Kickoff.ai : bilan mitigé pour un Euro 2016 surprenant

Quelles sont les performances de l’intelligence artificielle qui prétend pouvoir prévoir le score des matches de l’Euro 2016 ?

Par la rédaction de Contrepoints.

Euro 2016 Maillot géant équipe de France de football au Stade de France
By: bekhapCC BY 2.0

Il y a une semaine, nous vous parlions de Kickoff.ai, cette intelligence artificielle développée par des étudiants de l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne, qui prétendait pouvoir prévoir les résultats des matches de l’Euro 2016. Après déjà 10 jours de compétition, nous avons voulu vérifier les performances de ces prévisions.

Comment calculer les performances ?

En préalable, signalons que les probabilités sont rarement de 50-50 ; ce n’est arrivé qu’une fois pour Islande-Hongrie. Dans ce cas, tout résultat est considéré comme un succès.

Il y a plusieurs façons de calculer la performance. Même si les auteurs du modèle précisent que l’intelligence artificielle n’est pas conçue pour prévoir les matches nuls, on peut toujours :

  • Considérer, comme le préconisent les auteurs, que toute probabilité supérieure à l’autre est une prévision de victoire,
  • Considérer que toute probabilité supérieure à 60% est une prévision de victoire et qu’entre 50 et 60%, c’est un match nul qui est prévu,
  • Considérer que toute probabilité supérieure à 55% est une prévision de victoire et qu’entre 50 et 55%, c’est un match nul qui est prévu.

Nous avons voulu tester les trois cas de figure pour évaluer le modèle après 10 jours d’Euro 2016.

Des performances en demi-teinte dans un Euro 2016 peu commun

Après le match nul de l’Équipe de France face à la Suisse et la défaite de la Roumanie contre l’Albanie, hier soir, les résultats bruts du modèle donnent un taux de réussite de 50%. Si l’on considère qu’entre 40 et 60% de probabilité, on a plus de chances de voir un match nul, le taux de réussite n’évolue pas. Enfin, si l’on considère que c’est seulement entre 45 et 55% qu’on peut tabler sur un match nul, le taux de réussite progresse à 54%.

Les performances de ce modèle pour l’Euro 2016 sont pour le moment en demi-teinte mais à sa décharge, cette compétition est un peu particulière. L’augmentation du nombre d’équipes engagées et l’instauration de huitièmes de finale ont conduit à qualifier les quatre meilleurs troisièmes de l’ensemble des groupes des phases de poules. Auparavant, avec moins de groupes, seuls les deux premiers étaient qualifiés. Dans ce contexte, un résultat nul n’est pas un si mauvais résultat et provoque peut-être une perturbation de la performance brute prévisible d’une équipe…

À suivre avec la suite de la compétition !