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

Auteur: AFP

il y a 4 mois 13558 Lectures 1 Commentaires | English

Claude et OpenAI prédisent une victoire de l'Espagne, Mistral penche pour les Bleus, tandis que DeepSeek et Qwen misent sur l'Argentine : les pronostics formulés par intelligence artificielle sur l'issue de la Coupe du monde se multiplient, au moment même où une équipe de chercheurs allemands s'apprête à évaluer scientifiquement les capacités de prédiction de ces différents modèles.

La Coupe du monde 2026, qui a débuté ce jeudi par une victoire du Mexique contre l'Afrique du Sud (2-0), voit le recours aux outils d'intelligence artificielle se généraliser chez les supporters et les institutions financières pour tenter d'anticiper les résultats de la compétition.

Les analystes de Bank of America ont ainsi constaté que Copilot, le modèle développé par Microsoft, plaçait l'Espagne à égalité avec la France. Des résultats similaires ont été obtenus par le site d'actualités technologiques Tom’s Guide, qui a interrogé Gemini de Google, ChatGPT d'OpenAI et Perplexity. Leurs requêtes voient globalement l'Espagne arriver en tête des suffrages algorithmiques, suivie de près par la France. De son côté, le site d'information Decrypt a observé que les concurrents chinois DeepSeek et Qwen misaient tous deux sur un sacre de l'Argentine.

Cette tendance aux pronostics non humains rappelle le phénomène de Paul le Poulpe qui, lors du tournoi de 2010, désignait les équipes gagnantes en choisissant sa nourriture dans des récipients marqués des drapeaux nationaux.

L'utilisation massive de ces technologies constitue une grande première pour une phase finale de Coupe du monde de football. Si la sortie publique de ChatGPT en novembre 2022 était survenue au tout début du Mondial au Qatar, l'agent conversationnel n'avait pas encore conquis le grand public ni atteint son niveau d'adoption actuel.

Face à cet engouement, des chercheurs de l'université Ludwig-Maximilian (LMU) de Munich, en Allemagne, tentent de déterminer quel modèle se montrera le plus exact dans ses analyses. Ils évaluent en temps réel la précision de chacun d'eux sur une plateforme publique baptisée LLM SoccerArena.

Le chercheur Stefan Feuerriegel a détaillé dans un communiqué la pertinence de cette démarche, expliquant que la communauté scientifique a besoin de tests de référence qui n'évaluent pas uniquement des tâches abstraites, mais la façon dont les modèles gèrent des informations en constante évolution, l'incertitude et des résultats concrets qui peuvent ensuite être directement comparés à la réalité du terrain. L'équipe universitaire teste également l'aptitude des IA à intégrer en direct dans leurs pronostics des données évolutives récoltées en ligne, telles que l'état de santé et les blessures des joueurs, les compositions d'équipe officielles ou encore les fluctuations du marché des paris sportifs.

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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