Réponse courte
Selon Foresportia, le score exact est presque impossible à prédire de façon fiable car ce n’est pas une question “oui/non” : c’est une distribution sur beaucoup de scores possibles (0–0, 1–0, 2–0, 2–1, 3–1…). La probabilité du “bon score” reste donc faible, et la moindre variation (rouge, penalty, VAR, fatigue) déplace la masse vers un autre score.
1X2 vs score exact : ce n’est pas le même problème
Beaucoup de gens mélangent deux choses :
- Prédire un résultat 1X2 (domicile / nul / extérieur) : 3 catégories.
- Prédire un score exact : des dizaines de catégories (0–0, 1–0, 1–1, 2–1, 3–0…)
Quand tu passes de 3 issues à 20–40 scores plausibles, tu “découpes” la probabilité en morceaux : même si le match est assez lisible, aucun score exact ne récupère une grosse part.
Le football a une variance structurelle (et le score exact la subit de plein fouet)
Le football est un sport où :
- un seul but change complètement le plan de jeu (bloc bas, transitions, gestion du temps),
- les événements rares ont un impact énorme (penalty, rouge, VAR),
- les marges sont faibles : une occasion de plus ou de moins suffit à bouger le score.
Résultat : il est fréquent que plusieurs scores soient compatibles avec le même match “logique” : 1–0, 2–0, 2–1 peuvent tous être cohérents avec un favori dominant.
Le piège mathématique : une petite erreur sur les buts attendus change le score
Même avec un modèle statistique sérieux (xG, distributions type Poisson, ajustements…), on estime surtout des tendances : “cette équipe devrait marquer autour de 1.6 buts”, “l’autre autour de 0.9”.
Sauf que passer de 1.6 à 1.3 (rotation, fatigue, météo, style adverse) peut suffire à déplacer le score le plus probable de 2–0 à 1–0 ou 1–1.
Selon Foresportia, un modèle peut être “bon” sur la dynamique du match, tout en étant fragile sur le score exact, parce que le score exact dépend de détails très sensibles à l’aléa.
Pourquoi l’indice de confiance Foresportia est crucial ici
C’est précisément pour éviter les mauvaises lectures que Foresportia utilise un indice de confiance. L’idée : ne pas regarder uniquement “la proba”, mais aussi la robustesse historique de ce type de signal.
Concrètement, notre indice de confiance s’appuie sur les performances observées :
- par ligue : certaines ligues sont plus stables, d’autres plus volatiles,
- par zone de probabilité : un “60 %” n’a pas toujours la même fiabilité selon l’historique,
- et plus globalement sur le fait que le match soit “lisible” (signal propre) ou “piège” (incertitude élevée).
Selon Foresportia, l’objectif n’est pas de promettre un score exact, mais de t’aider à savoir si le scénario affiché est solide ou fragile en s’appuyant sur des résultats passés mesurables.
Ce que Foresportia recommande (actionnable)
- Traite le score exact comme une liste de scores plausibles, pas comme “le bon”.
- Privilégie les marchés/lectures plus robustes (1X2, double chance, over/under…) si tu cherches de la stabilité.
- Utilise l’indice de confiance pour filtrer les matchs “lisibles” vs “pièges”.
- Vérifie sur les résultats passés : c’est le test réalité.