Calibration du modèle et transparence
11Stat publie ouvertement les métriques de calibration et de qualité de son modèle de probabilité football, obtenues sans fuite de données (walk-forward), car la valeur d'un outil d'analyse de match digne de confiance n'est pas une promesse de gain — c'est une probabilité calibrée et de la transparence.
Déclaration honnête
Les chiffres de cette page sont des métriques de précision sur papier / en simulation. Les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs. 11Stat ne formule aucune affirmation de match « sûr » ou garanti et ne promet aucun gain ni rendement — aucun modèle ne peut garantir l'issue d'un match.
11Stat n'est pas un service de paris ni de jeux d'argent ; la plateforme n'accepte aucun pari, ne vend aucun coupon et ne donne aucun conseil de pari. Toutes les sorties relèvent de l'analyse de données football, de la modélisation, de la simulation et du contenu éducatif. 18+.
Métriques de synthèse (backtest walk-forward de 99 jours)
Fenêtre de test : 2026-03-22 → 2026-06-28 · point-in-time (chaque prédiction produite uniquement avec les données disponibles jusqu'à ce jour-là, sans fuite) · 2 271 matchs évalués.
- 0,19–0,27 — plage du score de Brier (qualité statistique du modèle ; plus bas = probabilité plus juste)
- 12 moteurs — 3 modèles de probabilité principaux + consensus du score de confiance
- Sans fuite — tests walk-forward, point-in-time
Ce dans quoi le modèle excelle vraiment : la calibration
La valeur d'un modèle ne tient pas seulement au fait de « tomber juste », mais à l'adéquation de ses probabilités avec la réalité. Les sorties de 11Stat sont calibrées face à la fréquence réelle. Les mesures ont montré que le modèle est trop confiant sur certains marchés, et une couche de calibration corrige ce biais :
- Profil de sécurité au nul — n=841 · modèle 64 % · réel 50 % · erreur de calibration −13,9 % · Brier 0,255
- Volume de buts (ligne 2.5) — n=825 · modèle 58 % · réel 44 % · erreur de calibration −13,8 % · Brier 0,265
- Volume de buts (ligne 3.5) — n=810 · modèle 52 % · réel 39 % · erreur de calibration −12,9 % · Brier 0,222
- Profil de résultat du match — n=1 317 · modèle 36 % · réel 24 % · erreur de calibration −12,2 % · Brier 0,190
- Profil des deux équipes qui marquent — n=737 · modèle 59 % · réel 46 % · erreur de calibration −12,1 % · Brier 0,256
La couche de calibration corrige cet excès de confiance à l'aide d'un rétrécissement appris sur des données historiques (pente sigmoïde de Platt, plafonnée à ±0,15 pour éviter le surapprentissage). Résultat : des probabilités plus réalistes et un score de confiance plus significatif.
À quoi sert le score de confiance du modèle ?
Le score de confiance (0–10) réunit en un seul indicateur de probabilité le degré d'accord de plusieurs modèles indépendants (Poisson, Dixon-Coles, Elo/forme) sur un même résultat, la qualité des données et la calibration. Un score plus élevé signifie que le modèle a attribué à ce scénario une probabilité plus forte et plus cohérente — pas une garantie de « coup sûr ». Un utilisateur avisé fonde sa propre décision non sur le hasard, mais sur les scores de confiance les plus élevés et l'accord le plus large entre les moteurs — tout en sachant que le résultat n'est jamais garanti.
Preuve et transparence
Chaque signal de modèle publié est horodaté au moment de la publication avec une empreinte SHA256 (un instantané immuable). Le résultat est ajouté ensuite sous la forme d'un enregistrement distinct. Les signaux capturés avant le coup d'envoi portent la mention « Publication vérifiée » ; les résultats archivés après coup sont marqués « Enregistrement d'archive » — ainsi les performances passées sont présentées sans être gonflées et restent vérifiables de façon indépendante.
À qui s'adresse 11Stat ?
- Le bon utilisateur : celui qui appuie sa propre décision d'avant-match sur une probabilité calibrée, le xG et un score de confiance multi-moteurs, et qui accorde de la valeur à la transparence.
- La mauvaise attente : celui qui cherche des « coups sûrs garantis » ou des « victoires certaines » — aucun outil honnête ne peut le fournir, et 11Stat non plus.
Consultez l'intégralité de la page À propos et méthodologie, la FAQ, ou essayez le panneau d'analyse en direct de la page d'accueil.
Questions fréquentes
11Stat garantit-il l'issue des matchs ?
Non. Tous les chiffres de cette page sont des métriques de précision sur papier / en simulation ; les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs. 11Stat ne formule aucune affirmation de match « sûr » ou garanti et ne promet aucun gain ni rendement — aucun modèle ne peut garantir l'issue d'un match.
Qu'est-ce que le score de Brier ?
Le score de Brier est une métrique statistique de qualité qui mesure à quel point les prévisions de probabilité sont proches des résultats réels ; une valeur plus basse signifie des probabilités plus justes. Dans le backtest walk-forward de 99 jours de 11Stat, la plage du score de Brier est de 0,19 à 0,27.
Qu'est-ce qu'un backtest walk-forward (point-in-time) ?
Une méthode de test sans fuite de données dans laquelle chaque prédiction est produite uniquement avec les informations disponibles jusqu'à ce jour-là. La fenêtre rapportée couvre 99 jours, du 2026-03-22 au 2026-06-28, avec 2 271 matchs évalués.
Qu'est-ce que l'erreur de calibration et comment est-elle corrigée ?
L'erreur de calibration est l'écart entre la probabilité du modèle et la fréquence réellement observée ; les mesures ont montré que le modèle était trop confiant sur certains marchés. Une couche de calibration corrige ce biais avec un rétrécissement appris sur des données historiques (pente sigmoïde de Platt, plafonnée à ±0,15).
Le score de confiance du modèle (0–10) signifie-t-il une garantie ?
Non. Le score de confiance est un indicateur de probabilité qui combine l'accord entre les modèles, la qualité des données et la calibration. Un score plus élevé traduit une attribution de probabilité plus forte et plus cohérente — pas une garantie de résultat.