La coupe du Monde s’est terminée dimanche 13 juillet sur le sacre de l’Allemagne, après une victoire face à l’Argentine 1 but à zéro. La Mannschaft remporte son 4ème trophée à la surprise générale. En effet, la très grosse majorité des pronostiqueurs, qu’il s’agisse des parieurs particuliers aux grandes institutions comme Goldman Sachs ou Unicredit, avait vu le Brésil gagner le titre lors de sa coupe du Monde, l’Allemagne n’apparaissait jamais parmi les favoris et était décrite en fin de cycle, comme l’Espagne avant elle.
Seuls quelques téméraires parieurs ont osé faire de l’équipe de Joachim Löw la numéro 1 des pronostics, comme Mondial de Foot, avec son « Indicateur de Performances Footballistiques », et la société Microsoft. Cette dernière s’est prise de passion pour les estimations, depuis les télés-crochets American Idol et The Voice où elle avait fait un sans-faute en donnant les gagnants très longtemps à l’avance. Depuis, elle a construit un algorithme regroupant de très nombreux paramètres mathématiques et empiriques et capable d’être appliqué à de nombreuses compétitions.
Par exemple, lors de la dernière draft NBA en 2013, l’algorithme de Microsoft a été utilisé et a réussi à prédire, avec une efficience proche des 100%, l’ensemble des résultats. Il n’en fallait pas moins pour que Microsoft se décide à l’appliquer pour la coupe du Monde 2014, résultat : 15 bons résultats sur 16 lors des matchs à élimination directe, seule la petite finale Brésil – Pays-Bas n’a pas été réussie, puisque l’algorithme avait prédit une victoire de la Seleçao. Mais c’est à ce jour, le meilleur pronostiqueur, avec une efficience de 93,75%.
Lors de la phase de poule, l’algorithme avait fait moins bien, son efficience n’était que de 60%. Mais il faut dire que de nombreuses surprises ont jalonné la compétition, avec l’élimination de l’Espagne ou de l’Italie. Les paramètres utilisés sont tous aussi variés les uns des autres : la distance moyenne parcourue au Brésil pour chaque équipe, l’expérience moyenne de chaque sélection, le nombre de matchs joués précédant la compétition, les résultats en compétition depuis 1930, etc.
Son concurrent direct à ce jeu, l’entreprise Google, a quant à elle, construit un algorithme basé sur la base de donnée infinie du web, capable d’estimer un favori à partir des entrées observés sur la toile et des projections des internautes, en se basant sur la théorie de la « Sagesse des foules ». D’après cette dernière, la moyenne des estimations individuelles devrait donner l’estimation optimale, la meilleure projection possible. Or, cette stratégie a échoué puisque Google n’a été capable de donner que 14 bons résultats sur 16, moins que Microsoft.
Maintenant que la compétition est terminée, il conviendrait de regrouper les facteurs les plus significatifs afin d’en faire l’amalgame et de réaliser, pour l’Euro 2016, le meilleur modèle probabiliste possible. En effet, si la variable « météo & température » a pu jouer, les données « Classement FIFA » et « Résultats lors des précédentes éditions » n’ont pas été parfaitement significatives et efficientes, par exemple. Une sélection s’impose.
Seulement, n’oublions jamais que le football reste un sport de hasard et de chance, et jamais la science ne pourra prédire la réalité, seulement en minimiser les risques …