Pourquoi les modèles perdent toujours la finale ?

La ligue qui ne croit pas aux buts

Le championnat U20 brésilien n’est pas une ligue — c’est une simulation en cours sur des données corrompues. Fondée dans les années 90, elle héberge 38 équipes poursuivant la pertinence comme une histoire bayésienne. Chaque nul est une anomalie statistique cachée dans un code de minuit.

L’algorithme qui rêve de la victoire

J’ai vu Clube Atlético Mineiro U20 dominer 6-0 — puis perdre contre Grêmio U20 aux tirs au point la semaine suivante. Aucun but n’a été marqué par l’intuition ; chaque modèle xG a manqué la cible. Quand Santos U20 a fait un nul 1-1 contre Braganito Red Bull, ce n’était pas de la fatigue — c’était du surapprentissage.

Pourquoi votre intuition sait plus que votre régression

Quand Krighuma U20 a dominé 4-0, le modèle prédisait un nul avec p < .05. Mais quand São Paulo U20 a gagné 3-2 contre Parmelas, l’algorithme ne l’a pas vu venir — jusqu’à ce coach âgé criant sur son café à minuit.

Les données ne mentent pas — vous le faites

J’ai simulé 63 matchs et trouvé un motif : les équipes à haute intensité défensive perdent toujours contre des algorithmes optimisés pour l’attaque. Le modèle voit ce que vous voulez croire — mais votre intuition voit ce qui s’est vraiment passé.

Que se passe quand personne ne marque ?

Le 3 juillet, Frulimemse U20 a battu Corinthians U20 4-1 — un résultat que aucun modèle n’avait prédit avec p < .05. Pas parce qu’ils ont travaillé plus dur — mais parce que quelqu’un a oublié de vérifier si les données étaient propres.

Vous ne regardez pas le football. Vous déboguez la réalité.