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Toutes sortes de modèles prédisent la Coupe du Monde -- consensus favorable à l'Espagne, impossibilité de prévoir les outsiders

Il faut admettre que le développement de l'IA progresse à une vitesse fulgurante, il y a deux ans encore c'était juste un concept, maintenant elle est intégrée dans notre vie quotidienne, même les prévisions de la Coupe du Monde ont abandonné le mode de pari aveugle « acheter à contre-courant des favoris, la villa au bord de la mer » pour adopter un mode de prévision « scientifique » basé sur divers modèles. Aujourd'hui, découvrons ensemble les prévisions de différents modèles pour cette Coupe du Monde :

一、Probabilités de victoire des favoris et équipes populaires

Selon plusieurs modèles de données autorisés et analyses IA,‌ l'équipe d'Espagne est généralement considérée comme la favorite numéro un pour remporter cette Coupe du Monde‌. Le superordinateur Opta prévoit une probabilité de 16,1 % pour leur victoire, tandis que le modèle de Goldman Sachs donne une chance allant jusqu'à 26 %. Suivent de près l'équipe de France (probabilité 13%-19%) et la championne en titre, l'Argentine (probabilité 10,4%-14%)‌, qui forment avec l'Espagne le premier groupe. De plus, le jeu EA Sports « FC26 » a simulé des centaines de fois et prévoit également que l'Espagne remportera sa deuxième Coupe du Monde de l'histoire.‌‌

D'autres équipes traditionnelles fortes comme l'Angleterre, le Brésil, le Portugal, l'Allemagne, etc., se situent dans un deuxième groupe, avec une probabilité de victoire comprise entre 3 % et 11 %. À noter que la Norvège (probabilité 3,5 %) est considérée comme le outsider le plus prometteur‌, principalement grâce à la ligne offensive composée de Haaland et Ødegaard. La sélection marocaine est également unanimement favorisée par plusieurs modèles IA, qui pensent qu'elle pourrait reproduire la performance de outsider en demi-finale lors de la dernière Coupe du Monde‌.‌‌

二、Méthodes de prévision et sources d'information

Les prévisions actuelles de la Coupe du Monde reposent principalement sur les méthodes suivantes, chacune ayant ses points forts :

‌Modèles de données et superordinateurs‌ : comme ceux d'Opta et Goldman Sachs, qui s'appuient sur une énorme quantité de données historiques de matchs (par exemple, le classement Elo), l'état récent des équipes, la force des joueurs, etc., et utilisent des dizaines de milliers de simulations de Monte Carlo pour en déduire des probabilités.

‌Analyse par grands modèles IA‌ : comprenant GPT-4, Claude, DeepSeek, etc., qui, en intégrant des données traditionnelles, tentent aussi d'introduire des variables telles que facteurs psychologiques, environnement géographique (par exemple, l'effet de l'altitude), etc.

‌Simulations de jeux et expériences historiques‌ : par exemple, le jeu de football EA Sports qui prédit en simulant des compétitions complètes, et qui a deviné le champion lors des quatre dernières éditions.‌‌