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L'Euro 2016 a été compliqué pour les robots chargés des pronos

Temps de lecture : 4 min

Le Portugal a surpris tout le monde... jusqu'au bout.

Éder après le but portugais en finale de l'Euro 2016. MIGUEL MEDINA / AFP
Éder après le but portugais en finale de l'Euro 2016. MIGUEL MEDINA / AFP

Les chances étaient minces au début de la compétition, mais c'est bien le Portugal qui a remporté son premier titre de champion d'Europe, ce dimanche 10 juillet, au Stade de France, grâce à une victoire en prolongation contre la France, sur un but d'Éder. En fait, la probabilité d'une victoire du Portugal semblait tellement faible qu'aucune des cinq entreprises et école que nous avions suivis n'avait pensé à la sélection de Cristiano Ronaldo pour la victoire finale. Goldman Sachs, Microsoft, Yahoo, Blue Yonder, et l'école polytechnique fédérale de Lausanne: tous ont raté le train portugais.

En début de compétition, Microsoft voyait l'Allemagne glaner un quatrième titre continental, après un quatrième titre mondial en 2014, tout comme Yahoo et Tumblr. Les deux entreprises américaines envisageaient d'ailleurs que l'Espagne serait le perdant malheureux de cette édition. Pour Goldman Sachs, c'est la France qui aurait dû remporter ce trophée, là encore face à l'Espagne. De son côté, Blue Yonder misait dans l'ordre sur la France devant l'Espagne, l'Angleterre, l'Allemagne, la Belgique, et le Portugal, en sixième position. Enfin, Kickoff, l'intelligence artificielle de l'école polytechnique fédérale de Lausanne, voyait la France s'imposer contre le Portugal en finale (l'intelligence artificielle analysait les matchs les uns après les autres).

Comme Kickoff, Microsoft a également adapté ses matchs les uns après les autres, mais connu une deuxième partie de compétition un peu compliqué après avoir connu un peu plus de 50% de réussite sur les phases de poule. Pourtant, nous expliquait Dominique Danaë, la porte-parole de Microsoft alors que la phase de poules venait de s'achever, «maintenant nous avons des données qui sont plus à jour, plus fraîches et qui permettent d'affiner le modèle [...] J'ai hâte de voir la deuxième partie de l'Euro. Le début est toujours compliqué. Il y a beaucoup d'équipes en jeu. Et on se base sur des performances passées, qui ne sont pas toutes très récentes. Là, sur des données plus pertinentes, comme le fait de savoir que la France finit première de sa poule... cela permet d'affiner le jugement».

Pas suffisant pour recréer la belle performance de 2014, mais assez pour corriger le tir sur certains des prétendants au titre. Avant la phase éliminatoire, Microsoft avait retiré l'Espagne des favoris aux côtés des Français et Allemands pour remplacer la sélection ibérique par la Belgique (qui passera finalement un tour de plus).

Dix sur quinze en deuxième phase pour Microsoft

En analysant de plus près, on découvre que Microsoft a donné six des huits bons résultats en huitièmes (raté pour l'Italie et l'Islande), trois sur quatre en quarts (raté pour le pays de Galles), un sur deux en demi (raté pour la France) et un zéro pointé en finale. À titre de comparaison, dans les pronostics de la rédaction de Slate, j'avais réalisé un assez catastrophique 13/36 en phases de poule avant de faire neuf sur quinze en phase éliminatoire (et pas le bon vainqueur non plus).

Au final pour Microsoft, dix bons résultats sur quinze matchs, loin des scores de la Coupe du monde 2014, où l'entreprise de Redmond avait bien réussi son coup (réalisant un 15/16, il y avait alors un match pour la troisième place) en passant juste à côté de la victoire de l'Allemagne face au Brésil en demi-finales (7-1). À l'époque le fondateur du site FiveThirtyEight et statisticien Nate Silver avait fait la même erreur. Dans son analyse, il expliquait que la principale raison qui a empêché les statisticiens d'imaginer la possibilité d'une telle défaite est le manque de données, qui ne permet pas de savoir si cela relève de l'impossible ou du très peu probable.

Comme l'expliquait Blue Yonder en introduction de ses prédictions, «il est impossible de prédire avec 100% de précision qui va remporter l'Euro. Des surprises comme la victoire de la Grèce face au Portugal lors de l'Euro 2004 ont démontré que des résultats peuvent parfois être complètement imprévisibles.» Et cette année, entre des Gallois demi-finalistes, ou des Islandais quart-de-finalistes, les experts ont été gâtés.

«La glorieuse incertitude du sport»

Il est cependant vrai que le football est l'un des sports où même les plus petites nations ont leur chance. «Tout l'intérêt du public réside dans le suspense et la “glorieuse incertitude” du sport. L'équipe annoncée comme étant la meilleure peut ne pas l'emporter, car chaque match se joue avec des variables indéterminées», expliquait ainsi au Figaro l'économiste du sport Pierre Rondeau. C'est d'ailleurs ce que soulignait Nate Silver dans son analyse sur la victoire de l'Allemagne face au Brésil, en 2014:

«Le Brésil a presque certainement joué de malchance. Les Brésiliens ont plus frappé au but que les Allemands –ce que je n'aurais jamais deviné en regardant le match– et eu une plus grande possession de balle. Certains buts encaissés par Julio Cesar étaient inévitables, mais il n'a pas non plus fait une Tim Howard [auteur d'une prestation incroyable face à la Belgique, en huitièmes de finale, ndlr]. Même si notre modèle avait traité les équipes aussi équitablement avant le match, il n'aurait donné à l'Allemagne qu'une chance sur 900 de gagner par six buts ou plus.»

De son côté, Julien Guyon, professeur associé aux départements de mathématiques de l’université de Columbia à New York et fan de foot, nous rappelait que le hasard est l'un des paramètres les plus importants à l'origine de l'incertitude des résultats dans ce sport:

«Il y a une grande spécificité du football par rapport à d'autres sports. Il y a un faible nombre d'occasions de marquer dans un match, et ensuite la probabilité de convertir une occasion est faible. En football, vous avez peut-être 5-10% de chance de marquer sur un tir, alors que cela va monter à plus de 30% dans le basket où les joueurs tirent également beaucoup plus. Tout ça pour dire qu'en football, les scores sont souvent de 1-0, 1-1 ou 2-1 et donc le hasard a une part plus importante dans le résultat.

En base-ball, vous répétez plein de fois les mêmes séquences et les joueurs sont hyper-spécialisés. C'est donc beaucoup plus difficile pour une équipe plus faible de gagner car quand on répète cent fois une même action, il faudrait beaucoup trop de chance pour gagner.»

Nul doute que cela n'arrêtera pas les ingénieurs travaillant sur ces modèles prédicatifs. Et peut-être que lors de la prochaine Coupe du monde en Russie, dans deux ans, l'un d'entre eux parviendra à réussir un tournoi parfait. Reste à savoir si c'est quelque chose que l'on souhaite vraiment, ou si voir des modèles prédéfinis (qui sont surtout une vitrine du travail réalisé souvent dans l'ombre par les ingénieurs de ces entreprises) se tromper devant l'incertitude du sport (et ensuite essayer de comprendre les raisons de ces échecs) n'est pas plus excitant, ou rassurant.

Grégor Brandy Journaliste

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