Vos pronostics PMU avec la méthode Borda

Adapter la méthode de Borda aux données de turf.bzh : un guide complet pour les turfistes

Initialement créé au domaine du vote et de la prise de décision collective, la méthode de Borda s’invite communément dans les pronostics hippiques. Dans cet article détaillé, nous verrons comment exploiter les informations disponibles sur le site turf.bzh (ou ailleurs) pour classer les chevaux d’une course selon des critères multiples. Nous aborderons le fonctionnement de la méthode, son intérêt pour les parieurs, et proposerons une feuille de route pratique pour la mettre en place. Enfin, nous verrons comment l’intégrer avec les indicateurs ELO (Cheval, Jockey, Entraîneur, autres) et les autres données clefs du tableau afin d’affiner votre stratégie.

1. Contexte et introduction

En qualité de turfiste expérimenté, il est fréquent de se référer à des critères variés pour évaluer la performance potentielle d’un cheval : forme récente, aptitude à la distance, historique sur l’hippodrome, compétitivité de l’entraîneur, qualité du jockey, cotes probables, pronostics des spécialistes, etc. Toute la difficulté consiste à regrouper ces paramètres dans un système d’évaluation global, simple à comprendre et à appliquer.

C’est précisément là qu’intervient la méthode de Borda. Historiquement, cette méthode a été conçue il y a plus de 200 ans par Jean-Charles de Borda pour pondérer les préférences exprimées lors d’un vote. Elle se fonde sur l’attribution de points à chaque option ou candidat, en fonction de leur position dans un classement. Transposée dans le monde des courses, il s’agit donc de collecter plusieurs critères (ou “votes”) pour chaque cheval, de les classer, et de convertir ce classement en une somme de points qui permettra de définir un ordre final.

Turf.bzh propose un ensemble varié de donnée adapté à ce type d’approche. En l'occurence :

• Les Rating ELO pour chaque cheval, jockey et entraîneur, propriétaire, éleveur.
• Les Prédiction établies par nos algorithmes IA (probabilité de victoire, de couplé, de trio, ...) et une Note IA globale indépendante et issue de l'intelligence artificielle générative.

Dans le cadre de la méthode de Borda, certains de ces éléments vont jouer le rôle de « critères », d’autres seront peu ou pas exploités selon la pertinence accordée. Ci-dessous, nous verrons comment sélectionner et pondérer ces informations afin d’obtenir un indicateur synthétique.

2. Qu’est-ce que la méthode de Borda ?

La méthode de Borda est un système de vote par points. Prenons un exemple simple :

• Vous avez une course avec 6 chevaux.
• Pour chaque critère (ex. le Rating ELO du cheval), vous établissez un classement de ces 5 chevaux.
• Le 1er du classement obtient 6 points, le 2ᵉ en obtient 5, le 3ᵉ en obtient 4, etc.

Si vous répétez cette opération pour plusieurs critères (ex. Rating ELO du cheval, ELO du jockey, probabilité de gagner selon l’IA, etc.), vous allez obtenir, pour chaque cheval, un total de points correspondant à la somme de ses points sur chaque critère. Vous établissez ensuite un classement final en fonction de ce total.

La grande force de cette méthode réside dans sa simplicité :

1. On classe.
2. On attribue des points dégressifs.
3. On additionne.

Aucune expertise mathématique pointue n’est requise, la méthode est parfaitement accessible à tout turfiste motivé qui veut un système objectif et reproductible et facilement reproductible avec Excel.

3. Pourquoi adapter la méthode de Borda aux courses hippiques ?

Le turfiste, confronté à des dizaines de chevaux, de pronostics et d’analyses diverses, se retrouve souvent dans une situation de surinformation (c'est en effet le cas sur turf.bzh). Chacun propose sa grille de lecture : la presse spécialisée, les algorithmes de prédiction, l’avis des “tuyaux” du jour, etc.

Utiliser la méthode de Borda permet de :

• Synthétiser plusieurs sources en un classement unique, sans devoir se limiter à un seul critère qui pourrait être trompeur.
• Identifier les consensus qui peuvent ressortir de données disparates (par exemple, si un cheval est toujours bien classé, même sans être premier, il peut révéler une grande régularité).
• Réduire les biais : chaque critère compte, mais aucun ne domine de façon excessive.

En outre, la méthode de Borda est suffisamment flexible pour accepter différents types de critères, à condition qu’on sache les classer. Sur turf.bzh, certaines informations sont instantanément classables (le Rating ELO du cheval, celui du jockey ou de l’entraîneur). D’autres nécessitent des manipulations préalables (par exemple, la probabilité de gagner doit être triée du plus fort au plus faible pour établir un ordre).

4. Les données exploitées sur turf.bzh

En vous rendant sur la page dédiée à une course, vous avez souvent un tableau listant chaque cheval, son numéro, son nom, et différents indicateurs. Parmi ceux-ci, pour rappel :

• ELO Cheval : Une note numérique reflétant la performance attendue du cheval, calculée via un système dérivé du classement ELO (utilisé dans les échecs, mais adaptés spécifiquement aux courses).
• ELO Jockey / ELO Entraineur : Idem, mais pour la qualité ou la réussite du jockey sur la distance de la course.
• Prédiction IA : Composée de plusieurs probabilités (par exemple, la chance d’arriver gagnant, la chance d’arriver dans les trois premiers) et d’une note globale (Note IA).

D’autres informations, tel que la répartition des gains ou une métrique composite crée via MathBZH sont plus contextuelles. Elles peuvent être utilisées dans un deuxième temps pour affiner des pronostics ou départager des ex-aequo dans la méthode de Borda, mais elles sont moins directement classables d’emblée, du moins sans un prétraitement statistique.

5. Étapes pour mettre en place la méthode de Borda

5.1 Sélection des critères

La première étape est de décider sur quels critères vous allez baser votre système de points. Par exemple, Turf.bzh propose pour son pronostic consolidé :

1. ELO Cheval
2. ELO Jockey
3. ELO Entraîneur
4. Prédiction IA Gagnant
5. Note IA

C’est un jeu de critères déjà très riche pour un pronostic. Il est également envisageable de rajouter un critère qui tienne compte de la cote, mais veillez à respecter le principe suivant : plus un critère est fiable, plus il prend de poids.

5.2 Classification de chaque critère

Pour chacune de ces colonnes, il s’agit de classer les chevaux du meilleur au moins bon. Un exemple concret pour 13 chevaux :

1. Trier la liste des 13 chevaux par ELO Cheval, du plus élevé au plus faible.
2. Trier la même liste des 13 chevaux par ELO Jockey, du plus élevé au plus faible.
3. Faire de même avec ELO Entraîneur.
4. Enfin, faire un classement par Note IA (ou % de gain).

5.3 Attribution des points

Si vous avez 13 chevaux, on peut appliquer le barème suivant :

• Le premier cheval reçoit 13 points.
• Le deuxième cheval reçoit 12 points.
• …
• Le 13ᵉ cheval ne reçoit qu’1 point.

Vous répétez cette opération pour chacun des 4 critères. Ainsi, chaque cheval cumule au final 4 “notes” Borda, qui seront additionnées.

5.4 Calcul du score final

• Score final d’un cheval = Points ELO Cheval + Points ELO Jockey + Points ELO Entraîneur + Points Note IA.

Le cheval ayant la somme de points la plus élevée ressort vainqueur de votre classement Borda.

6. Pondérations et indicateurs clés

La méthode de Borda “classique” donne un poids égal à chaque critère. Toutefois, vous pouvez avoir envie de pondérer certains critères. Par exemple, si vous estimez que l’ELO Cheval est plus important que l’ELO Entraîneur, vous pouvez accorder un coefficient 2 au premier.

Par exemple, avec un système de 4 critères, si vous voulez que l’ELO Cheval pèse double, vous pouvez appliquer :

• Score final = 2 × (Points ELO Cheval) + 1 × (Points ELO Jockey) + 1 × (Points ELO Entraîneur) + 1 × (Points Note IA).

La pondération est un levier essentiel pour coller à votre vision du turf. Certains turfistes préfèrent insister sur la qualité du jockey, d’autres sur l’état de forme (très bien représenté par la musique du cheval).