Dixon-Coles : Comment l'IA Prédit les Résultats du Football
Qu'est-ce que le modèle Dixon-Coles ?
Publié en 1997, le modèle Dixon-Coles utilise une distribution de Poisson bivariée pour calculer la probabilité de chaque score possible dans un match de football. C'est le même fondement mathématique utilisé par les bookmakers professionnels.
Les trois piliers
Force d'attaque (α) : Mesure la capacité offensive d'une équipe par rapport à la moyenne du championnat. Une valeur de 1.30 signifie que l'équipe marque 30% de plus que la moyenne.
Force de défense (β) : Plus la valeur est basse, meilleure est la défense. 0.80 signifie 20% de buts encaissés en moins que la moyenne.
Avantage à domicile (γ) : En Ligue 1, les équipes à domicile marquent environ 20% de buts en plus (γ ≈ 1.20). En Coupe du Monde 2026, ce facteur baisse à ~1.10 car la plupart des matchs se jouent sur terrain neutre.
10 000 simulations Monte Carlo
OddsFlow exécute 10 000 simulations Monte Carlo par match. L'ordinateur "joue" chaque match 10 000 fois, générant des prédictions pour tous les marchés simultanément : 1x2, handicap asiatique et plus/moins.
Décroissance temporelle
Les matchs récents pèsent beaucoup plus que ceux d'il y a des mois. Nous utilisons une décroissance exponentielle avec une demi-vie d'environ 4 semaines.
Pourquoi PAS ChatGPT ?
Les LLMs comme ChatGPT génèrent du texte, pas des probabilités réelles. Le Dixon-Coles calcule des probabilités à partir de données numériques vérifiables. OddsFlow utilise l'IA comme outil d'analyse statistique, pas comme une boule de cristal.
Closing Line Value (CLV)
Le CLV mesure objectivement si vous obtenez régulièrement de meilleures cotes que la ligne de clôture. Les recherches montrent qu'un CLV positif est corrélé à la rentabilité à long terme.
Commencez gratuitement — sans carte bancaire.
*OddsFlow est un outil d'analyse statistique. Les résultats passés ne garantissent pas les résultats futurs.*