Méthodologie IA
Comment PronoStats génère des pronostics sportifs avec l'IA
Pipeline de Prédiction
Chaque pronostic passe par 5 étapes avant d'être publié.
1. Collecte de Données
Nous intégrons des données de multiples sources en temps réel : statistiques, classement, forme récente, confrontations directes, buts attendus (xG), ratings Glicko-2, blessures et cotes de 6+ bookmakers.
2. Feature Engineering (50+ Variables)
Les données sont transformées en 50+ features prédictives : moyennes de buts, ratios attaque/défense, pourcentages de victoire, forme récente, taux H2H, probabilités implicites et plus.
3. Ensemble ML (Random Forest + XGBoost)
Pour le 1X2, deux modèles indépendants — Random Forest (300 arbres) et XGBoost (300 estimateurs) — génèrent des probabilités, calibrées par régression isotonique puis moyennées. À côté de l'ensemble 1X2, des modèles dédiés couvrent Over 1.5/2.5/3.5, les deux marquent, corners et cartons : 7 modèles spécialisés au total.
4. Révision IA (Groq LLM)
Un modèle de langage avancé (via Groq) révise les probabilités ML en considérant le contexte que les chiffres ne capturent pas.
5. Calibration et Publication
Les probabilités finales sont calibrées avec la distribution de Poisson et mélangées avec les cotes des bookmakers.
Marchés Prédits
Le système génère des probabilités pour 12+ marchés par match.
Transparence Totale
Chaque prédiction est suivie. Vous pouvez vérifier la précision en temps réel. Nous ne cachons pas les résultats.
Voir Précision IA →