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mai 10, 2018
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Pourquoi les données de la Coupe du Monde sont un cauchemar pour les parieurs

Le problème de la stratégie des paris centrée sur les données pour la Coupe du Monde

Pourquoi l'approche qualitative est également limitée

Existe-t-il une solution au problème de la Coupe du Monde ?

Pourquoi les données de la Coupe du Monde sont un cauchemar pour les parieurs

La Coupe du Monde est indubitablement la compétition la plus importante du monde du football. Organisée une fois tous les quatre ans, elle permettra aux fans d'assister à 64 matchs en Russie du 14 juin au 15 juillet. Cependant, ce tournoi peut souvent donner du fil à retordre aux parieurs. Pourquoi les paris sur la Coupe du Monde sont-ils si difficiles ? Pour le savoir, lisez cet article.

Dans un précédent article, Mark Taylor expliquait son approche pour tenter d'affiner ses pronostics pour la Coupe du Monde 2018 (y compris en ce qui concerne le vainqueur) tout en montrant les limites de cette approche. Dans cet article, je m'attarderai sur la deuxième partie. Je traiterai ici des limites des approches quantitatives et qualitatives. 

Les résultats de votre modèle sont déterminés par votre processus.

La création d'un modèle est un processus itératif incluant tests et suivi des résultats. Tout ceci a déjà été traité dans cet article, qui met en avant le discernement et la créativité comme des éléments essentiels de tout processus de création de modèle.

Les tests et le suivi des résultats sont limités dans le cas de la Coupe du Monde, dans la mesure où chaque tournoi a lieu tous les quatre ans. Le but des approches quantitatives n'est pas d'obtenir des résultats fiables à 100 %. Il s'agit plutôt d'un procédé créatif dans lequel les résultats sont simulés ou expliqués par des nombres.

Pourtant, tout modèle quantitatif s'appuie sur une série d'hypothèses, reposant elles-mêmes sur des données existantes. Le problème de la Coupe du Monde, c'est que les données, même celles compilées durant la phase de qualification, restent plus ou moins obsolètes.

Considérons le cas de l'utilisation des performances précédentes d'une équipe. Les données des phases de qualification ne sont pas déterminantes, car les équipes qui s'affrontent n'ont pas le même niveau. Par exemple, le Panama a peut-être écrasé les États-Unis pour gagner le match de la zone Amérique du Sud, mais cette équipe aurait-elle gagné dans un groupe de qualification pour le zone Europe ?

Ce manque de données signifie que les approches fortement dépendantes des algorithmes (très nombreuses au demeurant) ne présentent pas les mêmes avantages ici que dans les matches de championnat ayant lieu de manière hebdomadaire.

Le but n'est pas de laisser entendre que les qualifications européennes sont plus difficiles, mais plutôt qu'elles diffèrent grandement d'un effet de phase de poules. De plus, les matchs de qualification se déroulent sur une période de deux ans, durant laquelle les performances d'une équipe peuvent varier. Les capacités des joueurs peuvent fluctuer sur une année, et ils peuvent même se blesser.

On peut être tenté d'ajuster ces fluctuations grâce au classement des équipes de la FIFA, mais celui-ci est connu pour n'être que très peu réaliste. Je pense qu'une simulation sur FIFA 2018 permettrait d'obtenir de meilleurs pronostics.

Certains modèles avancés tentent d'utiliser des paramètres spécifiques aux joueurs. Ces modèles sont souvent très complexes, et permettraient d'obtenir des pronostics plus fiables. Cependant, les performances d'un joueur dépendent de la structure d'une équipe. Un joueur peut exceller dans le type de jeu choisi par son club, mais pas dans celui de son équipe nationale.

On met la pression à Messi pour qu'il soit performant pendant la Coupe du Monde pour la simple et unique raison que ses coéquipiers du Barça manquent à l'appel dans l'équipe d'Argentine. Même si Mohammed Salah a été véritablement magistral durant cette saison, il pourrait ne pas réaliser une performance similaire avec l’Égypte (bien que j'espère personnellement que cette équipe s'en tire bien).

Utiliser les données des précédentes Coupes du Monde pour des paramètres spécifiques à une équipe (comme le taux de scoring) serait désastreux pour les mêmes raisons. Les équipes changent considérablement en quatre ans, et on a déjà vu des finalistes ou même des tenants du titre réaliser une piètre performance au cours de la Coupe du Monde suivante. L'entraîneur d'une équipe et son style de jeu peuvent également changer avec le temps.

Pourquoi l'approche qualitative est également limitée

L'existence d'équipes légendaires comme celle du Brésil en 1970, des Pays-Bas en 1974 (même s'ils n'ont pas gagné) et de l'Espagne en 2010 nuit également aux autres approches, comme les prédictions qualitatives.

Dans le cadre d'un mémoire universitaire que j'ai co-publié il y a quelque mois de cela (Une (in)compréhension généralisée de la performance du Brésil pendant la Coupe du Monde), nous avons évalué les cotes du Brésil pour la Coupe du Monde 2014. Afin de vous épargner la lecture de l'article complet, nous en sommes arrivés à la conclusion que les cotes post-match du Brésil étaient plus hautes que les cotes avant-match.

Les équipes changent considérablement en quatre ans, et on a déjà vu des finalistes ou même des tenants du titre réaliser une piètre performance au cours de la Coupe du Monde suivante.

Dans ce mémoire que j'ai coécrit, nous avons découvert que même si le Brésil avait 25 % de chance de remporter la Coupe du Monde avant que celle-ci ne débute, ce taux passait à 18 % juste après avoir joué contre le Cameroun et remporté la phase de poules. Il remontait à 27 % au moment du coup d'envoi du premier match éliminatoire de l'équipe.

Avec du recul, le Brésil que nous avons vu lors de la dernière Coupe du Monde n'était pas l'équipe légendaire que nous avions connue dans les précédents tournois. Pourtant, il semblerait que les parieurs aient été victimes de la réputation de l'équipe et se soient trop focalisés sur leur première impression.

Cette perception était remise en question à chaque match du Brésil (d'où les cotes post-match plus élevées), mais revenait vite au galop jusqu'au début du match suivant.

Un autre élément pourrait être à l'origine de ces inexactitudes. Pour utiliser le terme technique exact, on parle d'excès de confiance, mais pour être honnête, il s'agit simplement d'arrogance. Énormément de parieurs sportifs, qu'ils soient brillants ou non, ont beaucoup trop confiance en leurs capacités (y compris moi, probablement).

Nous avons en effet tous entendu (voire participé à) d'innombrables débats, où l'on entend l'orateur affirmer avec une assurance sans faille que "Leicester ne peut pas remporter la Premier League", que l'on "peut parier sans risque que Chelsea sera dans le top quatre" et que "la Juventus gagnera la Ligue des champions", ou autres. Ceci est une démonstration concrète de l'excès de confiance.

Existe-t-il une solution au problème de la Coupe du Monde ?

Si l'approche quantitative comporte des limites et que l'approche qualitative est biaisée, cela signifie-t-il qu'il est scientifiquement impossible d'établir des pronostics fiables pour la Coupe du Monde ?

Le problème de la Coupe du Monde, c'est que les données, même celles compilées durant la phase de qualification, restent plus ou moins obsolètes.

Non, il s'agit en fait probablement d'un avantage. Ce manque de données signifie que les approches fortement dépendantes des algorithmes (très nombreuses au demeurant) ne présentent pas les mêmes avantages ici que dans les matches de championnat ayant lieu de manière hebdomadaire. De plus, la Coupe du Monde laisse le champ libre aux parieurs amateurs ou agissant sur un coup de tête.

L'intérêt d'un pronostic réside dans le fait que son exactitude est relative et imprécise. En guise d'exemple, dans cet outil de pronostic Excel que je vous invite à utiliser gratuitement sur Scoragol.com, je vous suggère de faire preuve d'un peu de créativité, mais sans tomber dans l'excès.

Si l'on sait que la moitié des participants va donner l'Allemagne vainqueur, alors mieux vaut s'abstenir (ce qui ne veut pas dire donner le Panama vainqueur). Si on veut dominer la concurrence, il faut envisager des hypothèses différentes. N'utilisez pas qu'un seul ensemble de paramètres pour vos résultats si vous optez pour un modèle qualitatif, testez plutôt sa sensibilité aux fluctuations de ces résultats.

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