Transparence
On a vérifié si nos chiffres disent vrai
On a rejoué les trois dernières saisons NHL match par match, puis on a comparé ce qu'on annonçait à ce qui s'est réellement produit sur la glace.
Ce qu'on calcule, concrètement
Connor McDavid a marqué 15 buts en 40 matchs. Ce soir, quelle chance a-t-il de marquer ? Notre réponse : 28 %. Autrement dit, sur 100 soirs comme celui-ci, il marquerait environ 28 fois.
Un bookmaker qui pense pareil proposerait une cote de 3,50. S'il propose 4,00, il vous paie plus que le risque réel : c'est là qu'il y a quelque chose à jouer.
Tout part donc de ce pourcentage. S'il est faux, tout le reste est faux. D'où cette page.
Comment on a vérifié
C'est un examen sur le passé. On reprend chaque match des saisons régulières 2023-24 à 2025-26, on donne au modèle uniquement ce qu'il aurait pu savoir la veille du match, et on lui demande son pourcentage pour chaque joueur.
Ensuite seulement on regarde la feuille de match : le joueur a marqué, ou non. Aucune information postérieure au match n'entre dans le calcul. Pas de blessure connue après coup, pas de statistique de fin de saison. Sinon le test ne vaudrait rien.
Résultat : — pronostics, chacun comparé à ce qui s'est vraiment passé.
Le résultat
Chaque point compare ce qu'on avait annoncé (horizontal) à ce qui s'est passé (vertical). Plus les points collent à la diagonale, plus nos chiffres disent vrai.
La ligne pointillée, c'est le sans-faute : annoncé = observé. Seuls les groupes d'au moins 200 cas sont affichés, en dessous les chiffres ne veulent rien dire.
Voir le détail complet▾
| Tranche | Nombre de cas | Annoncé | Observé | Écart |
|---|
Écart négatif = on a annoncé plus que ce qui s'est produit.
Est-ce qu'on fait mieux qu'au pif ?
On a comparé notre modèle à une méthode bête : donner à tous les joueurs la même chance de marquer, la moyenne de la ligue. Notre modèle fait — mieux.
C'est peu, et c'est normal : deviner qui va marquer un soir donné reste très difficile. Si quelqu'un vous promet beaucoup mieux, méfiez-vous.
Le détail chiffré, pour ceux que ça intéresse▾
La mesure s'appelle le score de Brier : on prend l'écart entre la probabilité annoncée et le résultat réel (0 ou 1), on le met au carré, et on fait la moyenne. Plus le chiffre est bas, plus les probabilités sont justes.
Ce qui ne marche pas encore
- Sur les joueurs qu'on annonce à plus de 40 %, on est environ 4 points trop optimistes.
- On ne fait pas encore la différence entre un but marqué à cinq contre cinq, un but en supériorité et un but dans un but vide. Ça représente 30 % des buts.
- On sait que nos chiffres sont justes, on ne sait pas encore s'ils sont meilleurs que ceux des bookmakers. Ça viendra quand on aura leurs cotes.
La méthode, pour les curieux
Ouvrir le détail du calcul▾
Pour chaque joueur, avant chaque match :
lambda = (buts + 10 × 0,1651) / (matchs joués + 10)
0,1651 est le nombre moyen de buts par match d'un patineur dans la ligue, recalculé pour chaque saison. Le 10 est un poids : c'est comme si on ajoutait à chaque joueur 10 matchs fictifs joués au rythme moyen de la ligue.
L'idée : un joueur à 12 buts en 20 matchs a probablement eu de la chance. Plutôt que de projeter ce rythme tel quel, on le ramène un peu vers la moyenne de la ligue. Plus il accumule de matchs, moins la correction pèse — au bout d'une saison complète, ses vrais chiffres dominent.
Deux détails : on ne calcule rien tant qu'un joueur n'a pas au moins 5 matchs joués dans la saison, et on applique un facteur domicile mesuré sur le backtest, ×1,03 à domicile et ×0,97 à l'extérieur.