Partir de données disponibles avant le match

Une prédiction propre doit s'appuyer sur des informations connues avant le coup d'envoi: équipes, calendrier, forme, domicile, blessures, historiques et contexte.

Utiliser des informations apparues après le match fausserait l'évaluation. C'est une limite importante à respecter pour juger un modèle sérieusement.

Transformer les signaux en probabilités

Le modèle cherche des relations entre les données d'avant match et les résultats observés dans l'historique. Il ne voit pas l'avenir, il estime des scénarios probables.

La sortie peut ensuite être présentée sous forme de probabilités 1N2, de confiance ou de signal prioritaire selon le produit.

  • Nettoyer les données avant match.
  • Entraîner le modèle sur des historiques cohérents.
  • Comparer la prédiction à des résultats non vus pendant l'entraînement.

Expliquer la sortie pour la rendre utile

Une prédiction brute est rarement suffisante. L'utilisateur doit comprendre pourquoi un signal ressort et ce qui pourrait le rendre fragile.

FootScoreAI met donc l'accent sur la lecture : signal, confiance, contexte, risques et limites, sans présenter l'IA comme une certitude.