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Prédire les résultats du tiercé avec l’IA

Le monde des courses de chevaux a toujours été marqué par l’incertitude et le suspense. Imaginez maintenant pouvoir prédire les résultats d’une course de chevaux grâce à l’intelligence artificielle. Ce qui semblait autrefois réservé à la science-fiction est désormais une réalité concrète grâce aux avancées technologiques.

Les courses de chevaux sont un terrain fertile pour l’application des technologies d’intelligence artificielle. L’attrait de pouvoir prédire le résultat d’une course et de maximiser ses gains est indéniable. L’IA, en analysant des montagnes de données et en apprenant des modèles complexes, peut fournir des prédictions étonnamment précises. On est tombé chez blog2geek sur un article de codeworks qui est édifiant à ce titre.

Pour comprendre comment l’IA peut prédire les résultats des courses, il faut d’abord saisir le concept de l’apprentissage automatique. L’apprentissage automatique (ou machine learning) est une branche de l’intelligence artificielle qui permet à un système de s’améliorer automatiquement à partir de données sans être explicitement programmé pour le faire. Pour les courses de chevaux, cela signifie nourrir l’algorithme avec une énorme quantité de données historiques, telles que les performances passées des chevaux, les conditions météorologiques, les jockeys, les hippodromes, et bien plus encore.

Les ingés de chez codeworks ont utilisé des données de courses à Hong Kong couvrant la période de 1997 à 2005. Ces données comprennent des informations détaillées sur chaque course, chaque cheval, et de nombreux autres facteurs pertinents. Grâce à ces données, ils ont pu créer un pipeline de traitement qui transforme les données brutes en caractéristiques exploitables par les algorithmes d’apprentissage automatique. Par exemple, une caractéristique pourrait être le temps moyen d’un cheval sur une certaine distance par rapport à d’autres chevaux dans des conditions similaires.

L’outil principal utilisé pour effectuer ces prédictions est LightGBM, une implémentation de gradient boosting machine, très efficace pour les grandes bases de données. En parallèle, ils ont également utilisé des réseaux neuronaux, qui sont particulièrement adaptés pour détecter des motifs complexes dans les données. L’optimisation de ces modèles a été réalisée à l’aide de HyperOpt, une bibliothèque d’optimisation hyperparamétrique.

La combinaison de LightGBM et de réseaux neuronaux a permis aux deux ingés de créer un modèle prédictif puissant. LightGBM excelle dans l’identification des facteurs clés influençant les résultats des courses, tandis que les réseaux neuronaux apportent une couche supplémentaire de complexité en capturant des relations non linéaires entre ces facteurs. En fusionnant les prédictions de ces deux modèles, ils ont pu obtenir des résultats supérieurs à ceux obtenus en utilisant chaque modèle individuellement.

Il est important de noter que prédire les résultats des courses de chevaux ne se résume pas simplement à choisir le cheval le plus rapide. De nombreux facteurs peuvent influencer le résultat d’une course, y compris la forme physique du cheval, les compétences du jockey, les conditions de la piste, et même des variables moins tangibles comme le moral du cheval. L’IA excelle à prendre en compte une multitude de ces facteurs simultanément, ce que l’esprit humain a du mal à faire avec la même précision.

Un exemple concret de cette réussite est l’amélioration des métriques de profitabilité. En utilisant les modèles combinés, l’approche a non seulement pu prédire les chevaux gagnants, mais aussi identifier les chevaux qui ont de bonnes chances de se placer (c’est-à-dire finir dans les premières positions). Cela permet aux parieurs de maximiser leurs gains potentiels en plaçant des paris plus stratégiques.

Bien sûr, même avec des outils aussi sophistiqués, il reste une part d’incertitude. Les courses de chevaux sont par nature imprévisibles, et l’IA ne peut pas éliminer complètement cet élément. Cependant, elle peut significativement augmenter les chances de faire des paris informés et rentables. En ce sens, l’IA ne remplace pas l’excitation et le frisson des courses, mais elle fournit un avantage analytique considérable aux parieurs.

La question qui se pose souvent est : est-ce que tout le monde peut utiliser cette technologie ? En théorie, oui. Les algorithmes et les techniques décrites sont accessibles à ceux qui ont une certaine expertise en science des données et en apprentissage automatique. Toutefois, la mise en place d’un système efficace nécessite non seulement des compétences techniques, mais aussi un accès à des données de qualité et une compréhension approfondie du domaine des courses de chevaux. Et pour ça il y a les sites spécialisés (comme paris turf en france par exemple).