Pronostics IA sur le Plat : déploiement !

Dans la continuité du déploiement du nouveau modèle de prédiction sur le trot monté, nous sommes ravis de vous annoncer que les pronostics IA pour le Plat seront diffusés dès ce samedi 21 décembre. 

Grâce au soutien et la confiance de nos abonnés, turf.bzh a basculé vers un serveur avec une puissance de calcul beaucoup plus importante et conséquemment, l'analyse des 245 000 courses et performances de 2 600 000 partants sur le Plat ont été digérées plus rapidement.  

Quels sont les principaux changements ?

A l'instar du Trot Monté, nous avons intégré dans nos données de nouvelles sources et caractéristiques visant à permettre à l'IA de détecter de nouvelles corrélations entre le cheval et sa performance :

• Géographie : Intégration d'une métrique prenant en compte la distance entre le haras et le champ de course. Cet indicateur, que l'on peut retrouver sur le site de l'Institut Français du Cheval, bien qu'à nuancer avec discernement, offre une amélioration tangible de la détection d'outsiders.
• Indice de Gini : Initialement conçu en économie pour mesurer l’inégalité des revenus, il a été adapté dans notre contexte pour évaluer la distribution des performances d’un cheval sur plusieurs courses. Si un cheval affiche un Gini élevé, cela signifie que ses résultats passés sont très inégaux : parfois excellent, parfois très en retrait. Cet indicateur aide le modèle à modérer ou à ajuster la confiance portée à certaines informations. Un cheval très inégal peut présenter plus de risques d’une contre-performance, même s’il a récemment gagné.
• Variance des Performances : Nous avons ajusté la métrique qui calcule la variance des performances d'un cheval sur différentes fenêtres temporelles, notamment les 3, 5 et 10 dernières courses. Cette caractéristique permet de capturer la stabilité ou l'instabilité des performances d'un cheval. Un cheval avec une faible variance des performances est généralement plus stable et prévisible, tandis qu'un cheval avec une haute variance peut être en forme ou en déclin. Cette métrique propose une vision plus nuancée de la forme actuelle du cheval et aide le modèle à identifier les chevaux qui montrent des signes de progression ou de régression. Ces ajustements ont vocation de mieux gérer les risques associés aux performances fluctuantes des chevaux.

Améliorations Globales

Basé sur nos tests internes (qui consiste à demander à l'IA de prédire les performances sur les deux derniers mois de données que le modèle n'a jamais vu), notre nouveau modèle sur le plat surpasse allègrement notre modèle précédent. En moyenne, il est environ 14% plus performant, ce qui représente une amélioration considérable, bien au-delà de nos attentes :

• Précision : Le modèle est 16% plus précis. Cela signifie que, parmi les chevaux qu'il identifie comme ayant de bonnes chances de gagner ou de se placer, il se trompe moins souvent. Le gain de précision est particulièrement marquant sur le gagnant et extrêmement plus prononcé sur les courses dont la distance est supérieure à 1600m.

• Capacité à repérer les bons chevaux : Le modèle est également 6% meilleur pour identifier tous les chevaux ayant une chance de gagner ou de se placer, même ceux qui sont moins évidents. Il laisse donc moins de candidats potentiels "passer entre les mailles du filet".

Quelle incidence sur les prédictions passées 

La méthodologie et la présentation des prédictions sont inchangées. Ces modifications resteront fidèle à vos analyses habituelles. Cependant, vous constaterez que les prédictions IA seront plus marquantes en termes de certitudes et l'IA est plus décisif sur les courses type loterie. 

Pour en savoir plus

Pour en savoir plus sur le type de modèle d'IA utilisé, nous vous invitons à prendre connaissance de notre article sur l'évolution de nos prédictions sur la discipline "Trot Monté"

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Paul
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