Qui va gagner la Coupe du monde ? Nous avons effectué 100 000 simulations informatiques, et le vainqueur sera…
Dans le cadre des préparatifs pour la Coupe du Monde de la FIFA 2026, une équipe de statisticiens a développé un algorithme d’apprentissage automatique pour prédire l’issue du tournoi. Cet outil utilise des modèles statistiques avancés et les connaissances de bookmakers pour évaluer les forces de chaque équipe et de ses joueurs.
L’algorithme fonctionne en deux étapes. D’abord, il combine des modèles statistiques avec l’expertise des bookmakers pour établir un niveau de force pour chaque équipe. Ensuite, il intègre ces estimations à d’autres données pertinentes sur les équipes.
Les simulations ont révélé que l’Espagne est la grande favorite avec une probabilité de victoire de 14,5 %. Elle est suivie par l’Angleterre et la France, chacune avec 12,4 %, et l’Allemagne avec 11,2 %. Le Portugal et l’Argentine ont également de bonnes chances, avec respectivement 8,9 % et 8,2 %.
Concernant le Mexique, les prévisions indiquent qu’il marquera en moyenne 1,9 but lors du match d’ouverture contre l’Afrique du Sud, qui ne marquera que 0,7 but. Ainsi, la victoire du Mexique est estimée à 65 %, tandis qu’un match nul est à 21 % et une victoire de l’Afrique du Sud à 14 %.
Les États-Unis, hôtes du tournoi, ont 78 % de chances d’atteindre les seizièmes de finale, mais leurs probabilités de succès en phase éliminatoire sont plus faibles, avec seulement 1 % de chances de remporter la finale au MetLife Stadium.
Ces résultats sont le fruit de 100 000 simulations prenant en compte le tirage au sort officiel et les règles de la FIFA, y compris les prolongations et les tirs au but.
L’algorithme s’appuie sur des données historiques des huit dernières années, les cotes des bookmakers, et des facteurs socio-économiques, tels que le PIB par habitant des pays participants.
Les prévisions sont basées sur des probabilités et, bien que l’algorithme ne puisse garantir un vainqueur, il est conçu pour être plus précis qu’une méthode traditionnelle de prédiction.
Source : Futura Sciences
