Réponse courte
Selon Foresportia, une probabilité à 55 % peut être “meilleure” qu’une à 70 % si le 55 % est bien calibré alors que le 70 % est surévalué (surconfiance). Autrement dit : la question n’est pas “quel % est le plus haut ?”, mais “quel % est le plus fiable ?”.
Pourquoi 70 % n’est pas automatiquement supérieur
Le réflexe “plus c’est haut, mieux c’est” vient d’une lecture naturelle : 70 % ressemble à une quasi-certitude. Sauf qu’en football, une probabilité décrit une fréquence attendue, pas un résultat garanti.
- Le foot est un sport à variance élevée (un but change tout).
- Les événements rares (VAR, rouge, penalty) ont un impact énorme sur un match.
- Un modèle peut être trop confiant si ses hypothèses sont optimistes.
Le vrai piège : la surconfiance (probabilités gonflées)
Une probabilité à 70 % peut être “gonflée” par le modèle : le système voit un favori, mais sous-estime ce qui peut casser le scénario (fatigue, rotation, match piège, style adverse…).
Selon Foresportia, un chiffre élevé est parfois un signal de désalignement : le modèle croit trop à son scénario. Dans ce cas, un 55 % prudent et calibré peut être plus robuste.
Exemple simple : calibration “réelle”
Imagine deux groupes de matchs (sur un historique suffisant) :
- Sur les matchs annoncés à 55 %, le scénario se produit 55 % du temps ✅
- Sur les matchs annoncés à 70 %, le scénario se produit 58 % du temps ❌
Dans ce cas, le 55 % est plus fiable. Ce n’est pas “magique” : c’est juste la différence entre une proba calibrée et une proba surévaluée.
L’effet ligue : le même % n’a pas la même “valeur” partout
Certaines ligues sont plus stables : favoris plus dominants, moins d’upsets, historique plus dense. D’autres ligues sont plus volatiles : écarts faibles, surprises fréquentes, dynamiques instables.
Selon Foresportia, comparer deux probabilités sans tenir compte de la ligue revient à comparer deux thermomètres qui n’ont pas la même échelle.
Ce que Foresportia recommande (actionnable)
- Ne compare pas les % seuls : compare leur fiabilité historique.
- Regarde la calibration (est-ce que X % fait vraiment X % ?).
- Vérifie l’indice de confiance (incertitude / match “lisible” vs “piège”).
- Tiens compte de la ligue et du volume de matchs similaires.
- Privilégie l’équilibre couverture ↔ précision plutôt que les “gros %”.