Coupe du Monde : les algorithmes d’intelligence artificielle tenus en échec

Sans vouloir faire injure aux « Vatreni » (les Flamboyants, surnom guerrier donné à la sélection nationale croate), l’affiche était plutôt inattendue ! En tout cas, la victoire des Bleus sur ce jeune état en finale de la Coupe du Monde de football n’avait été anticipée par aucune « Intelligence Artificielle » (comprendre ici des algorithmes d’analyse de données à grande échelle). Les voies du but sont-elles impénétrables ?

Plusieurs banques s’étaient ainsi frottées à l’exercice périlleux des pronostics, en transposant sur le gazon leurs modèles d’analyse habituellement réservés à la prédiction économique.

Nous vous parlions notamment ici de Goldman Sachs, qui avait eu recours à des méthodes de machine learning sophistiquées et nourri son moteur algorithmique de statistiques variées : caractéristiques des joueurs (passes décisives, tacles par match etc.), nombre de buts marqués par l’équipe, performance générale ou encore momenta issus des derniers mondiaux… pour un résultat peu convaincant : la banque d’investissement voyait l’Allemagne battre le Brésil en finale, la France « malchanceuse au tirage » devant s’arrêter en demi-finales.

La banque Suisse UBS s’était également pris au jeu, avec une issue encore moins glorieuse : ses quelques dix milles simulations donnant alors 24% de chances de victoire pour l’Allemagne, contre 20% pour le Brésil, 16,1% pour l’Espagne, 8,5% pour l’Angleterre, 7,3% pour la France et 0,2% pour la Croatie.

Un dernier prétendant fait toutefois mieux que ces établissements bancaires : EA Sports. L’éditeur de jeux vidéos (Fifa 18), avait bel et bien prédit que la sélection de notre Didier Deschamps national soulèverait le trophée tant convoité, face à nos voisins d’outre Rhin cependant. Sa méthode, qui donnait davantage d’importance à la valeur marchande des joueurs sur le marché des transferts, lui a pourtant permis de prédire parfaitement le parcours des Bleus : victoire contre l’Argentine en huitièmes de finale, contre l’Uruguay en quarts et contre la Belgique en demi-finales.

Cela ne suffit pas à redorer le blason de l’exercice de la prédiction sportive, et l’Intelligence Artificielle est donc encore loin de la réalité du terrain, le facteur humain restant très difficile à intégrer dans l’apprentissage d’une machine. La bonne nouvelle réside sans doute dans le fait que le football (comme beaucoup d’autres domaines, espérons-le !) est finalement assez peu prévisible, et la part laissée au hasard absolument décisive. Quelle IA aurait ainsi pu intégrer la blessure d’un joueur, son état psychologique, son remplacement, son exclusion ou une erreur d’arbitrage ? Vraisemblablement aucune. La glorieuse incertitude du sport aura eu raison de l’algorithmie !