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After Paul the Octopus, Claude, ChatGPT, and Gemini face off: Discover the team crowned world champions according to the AI

Auteur: AFP

il y a 4 mois 13555 Lectures 1 Commentaires | Français

Après Paul le Poulpe, Claude, ChatGPT et Gemini s'affrontent : Découvrez l'équipe sacrée championne du monde selon les IA

Claude and OpenAI predict a victory for Spain, Mistral favors the French, while DeepSeek and Qwen bet on Argentina: predictions made by artificial intelligence on the outcome of the World Cup are multiplying, at the very moment when a team of German researchers is preparing to scientifically evaluate the predictive capabilities of these different models.

The 2026 World Cup, which began this Thursday with a victory for Mexico against South Africa (2-0), is seeing the use of artificial intelligence tools become widespread among fans and financial institutions in an attempt to anticipate the results of the competition.

Bank of America analysts found that Copilot, the model developed by Microsoft, placed Spain on par with France. Similar results were obtained by the technology news site Tom's Guide, which surveyed Google's Gemini, OpenAI's ChatGPT, and Perplexity. Their queries generally showed Spain leading in the algorithmic rankings, closely followed by France. Meanwhile, the news site Decrypt observed that the Chinese competitors DeepSeek and Qwen both predicted Argentina would win.

This trend towards non-human predictions is reminiscent of the phenomenon of Paul the Octopus who, during the 2010 tournament, designated the winning teams by choosing his food from containers marked with national flags.

The widespread use of these technologies is a major first for a World Cup finals tournament. While ChatGPT's public launch in November 2022 coincided with the very beginning of the World Cup in Qatar, the chatbot had not yet gained mainstream popularity or reached its current level of adoption.

Faced with this enthusiasm, researchers at Ludwig-Maximilian University (LMU) in Munich, Germany, are trying to determine which model will prove most accurate in its analyses. They are evaluating the accuracy of each model in real time on a public platform called LLM SoccerArena.

Researcher Stefan Feuerriegel explained in a press release the relevance of this approach, stating that the scientific community needs benchmark tests that not only evaluate abstract tasks, but also how models handle constantly evolving information, uncertainty, and concrete results that can then be directly compared to real-world situations. The university team is also testing the AI's ability to integrate evolving data gathered online into its predictions in real time, such as players' health and injuries, official team lineups, and fluctuations in the sports betting market.

AFP

Auteur: AFP
Publié le: Vendredi 12 Juin 2026 à 19h13

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Lima oscar ⭐ Top commentaire il y a 4 mois

'IA ne "prédit" pas le futur. Elle calcule des probabilités. C'est un processus algorithmique qui suit ces étapes : L'Analyse des "Big Data" : L'IA a "lu" (ingéré) des millions de rapports de matchs, de statistiques et d'analyses passées. Elle a appris des corrélations que l'œil humain ne voit pas toujours immédiatement (par exemple, comment une équipe performe en fin de saison, ou selon la fatigue des joueurs après un certain nombre de matchs). La Simulation (Méthode de Monte-Carlo) : Au lieu de donner une réponse unique, l'IA lance des milliers de simulations du tournoi. Elle fait jouer le tournoi virtuellement des milliers de fois en faisant varier les variables (blessures potentielles, forme des joueurs, historique des confrontations). Le Résultat Probabiliste : Si, sur 10 000 simulations, l'équipe A gagne 7 500 fois, l'IA conclut que l'équipe A a 75 % de chances de gagner. Elle ne dit pas "L'équipe A va gagner", elle dit "L'équipe A est statistiquement la plus susceptible de gagner". 3. La place de l'intelligence humaine Vous avez raison de souligner que l'IA est alimentée par l'intelligence humaine. C'est en fait sa plus grande force et sa plus grande faiblesse : Le biais : L'IA ne fait que traiter les données que les humains ont collectées. Si les données d'entrée sont biaisées (par exemple, si elles sous-estiment l'impact d'un entraîneur ou d'un facteur psychologique), la prédiction sera faussée. Le calcul vs L'intuition : L'IA bat l'humain sur la vitesse de calcul et le volume de données traitées simultanément. En revanche, l'humain excelle dans la compréhension des facteurs contextuels imprévisibles (la "grinta", la motivation soudaine d'une équipe, un changement de tactique de dernière minute). L'IA ne prédit pas le vainqueur d'un tournoi parce qu'elle "sait" ce qui va se passer. Elle le prédit parce qu'elle est capable de calculer une tendance statistique basée sur une masse de données historiques bien plus grande que ce qu'un cerveau humain pourrait traiter en un temps limité. C'est comparable à un météorologue qui utilise des modèles informatiques pour prévoir la pluie : il ne devine pas, il calcule la probabilité de précipitation en fonction de l'état actuel de l'atmosphère. Cette distinction entre le calcul de probabilités et la prédiction mystique est-elle claire pour vous, ou souhaiteriez-vous que nous approfondissions la partie technique sur la manière dont les algorithmes de machine learning gèrent ces données statistiques ?

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