Sur les données que nous avons testées, non : un modèle de football construit sans regarder les cotes se trompe davantage que les cotes de clôture du marché, sur 16 164 matchs de test joués entre juillet 2024 et septembre 2026.
Des paris simulés sur ses désaccords avec les cotes perdent entre 10,8 % et 14,9 % des mises, et tous les intervalles de confiance à 95 % sont entièrement négatifs.
Cette page décrit une seule mesure, faite par Precix, avec ses chiffres, sa méthode et ce qu'elle ne permet pas de conclure. Elle ne dit pas que personne ne peut gagner au football ; elle dit que cette approche, testée proprement, ne bat pas le prix.
Le résultat en un tableau
Erreur de prévision (score de Brier, plus bas = meilleur) — période de test
| Comparé à | Matchs | Modèle | Cotes | Écart (IC 95 %) |
|---|---|---|---|---|
| Moyenne des cotes de clôture | 16 164 | 0,6118 | 0,5972 | +0,0146 [+0,0127 ; +0,0165] |
| Cotes de clôture Pinnacle | 10 644 | 0,6128 | 0,5971 | +0,0157 [+0,0133 ; +0,0181] |
| Cotes d'ouverture (moyenne) | 16 165 | 0,6119 | 0,5995 | +0,0123 [+0,0106 ; +0,0141] |
Un écart positif veut dire que le modèle se trompe plus que les cotes. Contre la moyenne de clôture, cela représente environ 2,4 % d'erreur en plus. Aucun des trois intervalles ne contient zéro.
Le modèle perd aussi dans chacun des cinq niveaux de division testés, dans le top-5 européen et dans chacune des trois saisons de la période de test. Le niveau où il perd le plus est le cinquième : l'idée que les cotes seraient moins soignées dans les petites divisions ne se vérifie pas ici.
Quand le modèle n'est pas d'accord avec les cotes, qui a raison ?
C'est la question qui compte pour un parieur : un « value bet » est par définition un match où l'on pense que la cote est fausse. Nous avons donc classé les matchs selon l'écart entre la probabilité du modèle et celle des cotes.
Écart modèle ↔ cotes, et qui se trompe le plus
| Écart maximal | Matchs | Écart de Brier (IC 95 %) | Lecture |
|---|---|---|---|
| 0 à 3 points | 4 069 | +0,0007 [−0,0002 ; +0,0016] | indiscernables |
| 3 à 6 points | 4 799 | +0,0042 [+0,0023 ; +0,0060] | le modèle se trompe plus |
| 6 à 10 points | 4 054 | +0,0152 [+0,0116 ; +0,0188] | le modèle se trompe plus |
| Plus de 10 points | 3 242 | +0,0466 [+0,0391 ; +0,0541] | le modèle se trompe beaucoup plus |
Plus le modèle s'écarte des cotes, plus c'est lui qui se trompe. Les désaccords ne sont pas de l'information cachée : ce sont des erreurs, d'autant plus grosses qu'elles sont affirmées.
Traduction en paris simulés (marge du bookmaker supposée : 5 %)
| On parie si l'écart dépasse | Paris | Rendement (IC 95 %) |
|---|---|---|
| 3 points | 12 395 | −10,8 % [−13,5 ; −8,1] |
| 5 points | 8 063 | −13,8 % [−17,1 ; −10,6] |
| 8 points | 4 126 | −11,9 % [−16,4 ; −7,3] |
| 12 points | 1 492 | −14,9 % [−22,1 ; −7,7] |
Simulation, pas des paris réels. Être plus exigeant sur l'écart ne rend pas le résultat positif.
Et les statistiques que les cotes « oublieraient » ?
Deuxième test, indépendant du premier : partir des cotes elles-mêmes et regarder si une variable améliore leur prévision. Si les cotes intègrent déjà l'information, la variable n'apporte rien.
- Tirs cadrés récents (utilisés à la place des xG), qualité du calendrier, jours de repos, enchaînement des matchs, match en semaine, séries en cours, forme sur 5 matchs : aucune n'améliore la prévision des cotes de façon démontrable. Les neuf variables testées ensemble non plus (écart −0,00005, IC 95 % [−0,00049 ; +0,00039]).
- Les séries : l'idée que les cotes se trompent sur une équipe qui reste sur au moins trois victoires ou trois défaites de rang (parce que le public suit les séries) n'apparaît pas sur les 4 137 matchs concernés : les quatre intervalles de confiance contiennent zéro.
- L'enjeu en fin de saison (plus rien à jouer, lutte pour le maintien) : il améliore notre modèle, mais ajouté aux cotes il n'apporte rien (−0,00002, IC 95 % [−0,00036 ; +0,00031]). Les cotes le prennent déjà en compte. Ce point a été mesuré sur la période de développement seulement.
Comment la mesure a été faite
- Données : 69 680 matchs de 22 divisions européennes sur 10 saisons (du 28 juillet 2017 au 7 septembre 2026), résultats et cotes publiés gratuitement par football-data.co.uk.
- Modèle : des forces d'attaque et de défense par équipe, estimées sur les seuls résultats passés (un modèle de type Dixon-Coles et un modèle mis à jour match après match, mélangés). Aucune cote en entrée ; chaque prévision n'utilise que des matchs joués avant.
- Découpage : 2017-2020 pour démarrer les forces, juillet 2020 à juin 2024 pour régler le modèle, juillet 2024 à septembre 2026 pour le tester. Le modèle a été figé et daté (commit du 14 septembre 2026) avant d'ouvrir la période de test, ouverte une seule fois.
- Règle de décision fixée à l'avance : battre strictement deux références à la fois, la moyenne des cotes de clôture et les cotes de clôture Pinnacle. Faire presque aussi bien comptait comme un échec.
- Contrôles : sur la période de réglage, le modèle est bien calibré et discrimine les matchs autant que les cotes ; il ne bat les cotes dans aucune des 22 divisions. Son écart avec les cotes est quasi identique en réglage (+0,0141) et en test (+0,0146) : ce n'est pas un modèle mal réglé, c'est un modèle moins informé que le marché.
Les bookmakers français ne sont-ils pas plus faciles ?
La mesure ci-dessus porte sur les cotes de marché publiées par la source (moyenne des opérateurs relevés, et Pinnacle), pas spécifiquement sur les opérateurs agréés en France. Sur les opérateurs français, nous n'avons qu'un relevé préliminaire, trop petit pour être une étude : 9 matchs de Ligue 1, un seul instant, le 28 août 2026. Il va dans le même sens : une fois leur marge retirée, les probabilités des opérateurs français s'écartaient en moyenne de moins de 1,2 point du prix mondial, pour une marge de 5 à 7 points. Autrement dit, ils prélèvent davantage sur chaque mise, mais ne se trompent pas davantage de prix. Pour voir ce qu'un opérateur prélève sur un match précis, le calculateur de marge fait le calcul à partir des cotes.
Ce que cela change chez Precix
La série de paris foot suivie dans le track record est close depuis le 24 août 2026 : 567 paris, rendement de −6,8 %, intervalle de confiance à 95 % de −15,8 % à +2,1 %. Aucun avantage démontré ; la série reste consultable pari par pari dans l'archive des preuves. Il s'agit de paris réels, distincts de la simulation de cette page. Depuis le 14 septembre 2026, Precix n'affiche plus aucun value bet au football. Les bilans à jour de Precix, pertes incluses et avec leurs intervalles, sont sur /track-record.
Limites de cette mesure
- Un seul marché : le résultat du match (1N2). Buteurs, corners, cartons, nombre de buts et paris en direct ne sont pas couverts par ce test.
- Des championnats européens seulement : coupes d'Europe, sélections nationales et football féminin sont absents de la source.
- Une famille de modèles : des forces d'équipes estimées sur les résultats. Les absences de joueurs et les compositions d'équipe n'ont pas été testées, et un modèle nourri de vrais xG non plus (les tirs cadrés servent de substitut).
- Des cotes publiées, pas celles que vous obtenez : moyennes de marché et Pinnacle, à l'ouverture et à la clôture. La simulation de paris suppose une marge de 5 %, qui peut différer de celle de votre opérateur.
- L'enjeu de fin de saison n'a été mesuré que sur la période de réglage, après l'ouverture du test : il ne modifie pas le verdict.
- Ce n'est pas une preuve universelle. Le test montre que cette approche ne bat pas les cotes, pas qu'aucune approche ne le peut. Il ne dit rien non plus sur d'éventuels écarts ponctuels d'un opérateur par rapport aux autres, une question différente que nous n'avons pas tranchée.
Questions fréquentes
Peut-on gagner sur le long terme aux paris foot avec des statistiques ?
Notre mesure ne le montre pas. Sur 16 164 matchs de test (2024-2026), un modèle statistique construit sans regarder les cotes se trompe davantage que les cotes de clôture, et des paris simulés sur ses désaccords perdent entre 10,8 % et 14,9 %, avec des intervalles de confiance entièrement négatifs. Cela ne prouve pas qu'aucune méthode ne peut y parvenir, mais cette approche-là, testée avec une règle fixée à l'avance, n'y parvient pas.
Les cotes des bookmakers sont-elles justes au football ?
Une fois la marge retirée, elles sont très précises : sur notre période de test, aucune des variables testées (forme, tirs cadrés, repos, séries, calendrier) n'améliore leur prévision de façon démontrable. Le bookmaker ne gagne pas en se trompant de prix, il gagne grâce à sa marge, prélevée sur chaque mise.
Les bookmakers français ont-ils des cotes plus faciles à battre ?
Notre seul relevé sur des opérateurs français est préliminaire (9 matchs de Ligue 1, un instant, 28 août 2026). Il va dans le même sens : leur marge est plus élevée, mais une fois celle-ci retirée leurs probabilités restaient à moins de 1,2 point du prix mondial en moyenne. Ce relevé est trop petit pour être une conclusion.
Pourquoi Precix n'affiche-t-il plus de value bets foot ?
Parce qu'aucun avantage n'a été démontré. La série de paris foot suivie dans le track record est close depuis le 24 août 2026 (567 paris, −6,8 %, intervalle de confiance à 95 % de −15,8 % à +2,1 %) et reste publiée dans l'archive des preuves. Depuis le 14 septembre 2026, Precix n'affiche plus aucun value bet au football.
Qu'est-ce que le score de Brier ?
C'est une mesure de l'erreur d'une prévision en probabilités : on compare la probabilité annoncée pour chaque issue (victoire à domicile, nul, victoire à l'extérieur) à ce qui s'est passé, et on fait la moyenne des écarts au carré. Plus il est bas, meilleure est la prévision. Il permet de comparer un modèle et des cotes sur les mêmes matchs.