Partir de donnees disponibles avant le match

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

Utiliser des informations apparues apres le match fausserait l'evaluation. C'est une limite importante a respecter pour juger un modele serieusement.

Transformer les signaux en probabilites

Le modele cherche des relations entre les donnees d'avant match et les resultats observes dans l'historique. Il ne voit pas l'avenir, il estime des scenarios probables.

La sortie peut ensuite etre presentee sous forme de probabilites 1N2, de confiance ou de signal prioritaire selon le produit.

  • Nettoyer les donnees avant match.
  • Entrainer le modele sur des historiques coherents.
  • Comparer la prediction a des resultats non vus pendant l'entrainement.

Expliquer la sortie pour la rendre utile

Une prediction 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: pick, confiance, contexte, risques et limites, sans presenter l'IA comme une certitude.