Alors que la compétition est bien engagée, c’est la question que se posent tous les fans de foot.

En tant que Data Scientist, j’ai vu passer dans mon fil d’actualité plusieurs articles sur le sujet. Ils expliquent comment le Machine Learning peut être utilisé pour déterminer l’équipe victorieuse.

Mais qu’est-ce que le Machine Learning ? C’est un ensemble d’outils statistiques et / ou mathématiques qui permettent de “prédire” (ou plutôt d’estimer) le futur à partir de données récoltée dans le passé.

Dans le cas présent, deux Data Scientists passionnés de foot ont utilisé ces techniques pour déterminer les résultats de chaque match et prévoir ainsi le vainqueur de la compétition (ces articles ont été publiés le 18/11, soit avant l’ouverture).

Sans plus attendre, mettons fin au suspense. Tous deux prédisent la victoire (roulement de tambour…) du Brésil. Et bien qu’utilisant des techniques différentes, ils se sont plutôt bien débrouillés jusqu’ici puisque tous deux avaient prédit pour les 8° de finale :

• La victoire de la France face à la Pologne.
• Le succès de l’Angleterre face au Sénégal.

Ils ne sont en revanche pas d’accord sur les résultats du match des quarts de finale qui opposera les Bleus aux Britanniques. L’un prévoit la victoire de la France quand l’autre prévoit celle de l’Angleterre ? Cela signifie-t-il que ces modèles ne sont pas fiables ? Pas vraiment.

Quand un modèle détermine l’équipe victorieuse, il calcule en réalité la probabilité de chaque équipe de remporter le match… et il retient bien entendu la plus élevée. Dans le cas de France – Angleterre, le modèle qui anticipe la victoire Britannique le fait avec une probabilité de 51 %, soit une avance négligeable. En d’autres terme, il juge que les 2 équipes sont d’un niveau quasi-identique. Et selon les données ou l’algorithme utilisés, le résultat peut basculer en faveur d’une équipe ou d’une autre. D’ailleurs, ne qualifie-t-on pas souvent le football de “jeu imprévisible” ?

L’avenir nous dira si le Brésil remportera effectivement la coupe du monde. Mais on peut d’ores-et-déjà voir que le Machine Learning a déterminé certaines grandes tendances de la compétition.