Méthodologie

Comment Tiebreak estime des probabilités de match de tennis — et comment on les vérifie honnêtement.

Principe fondateur : aucune fuite d'information. Pour prédire un match à la date T, le moteur n'utilise que des données disponibles avant T. Toute la validation est faite en walk-forward : on apprend sur le passé, on prédit le futur immédiat, on avance dans le temps. Les taux affichés sont mesurés sur des matchs jamais vus à l'entraînement — c'est ce qui rend la page Fiabilité crédible.

1. Les données

Historique public de Jeff Sackmann (ATP/WTA/Challenger/ITF) : ~630 000 matchs depuis 1990, avec le détail service/retour. Classements datés. Cotes historiques (tennis-data.co.uk) uniquement comme référence, jamais comme variable d'entrée (ce serait tricher).

2. Elo par surface

Chaque joueur a un Elo global et un Elo par surface (dur, terre, gazon), combinés. Le facteur de mise à jour décroît avec l'expérience (un nouveau joueur bouge vite, un joueur établi se stabilise). Conversion en probabilité : P(A bat B) = 1 / (1 + 10^((Elo_B − Elo_A)/400)).

3. Modèle point-par-point (chaîne de Markov)

À partir de la probabilité de gagner un point au service de chaque joueur, une chaîne de Markov propage point → jeu → set → match (en distinguant best-of-3 et best-of-5, avec tie-breaks). Cela produit tous les marchés dérivés de façon cohérente : « le perdant probable prend ≥ 1 set », distribution du total de jeux (over/under)…

4. Apprentissage statistique

Une régression logistique affine la prédiction du vainqueur en combinant l'Elo avec le classement, la forme récente, le repos/fatigue et l'âge. Les probabilités du service sont ancrées sur cette prédiction (l'Elo pilote le vainqueur, les statistiques de service pilotent la longueur du match).

5. Calibration & indice de confiance

Les probabilités sont recalibrées (régression isotonique) pour que « 70 % » gagne réellement ~70 % du temps. Un indice de confiance (1–5 ★) agrège la quantité de données, l'accord entre sous-modèles et la marge. Il est lui-même validé : les pronostics 5★ doivent vraiment mieux performer que les 1★ (voir Fiabilité).

6. Honnêteté & limites

En résumé : un moteur mathématique transparent, validé sans tricher, qui assume ce qu'il sait et ce qu'il ignore.

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