BFM Business

La France gagnera l’Euro 2016, selon les experts en intelligence artificielle

Le Stade de France, le 9 juin 2016.

Le Stade de France, le 9 juin 2016. - Franck Fife - AFP

Les chercheurs tentent de prédire l’issue de la compétition voire de chaque match en se basant sur les données de jeu des 100 dernières années et des avis des internautes glanés sur la Toile.

La compétition de l’Euro 2016 n’a pas encore commencé que l’on connaît déjà son vainqueur : ce sera la France. Eh oui, c’est en effet ce que prévoient plusieurs experts en intelligence artificielle. La société Blue Yonder, spécialisée dans l’analyse prédictive, estime que la France a 34,1 % de chances de gagner la compétition, loin devant l’Espagne (13,4 %), l’Angleterre (11 %) et l’Allemagne (9,8 %). On ne pourra pas accuser Blue Yonder d’avoir un avis partisan : c’est une société allemande.

Ce palmarès confirme donc les analyses statistiques réalisées par la banque Goldman Sachs qui, elle aussi, voit les Bleus repartir avec le trophée de la compétition.

Mais il y a aussi quelques trouble-fêtes parmi les experts en intelligence artificielle. Les chercheurs de Microsoft Bing voient l’Allemagne en finale avec l’Espagne. Et à la fin, ce sont les Allemands qui gagnent. Même son de cloche (ou plutôt de glas) chez Yahoo, qui a même calculé les scores les plus probables pour tous les matchs. Bing et Yahoo calculeront, par ailleurs, un pronostic avant chaque match, score qui devrait être plus précis que ces calculs globaux.

-
- © -
-
- © -

De son côté, l’école polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) s’est également lancée dans des pronostics à coup d'intelligence artificielle. Elle se limite, en revanche, à la prédiction des prochains matchs et ne s’avance pas à donner un vainqueur final de la compétition. Les résultats des calculs sont mis en ligne sur le site Kickoff.ai.

-
- © Kickoff.ai

Des méthodes de calcul variées

Comment tous ces experts font-ils pour calculer leurs estimations ? Ils s’appuient sur des algorithmes d’apprentissage automatique et/ou de simulation statistiques qu’ils alimentent ensuite avec des grosses quantités de données. L’EPFL, par exemple, a compilé les données de jeu des compétitions internationales, européennes et nationales pour établir des scores de performance pour chaque joueur. Celles-ci serviront à estimer la performance probable de l’équipe pour le prochain match. 

Blue Yonder s'est également appuyée sur les données de jeux en compilant toutes les rencontres internationales depuis 1873, ce qui représente presque 36.000 matchs. En revanche, elle ne se focalise pas sur les joueurs mais se contente d’analyser les performances des équipes. 

Microsoft et Yahoo prennent en compte les données de jeux mais ajoutent par ailleurs des données issues des Internautes, collectées notamment au travers du moteurs de recherche Bing ou des notes de blog de Tumblr. En particulier, Yahoo s'est plongé dans plus de 20 milliards de posts, à la recherche de références sportives. L’idée étant de distiller par ce biais la perception des Internautes sur les matchs à venir. D’une certaine manière, la sagesse populaire vient enrichir les données froides des matchs passées.

Mais est-ce vraiment plus efficace ? L'avenir le dira.