18+ · Les paris comportent un risque de perte d'argent. Aucun pari n'est garanti. Données fictives (mock data).

Le modèle

Méthodologie

Un modèle hybride en couches, des formules transparentes et une classification conservatrice des signaux.

Notre modèle ne cherche pas à « deviner » un résultat, mais à estimer une probabilité honnête pour chaque issue, puis à la comparer au marché. Une value n’existe que lorsque notre probabilité dépasse celle du marché — jamais parce qu’une équipe « va gagner ».

Le football est plus difficile à modéliser que le tennis : trois issues, des buts rares, une forte variance et un contexte riche (compositions, météo, altitude, fatigue). Le modèle est donc volontairement prudent.

Transparent

Chaque chiffre est calculé, jamais affirmé sans formule.

Conservateur

Le nul augmente la variance : seuils stricts, confiance prise en compte.

Pédagogique

Une lecture en langage naturel accompagne chaque match.

Ce que le modèle analyse — les 6 couches

1

Force globale

Obtenir un prior de niveau brut.

Elo internationalRanking FIFAForme longueQualité des adversairesValeur du onzeExpérience internationale

Sortie : Team Strength Rating 0–100

2

Performance réelle

Juger au-delà des scores.

xG pour / contreTirs & tirs cadrésGrosses occasionsPost-shot xGEfficacitéImpact gardien

Sortie : Attack / Defense / Shot / GK Quality

3

Styles de jeu

Classer chaque équipe dans un style.

PossessionPPDACentresCPATransitionsJeu vertical

Sortie : Style principal + secondaire

4

Matchup tactique

Croiser forces et faiblesses des styles.

Pressing vs relanceProfondeurCentres vs défenseCPADépendance à un joueurProbabilité de nul

Sortie : Tactical Matchup Edge

5

Contexte Coupe du Monde

Intégrer l’environnement du match.

Domicile / déplacementJours de reposAltitudeTempérature & humiditéÉtat du terrainEnjeu du groupe

Sortie : Context Advantage

6

Effectif & compositions

Ajuster sur les disponibilités.

BlessuresSuspensionsIncertainsForme des cadresProfondeur de bancChangement de système

Sortie : Squad Availability Impact

Les formules clés

Probabilité implicite
raw_probability = 1 / cote

Exemple : 1 / 2.00 = 50%
Normalisation 1X2 (retrait de la marge)
raw_h = 1/cote_h ; raw_n = 1/cote_n ; raw_a = 1/cote_a
somme = raw_h + raw_n + raw_a
fair_h = raw_h / somme  (idem N, 2)
Edge (en points)
edge = (prob_modèle − prob_marché) × 100
Expected Value
EV = prob_modèle × cote − 1

Exemple : 0.45 × 2.50 − 1 = +0.125 (+12.5%)

Classification des signaux

Value forte

Edge ≥ +8 pts · EV ≥ +10% · confiance ≥ 70 · aucun risque majeur

Value modérée

Edge ≥ +5 pts · EV ≥ +6% · confiance ≥ 60

Léger avantage

Edge ≥ +3 pts · EV ≥ +3%

Marché aligné

Edge entre −3 et +3 pts : le marché price correctement

À éviter

Edge négatif marqué ou confiance trop faible (données insuffisantes)

Écart marqué entre modèle et marché, EV élevée, peu de risques ouverts. Edge négatif ou incertitude trop forte. À éviter.

Les 13 styles de jeu

Possession dominantePressing hautBloc bas + transitionContre-attaque rapideÉquipe de centresSet-piece reliantDéfense compacteHybrid eliteBuild-up patientDirect verticalChaos teamHigh tempo attackingLow block specialist

FAQ

Une value existe quand la probabilité estimée par le modèle est supérieure à la probabilité « fair » du marché (marge retirée). On la chiffre via l’expected value : EV = probabilité × cote − 1. Un EV positif sur le long terme est l’objectif.

Outil d’analyse, pas une garantie de gain.

Les probabilités sont des estimations statistiques, pas des certitudes. Les paris comportent un risque de perte d’argent ; aucun pari n’est garanti. CDM Analyse n’est pas un opérateur de paris : les cotes affichées peuvent varier et doivent être vérifiées chez les bookmakers agréés. Réservé aux personnes majeures. Jeu responsable.