spécifiques aux pays ont été prises en compte.

À partir de là, l’apprentissage automatique a été utilisé pour combiner ces estimations de capacité hautement agrégées avec une grande variété d’autres variables pertinentes reflétant le statut actuel des différentes équipes et les pays dont elles proviennent.

« Puisque n’importe quel match individuel peut être simulé de cette manière, un ‘multivers‘ d’itinéraires possibles de l’ensemble du tournoi peuvent être créés, ce qui se traduit par des cotes de gain globales pour chaque équipe », explique l’auteur de l’étude.

Dans le graphique ci-dessous, il est possible d’observer les résultats de la recherche et de voir les chances de survie des équipes pendant le tournoi.

« Toutes nos prédictions sont probabilistes, bien inférieures à 100 % et certainement pas certaines. Ainsi, bien que nous puissions quantifier cette incertitude en termes de probabilité d’un multivers de tournois, il est loin d’être prédéterminé lequel de ces tournois possibles nous verrons dans notre univers.

Les chercheurs soulignent qu’il existe d’autres facteurs qui pourraient affecter la performance des équipes, ce qui pourrait fausser le résultat proposé. Abeille conditions climatiques pourrait contrarier les équipes d’Europe et d’Amérique du Sud, normalement habituées à une météo plus clémente à cette période de l’année et qui devront endurer l’hiver au Qatar.