Les Algorithmes Football au secours des Parieurs ?

À l’heure de la démocratisation de l’intelligence artificielle, de plus en plus de parieurs utilisent des logiciels compilant des années de statistiques, pour obtenir des informations cruciales afin de miser le plus judicieusement possible. Ces programmes automatisés sont capables de parcourir d’énormes ensembles de données et extrapoler les résultats d’après un algorithme paramétré selon divers critères (victoires/défaites, nombre de buts, etc.). Petit tour d’horizon de cette nouvelle mode qui fleurit un peu partout sur internet.

Qu’est ce qu’un algorithme dans les paris sportifs ?

Un algorithme est un programme informatique composé de plusieurs formules mathématiques. Les algorithmes football sont alimentés par d’énormes quantités de données et statistiques, à partir desquelles ils apprennent et créent des prédictions, ce que l’on appelle le machine learning. Cet apprentissage automatique est l’une des méthodologies intelligentes qui ont montré des résultats prometteurs dans les domaines de la prédiction. Les données utilisées sont fondamentales pour anticiper les résultats des matchs. Au football, cela inclut les performances des équipes et des joueurs, comme le nombre de buts, de passes et de possessions pour chaque joueur, ainsi que les résultats des affrontements précédents entre les équipes.
Les bookmakers utilisent déjà de tels systèmes pour fixer leurs cotes avec une précision étonnante. Mais à présent certains ingénieurs ou parieurs passionnés se sont également attelés à la tâche pour prendre leur part du gâteau.

Comment fonctionnent les algorithmes de paris sportifs ?

Données, données et encore plus de données !

L’apprentissage automatique pour les prédictions sportives repose en grande partie sur la construction d’un modèle de classification basé sur un ensemble considérable de données ; les données initiales sont transmises à l’algorithme afin qu’il puisse détecter des modèles et créer des prédictions.

La partie la plus délicate de la prédiction des résultats d’un match avec le procédé de machine learning est de choisir le bon ensemble de données. Les prédictions d’apprentissage automatique ne sont pas aussi simples que d’ajouter toutes les données jugées pertinentes et d’attendre des résultats instantanés. Les prédictions sont d’une précision variable, et sont souvent moins précises que celles faites par les bookmakers. Ceux-ci recrutent d’ailleurs des génies des mathématiques diplômés des meilleures écoles du monde, qui travaillent jour et nuit avec tous les outils possibles à leur disposition pour composer les cotes que le monde entier essaie de battre.

C’est pourquoi certains ingénieurs utilisent les cotes des bookmakers comme facteur supplémentaire pour augmenter la précision des algorithmes d’apprentissage automatique. L’utilisation de réseaux de neurones artificiels (ANN) – une technique qui s’inspire du cerveau humain – permet d’ajouter encore plus de facteurs. Cela conduit à des prédictions encore plus précises, mais leur précision est encore généralement comprise entre 50 et 70% seulement.

Bien sûr, personne ne pourra concevoir la formule parfaite avec une précision de 100%, ou même s’en approcher. Cela est impossible en raison du caractère aléatoire inhérent des événements sportifs, une machine ne pourra jamais anticiper un carton rouge ou la blessure d’un attaquant phare en tout début de match.

La classification des données : le modèle du réseau de neurones

Les réseaux de neurones sont un ensemble d’algorithmes conçus pour imiter la reconnaissance de formes couramment réalisée par le cerveau humain. Ils extraient des modèles numériques dans des données réelles qui ont été converties en vecteurs.

Les réseaux de neurones ont le pouvoir de regrouper et de classer les données qui leur ont été fournies. Ils peuvent regrouper des données non étiquetées en fonction des similitudes perçues ou classer les informations d’une manière spécifique après de nombreux cycles d’apprentissage sur des ensembles de données étiquetés. 

Les réseaux de neurones profonds (DNN) et les réseaux de neurones artificiels (ANN) sont utilisés pour développer des cadres efficaces capables de prédire, entre autres, les résultats des matchs de football. À savoir, un ensemble de données comprenant les classements des joueurs, les performances, les résultats des matchs et d’autres facteurs possibles permet aux ANN et DNN de générer des prédictions. Chaque ensemble de données est divisé en un ensemble d’apprentissage pour établir des modèles, un ensemble de test utilisé pour tester le modèle et un ensemble de validation pour comparer la précision du modèle aux résultats du monde réel. 

L’un de ces modèles s’est exceptionnellement bien comporté, puisqu’il a prédit 63,3% des résultats des matchs de la Coupe du Monde de la FIFA 2018. 

Un petit exemple simplifié pour une prévision météo :

Mais alors, les algorithmes peuvent-ils me rendre riche ?

La question qui a probablement traversé l’esprit de tout le monde : pourquoi n’utilisons-nous pas l’apprentissage automatique pour prédire correctement les résultats sportifs et devenir riche grâce aux paris sportifs ? Eh bien, il y a plusieurs raisons.

• La première est que les bookmakers ont quasiment toujours une longueur d’avance. Si vous pensez qu’ils ignorent les progrès de l’apprentissage automatique, vous vous trompez complètement. Ils ont tous leurs propres analystes de données qui les aident à améliorer leurs prévisions et à ajuster les cotes en conséquence. Peu importe à quel point l’apprentissage automatique est avancé, vous pouvez compter sur les bookmakers pour avoir plusieurs longueurs d’avance sur le parieur moyen. Heureusement il arrive que ceux-ci commettent des erreurs de temps en temps et offrent donc des paris à forte valeur ajoutée.

• La deuxième raison est que l’incertitude des prévisions, même celles des bookmakers, signifie qu’il faudrait un temps énorme – et un capital théoriquement infini – pour voir des retours sur le long terme. Plus on ajoute de facteurs à un algorithme d’apprentissage automatique, plus la période d’apprentissage de l’algorithme est longue, ce qui prolonge encore le délai avant de voir des retours potentiellement positifs. Il faut donc de la patience pour trouver une formule relativement courte tout en restant suffisamment fiable et équilibrée.

• Enfin, même si vous parveniez théoriquement à obtenir un taux de précision étonnamment élevé, les bookmakers commenceraient probablement à limiter voire bloquer votre compte dès qu’ils verraient un taux de victoire énorme sur une période de temps prolongée. Cependant ces pratiques déloyales seront bientôt punies sévèrement par les nouvelles lois prévues en France, ce qui ouvrira de belles opportunités aux parieurs chevronnés.

De facto à l’avenir, si vous possédez une excellente connaissance du sport sur lequel vous placez vos mises, alors un algorithme disposant de plusieurs dizaines années de données peut significativement améliorer vos gains sur le long terme.

Est-ce que je peux créer mon propre algorithme de prédictions football ?

Bien sûr ! Mais il va falloir vous armer de patience… Votre modèle va avoir besoin de tonnes de données – plus vous en mettez, meilleur sera votre algorithme. Les données que vous injectez dans votre modèle sont toutes aussi importantes les unes que les autres. Une connaissance approfondie du sport pour lequel vous construisez votre algorithme est également de la plus haute importance. Partez de la problématique suivante : « Quelles sont les statistiques importantes pour déterminer le résultat d’un match ? » et puis vous pouvez commencer à importer celles que vous jugez indispensables dans votre modèle.

Où trouver des données de football et comment les exploiter ?

De nombreux services peuvent vous fournir toutes les données dont vous avez besoin pour créer votre algorithme. Certaines petites entreprises proposent un accès gratuit, alors que d’autres très renommées (comme Sport Radar) ne travaillent qu’avec des professionnels (bookmakers, chaînes TV, …) et demandent un abonnement de plusieurs milliers d’euros par mois.

Les services de fournitures de data sportive fonctionnent le plus souvent sous forme d’API. Vous devez également avoir des notions de programmation informatique, de préférence PHP ou Python, afin de récupérer et traiter les données. Une fois celles-ci récupérées, vous allez pouvoir les stocker dans une base de données et appliquer vos propres formules de calcul selon les critères qui vous semblent déterminant pour obtenir une prédiction.

Voici un exemple ultra simplifié pour un match PSG – Monaco :

• Calcul de la moyenne de buts du PSG à domicile en Ligue 1 depuis 2010 => 2,3
• Calcul de la moyenne de buts de Monaco à l’extérieur en Ligue 1 depuis 2010 => 1,7
• Calcul de la moyenne de buts historique des rencontres PSG – Monaco depuis 2010 => 2,1
• Prédiction envisagée => +1,5 buts dans le match

Quelques services populaires : Sportmonks, Sport Data Api, Football Data, …

La limite des algorithmes de paris sportifs

Aussi utiles et intelligents que soient ces algorithmes, leur fiabilité reste limitée si leurs prédictions ne sont pas complétées par une véritable analyse humaine. Disons par exemple qu’il manque au PSG les vedettes Neymar et Mbappé et que votre algorithme vous prédit un +2,5 buts dans le match. Il est légitime de s’interroger si ce pari est bon à prendre sachant qu’il manque ces deux attaquants majeurs et que les algorithmes ne traitent pas ce type d’informations.

Il y aura toujours cette part d’incertitude que nous réserve le sport et qui finalement fait tout son charme. Mais l’utilisation d’un algorithme dans les paris sportifs est de nos jours devenu un atout considérable pour mettre toutes les chances de votre côté. Les paris sportifs suivent une certaine logique qui heureusement ou malheureusement est mise à mal par une part d’inconnue ou de hasard, mais seulement une petite part.

Conclusion

La prédiction d’événements sportifs est devenue un domaine passionnant pour de nombreuses personnes, des amateurs de sport aux joueurs. C’est également un domaine de recherche prolifique, car les résultats des matchs dépendent de divers facteurs, tels que le moral des joueurs, leurs compétences ou l’historique des rencontres. Avec le temps, l’apprentissage automatique deviendra sûrement encore plus puissant pour prédire les matchs. Cependant, le facteur humain jouera toujours un rôle important dans le sport, et jusqu’à présent, aucune machine n’a été capable de prédire cela.

Au-delà de la prédiction des résultats, l’apprentissage automatique / machine learning a trouvé de nombreuses autres utilisations dans le monde du sport. Développement individuel des joueurs, prédiction des blessures éventuelles, ranking des joueurs, les usages sont nombreux . Alors que la plupart des parieurs en ligne ne s’enrichiront probablement pas grâce à l’apprentissage automatique, l’industrie du sport elle – et le monde en général – profite déjà pleinement de ces nouvelles technologies.