Méthodologie

Chaque équipe dispose d'un score qui reflète sa force relative. Après chaque match, les scores sont ajustés en fonction du résultat, du score final et de la différence de niveau entre les équipes. Les équipes à domicile bénéficient d'un bonus reflétant leur avantage. En début de saison, les scores sont partiellement ramenés vers la moyenne pour éviter que les saisons passées ne pèsent trop lourd.

Pour prédire l'issue de chaque match à venir, on utilise la différence Elo entre les équipes pour estimer le nombre de buts que chacune devrait marquer. À partir de ces estimations, on calcule la probabilité de chaque score possible. On applique une correction statistique qui améliore la précision pour les matchs à faible score, là où le modèle de base tend à être moins précis.

On simule la fin de la saison des milliers de fois. Dans chaque simulation, on tire un score pour chaque match à venir en fonction des probabilités calculées, on met à jour le classement et on enregistre la position finale de chaque équipe. Par la loi des grands nombres, plus on effectue de simulations, plus les résultats convergent vers les vraies probabilités. En pratique, après quelques milliers d'itérations, les probabilités se stabilisent avec une grande précision.

Pour chaque objectif (titre, qualification pour les compétitions continentales, relégation), on calcule combien de victoires une équipe doit obtenir pour l'atteindre à différents niveaux de confiance. On force l'équipe à gagner un nombre précis de matchs et on vérifie dans combien de simulations elle atteint l'objectif. Le nombre minimum de victoires qui garantit l'objectif dans 75 %, 90 % ou 99 % des simulations est ce qu'on appelle les Victoires Nécessaires.

Les données sont mises à jour automatiquement après chaque journée. Le pipeline récupère les résultats, recalcule les ratings, lance les simulations et publie les nouveaux chiffres sur le site.